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零一万物发布中国企业智能体2026年六大预判

2026-01-05 16:25:46来源:Techweb编辑:李川峰

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  1月5日消息,在今天举行的AMA活动中,零一万物技术与产品中心副总裁赵斌强与中国区解决方案和交付总经理韩炜共同分享了公司对2026年中国企业智能体发展的前瞻性洞察,系统提出了六大预判与“三步走”落地路径,并首次对外展示了“万智2.5企业多智能体”平台的最新进展。

  六大预判勾勒企业智能体未来图景

  赵斌强指出,从模型时代到Agent时代,再到即将到来的企业多智能体时代,AI正在深度重构企业运营模式。零一万物基于自身技术探索与多家行业头部客户的实践,总结出以下六大预判:

  预判一:智能体从“一人一工具”进阶为“一人一团队”

  AI将不再仅是赋能个体的工具,而是推动企业从顶层管理者到执行团队整体架构的全面AI驱动,实现“一人一团队”的工作模式。

  预判二:多智能体需具备TAB三要素

  - Team(团队作战):实现人机、机机智能协同,将经营动作AI化,使业务能力软件化、弹性化。

  - Auto-pilot(业务裂变):基于业务场景进行智能规划,实现过程可控、可查的业务裂变与弹性增长。

  - Business(商业重构):通过提取、拆解与复制团队能力模块,优化商业模式,实现“能力即服务”。

  预判三:中国将成为全球多智能体“超级引擎”

  依托数据优势、制造业基础与丰富的商业场景,中国有望从“世界工厂”升级为“智能体工厂”,成为推动多智能体发展的核心力量。

  预判四:“一把手工程”是赢取AI红利的关键

  企业AI化不仅是局部优化,更是一场全局重塑。只有顶层推动、整体规划,才能避免“数据孤岛”,真正兑现“变革红利”。

  预判五:智能体反哺,开启数字基建“自主进化”

  多智能体能够激活企业数字基础设施的“毛细血管”,通过自动标注、数据清洗等技术,将业务碎片转化为AI可理解的知识体系,形成企业“记忆库”。

  预判六:2026年成为企业多智能体“上岗元年”

  数据基建完善、管理复杂度高、业务链路较长的企业将率先应用多智能体。企业竞争焦点将从“招多少人”转向“指挥多少硅基军团”,并催生“企业智能体运营官”等新兴岗位。

  “三步走”落地路径与FDE特色模式

  为支撑预判落地,零一万物提出“三步走”实践路径:

  第一步、一把手引领:切入核心业务链路,推动AI-First战略;

  第二步、FDE深入一线:通过前沿部署工程师(FDE)军团跨越组织鸿沟,深入业务场景实现技术落地;

  第三步、协同进化跨越技术鸿沟:以“万智2.5企业大模型一站式平台”支持多智能体研发与能力模块标准化,让AI切实转化为生产力。

  赵斌强强调,零一万物的FDE模式不仅是技术交付,更是与客户共同成长、从顶层战略到业务落地的全程陪伴。该模式已在其服务的国际能源巨头转型中得到验证。

  韩炜进一步总结了“一把手定目标,五步落地,两手保障”的方法论:从业务目标拆解、Agent角色设计,到数据工具对接、平台架构选型,再到持续观测优化,形成闭环交付体系。

  面对“FDE模式如何实现规模化增长”的媒体提问,赵斌强阐述了“一横多纵”战略:“一横”是以万智平台为核心打造可扩展的AI操作系统;“多纵”是聚焦重点行业,以“一把手工程”与灯塔客户共建场景化解决方案,沉淀行业Know-how,推动产品向标准化、低门槛方向演进。

  活动中展示了“平替市场部”与“平替HR”两大Demo,体现多智能体在跨部门协同、招聘提效等方面的应用潜力。

  赵斌强介绍:“以此次线上AMA活动为例,85%的素材,比如配音、配乐、海报制作与文稿润色都是由AI智能体基于企业知识库与定制化训练自主生成,最终仅需市场团队进行微调就可以交付。”

  企业级Agent:不止于模型,重在“大脑”之外的系统能力

  针对“模型即Agent”的观点,韩炜指出,在企业场景中,模型仅是Agent的“大脑”,还必须具备四大关键支撑:

  1. 安全、可控、合规的企业级权限与审计机制;

  2. 稳定的工具与系统调用能力;

  3. 面向业务目标的智能规划与动态调整能力;

  4. 多模型、多角色的协同与校验能力。

  他比喻道:“有了发动机不等于有了车队。企业要的是安全、稳定、能送货的物流服务,而非孤立的引擎。”

  在模型选择上,赵斌强表示应“告别榜一崇拜”,企业需根据场景需求构建分层、协同、成本可控的混合模型体系,融合轻量级、高能级与行业定制化模型,实现从“可用”到“好用”的跨越。

  另外,韩炜透露,零一万物2025年营收实现数倍于2024年的增长,并计划在2026年进一步扩大规模。公司正通过海外高价值项目与国内规模化订单结合,构建健康的动态营收结构,同时开展地方政府产业智能化合作,走出一条可持续的AI商业化路径。(宜月)

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