智能化

AI Agent框架：Coding模型+AI编程平台。Agent应用的落地逻辑，是优秀的Coding模型和AI编程平台协调配合。AI IDE并未抛弃传统 IDE 的核心功能（代码编辑、调试、版本控制等仍是基础），而是通过 AI 能力降低开发门槛、提升效率。从AI的角度重新把IDE和编码平台做一遍，让底层逻辑更加适配AI行为，提前会进行与预先调控和流程规划，让大模型使用多工具的路径更流畅更丝滑。

本篇报告聚焦AI应用商业化进展。通用大模型收入体量较大，OpenAI以100亿美元ARR位列全球AI公司第一，且收入增长弹性高于以B端API收入为主的Anthropic，但后者收入也保持较高增速。垂类应用中AI编程/多模态/搜索率先跑出规模，降本增效、赋能原有场景仍是目前主要落地方向，2B/2P收入确定性强。回看国产AI应用，多模态、Agent、AI陪伴率先贡献收入，出海是重要趋势，其中可灵5月ARR已达1.7亿美元，成为全球收入规模最大的视频应用，海外和C端订阅均贡献70%收入。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）技术的飞速发展给人类和经济社会的发展带来了翻天覆地的变化，是驱动第四次工业革命和经济社会数字化转型的先进生产力。近年来，从智能体应用到具身智能再到智能物联网，从智慧车间到智能驾驶再到自动化医疗诊断，人工智能技术正在重塑全球产业格局。然而，在人工智能技术跃迁的背后，潜藏着数据、模型、基础设施与应用的多重安全风险。随着各行各业纷纷布局人工智能模型应用，这些风险正从理论推演演变为现实威胁，迫使全球各国、组织和企业重新审视对人工智能技术的安全治理。

Robotaxi商业化加速，L4与L2差异明显：Robotaxi是L4/L5辅助驾驶核心应用场景，随着特斯拉Robotaxi于2025年6月入局，跨越式及渐进式两种技术路径均已开启L4商业化。Robotaxi运营商、车企及平台等多方布局Robotaxi，全球市场2035年则有望突破万亿。相比L2，1）L4付费机制清晰，乘客为出行服务买单；2）L2与L4在责任划分上有明确区分，L4技术要求更加严苛，算法、硬件、法规要求更高；3）RoboX无人车在推动全社会交通/物流降本等方面优势显著，潜在应用市场空间广阔。

2020年之前，人形机器人研发处于硬件驱动的技术积淀期，技术栈以运动控制算法优化与机械结构创新为核心。2020年OpenAI发布ChatGPT3语言模型，标志着智能化时代开启，具身智能（以人形机器人为代表）进入快速发展周期。2020-2025年处于初级智能化阶段（产业成长期），技术与产业生态加速构建：2021年特斯拉宣布进军人形机器人并于2022年发布Optimus，2022年小米布局并推出CyberOne，2023-2025年傅利叶、智元机器人等科技企业，以及小鹏、比亚迪、华为等车企和智能化方案商密集入局，形成“科技+制造”双轮驱动的产业链雏形。这一阶段，具身智能依托AI大模型实现初步认知与复杂动作执行，在工业、商业场景开始替代简单人工任务，为产业规模化奠定基础。

2024年“人工智能+”首次被写入政府工作报告，2025年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”，7月31日国常会审议通过“人工智能+”行动意见，后续“人工智能+”相关支持政策有望密集落地。

2025人工智能治理的未来：阿联酋宪章和全球视野

2025年中国人形机器人六维力传感器市场调研报告

随着生成式人工智能的突破性发展，大模型技术正以前所未有的深度重构汽车产业全价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验，AI 已成为推动汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。

现状：架构革新驱动SoC跃迁，生态重构开启增量蓝海。随着智能网联汽车的发展，车载芯片的价值量持续提升。传统MCU芯片已无法满足大量异构数据的吞吐能力和更快的数据处理能力的需求，SoC芯片成为汽车芯片设计及应用的主流趋势。自动驾驶SoC通常集成到摄像头模块或自动驾驶域控制器中，负责处理及融合感知层传感器数据并作出驾驶决策。短期CPU+GPU+ASIC仍为主流方案，未来CPU+ASIC架构有望逐渐普及。国内车规级SoC高速发展，ADAS SoC市场增势迅猛，ADS SoC有望带来较大增量。根据弗若斯特沙利文数据，2023年国内车规级SoC市场规模达267亿元，2019-2023年复合增长率42.0%，预计2028年有望达到1020亿元。

本报告重点围绕 AI Cloud Agent 的整体发展、技术演进、产业应用、标准体系以及未来展望五大部分深入解析了智能体的技术演进路径与产业应用现状。发展概述章节，梳理了人工智能政策、智能体发展历程、AI Cloud Agent 的定义与发展现状、基本构成以及价值意义。技术演进章节，简述了智能体相关核心技术、技术生态支撑，涵盖了开发框架、工具调用与集成、通信协议等关键部分。产业应用章节，深入剖析其在重点行业与关键应用领域的典型实践与发展态势。标准体系章节，探讨 AI Cloud Agent 应用常见分类，聚焦数字原生 AI Cloud Agent 标准体系进行详细阐述，以标准体系构建助力企业清晰规划智能体发展路径。未来发展章节，对智能体在技术、场景、情感、风险等方面未来趋势提出前瞻研判。

2025年新智启新质-生成式AI赋能产业变革的实践与路径报告