前言：
2025年，AI撕裂数据与实体的边界，量子计算探索物理规则的边缘，绿色科技重塑增长的伦理，低空经济、机器人、大模型打开科技跃迁的大门。
在这个大背景下，中国企业需要以智慧为坐标，穿透技术、组织与商业模式的“三重结界”，在数字与实体的纠缠中锻造新物种。在这背后，是一群技术兴国的信奉者，产业跃迁的掌舵人、商业社会的洞察者、认知边界的拓荒者，这些企业家永远走在创新的前沿。
与智者同行者，必将率先触摸未来；与AI共振，终将定义下一个纪元。
我们邀请了多位国内外顶尖创新与商业领袖，人工智能链主和龙头创新企业，共同展望2025产业发展、技术创新以及战略性新兴产业发展的前景。
此文为融中特别策划·《2025向新·AI未来》系列报道第九篇。
前言：
2025年，AI撕裂数据与实体的边界，量子计算探索物理规则的边缘，绿色科技重塑增长的伦理，低空经济、机器人、大模型打开科技跃迁的大门。
在这个大背景下，中国企业需要以智慧为坐标，穿透技术、组织与商业模式的“三重结界”，在数字与实体的纠缠中锻造新物种。在这背后，是一群技术兴国的信奉者，产业跃迁的掌舵人、商业社会的洞察者、认知边界的拓荒者，这些企业家永远走在创新的前沿。
展开剩余86%与智者同行者，必将率先触摸未来；与AI共振，终将定义下一个纪元。
我们邀请了多位国内外顶尖创新与商业领袖，人工智能链主和龙头创新企业，共同展望2025产业发展、技术创新以及战略性新兴产业发展的前景。
此文为融中特别策划·《2025向新·AI未来》系列报道第九篇。
当全球科技巨头在通用大模型的赛道上竞速时，一场更为深刻的产业变革正在企业级市场悄然展开。
作为中国人工智能领域的深耕者，金智维以独特的“认知+执行”双核架构，在金融、政务等行业领域撕开了AI Agent（智能体）规模化落地的突破口。这家服务超1500家企业的数字化转型专家，正通过企业级智能体平台Ki-AgentS将大模型的智慧决策与RPA的精准执行深度融合，打造出既能理解复杂业务语境又能严守合规边界的“数字员工军团”。
在这场重构企业生产力的革命中，技术路线选择成为决定胜负的关键——当行业普遍困于大模型幻觉与执行失控的双重焦虑时，金智维用“RPA验证引擎+业务路径锁定”构建起安全护城河，其产品在600余家金融机构的严苛场景中淬炼出的金融级可靠性，正在重新定义企业级AI的价值标准。
面对AI Agent领域井喷式发展的机遇与挑战，金智维展现出了对产业痛点的精准把控。
特别是面对“安全可控”这一问题挑战，金智维创始人、董事长兼CEO廖万里以“有界自主”技术路径向融中财经进行回应，“每个操作步骤可追溯、可审计，异常触发自我修复机制，为行业责任划分提供了可复用的技术范本。”
以下为融中财经对话金智维创始人、董事长兼CEO廖万里实录，以飨读者：
融中财经：贵司所处AI产业链条哪些关键环节、市场格局如何，具备哪些技术/产品优势等？
廖万里：目前金智维处于AI产业链条中游的AI平台环节以及下游的AI+应用环节。
中游：金智维融合大模型、AI、RPA等技术打造Ki-AgentS平台，集Agent应用设计、开发、执行及知识管理于一体，旨在帮助企业快速搭建深入业务场景及企业数据的各类AI Agent（智能体）应用。此外，金智维打造了AI能力开放平台、K-PINE青松低代码平台等企业级平台，旨在帮助企业降低数字技术的应用成本、提高工作效率。
下游：金智维依托RPA、AI、运维、低代码等多个系列在内的产品矩阵，打造基于AI Agent的一站式数字员工整体解决方案。目前，金智维AI Agent数字员工解决方案已在金融、政务、财税、人力、制造等多个业务领域落地应用。
在优势方面，金智维深耕企业级数字化转型解决方案多年，在金融、政务等行业沉淀了大量的垂直场景、专业数据以及业务经验，能够打造出真正适配企业应用场景和应用需求的产品。同时，金智维始终坚持以“安全、稳定、可靠”为核心准则，其产品在设计上针对企业级应用的安全、风险控制等方面有着一系列完善的机制。这些核心优势，让我们在企业级AI Agent的研发与应用上占据先发优势。
金智维融合大模型、AI、RPA等多种前沿技术打造的Ki-AgentS平台，通过“RPA执行引擎+大模型决策中枢”双核架构，将业务流程的精准控制与智能决策能力深度融合，形成了“认知-决策-执行”一体化架构，破解了传统自动化技术无法应对复杂决策的瓶颈，同时规避了大模型幻觉带来的业务风险。
融中财经：智能体在To B和To C市场的商业化模式差异有哪些？当前智能体技术的核心瓶颈是什么？多模态理解、长期记忆还是自主决策能力等？
廖万里：我觉得AI Agent（智能体）在To B和To C市场的商业化模式存在着以下差异。
在客户群体与需求特点上，To B市场面向政企，需求聚焦提升效率、优化流程、降低成本等。而To C市场针对个体消费者，更关注个性化体验、便捷娱乐；在产品与服务层面，To B市场要求智能体能满足高度定制的要求，以适配企业特定业务，还需持续技术支持、培训和维护。To C市场注重标准化产品的通用性，同时提供一定个性化设置，产品操作简便，服务以线上自助和常见问题解答为主。
在产品性能方面，To B市场对安全性的重视程度远超To C市场。企业级应用涉及大量核心商业数据、敏感业务信息和合规要求，一旦出现安全漏洞，可能造成重大经济损失和法律风险。因此，To B的AI Agent产品必须具备严格的数据加密、访问控制、安全审计等机制，通过多重认证确保数据传输与存储安全，同时要符合行业监管标准和合规要求，如金融行业对AI Agent的安全合规性有极高要求，以防范数据泄露、恶意攻击等风险。相比之下，To C市场的 AI Agent虽也关注安全，但用户对风险的容忍度相对较高，产品安全性要求更多侧重于保护用户个人隐私和防止基础的信息泄露。
在我看来，当前智能体技术的核心瓶颈体现在以下方面：一是模型幻觉问题突出。在金融风控、医疗诊断等高风险行业，AI Agent会因数据偏差、算法局限性产生幻觉，输出错误决策或建议，严重影响应用可靠性；二是通用大模型的基座能力难以契合行业专业需求。在一些企业特定业务场景下，需结合行业知识库进行二次开发，这导致开发成本飙升、周期大幅延长；三是算力需求与成本间矛盾尖锐，AI Agent处理复杂业务任务时，依赖云端强大算力支撑，但这使得企业部署成本剧增，对预算有限的中小企业而言，高昂的算力费用和维护成本成为难以跨越的障碍，限制了 AI Agent 在B端的广泛落地应用；四是AI Agent执行的安全性与准确性难以保障，在自动化执行企业关键业务流程时，AI Agent可能因程序漏洞、外部恶意攻击或对复杂业务规则理解偏差，出现操作失误、数据泄露等问题。
融中财经：当智能体整合外部信息或工具时，可能会偏离其预期目的。如何解决这个问题？
廖万里：在精准执行层面，金智维企业级智能体Ki-AgentS优选先进开源模型，使用深度思索、GPRO模型微调技术，优化Agent的深度思考和逻辑推理能力。同时，结合金智维自研的RPA执行验证引擎，对任务执行的每一步操作和结果进行校验，有效规避大模型幻觉，保证业务规则的合规与准确。
在安全保障方面，金智维打造的“金融级可靠”的安全风控体系，能够让业务路径可确定，确保每个操作步骤可追溯、可审计。如果检测到异常，会触发自我修复，重新规划路径或申请人工介入，为业务安全合规提供保障。此外，Ki-AgentS 支持DeepSeek等大模型的私有化部署，企业可在内网环境下调用，减少外部网络不可控因素，保障数据与操作的安全可控。
在流程管控环节，Ki-AgentS具备全流程自主管理能力，从任务规划、工具调用、多Agent协同到结果校验均可自主完成，能够严格筛选整合所需的外部信息，合理调用工具，减少干扰信息影响，让Agent始终围绕预期目的开展工作。
融中财经：大家都在拥抱开源生态，但企业生存又需构建差异化护城河。您认为贵司在哪些方面具备“做大做强”的优势？
廖万里：（1）行业实践经验深厚：金智维成立至今，服务客户超过1500家，覆盖金融、政务、制造、企业办公等不同行业领域，累计提供超过120万数字员工，沉淀超过3万种不同行业领域的业务场景，这不仅解决了我们的企业级AI Agent精准契合垂直行业具体场景的问题，还能使其深度融入客户业务，同时有效规避大模型可能存在的幻觉问题。
（2）金融级安全可靠：金智维服务超过600家金融机构，基于多年的行业积累和实战经验，打造了“金融级安全可靠”的执行保障体系和容错应对机制，产品严格遵循业务合规性与准确性要求，满足大型企业、组织机构对安全可控的高要求。目前，金智维的技术与产品已全面支持适配国产主流基础软硬件，全面满足不同企业在信创环境下的数字化需求。
（3）具备RPA+大模型结合的双重技术优势：RPA技术能够高效地实现流程自动化，提高工作效率和准确性；而大模型则为我们的产品和服务注入了更强大的智能元素，使其能够更好地理解和应对复杂的业务场景，为客户提供更智能、更精准的决策支持。Ki-AgentS具备“认知+执行”双引擎架构，可自主规划操作路径，并将验证过的业务流程封装为可复用模板，兼顾执行的智能化和可控性。同时，随着使用次数的增多，Ki-AgentS能够不断学习和持续积累行业知识，逐步建立掌握岗位知识、懂业务的Agent集群，实现从数据获取到内容转换、知识形成再到智能执行的业务闭环，做到越用越高效、越用越智能。
（4）组建高规格专业研发团队：由金智维首席AI科学家胡箐（原LLAMA初创团队核心成员）领衔，汇聚海归专家与拥有华为、阿里、腾讯等大厂从业经验的资深技术人才，专注RPA与大模型融合研发，持续突破AI Agent架构设计及业务场景智能化，为公司技术护城河添砖加瓦。
（5）全过程陪伴式服务体系：金智维的服务团队覆盖全国、香港及东南亚地区。我们懂技术、精业务、重落地，从前期咨询、方案制定到实施部署、后期运维，全程陪伴客户，能够助力客户真正解决业务上的难题，实现降本增效提质。
融中财经：开源后，如何解决数据共享与知识产权冲突？
廖万里：开源的本质是打破技术壁垒，构建资源共享的创新生态，但其背后并不意味着可以无序共享，企业必须采取相应措施保护其核心资产。为了更好地解决数据共享与知识产权的冲突，我们采取了以下的三个动作，尝试着去平衡二者的关系：
一、加强知识产权管理：金智维建立了健全内部的知识产权管理体系，对开源项目中的知识产权进行登记、标记和管理。对于核心技术和关键知识产权，我们采取严格的保护措施，如专利申请、商业秘密保护等，防止知识产权的泄露和滥用。
二、分级分类处理数据：我们对采集到的数据进行分级分类，将敏感数据、核心知识产权数据等进行严格保护，不纳入开源共享范围；而对于一般性数据或经过脱敏处理后的数据，则可以根据项目需求进行共享，以满足开源生态中数据流通和协作的需求。
三、技术手段与安全防护：金智维利用技术手段保障数据共享过程中的安全性，如采用加密技术、访问控制技术等，限制对敏感数据的访问和使用权限，防止数据泄露和未授权的使用。同时，我们持续加强系统的安全防护能力，防止外部攻击导致的数据和知识产权风险。
融中财经：选择做通用大模型还是应用模型？如何训练专精模型？数据怎么搞、成本如何降？
廖万里：金智维在探讨大模型领域的发展路径时，第一步选择研发领域大模型，与业内优质基础大模型合作，结合金智维十余年积累的应用场景和行业知识库，对模型开展精调训练，形成具备“通识能力+专精能力”的领域大模型，相当于给AI Agent一个强大的“大脑”，理解和创造能力大幅提升。再者，金智维针对不同行业，构建了基于语言大模型和多模态大模型的近十种智能应用解决方案，并结合实际落地应用不断改进优化。其中，大模型让AI Agent具备智能化决策能力和分析规划能力，而RPA作为AI Agent的执行单元，借助RPA自动化执行能力，可以自动执行分解任务。
在训练专精模型的过程中，我们首先从数据收集入手，与合作伙伴、客户紧密合作，获取大量真实的业务流程数据，包括操作记录、文档、报表等，这些数据犹如模型的“养料”，能反映实际业务场景中的流程和规则。为了确保数据的质量，我们还会对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据和无关信息，然后进行标注，明确数据中的关键信息、业务逻辑和流程步骤，为模型训练提供清晰、准确的指导。
在数据获取方面，我们一方面依赖内部业务积累，将多年来在 RPA 业务中沉淀的大量数据和项目经验进行整合和整理，作为模型训练的重要资源。同时，为了增加数据量和数据的多样性，我们还会运用数据增强技术，如数据变换、合成数据生成等方法，对现有数据进行扩充和多样化处理。
至于成本降低，我们采取了多方面的策略。在算力方面，合理分配和管理训练任务，利用云计算资源的弹性伸缩特性，根据训练需求动态调整算力资源，避免算力浪费，同时在非高峰时段利用较低成本的算力资源进行训练任务的执行。在模型优化方面，对训练好的模型进行压缩和量化处理，减小模型的体积和计算量，提高模型的运行效率，降低模型部署和推理过程中的硬件资源需求和成本。此外，我们积极利用开源的模型架构、工具库和数据集等资源，减少自主研发的基础性工作投入，加快模型开发进度，降低研发成本。
融中财经：您认为未来3年，最具颠覆性的智能体应用场景是？
廖万里：未来3年，我们认为最具颠覆性的智能体应用场景将诞生于金融和政务两大领域。
金融业一直以来都是技术创新应用的先行者，凭借丰富的应用场景、海量的数据资源和扎实的技术基础，为智能体的规模化落地应用提供了良好土壤，而且其业务流程高度依赖数据驱动的决策，智能体能够在这里发挥巨大价值。
政务方面，近年来政府内部对数字化转型的需求日渐增长，也为智能体的落地应用提供了大量场景。智能体可以应用于政务审批流程，实现自动化的文件审核和流程处理，大大提高办事效率，减少人为失误。同时，通过对政务服务数据的分析，智能体可以更好地了解群众的需求和满意度，政府能够据此优化服务内容和方式，提升群众的获得感和满意度。
针对智慧政府、服务型政府的建设需求，金智维创新研发政务智能导办一体机，内置政务智能体，实现软硬件结合，可用于政务大厅、人社服务等多场景。该设备融合大模型技术与多模态交互，支持“文字+语音”双通道交互，结合实时渲染数字人形象，提供拟人化服务体验。其内置政务智能体可快速构建本地知识库，灵活接入政务咨询与业务办理引导等场景，精准回应群众需求，引导群众办理业务，有效推动政务服务智能化升级。
融中财经：智能体的“自主行为”如何界定责任？是否需要立法明确开发者、部署方、用户的责任边界？
廖万里：智能体的“自主行为”本质上是基于预设规则、大模型推理能力以及系统调用逻辑的综合体现，其“自主”是在人类设计边界下的受控的智能。因此，在责任划分上，确实有必要在制度层面进一步明确开发者、部署方和用户的权责边界，确保技术创新与风险防控并重。
在企业级智能体的应用中，安全和可控始终是第一要义。金智维在设计Ki-AgentS时，就高度重视任务执行过程的可验证性和容错机制——无论是自动规划还是任务执行，均嵌入了RPA验证引擎、规则审查体系及异常应对逻辑，确保每一步决策与执行都可以追溯、可解释、不越界。这种“有界自主”的技术路径，不仅符合企业对业务准确性与合规性的高要求，也为责任划分提供了坚实的技术基础。
我们十分支持对AI智能体责任边界的立法与标准制定，尤其是针对企业级部署，应从技术规范、安全框架、数据使用权限到行为审计机制等多个层面构建清晰的责任模型，让开发者可控、部署方有监督、使用者有保障，共同推动智能体技术在安全边界内健康发展。
融中财经：AI训练需要消耗海量数据与算力。未来如何展开技术创新，打造聪明又能干的智能体？多模态能力和MoE如何更好地服务客户？
廖万里：企业级智能体的关键其实不在于“大”，而在于“准”“稳”和“干得好”。未来的技术创新应聚焦于如何以更优的计算架构、更强的知识注入、更精的调教机制，实现智能体“聪明而能干”的落地目标。
在技术路径上，金智维目前正积极探索多模态融合与MoE（专家混合模型）在企业场景中的深度应用。一方面，多模态技术将语言、图像、结构化数据等多种信息融为一体，有助于智能体更好地理解复杂业务语境。例如在政务和金融场景中，存在文字表格、图形资料、PDF指令等多种格式的信息，只有具备多模态能力的智能体，才能实现信息的全面理解与准确执行。另一方面，MoE架构有助于提升智能体在特定垂直领域的应答准确性和资源利用效率，通过专家模型的精准调用，让智能体更懂行业、更会执行。
此外，金智维在智能体训练策略上采取“专用微调+流程嵌套”的方法，结合企业知识库和RPA可控流程，实现专业领域的深度绑定。我们创新打造的智能体模板库，不仅大幅提升了执行效率，也规避了因大模型幻觉或决策链错误导致“一错再错”的风险，有效保障业务执行的稳定性与可靠性，同时也显著降低了企业的开发与部署成本。
总之，我们的最终目标是打造“业务导向、技术驱动、安全托底”的企业级智能体生态，让AI Agent真正成为政企客户更实用、更好用北京股票配资官网，且值得托付的“数字员工”。
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