文 | 零售公园，作者丨顾森柒 文 | 零售公园，作者😜丨顾森柒 不知道你有没有察觉，最近打开淘宝、美团、支付🙄宝这些国民App，都能看到AI助手的身影。 美团前脚刚💯把首个Agent产品“小美”拉出来内测，淘宝后脚就甩出了主打😁引导用户下单的“AI助手”。 而支付宝的“AI付”服务😁，已经抢先在瑞幸咖啡的AI点单助手“Lucky AI”上线，😂用户只需要说一句“下单”，完成身份验证就能自动结账。 😴腾讯也不甘寂寞，在2025年的全球数字生态大会上，喊出了“以🤗人为本”的AI口号。 流量红利见顶，电商的牌桌早已悄悄😀洗牌，当行业从堆规模、抢流量进入拼算法、拼Agent的暗战时😅代，大厂们的AI布局又如何呢？ 一、各平台应用场景虽不👏同，但AI Agent逻辑相通 淘宝主打商品搜索和推荐😅，帮用户在海量商品里精准锁定心仪好物。找到搜索结果页右下角的😅“AI”图标、商品信息流中的提问卡片，用户能通过多轮对话让A⭐I明确需求、精准推荐。 “AI助手”仍在测试阶段，尚未😊全面上线。而在这之前，淘宝还推出了AI万能搜和AI找低价。 🤔 前者，位于手淘搜索功能页面，用户可以直接提问，它会生成🤗一份包含文字、商品和视频图片的详细答案报告，帮助用户解决购物🙄攻略、口碑评测、优惠咨询等问题。它还能根据用户的购物偏好提供🎉个性化推荐。 后者通过拍立淘识图后，用户可以找到同款商😁品的最低价和高性价比商品，帮助用户节省购物成本。 美团😜侧重于本地生活服务，如外卖点单、餐厅推荐和生活消费问答。“小⭐美”可以通过自然语言交互帮助用户完成这些服务，并且可以根据用😁户的历史订单和偏好，提供个性化的服务和推荐。 “小美”👍不是嵌入在美团App里的一个功能，而是一个独立的C端智能体，😅用户可以直接下载使用。支付宝则专注于支付环节的智能化，通过“😡AI付”服务实现语音指令下单和支付。 这种服务在瑞幸咖🤔啡的AI点单助手“Lucky AI”中得到了应用，用户只需说😎“下单”，完成身份验证后，支付就会自动完成。 尽管三者😊在应用场景和功能实现上各有侧重，但AI Agent的核心逻辑🎉在于通过感知用户的需求和偏好，规划出符合用户需求的购物路径，🥳并通过调用相应的工具或服务实现用户的购物需求。 二、国😍内外企业All in Agent，不只为降本增效 展开😆全文 事实上，不仅国内大厂入局围猎AI Agent，国🔥外科技巨头如OpenAI、Google、Microsoft等🙌都在积极布局Agent产品。 比如Google推出了A😎DK，这是一个开源框架，旨在简化单个Agent及复杂多Age👍nt系统的创建过程。开发者仅用不到100行代码就能构建一个功🙄能性的Agent，该框架鼓励开发者和企业围绕Google C👍loud构建各式各样的Agent。 再比如OpenAI💯推出了一套开发工具，包括Responses API、内置工具🎉、开源Agents SDK和监控工具。Responses A🤔PI是Chat Completions API的升级版，融合😜了对话生成与工具调用的能力，支持网页搜索、文件搜索和计算机使😊用等功能。 AI Agent作为新兴技术，正逐渐改变众😅多行业的运作模式。在许多流程明确、规则固定的场景里，如客服、😘营销、数据分析等，Agent已经展现出降本增效的价值。企业可😴以通过部署Agent产品，减少人工操作，提高工作效率，降低运😀营成本，从而提升企业的竞争力。 另外Agent产品可预😅见的盈利模式也很多元化，比如提供付费订阅服务、收取企业客户的👏服务费用、与广告商合作等。随着Agent产品的广泛应用和用户😁数量的增加，盈利模式将更加多元化，为企业带来可观的收入。 😎 据预测，AI Agent市场正在快速扩张，规模从2023😜年的37亿美元增长至2025年的73.8亿美元，预计到203🎉2年将超过1000亿美元。 按照蚂蚁集团数字支付事业群😊首席技术官朱林的话说，随着AI产业的爆发式增长和智能终端的普👏及，预计未来5年内，更自然的新交互支付占比可能会超过50%，🙄智能设备支付将增长10倍，AI支付市场规模可达万亿级。 😁 在如此激烈的电商行业竞争情况下，淘宝通过AI技术提升用户体🤯验，增强用户粘性，应对其他电商平台的竞争。 接下来，淘😘宝AI产品可能会进一步优化，比如增加更多个性化参数、进入社交🤩关系链、实现预测性推荐等。 支付宝的计划是，继续打造面❤️向AI时代的支付服务，包括“支付MCP Server”、“A💯I打赏”、“AI订阅付费”、“看一下支付”等多种服务，以满足👍不同场景下的支付需求。 美团也将进一步完善，“小美”产😴品负责人曾表示：作为一款公测中的产品，小美正式立项至今也不过😜才半年时间，还有进一步完善、成长的空间，希望参与公测的用户也🤯能一起帮助它成为真正小而美的AI生活小秘书。 三、AI😡 Agent成新突围热门，大厂们如何排兵布阵？ 曾经，🌟规模与流量是争夺的焦点；如今，人工智能成为了核心竞争力。在这😊场科技暗战中，各大巨头纷纷基于自身业务基因，展开差异化的AI😜布局，构筑起各自的护城河，推动行业竞争迈向新的阶段。 🤯美团在2024年全面开启了AI加速之旅。这一年，美团的研发总💯支出高达211亿元，其中超过100亿元投入到了AI领域，催生😡了多种AI工具，比如AI编程助手、智能会议系统、文档助手等。🤔美团还推出了“问小袋”“米鲁”等垂直智能助手，用于餐饮推荐和🙌智能问答，让AI技术渗透到美团业务的各个层面。 今年9😍月，美团又推出了采用混合专家模型架构的非思考型基础模型“龙猫🤔”。这个模型在仅激活少量参数的情况下，推理速度、编程能力和A😘gent工具调用能力已经能与主流大模型相媲美。龙猫大模型的创👍新之处在于“零计算”专家机制，它能够根据任务的复杂度动态激活🙄参数。比如，在处理简单的“附近奶茶店推荐”时，仅激活270亿🥳参数。 这种机制不仅保持了高性能，还节省了成本与算力，😊完美契合美团降本增效的需求。美团的AI布局，不只是为了应对当🥳下的竞争，更是着眼于未来本地生活服务市场的长期竞争力。在利润😴微薄的本地生活服务行业，骑手成本高且刚性上涨，AI技术在每个👏运营环节实现降本增效的能力，显得尤为珍贵。 阿里巴巴在💯AI领域的布局同样引人注目。纵观它在AI领域的布局，已经涵盖😉了从底层技术到上层应用的全栈能力。简单来说，是通过AI+云业😉务的高速增长、AI模型和应用的深度嵌入、即时零售的快速发展以🙄及组织架构的调整和文化的重塑，实现多业务的协同增长。 😀淘宝闪购作为即时零售的重要组成部分，有了不少进展。8月，淘宝🌟闪购的日订单峰值达到1.2亿单，周日均订单量达到8000万单🤩，月度交易买家数达到3亿，对比4月增长了200%。淘宝APP🤩的日均活跃用户数（DAU）在7月领先拼多多近5000万，8月😅7日活动峰值时，淘宝DAU比拼多多高出超1亿。 目前，🚀阿里体系内的多个应用实现了AI化升级。比如，最近重启扫街榜的😂高德地图，已经升级为全球首个基于地图的AI原生应用；钉钉完成👏AI升级，打造全球首个以Agent驱动的工作信息流；淘宝平台😂也实现了AI搜索、AI广告平台应用升级，提升了消费者体验和商😊家经营效率。 腾讯的AI战略也颇具看点。它没有盲目追求🚀全能AI，而是聚焦底层技术突破。根据报告数据显示，腾讯自研的😉混元大模型支持万亿参数规模，通过将推理计算精度从FP16降至🎉FP8，在几乎不影响效果的前提下，算力成本每年降低30%。 😅 自去年四季度AI战略加速以来，腾讯累计资本开支已达83😂1.6亿元。AI已经成为腾讯的新业务基因，推动了腾讯在多个领🚀域的提效与增长。 对内，已有700款智能应用落地，这意😆味着平均每1.2个工作日就有一款新的AI工具投入使用。对外，👍腾讯将打造智能化与全球化两大效率引擎，助力企业稳健和可持续增🤯长。 未来，Agent不是谁家独有的新玩具，而是下一回😴合电商的入场券。当算法能把需求—决策—支付—履约全程压缩成一💯句对话，电商的故事就不再是流量有多大，而是Agent有多懂你🚀。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多