告别套壳时代 智能体开启AI玩具进化论
AI玩具正从“大模型套壳”走向真正的智能体时代。随着情感互动、多模态识别与场景化能力升级，AI玩具也开始从电子产品转向具陪伴功能的智能终端 财联社Marketwatch专栏 随着人工智能技术加速渗透各大消费领域，玩具行业正成为最具想像力的应用场景之一。过去两年，随着大模型技术成熟与成本下降，AI玩具产品已从仅具“语音问答”等浅层互动的初级形态，逐步演进为结合智能体架构、多模态互动与情感大模型的复合型产品。值得注意的是，单纯的技术堆砌已难以满足市场需求，行业正从“功能叠加”迈向“场景智能”的深层变革，AI玩具的价值边界也正被重新定义。 從功能堆砌走向場景智能 中国AI玩具市场已初具规模，但普遍仍面临“大模型套壳”问题。所谓“套壳”，是指产品仅将通用大模型的对话能力直接移植至玩具硬件，缺乏针对儿童娱乐场景的完整工作流设计。这类产品的互动逻辑与一般大模型应用并无本质差异，既难以实现深度教育引导，也无法建立长期情感陪伴。 因此，如果无法真正回应家长焦虑或满足孩子成长需求，AI玩具本质上仍只是短期电子产品，浅层互动难以留住用户。早期“套壳”产品已暴露出用户黏性低、同质化严重等问题。在此背景下，行业开始引入智能体、多模态识别与情感大模型等技术，将AI玩具由简单的“硬件＋语音”组合，升级为具备情感互动与场景适配能力的“智能伙伴”。 智能体成为关键分水岭 实现上述“质变”的关键技术路径是“智能体”的引入。领先企业已开始摆脱“套壳”逻辑，转而采用多智能体架构。这一架构通过不同智能体协同工作，分别对应记忆系统、性格系统和用户画像系统，使AI玩具能自主响应复杂场景需求，产品行为更加拟人化。事实上，搭建智能体本身技术门槛不高，但更重要的是，优秀的设计需建立在大量行业调研与深度思考之上，这在核心上决定了智能体执行任务的质量优劣。 同时，针对儿童应用的严苛要求，新一代AI玩具在安全和适配性上进行了深度重构。首先，智能体被定位为纯粹的沟通入口，不执行具体操作权限，规避了系统接管风险。此外，所有用户数据均采用加密存储，实现全流程安全数据保护。 AI玩具迈向大众市场 当前，AI玩具赛道正从小众尝鲜迈向大众普及，市场接受程度高速提升。市场接受程度处于高速提升期，家长看重其“教育启蒙+情感陪伴”的双重价值，儿童则因双向互动体验而对AI玩具的粘性远高于传统智能玩具。 鉴于此，研发中的AI玩具产品需把通用大模型经过针对玩具场景的定制化微调，特别是满足儿童场景对内容安全、对话习惯和认知启蒙的高标准要求。例如，市场已出现融合多模态识别技术，实现“拍摄-识别-科普”闭环的AI拍学机；甚至有与外部厂商合作、搭载“心理学版DeepSeek”情感大模型的AI疗愈玩偶，进一步细化了场景应用。 据《AI玩具消费趋势白皮书》预测，到2030年，全球AI玩具市场规模将突破千亿量级，年复合增长率超过50%。一个典型例子是实丰文化（002862. SZ）的“AI飞飞兔”及其升级迭代产品，搭载了定制化儿童AI大模型，在延续AI安全陪伴基础上增加儿童K歌、故事共创等核心功能，已成为持续热销的爆款产品。 行业三大核心特点 整体而言，当前AI玩具市场呈现出三大核心特点：一是形成了IP版权方、创新厂商、AI技术提供商、玩具设计制造商四足鼎立的竞争格局，但尚未出现垄断头部；二是产品端从“功能堆砌”转向“体验价值”，用户不再满足于基础对话，而是追求有温度的情感陪伴与个性化体验；三是技术同质化严重、数据安全风险、多模态交互的技术和成本门槛仍是行业共同瓶颈。 从“大模型套壳”到“智能体驱动”，中国AI玩具行业正经历一场深刻的价值跃升。用户对情感陪伴、教育启蒙与场景化交互的复合需求，正倒逼厂商从技术架构底层进行变革。多智能体架构、垂直场景适配、全流程安全防护等进阶能力的引入，标志着AI玩具从“功能叠加”迈向“智能共生”的新阶段。而这一新时代的AI智能体玩具，将为儿童成长打开新的可能。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
十五五：科技自强下的机遇与取舍
当AI与半导体成为大国竞争的战略性资源，市场早已押注相关产业在中国十五五的发展 李世达 并非所有曾被寄予厚望的产业，都能在政策支持与商业现实之间走到终点。一些板块在需求端、成本结构或商业模式上逐步失速，最终淡出政策叙事与资本配置的核心位置。正因如此，当市场视线转向“十五五”，除了关注哪些产业会被重新写进文件，也要评估哪些幸运儿能够走到终点。 AI自主 算力与晶片先行 在新的政策语境中，AI已不再被定位为单一成长产业，而是被反覆强调需与制造、能源与实体经济深度融合，并发展行业级、工业级大模型。这种表述，实际上是把算力需求，从企业的自主选项，推进为具制度色彩的基础需求。 光通讯便是最典型代表。过去一年，受AI数据中心对800G与1.6T高速光模组需求推升，相关龙头股价普遍跑赢大盘，其中中际旭创（300308.SZ）过去一年股价飙升389.7%，市值逼近7,000亿元，新易盛（300502.SH）亦飙升320%，成为A股AI产业链中表现最突出的板块之一。 在芯片端，政策重心亦由“全面替代”转向“可部署能力”。成熟制程与工业、车用芯片需求，让中芯国际（0981.HK; 688981.SH）重新获得市场定价，其近一年股价上涨约八成，市值稳居中国半导体板块前列。 AI专用芯片则呈现更剧烈分化。寒武纪（688256.SH）在行业级模型与推理需求带动下，过去一年股价累计升幅超过110%，反映资本正为算力角色提前定价。近期已在港股上市的“国产GPU第一股”壁仞科技（6082.HK），上市时或本地2,363倍超额认购，股价目前累升约7%，后势仍然看涨。 大模型平台化 估值分层 随着模型能力逐步收敛，市场对AI的关注点已由“谁的模型最强”，转向“谁能把AI变成平台能力”。 在中国市场，大模型竞争正由创业公司转向大型互联网平台。百度（BIDU.US; 9888.HK）的文心、阿里（BABA.US; 9988.HK）的通义千问，皆在技术层面保持高曝光度，但资本市场反应明显分化。百度股价与市盈率长期处于低位，反映投资人仍在等待AI对其核心广告与云业务的实质拉动；阿里股价虽有反弹，但估值修复仍受制于云业务盈利能见度。 相较之下，腾讯（0700.HK）的市场表现最为稳健。其并未强调模型排名，而是将AI能力嵌入游戏、广告与企业服务，过去一年股价上涨逾五成，市值稳居中国科技股之首，反映投资者更愿意为“可提升现金流品质”的AI叙事付费。 智能体浮现 AI落地变现 比模型本身更具指标性的，是“智能体（Agent）”方向逐步浮现。相较于单纯提供对话能力的通用模型，智能体被设计为可在特定场景中持续运行，主动完成研究、分析、内容生成与流程协调，意味AI正从辅助工具，转向嵌入实际工作流的一部分。 这一趋势在中国市场已率先具体化。以字节跳动的“豆包”为例，其应用逐步融入内容创作、资料整理与企业应用场景，尝试将AI能力内化为可反覆调用的工作模组，成为提升组织与内容生产效率的底层工具。 这似乎也反映了中美在AI发展路径上的差异，以美国为代表的科技巨头，更倾向持续押注大模型能力本身，透过规模化算力与前沿研究拉开技术差距；而中国市场，则更强调AI能否快速嵌入具体场景，转化为可落地、可收费的应用。 上月，Meta（META.US）宣布收购中国AI智能体公司Manus。这一动向凸显了中国AI生态在“先落地、先变现”路径上的现实优势，并为本土智能体公司未来发展提供了想像空间。 机器人与电力 效率刚需 如果说AI算力与大模型构成数字经济的底座，那么机器人与电力系统，正逐步构成承接这一轮效率升级的基础。与过去偏重技术展示不同，政策与市场的关注焦点，已同步转向哪些设备能在现实场景中形成可计价、可复制的生产力。 在机器人领域，一个重要的变化是“机器人即服务”（RaaS）模式的崛起。透过租赁或按使用量计费，RaaS将高额的一次性投入，转成可预测的营运支出，降低企业导入门槛。 市调机构Counterpoint Research…
中国AI大模型应用如何驱动商业新范式？
大模型竞争正加速由模型层转向应用层，消费端与企业端市场各自展现出不同机遇与挑战，AI落地正深刻重塑产业格局与未来价值演进 头豹研究院 在AI大模型技术浪潮的推动下，创新焦点正从模型本身转向应用层，一场由模型驱动的应用革命正深刻重塑千行百业的商业范式与用户体验。 当AI能力从云端走向场景，如何精准捕捉用户需求、开辟商业化路径，并驾驭新兴的流量格局，已成为所有市场参与者面临的核心命题。头豹研究院近日发布《2025年中国大模型应用市场洞察白皮书》以消费端和企业端两大市场为切入点，深入辨析核心应用场景、流量格局及需求差异与竞争策略。 应用生态成型 报告指出，在AI消费端应用方面，大模型应用层产品按商业成熟度可分三类：较成熟的嵌入式应用、发展中的原生AI应用，以及萌芽期的智能硬件探索。嵌入式应用通过为既有软件赋能实现高效变现，成熟度最高；原生AI应用以模型为核心创造新服务，但商业模式仍在探索；智能硬件则结合物理交互，潜力巨大但挑战也最大。 三类应用的价值实现路径各异：嵌入式应用依托用户基础快速变现；原生AI则需在竞争中验证模式；智能硬件则面临成本、技术和接受度难关。 在全球范围内，面向消费者的网页端应用呈现头部集中效应。ChatGPT以近47亿次月访问量占据绝对领先，微软新必应以15.3亿次紧随其后，二者构成第一梯队。其后DeepSeek、Gemini、Perplexity、Character.ai、Claude等形成第二梯队，但与头部差距明显。 报告称，AI对话助手与AI搜索引擎是当前网页端AI应用的两大主导形态，合计贡献超八成流量，主要归因于信息查询和交互式问答是用户最高频、最基础的网络核心需求，AI搜索和AI助手恰好高效满足了这一点；同时，这两类应用场景通用性强，用户基数庞大，加之领先产品通过先发优势或整合原有入口已成功积累了大量用户并验证了其核心价值。 大模型应用在移动App端和网页端的核心区别体现在交互体验与功能集成上。网页端应用具备无需安装、跨平台访问便捷的优势，更适合信息快速获取和基于文本的交互任务。相比之下，移动App能够提供更流畅、定制化的用户界面，并且可以深度调用手机的硬件资源（如摄像头、麦克风），这使得App端AI应用能实现与移动场景（拍照美化、实时语音翻译）结合更紧密、更多元的交互方式。 产业格局重塑 网页与APP的形态差异显著影响了全球移动端AI应用的市场格局。尽管AI对话助手以近70%MAU占比保持主导，但其领先程度和用户规模较网页端有所减弱。更值得注意的是，AI搜索引擎份额较网页端下降，而AI图像编辑类应用则凭借契合手机影像核心场景的优势，异军突起占据近10%份额，显示出移动端独特的使用偏好。 大模型消费端应用在AI助手和办公领域展现了较强的渗透力，而AI创作和娱乐应用则面临粘性不足与活跃度增长放缓的问题。助手类应用已成为核心组成部分，深度语音交互和智能助理类产品增长显著，成为行业标杆。AI办公与创作应用也显示强劲发展，如WPS AI和AiPPT.cn在效率提升中与需求深度融合。相比之下，生活娱乐类应用粘性不足，虽有短期热度，但新鲜感消退后容易流失。 在企业级应用方面，大模型落地的关键在于能力与需求契合、ROI可量化，以及数据与算力资源的支撑，三者协同方能推动高效应用与持续价值释放。金融、医疗等行业已展示潜力，这些领域共同点在于拥有高价值专业数据与充足预算，且需求明确，能在自动化、预测与决策支持方面产生显著效益。 当前，中国企业从大模型应用中获得的回报主要集中在运营效率提升，金融、制造、零售等领域已有量化证据表明其在任务自动化、流程优化、研发加速等方面展现成效。随着技术成熟与场景拓展，大模型价值将由短期降本增效转向战略驱动与收入增长，从试点应用演进为深度融合核心业务的垂直化创新。 不过，大模型在企业落地仍面临精准适配的难题。调研显示，高达87%的企业认为现阶段模型在处理高逻辑复杂度任务时仍难以满足需求；62%的企业指出模型选择缺乏标准化依据；50%表示模型能力与业务需求不匹配；39%认为缺乏精调和部署工具影响效率。整体而言，要实现大规模可持续落地，仍需在精度提升、标准化、行业对齐与工具链支持方面持续突破。 头豹研究院中国是行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商，拥有近百名资深分析师，联系方式：CS@leadleo.com 本文内容纯属作者个人意见，不代表咏竹坊立场 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
为何人形机器人无法承受智慧的重量？
人形机器人被视为具身智能实现的核心形态之一，但其与AI大模型的结合，仍有一段路要走 头豹研究院 在生成式AI快速演进的当下，人形机器人被视为具身智能的最佳载体，但将AI大模型真正落地至这一复杂平台，却远比想像中困难。头豹研究院综合行业分析师饶立杰指出，尽管政策支持与产业资本逐渐聚焦，大模型与人形机器人结合仍面临明显技术与商业挑战。 硬件是最直接的限制。以GPT-4等千亿级参数模型为例，其推理过程需数十GB记忆体与上百TOPS（万亿次运算/秒）算力支援，而现阶段多数人形机器人所采用的嵌入式运算平台（如英伟达Jetson系列），算力仅介于10至50 TOPS，远不足以应对大型语言模型的运算需求。这迫使机器人需仰赖云端处理，但无论是5G或6G模组，每小时约消耗5至10W电力，加上传输延迟与失效风险，都不利于机器人进行实时决策。 此外，若选择本地运行大模型，则需搭载高阶AI处理器如英伟达Orin，其典型功耗达15至30W，配合目前1至3kWh的机器人电池容量，将导致续航力大幅缩减，甚至缩短75%以上。对一台设计用于长时间自主工作的机器人而言，这是致命短板。 控制反应落差大 即使克服算力问题，传感器与大模型的数据链整合也非易事。人形机器人在环境感知与动作控制上需在100至300毫秒内完成感知—理解—行动的反馈闭环，然而目前大型语言模型推理延迟往往达秒级，在实际应用中无法满足即时控制需求。 举例来说，当机器人接收到语音或视觉输入后，需即刻决定“是否行动”、“如何行动”，但大模型计算延时过高，容易导致行动滞后甚至错误，特别在高风险或复杂环境中，更难以保证操作安全性与精准性。 除了技术问题，商业落地也是目前尚未解决的核心挑战。高算力需求意味着高硬件成本，若需搭载如英伟达 A100等GPU，其单颗售价高达1.5万美元，使整机成本轻易突破数万美元，远高于消费市场可接受的人形机器人理想价位（约为10,000美元以内）。这也直接压缩了商用部署的投资回报率空间。 即便勉强部署，大模型在人形机器人上的应用场景仍以仓库、工厂等半封闭环境为主，对如家庭看护、零售接待等开放性场景仍难以实现灵活适应。此外，AI模型在不同空间、语义与行为需求的泛化能力不足，也让人形机器人的商业化缺乏稳定成长基础。 人形机器人要真正搭载并运行AI大模型，需要算力、电源管理、控制延迟与场景泛化等多重技术突破同时发力。短期内，垂直领域的小模型或中型模型更具可行性，能在工业检测、医疗辅助等场景中先行落地。未来随着轻量化AI晶片与边缘运算架构进一步成熟，AI大模型或可真正成为人形机器人的“大脑”，引领具身智能迈向更广阔的商业前沿。 头豹研究院中国是行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商，拥有近百名资深分析师，联系方式：CS@leadleo.com 原文刊登于《时代周报》，记者为朱成呈 本文内容纯属作者个人意见，不代表咏竹坊立场 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
医疗大模型再度爆火 鹰瞳科技能否触底反弹
作为曾经的“医疗AI影像第一股”，鹰瞳科技借助DeepSeek的热度重新获得资本市场的关注 重点： 鹰瞳科技的万语医疗大模型完成升级并接入DeepSeek R1模型，股价创下8个月以来的新高 公司连续五年净亏损，呈现“增收不增利”的恶性循环 莫莉 今年春节，国产DeepSeek大模型的横空出世让沉寂已久的医疗AI赛道再度升温。无论是AI医疗大模型还是医疗信息化软件，亦或是医药研发企业，都争先恐后地宣布接入DeepSeek，希望借助基座模型的低成本技术突破，推动AI产品在医疗领域的进一步落地。 作为曾经的“医疗AI影像第一股”，北京鹰瞳科技发展股份有限公司(2251.HK)也借助DeepSeek的热度重新获得资本市场的关注。2月7日，鹰瞳科技宣布自主研发的万语医疗大模型完成升级并接入DeepSeek R1模型，消息公布后的10个交易日内，股价累计上涨21%，创下过去8个月以来的新高。 鹰瞳科技成立于2015年，主要提供眼科影像识别方案，其拳头产品Airdoc-AIFUNDUS 1.0是国内首个获批三类医疗器械证的糖尿病视网膜病变辅助诊断软件。通过眼底图像判断全身疾病尤其是糖尿病视网膜病变的诊断方式已受到业界认可，是医疗AI影像竞争最激烈的方向之一。 2024年7月，鹰瞳科技公司宣布研发万语医疗大模型，试图从单一影像诊断向全科医疗问答、健康管理领域延伸。根据鹰瞳科技介绍，鹰瞳万语用于帮助医疗专业人员快速获取医学信息、临床指南和研究结果，提升决策效率；同时，也为患者提供个性化的健康状况分析和治疗方案建议，助力健康管理。2月7日的升级，能让万语医疗大模型在数据处理速度、疾病识别准确率上有所提升，并且能提供更个性化的健康管理体验。 不过，万语医疗大模型的实际应用情况难以评判，官网仅以图片形式展示产品，也未公布与哪些医疗服务机构合作应用。根据中信证券的研报，中国企业发布的AI医疗垂类大模型数量已超50个，该赛道的竞争相当激烈。单单是问诊应用场景，就有腾讯的混元大模型、百度的灵医大模型、阿里的通义仁心、京东的京医千询等互联网大企业发布的模型。 在医疗AI领域，有诸多细分的应用场景，包括医学影像智能辅助诊断、临床专病智能辅助决策、智能陪诊、智能随访等，覆盖诊前、诊中、诊后的不同环节。垂直类的应用场景更容易落地应用，以微医控股为代表的AI慢性病健康管理服务，以及讯飞医疗科技(2506.HK)为代表的AI诊后管理系统已经实现商业化。相比之下，鹰瞳的万语医疗大模型既能帮助医生诊断，又能服务患者，应用场景并不细化，商业化路径反而模糊。 事实上，万语医疗大模型并不是鹰瞳科技首个涉足的新领域。2023年，公司在近视防控领域布局，推出了近视防控AI产品和视觉训练AI等治疗端产品。2024年上半年财报显示，近视防控 AI 产品服务用户数量达到 1.6 万，视觉训练AI产品已经覆盖全国800余家医院。但是，公司并未具体披露这项新业务带来的收入，仅仅表示该业务所在的眼健康业务分部在2024年上半年的收入同比增长22%至3,800万元。不过，由于近视治疗仪器自去年7月被重新归为第三类医疗器械，鹰瞳科技最近半年已无法再销售近视防控 AI 产品，还在申请销售所需的资质认证。 陷入亏损泥潭 鹰瞳科技在2021年11月登陆港股市场时，发行价为75.1港元/股，可如今股价长期在10港元左右徘徊，市值缩水超过八成。鹰瞳科技的财务表现始终是市场争议焦点，自2019年以来，公司长期净亏损，在2019年到2023年累计亏损6.23亿元，到了2024年上半年，虽然营收同比增加13.59%至9,371万元，但净亏损同比扩大117.75%至8,149万元，呈现“增收不增利”的恶性循环。 让我们来具体看鹰瞳科技的财务数据，作为一间技术驱动的公司，其成本结构明显失衡。2024年上半年研发开支下滑13.33%至4,900万元，与其“技术驱动”的定位背道而驰，但销售与行政开支合计8,019万元，远超过研发投入；254名员工半年来的总薪酬成本高达1.03亿元，甚至超过了同期的营收。 鹰瞳科技若是希望在医疗大模型行业取得突破，需要进一步加大研发投入，但截至2024年中，公司所持有的现金及现金等价物降至5.48亿元，恐难以支持大规模研发活动。当前鹰瞳科技的市销率仅有7倍，同样深耕医疗AI的讯飞医疗科技市销率为36倍。虽然医疗AI的前景广阔，但也面临着难以商业化和变现的问题，鹰瞳科技能否在医疗大模型市场分得一杯羹，仍需时间验证。 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
简讯：阿里与苹果联手为中国用户开发AI手机
阿里巴巴集团控股有限公司(BABA.US; 9988.HK)与苹果公司(AAPL.US)据报达成合作协议，双方将携手开发并生产搭载人工智能(AI)功能的iPhone，主要针对中国市场。 这款AI版iPhone预计将整合阿里巴巴的云计算及大模型技术，配合苹果最新的硬件设备，进一步提升语音识别、图像处理及智能助手等功能。财经媒体财新报道，阿里巴巴董事长蔡崇信在迪拜举行的世界政府峰会上表示：“苹果一直非常挑剔，他们和一些中国公司谈过，最后选择跟我们做生意。我们很荣幸和苹果这样伟大的公司合作。” 2024年，苹果iPhone在中国的出货量下跌17%，失去了中国最大智能手机供应商的头衔，排在Vivo与华为之后名列第三。分析认为，与阿里巴巴的合作或有助于苹果智能手机提升在关键市场的销售。 阿里巴巴港股周四一度上涨9.2%至124.3港元，创下三年新高，但其后升幅收窄，全日收116.7港元，升2.5%。今年以来，阿里巴巴港股与美股均上涨超过40%。 李世达 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
简讯：智谱AI完成新一轮30亿元融资
大模型独角兽智谱AI宣布完成新一轮30亿元融资，多个战略投资者及国资背景资本参与了此次融资，老股东如君联资本继续跟投。此次融资的资金将主要用于推动国产大模型技术的创新和生态发展。 据财新报道，这是智谱AI半年内第二轮融资。今年9月，中关村科学城公司宣布以投前200亿元估值领投，智谱AI也成为目前中国估值最高的大模型公司之一。 智谱AI成立于2019年6月，由清华大学计算机系孵化。公司披露，2024年业务高速增长，商业化收入增长超过100%。其面向企业应用的MaaS开放平台，API年收入同比增长超过30倍，MaaS平台已经吸引了70万企业和开发者用户。C端产品“智谱清言”拥有2,500万用户，年化收入(ARR)超千万元。 李世达 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
