海爾智家數實融合創造高質量發展新典范
  當前，在企業高質量發展的主基調下，企業數字化轉型已經不是一道“選答題”，而是一道“必答題”。如何答好這道題？成為擺在眾多制造業企業面前的一項重大挑戰，直接關乎
如果說今年科技領域最炙手可熱的詞語有哪些，智能體無疑會占據一席之地。特別是近兩個月來，從各行業頭部企業的新品發布到各大媒體平臺的新聞報道，智能體一詞都高頻“刷臉”，熱度持續攀升。那么，家電業做好沖這片“浪”的準備了嗎？
智能體即Agent
智能體一詞源自英文單詞“Agent”，即代理人。據實在智能CEO孫林君介紹，這一概念在大模型興起之前就已經存在。以股票交易為例，在技術尚不發達的年代，個人若想購買股票，往往需要委托一位代理人在交易所完成交易，這位代理人便可視作他的“Agent”。“所以，從廣義層面來看，凡是能夠幫助人們完成某件事的實體，無論個體還是機器，都可以被視為某種形式的‘Agent’。”他表示。
隨著人工智能技術的飛速發展，智能體的含義也在不斷演變和細化。5月27日，中國信息通信研究院攜手中國工商銀行等二十余家行業領軍企業，共同發布AIIA/T 0219-2025《面向軟件工程智能體的技術和應用要求 第1部分：開發智能體》。該標準明確規定，智能體應具備感知、記憶、規劃、執行四大核心技術能力，服務于編碼智能體、單元測試智能體、檢查修復智能體、智能問答智能體、開發全流程智能體五大核心場景。
以海爾智慧樓宇4月發布的高效機房暖通智能體為例，該智能體能夠根據環境及數據信息智能聯動硬件機組運行，自主判斷如何運行才節能，實時捕捉負荷波動并動態調節水溫、風量，智慧調節運行模式。
智能體VS其他AI工具
相較于其他AI工具，智能體展現出獨特的價值定位與技術融合優勢。傳統AI工具如RPA，在操作系統內的原子化操作上表現出色，能夠整合多種操作流程，但其拾取能力和低代碼特性限制了在適配新軟件時的靈活性，往往需要工程師現場適配。
大模型如同數據處理的CPU，憑借海量參數訓練的通用認知能力，能夠高效處理非結構化信息，但僅憑大模型尚不足以直接解決所有問題，還需結合企業的數據、知識和流程。智能體則成為當下AI大模型落地個人、企業內部業務流的有效途徑。其中，實在Agent可以將PRA的流程執行力和大模型的認知泛化力融為一體，實現一句話生成和執行流程的人機協同新模式。
此外，聯想、昆侖萬維等企業新推出了超級智能體產品。聯想表示，相較于初級智能體，超級智能體具備感知與交互、認知與決策、自主與演進三大核心功能，并始終將數據安全和隱私保護作為貫穿其中的基座，這也是超級智能體不可妥協的價值主張和創新準則。
藝賽旗解決方案總經理李博形象指出：“如果把傳統AI工具比作‘會做單項工作的熟練工人’，那大模型就是‘有知識、有語言理解能力的大腦’，而智能體則更進一步，是能感知環境、理解目標、規劃行動并執行任務的‘智能工作伙伴’。超級智能體則是這種‘伙伴’進化后的形態，具備多任務協作、自我學習和跨流程整合的能力。”
積極擁抱智能體
目前，智能體在運營商、金融、制造、電商零售、政務等多個行業均展現出蓬勃發展的態勢。其中，制造業由于大量重復性流程和業務系統，成為智能體落地實踐速度最快的行業之一，家電業更是積極敞開懷抱，擁抱這一新興技術。
在家電產品應用上，智能體正從單設備向全屋協同演進，為用戶提供更加主動、個性化的服務。長虹AI TV搭載“滄海智能體”，實現個性化內容推薦與自然語言交互升級。松下廚房智能體通過α-Watch中樞聯動全系家電，打造食材智能管理與烹飪決策閉環。海信推出AI空氣管家、AI洗護管家和AI美食管家三大垂類智能體，形成覆蓋空氣健康、衣物洗護、食材保鮮及健康廚房場景的定制化解決方案。三翼鳥家庭服務管家“小優智能體”，讓家里的所有設備不僅能夠聽得懂、看得見，還會主動感知和思考，推動家庭服務從“替人家務”邁向“無人家務”。
從家電企業戰略看，智能體的蓬勃興起也成為推動企業轉型升級的關鍵力量。美的于2024年完成68個核心場景AI智能體的建設，且將從既往的內部效率工具模式逐漸向業務場景、用戶家庭生活場景滲透。
創維旗下的智能電視品牌酷開科技，也于今年4月宣布從終端硬件廠商向AI原生企業轉型，同時推出超級智能體以及覆蓋影音、教育、健康等六大垂直領域的專業智能體，并成功落地學習機和閨蜜機兩款智能體硬件產品。從硬件起步，到投身智能體技術研發，再到智能體硬件產品的落地應用，家電企業的AI轉型路徑逐漸清晰。
除了家電行業自身的積極探索，專攻智能體平臺的科技公司從提升生產效率的角度，為制造業智能化轉型提供多元方案。
實在智能聚焦運營、財務、人力、客服、IT等方面，為格力、老板電器、吉利汽車等企業量身定制智能體服務。運營方面，實在Agent借助互聯網與電商平臺數據開展市場熱點分析，助力企業捕捉用戶需求與市場趨勢，從而及時調整產品設計與生產計劃。財務領域，通過引入智能體和RPA技術，企業不僅能提高生產效率，還能讓員工專注于更高級的財務管理與業務分析工作，進而改變企業的經營模式，以財務視角驅動公司運營，實現精細化管理。
在制造業場景中，藝賽旗解決了典型流程瓶頸問題。如訂單從接收到質檢報表生成等環節，以往需多系統、多人協同，現一個智能體可穿梭其間，實時響應、驅動流程，背后還能接入流程挖掘與大模型判斷流程是否異常及有無優化空間。以采購對賬業務為例，原本需要15人處理的工作，現在一個智能體就能完成超80%的工作量。
樹立客觀認知
智能體正成為各行業競相涉足的熱門領域，家電企業若想部署智能體，應該注意哪些問題呢？據《電器》記者了解，企業面臨的最大障礙不是技術，而是基礎能力不足以及思維模式存在偏差。
一方面，許多企業的系統呈現出嚴重的碎片化特征，數據無法流通共享，業務流程也不清晰，這使得智能體難以介入并有效執行任務；另一方面，企業往往會因為大模型火爆的宣傳，對其抱有不切實際的期待。
以智能體為代表的人工智能并非無所不能的萬能鑰匙，但也絕非毫無價值，關鍵在于企業需精準把握能力邊界。例如，大模型在高效生成報表、快速查詢知識方面表現出色，然而在處理信息時，仍可能遭遇“幻覺”現象，即輸出看似合理但實際上錯誤或虛構的內容。
SuperCLUE發布的最新一輪中文大模型忠實性幻覺測評結果顯示，即便是總榜排名第一的豆包大模型1.5Pro（Doubao-1.5-pro-32k），也存在4%的幻覺率。這要求企業在應用此類人工智能技術時，必須具備敏銳的甄別能力，能夠及時發現并糾正錯誤信息，同時持續優化模型，以降低錯誤率。
在對智能體能力有客觀認知后，企業部署智能體還應在以下3個層面做好準備：一是把流程做清楚，把數據打通；二是建立一支懂業務又懂AI的混合團隊；三是從具體場景入手試點，跑出效果再復制。
“智能體本質上是一種‘平臺型能力’，需要企業投入時間和精力去培育，逐步擴展其應用范圍。”李博補充道，“這不是一蹴而就的變革，而是一場‘智能生產力’的系統升級。”
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