这种集中统建确保了算力的自主可控和模型基座的安全性，而具体的Agent应用则由二三级单位根据生产实际自行落地，形成了“底座共用、场景自治”的落地思路。在国资监管刚性考核、内部落地压力以及外部合规要求的综合影响下，央国企对项目成功率与可复制性的极度重视，企业更倾向于选择已在同类央国企或相似行业中验证成功的供应商与方案。根据调研，Agent项目失败原因已从早期以“回复准确性”“基础模型能力”为主的技术

过去两年，企业智能体平台快速兴起。大厂、软件厂商、创业公司都在推出以低代码为核心的平台，用于构建智能体应用。但随着OpenClaw的出现，一个更深层的变化正在发生：智能体不再只是工具，而开始具备执行端到端全流程工作的能力。当智能体能够理解任务、拆解步骤并操作软件时，它的角色已经从辅助工具转变为数字员工。而一旦企业开始部署数字员工，原有的企业智能体平台也将随之发生变化。平台不再只是应用开发工具，而正

刚才我们谈到很多实际的业务场景，譬如要做好业务计划、执行过程中要分析问题原因及时采取行动、事后要上报对哪些部门、哪些人进行表彰奖罚等，这些业务场景，理论上都要用数据说话的，但实际业务很复杂，往往不能靠单一指标就能说明问题，需要围绕特定的业务场景，设计一系列相关联的指标，从因到果的推理，正反指标的平衡来判断分析，才能给出结论。因此，需要一套智能化的指标平台，统一管理企业全域的指标，每个小场景的指标体

报告编委特别鸣谢（按拼音排序）报告摘要人工智能在产业中落地的20大挑战自2019年起，人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展，人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域，并且一些行业头部企业已经全面拥抱了智能化转型。由于可获取和参考的建设经验有限，加上企业所处行业、发展阶段的不同，自身需求以及拥有的资源禀赋各异等因素，人工智能在产业中落地充满挑战

展望未来，AIDC的核心价值将从单纯的资源供给，转向对AI应用场景的赋能。而深耕零售模式的厂商，将成为连接底层算力与千行百业应用的关键桥梁。从更长远的时间尺度来看，AIDC零售市场的繁荣将直接决定中国AI发展的深度与广度。北京作为这一赛道的战略制高点，其资源稀缺性与高溢价能力将持续凸显。我们坚信，通过技术服务能力的持续迭代，优秀的AIDC零售厂商不仅能够收获算力红利带来的稳健收益，更将在构建自主可

开源社区寄托着独立开发者的终极理想，即每个软件开发者都可以独立于组织之外，通过自由的创作、创新获得回报，而开源与商业化融合是实现这一理想的最佳途径。

未来，期待这些优秀企业和厂商能够继续秉承创新精神，为各领域的大模型应用与商业化培养更多标杆案例，为产业的繁荣和发展贡献更多力量。本次奖项旨在梳理各行业和应用场景的AI Agent智能体落地方式，挖掘通用领域和垂直领域AI Agent智能体应用价值，给央国企、制造、消费零售、金融、医疗、教育等领域企业用户提供AI Agent智能体规划建议。本奖项旨在表彰在AI大模型领域勇于探索、创新实践，不断突破进

近年来，随着外部市场环境快速变化、客户需求愈发多样，企业逐渐意识到，自身业务需要更加敏捷、高效，具备根据市场需求快速迭代的能力。业务流程的自动化能够帮助企业实现业务的敏捷高效，因此受到越来越多企业的关注。企业的“自动化武器库”品类丰富，包括低/零代码平台、RPA、BPM、AI 等。企业可以使用多项自动化工具，但结果往往是各项自动化工具处于各自的“自动化烟囱”之中，仅能实现碎片式自动化。例如，某企业

关键发现低代码开始向甲方核心场景渗透，呈现两个显著特征：“更深入”、“更垂直”。更深入，即甲方愈发注重低代码在复杂业务场景的应用开发能力；更垂直，即甲方需要使用低代码开发行业垂直应用，因此对行业或场景组件产生需求。2023年中国低代码市场规模为50.2亿元人民币，年增速为39.9%；预计到2026年，中国低代码市场规模将接近130亿元人民币，2022-2026的年均复合增长率为37.7%。低代码厂

《2022爱分析·低代码应用实践报告》正式发布！