此外，目前仅16%企业制定了清晰完善的实施战略，而在汽车与生命科学行业中，这一比例分别低至9%和13%，突显出愿景与落地之间的差距。这一落差从何而来？在中国市场，代理型AI的落地面临哪些关键挑战？又该如何应对？
凯捷《代理型AI的崛起》报告预测，到2028年，AI智能体预计将创造高达4500亿美元的经济价值，但其规模化路径仍不明确。过去一年中，由于隐私和伦理问题频发，人们对完全自主的AI智能体的信任已从43%降至27%。
此外，目前仅16%企业制定了清晰完善的实施战略，而在汽车与生命科学行业中，这一比例分别低至9%和13%，突显出愿景与落地之间的差距。这一落差从何而来？在中国市场，代理型AI的落地面临哪些关键挑战？又该如何应对？
汽车行业：缺乏“杀手级”应用，ROI与出海成挑战
在汽车行业，AI智能体落地迟缓的主因之一是当前的AI难以充分“理解”车企内部大量的背景知识和工具，因此尚未出现能够影响核心业务价值链的“杀手级”应用。
为应对这些挑战，凯捷中国首席架构师、汽车行业CoE负责人张尧表示，CoE团队依托丰富的AI场景库，并将其沉淀于凯捷中国的Agent Library，帮助企业快速选型与部署。同时团队协同全球专家资源，支持车企在海外合规落地AI应用。
凯捷中国汽车行业资深架构师于鑫蕾表示，中国车企落地AI应用的独特性在于应用场景驱动而非技术驱动，倾向于从最迫切的业务痛点切入，如营销获客、用户运营、智能座舱功能开发，并注重与本土数字化生态（如企业微信、钉钉、DMS等）实现深度整合。
生命科学行业：AI伦理、“黑箱”问题制约企业投入
在生命科学领域，企业的AI应用准备度仍有待提升。除实际商业价值和投资回报周期存在不确定性外，AI伦理与责任归属问题尚未厘清。
凯捷中国生命科学行业架构师江建平还表示，国内生命科学行业面临数据孤岛、治理困境和数据合规、业务流程“最后一公里”融合挑战、ROI模糊等挑战。
为此，凯捷中国通过“战略引领-技术赋能-运营落地”的组合拳帮助企业构建企业级AI治理与数据战略，采用“小步快跑、价值驱动”的敏捷实施路径，并提供“技术+业务”的融合团队与变革管理。
这套组合拳强调避免“大而全”的蓝图，转而聚焦价值明确、边界清晰的特定场景进行快速试点。同时，凯捷借助集成式AI智能体资源库与行业解决方案，提供预置化或私有云部署选项，彻底解决数据安全问题。
重建信任：伦理与透明治理是关键
凯捷中国数据洞察团队负责人、凯捷亚太区客户数据洞察团队负责人于斌总结道：“为重建信任，凯捷通过‘人机协作’模型、嵌入式伦理与安全设计、透明与可解释的AI机制，以及持续迭代的治理框架，助力客户实现可信、可靠、可控的代理型AI部署。”
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根据CHNMC的《智能体行业发展及对劳动力市场冲击分析报告》，近年来人工智能技术从生成式AI向Agentic AI快速演进，其市场规模有望达到数万亿美元。2025年被视为智能体商业化的关键节点，AI代码自动化程度预计将达到99%，并推动商业模式变革，提升投资回报率。智能体技术对劳动力市场冲击显著，其目标市场等效于相应岗位的人力成本，六大核心行业（编程、银行、人力资源、法律、网络安全、客服）中大量岗位面临自动化替代，但同时也会创造新的人机协作模式。未来，通用智能体（AGI）将实现更高水平的人类能力替代，劳动...