Gartner报告：中国AI风向变了，智能体热度正盛

21世纪经济报道记者孔海丽

全球技术研究和咨询公司Gartner近期发布了《2026年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线报告》，其中显示，代理式AI（AI Agent）首次超越生成式AI登上技术成熟度曲线顶端，成为中国企业最关注的人工智能方向；物理AI被视为下一个潜在风口，但距离成熟至少需要5到10年。

当前国内互联网大厂、AI公司纷纷重金争夺AI办公业务，主要实现形式就是AI Agent，包括腾讯的Workbuddy、阿里的“千问办公”、字节的“豆包工作”、百度的“Dumate”等。

值得注意的是，Gartner高级研究总监方琦认为，在AI办公的竞赛中，前沿部署工程师（FDE）模式可能走不通。

Gartner追踪了中国企业使用大模型方式的变化。两年前，全球闭源模型在中国企业的使用占比约为80%。三个月前，这个数字降到了50%左右。最新数据显示，这一比例已降至28%。

Gartner高级研究总监方琦说，这个变化“变相印证了国内模型的能力越来越强”。

据参与Gartner调研的中国企业反馈，DeepSeek的使用比例最高，其后依次是阿里、字节、智谱和月之暗面。

企业对大模型的期望正在回归理性。方琦表示，企业不再期待大模型能解决所有问题，“不会把它当成‘魔镜’去不断许愿”，大模型正从“颠覆性技术”的位置，降级为一个需要与其他技术配合使用的组件。

Gartner高级研究总监张桐则在报告中指出，大语言模型“越来越多地借助工具来构建更广泛的系统，如AI智能体”。

取代大模型站上风口的是代理式AI，也就是以AI智能体为核心的技术。报告显示，代理式AI已进入“期望膨胀期”，意味着企业正大量投入预算和关注。

在常规理解中，大模型的作用主要体现在问答环节，智能体则可以在网页和软件之间操作，执行多步骤任务，持续时间可以从几分钟到几天。2025年以来，以“龙虾”（OpenClaw）、WorkBuddy、千问办公、豆包工作为代表的个人智能体大量出现。

方琦接受采访时表示，智能体落地路径有两条，一条是自下而上，让员工先使用个人智能体，再从中提取共性能力纳入企业环境。另一条是自上而下，直接从企业级场景出发，围绕业务目标重新梳理流程。

他说，目前市场上大多数智能体还停留在个人应用层面，离“企业就绪”仍有距离。企业就绪智能体需要能够被审计，有明确的工作流，与企业系统深度集成，并经过开发、测试、预生产和生产等完整部署流程。

物理AI是今年报告中最受关注的新兴技术类别，具体呈现形式包括人形机器人、自动驾驶车辆、世界模型等。这些技术目前大多处于“技术萌芽期”，Gartner判断距离主流采用至少需要5到10年。

方琦在采访中建议企业谨慎对待物理AI，不要“把这些技术当成榔头到处找钉子”，而是应该“先找到钉子，再用榔头”。

张桐则认为物理AI对中国产业有特殊价值，物理AI系统“使设备能够在非结构化环境中运行”，“为制造、物流、零售和医疗保健等领域提供了切实可行的实际解决方案”。

Gartner报告强调，AI项目的成功越来越依赖数据就绪度、治理机制、安全护栏和工程化能力。方琦认为，“这些支撑环境基础的重要性已经超过了AI模型技术本身”。

方琦在采访中引用了Waymo创始人的话：“Demo只是1%的工作。”Waymo在2010年就做出了自动驾驶的早期原型，真正让Robotaxi上路运营花了15年。他还举了一个更直观的例子：工业视觉在实验室可以达到很高准确率，但进入工厂后，光照变化、表面污渍都会让模型失效。

方琦表示：“AI投产是一个很大的话题，很多时候人工智能需要大量的人工来磨合。”

与此同时，前沿部署工程师（FDE）模式的可持续性受到质疑。FDE是指源自美国Palantir公司的模式，把工程师直接派到客户现场，与客户共同解决问题。

Gartner判断这套模式可能在中国走不通。方琦认为，原因在于FDE模式成本高、回报不确定、需要长期共创，与中国市场以项目制为核心的运营模式存在根本冲突。“中国企业机构往往将FDE业务模式视为高端系统集成项目，而非产品创新模式。”他同时指出，一些本地技术供应商“将现有驻场工程师重新包装为FDE，最终会导致市场上的认知落差和幻灭”。

不过，企业对“有人能帮助AI落地”的需求真实存在。Gartner调研显示，中国企业最倾向的方式是内部自我培养，而不是依赖外部厂商。

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