5月7日，由藍鯨新聞主辦、寧波銀行特別支持的AI Agent全球產業生態論壇在上海成功舉辦。

本屆論壇為2026全球數字合作交流會暨全球數據周Techweek Shanghai的重要配套論壇。論壇以「AI Agent賦能產業：從技術架構到商業落地」為主題，匯聚來自中國、美國、德國、荷蘭等多個國家的頂尖企業代表與行業專家，圍繞智能體技術的落地路徑、治理困境與規模化障礙展開深度探討。

上海數字企業出海服務協會祕書長賀仁龍，寧波銀行上海分行副行長王芳，庫帕思 COO 施佳梁，仲量聯行科技產品管理總監阿賈伊·皮姆帕爾申德，騰訊雲東區 AI 解決方案負責人周鈕冬，中外運敦豪亞太區數據與人工智能負責人普里特・米什拉，優刻得首席架構師郭李華，每日互動總裁劉宇，萬得集團副總裁、首席戰略官葛正琦，京東雲華東區域負責人馬寶華，奇點雲解決方案總監朱剛，房咕嚕數據與人工智能工程總監馬雷克・圖查爾斯基，WeMeet薈神創始人顧學斌，安可達首席隱私官布蘭登·帕特，物自體聯合創始人兼CTO李佳駿，星環科技AI產品總監張靜磊，元境高級技術專家偉翔，藍想大數據科技（上海）有限公司首席科學家諸世卓，拉卡拉支付股份開放平台總經理李明，藍鯨新聞總編輯王道軍，藍鯨新聞副總編輯陳業，藍鯨新聞副總經理郭楠等嘉賓出席。

藍鯨新聞總編輯王道軍在開幕致辭中指出，AI Agent正從概念走向現實，成為驅動人工智能從「對話交互」邁向「自主行動」的核心變革力量，也將是重塑千行百業、重構數字經濟生態的關鍵引擎。藍鯨新聞作為上海報業集團旗下重要財經媒體，始終深耕科技與產業前沿，致力於搭建鏈接技術、資本與市場的權威交流平台。本次論壇聚焦技術落地、生態共建、價值共贏三大核心，共同探討AI Agent的技術演進路徑、產業落地痛點、全球化協作機遇與合規治理挑戰。「我們期待，通過思想的碰撞、經驗的分享、資源的鏈接，能打破技術壁壘、打通產業鏈條，讓智能體技術真正服務實體經濟，創造實實在在的產業價值。」

上海數字企業出海服務協會祕書長賀仁龍表示，今天，我們正站在第四次迭代的起點上。以AI Agent為代表的智能體技術，正在重新定義「出海」這件事本身的邊界與可能性。上海數字企業出海服務協會將持續發揮橋樑作用，把中國最優秀的數字技術能力與全球最廣闊的應用場景連接起來，推動更多中國企業在AI Agent時代的全球競爭中贏得自己的位置。

寧波銀行上海分行副行長王芳結合具體實踐，從三個維度分享了寧波銀行如何通過數字服務助力上海乃至全國企業構建全球競爭力：一是做企業出海的護航者，提供全生命周期的全球服務；二是做數字政府的合作人，讓數據多跑路，讓企業少跑腿；三是做產業升級的賦能者，用硬核AI Agent解決企業的痛點，有了基礎設施和出海通道，企業更需要在激烈的全球競爭中活下去、強起來。據王芳介紹，寧波銀行依託自研大模型與波波知了企業服務平台，打造了一批輕量化、可落地、見效快的AI工具，把技術轉化為企業看得見、用得上、省得下的真實價值。

主題演講環節，演講嘉賓橫跨雲計算、物流、金融、房產科技、零售數據等多個行業，從不同維度拆解了AI Agent規模化落地的真實路徑。

庫帕思COO施佳梁以"基於AI原生五步法的智能體實施路徑"開篇，他指出，企業擁抱大模型的第一步是定義行業的「AI原生」。這不僅要求企業人員具備模型應用與數據理解能力，更需從業務層面挖掘真實場景，從智能體層面確立以任務和崗位為中心的理念。第二步是在具體場景中，規劃「垂類模型+智能體集群」的應用體系。第三步是打造行業語料底座，夯實數據基礎。第四步是形成包括智能體集群、行業語料庫及系列標準在內的成果輸出，並面向客戶進行交付。第五步則是建立面向智能體的評測體系，通過讓智能體「像員工一樣被考試」，持續迭代其能力。

仲量聯行科技產品管理總監阿賈伊·皮姆帕爾申德表示，AI技術領域已累計投資超過6000億美元，但從實際成果來看，只有20%至25%的項目能夠成功，這其中存在巨大的數據缺口。阿賈伊指出，當前行業討論更多聚焦於AI模型和應用層，真正的問題在於數據基礎設施，包括數據質量與治理、系統集成、既有基礎設施、跨境合規等方面。80%的AI項目失敗並非源於算法，而是基礎設施能力所致。

騰訊雲東區AI解決方案負責人周鈕冬總結了騰訊推動AI落地的方法論，主要包括四個維度。一是組織變革先行，騰訊在內部組織各種比賽，營造AI氛圍。二是選對切入場景，優先關注高頻、標準化、容錯率高、效果可量化的場景。三是Harness Engineering，沒有Harness是「無約束的黑盒」。四是度量與迭代，用數據說話。

中外運敦豪亞太區數據與人工智能負責人普里特・米什拉以「超越試點：擴展企業人工智能需要什麼」為主題進行分享。他指出AI項目的失敗很多都是悄無聲息發生的，建議正在推進AI項目的企業認真審視內部問題，真正的瓶頸在企業自身——工作流程、運營模式、採用設計等。

優刻得首席架構師郭李華表示，Agent構建的核心不是更復雜的框架，而在於更好的上下文管理、對業務的深刻理解、發現問題的能力和持續的實踐經驗。他提出，現有框架大多解決「怎麼搭」，但難以解決「解決什麼問題」，決定高度的還是在於認知與實踐。

每日互動總裁劉宇以「仝行共創——讓AI用得起、用得起來」為題，着重探討了AI Agent在政企場景下的普惠化路徑。他強調，AI的價值在於「用得起、也用得起來」——既要普惠可及，更要切實創造回報。為此，該公司推出以「雲邊端庫」為核心架構的個知·智能工作站系列產品，能夠兼顧數據安全和智能普惠，讓AI將私有數據用起來，並內置寫作助手、會議紀要、智能問答等AI應用，覆蓋高頻辦公場景，幫助大家解決真問題、直達好結果。同時，公司將持續開放生態，並通過線下共創營等方式幫助企業客戶跨越AI應用門檻。

除了政企場景，劉宇還介紹了AI Agent在公共服務場景下的應用。例如，杭州通過AI智能體自動調節紅綠燈網絡，過去優化一個路口的紅綠燈帶，動輒數十萬元，現在成本降至幾萬元。這也是每日互動打造的數據流通基礎設施「發數站」的一個典型場景。「發數站」能夠打通數據要素安全高效流通鏈路，助力產業數據、公共數據等價值充分釋放。

萬得集團副總裁、首席戰略官葛正琦分享了金融級Agent應具備的五層能力，包括金融級數據、工具、流程、專業知識及治理。葛正琦強調，模型提供智能，數據提供事實，工具提供動作，流程提供秩序，治理提供邊界。這五個能力共同決定了金融Agent能否從「會說」走向「能幹」。

京東雲華東區域負責人馬寶華表示，大部分AI Agent目前還是作為「數字助手」存在，未來將會向物理世界轉化變為「通用助手」。京東也在今年3月官宣，將建成全球規模最大、場景最全的具身智能數據採集中心，兩年內積累超1000萬小時人類真實場景的優質數據，助力具身智能產業從算法仿真邁向真實數據驅動的新階段。

房咕嚕數據與人工智能工程總監馬雷克・圖查爾斯基以東南亞領先房產科技平台的視角，探討了AI Agent如何在跨越新加坡、馬來西亞、泰國、越南等多元市場的複雜環境下，構建可信賴的消費者體驗。他表示AI Agent的競爭力不在於用了哪個大模型，而在於圍繞模型搭建的完整架構——系統提示、工具調用、護欄、記憶管理、可觀測性缺一不可。

奇點雲解決方案總監朱剛認為儘管AI技術持續演進，企業內部的「數據鴻溝」非但未能彌合，反而在AI時代愈發凸顯——缺乏技術背景的業務人員、一線基層員工以及中小企業，始終是數據紅利難以惠及的群體。朱剛表示，奇點雲的核心方向是打破技術鴻溝、職級鴻溝與資源鴻溝，讓「數據不再是專業人員的特權，而真正成為每個人的生產力」。

論壇圓桌討論環節，由WeMeet薈神創始人顧學斌主持，安可達首席隱私官布蘭登·帕特、物自體聯合創始人兼CTO李佳駿、星環科技AI產品總監張靜磊、元境高級技術專家偉翔共同參與圓桌討論，圍繞「破解智能體AI實踐中的治理困境與規模化應用障礙」展開深度對話。討論涵蓋五大核心議題：AI Agent在企業中遭遇的治理障礙與挑戰；隱私合規與能力釋放之間的張力；可信AI Agent在技術架構層面如何落地實現；如何進行內部AI治理與風險把控；以及AI Agent產業未來的演進方向。

布蘭登·帕特表示，從技術層面來說，自己關注數據治理政策、加密、個人信息匿名化與隱私保護技術等方面。「AI Agent將會改變工作方式，我認為每個人都需要成為所謂的全局思維者——即能夠全面審視流程、識別法律部門整體面臨的主要痛點及核心流程，過去十年裏我們一直在做的事情就是：建立風險治理結構，形成一套系統性的管理方法。」

關於AI落地應用中的問題，李佳駿認為當前僅有約 10% 的從業者能真正將AI用於創造價值，其餘90%僅將其視為「百科全書」或「百寶箱」，一旦輸出不符合預期即放棄使用。這導致高質量反饋數據稀缺，難以形成「數據—模型優化—更好服務」的正向循環。真正的問題在於如何讓更多人進入「用好AI」的狀態，從而產生有價值的反饋數據。

張靜磊表示數據從一個行業複用到另一個行業的產業化、標準化成本高，且AI能力邊界難以控制。在金融、銀行等商業實踐中，不同企業、行業的數據口徑標準不一致，造成AI應用前必須進行大量清洗與統一規劃。面對複雜情況，建議採取「單點突破-行業深耕-牽引複製」的路徑，從而最終構建可複用的通用AI引擎。

偉翔表示，AI Agent正在深刻重塑數字內容生產領域的人員角色與工作方式。以動畫和漫劇製作為例，過去一名手繪師一天只能完成幾張手稿，如今藉助AI生成平台，內容產出效率實現了數量級躍升，元境也打造了AI劇工作流，提高內容產出效率。更深刻的變化發生在人的角色上——過去需要多個工序、多個流程、多個專業角色協作才能完成的工作，現在一個智能體可以端到端串聯完成。原來的執行者不再只負責某一個具體環節，而是轉變為全流程的審美判斷者和質量把關人。「很多原來一個人不可能完成的事，現在變成了可能。 AI Agent帶來的不只是效率革命，更是人機分工模式的根本性重構。」

諸世卓表示醫療場景中的AI Agent並不是為了替代人，而是希望站在醫生護士的角度幫助他們提升效率。當前醫療場景中，醫生、護士的很大一部分時間不是在病床旁邊，而且在電腦輸入各種各樣的數據，寫各種各樣的文書，我們希望通過技術讓醫療迴歸本質，將這些原本該處理的文書工作、數據錄入工作交給智能體。

李明表示，支付行業是AI Agent治理困境的極端場景，AI Agent在支付行業落地，更多遇到的不是技術問題，而是責任界定和決策權邊界。這其中涉及到交易發生和結算風險等諸多問題，一筆交易誤判就可能觸發資金損失或客戶流失，甚至監管問責和連帶出現的輿情。「所以AI Agent目前在支付行業的落地，較多停留在工具層面，還沒達到任務的自主執行層面，我們把它作為執行層面的助手。但我相信，AI Agent的治理範式，最終一定會從像支付這樣的高監管、高風險、高創新的場景裏沉澱出來，治理不是創新的對立面，而是為了創新能夠可持續。」

歷時四個半小時，從智能體實施方法論到全球合規治理框架，從中國頭部企業的內部實踐到跨國平台的國際經驗，本屆AI Agent全球產業生態論壇系統呈現了2026年這一賽道最真實的產業橫截面，期待未來攜手全球產業力量，共同推動智能體技術從概念走向真正的規模化現實。