在“人工智能+”全面进入产业深水区的当下，连接的价值，正在悄然超过模型本身的价值。
12月9日，北京，中关村科金主办的“超级连接·智见未来”EVOLVE 2025大模型与智能体产业创新峰会如期举行。这场大会的关键词，并不只是“大模型”或“智能体”，而是“连接”。
峰会上，中关村科金正式发布“超级连接”全球生态伙伴计划，联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等多家头部企业，共同搭建一个围绕企业级智能体展开的开放生态。从发布内容来看，这并不是一次单点技术合作，而是围绕算力、模型、场景、数据与行业资源的系统性协同。
同时，中关村科金还对外发布了被称为“3+2+2”的全栈智能体产品矩阵：三大技术基座、两大通用场景平台、两大行业智能体平台，首次系统性地公开其企业级智能体落地的路线图。
峰会现场，中关村科金总裁喻友平反复强调一个判断：“从互联网、移动互联网到人工智能的演进，本质是连接方式的演进。”在他看来，真正决定智能时代产业效率的，不再是单一模型能力，而是“跨企业、跨系统、跨场景的高效连接能力”。
也正是在这一背景下，峰会结束后，喻友平接受了大模型之家的采访。他没有过多谈论未来的科幻愿景，而是将视角死死钉在了“成本”、“工程化”和“碎片化”这些极其务实且棘手的产业痛点上。
告别“拿着锤子找钉子”：工程化与成本的博弈
“大模型落地难、成本高”，这是过去一年每一位CIO心头的痛。
中关村科金当前解决企业落地难题，主线并不复杂，核心由三部分叠加构成：基础大模型能力的跃迁、大小模型协同下的感知认知提升，以及大量“看不见”的工程化细节打磨。
他提到，今年以来，基础大模型能力本身出现了非常明显的提升。“在很多场景下，现在通过把prompt做得更好，就能解决过去必须依赖模型深度微调的问题，整体成本和效率都发生了变化。”这意味着，企业不再需要为每一个细碎场景单独“重造模型”，AI的使用门槛正在被实打实地压低。
但真正决定“能不能用起来”的，是工程层面的堆叠。以语音智能体为例，TTS（Text-to-Speech，文本转语音）、ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）、打断、时延控制这些看似基础的能力，被反复优化到用户几乎“听不出是机器人”的程度。喻友平给出的数据是：目前语音机器人交互时延已经压缩到1.8秒以内，接近真实人的反应水平。
他举了一个非常具体的例子：在汽车邀约试驾的外呼场景中，获取用户地址是关键步骤。为此团队专门对地址识别进行ASR专项优化；类似的，还有电话号识别、姓名识别等细碎环节。这些微小精度一旦出错，整个业务链路就会断裂。
在这种“大小模型结合、感知与认知协同”的方式下，营销与客服这种高频通用场景，开始真正出现“PMF（Product-Market Fit，产品市场匹配）”的迹象。喻友平判断，相比一年前，“很多原本做不到的效果，现在已经可以稳定实现，而且运营代价也越来越小。”
这一套能力，最终被固化为中关村科金提出的企业级智能体落地路线图，也就是此次对外发布的“3+2+2”产品体系：以得助大模型平台5.0等三大技术基座为底，支撑起通用的客户与工作平台，最终在金融和工业两大垂直领域形成专用的智能体平台。
某种意义上，这正是中关村科金过去一年工程化投入的集中呈现。
应用场景的预期转变：从成本中心到增长引擎
在国家大力推进“人工智能+”行动的大背景下，金融行业因其数据密集、知识密集且服务属性强的特点，被公认为是AI落地的“桥头堡”。
但金融机构的门槛也是最高的。银行与客户的每一次对话，都必须是可信、合规且留痕的。用喻友平的话说，这是一个“Credible Mission”（可信使命）。
不仅如此，如今千行百业积极拥抱新技术，也折射出行业对AI预期的根本性转变。
“以前大家谈AI，主要是为了降本，用机器人替代人工客服。”喻友平分析道，“但现在，企业更看重的是增长。”
在采访中，喻友平提到了一个核心观点：企业对新技术的诉求无外乎八个字——增长、降本、增效、合规。如果AI只能做成本优化（如客服替代），它的吸引力是有限的；但如果AI能带来业务增长，哪怕是1%的提升，对于万亿规模的金融机构而言也是巨大的价值。
值得注意的是，在本次峰会上，中关村科金发布了“得助智能客户平台5.0”。值得注意的是，产品名称从过去的“智能客服平台”变更为“智能客户平台”。
这“一字之差”的背后，得助智能客户平台5.0将能力从单纯的“数字客服”延展到了“营销、服务、销售”的全链路。比如在营销场景中，通过线索分析数字员工挖掘潜在需求；在销售场景中，利用智能陪练提升金牌销售的复制能力。
喻友平判断，目前金融行业的AI应用已经进入了“中场”。这意味着，头部银行已经完成了第一轮的试水，内部甚至拥有了数十个“数字员工”。接下来的挑战，是如何在“不犯错”的前提下，让AI介入更核心的业务流程，比如信贷审核、财富管理咨询等。
啃最硬的骨头：工业智能体的“碎片化”突围
如果说金融是AI的舒适区，那么工业则是那块最难啃的“硬骨头”。
在新型工业化的浪潮下，传统制造业面临着数字化转型的巨大压力。然而，工业场景极其碎片化：造船厂关注的是排程调度，建筑企业头疼的是招投标文件的撰写，而冶金企业则盯着能耗控制。
与金融领域的数据标准化不同，工业领域存在大量的“哑设备”和隐性知识。更关键的是，工业领域已经存在了大量的传统机理模型。大模型来了，是推翻它们，还是融合它们？
中关村科金的选择是后者。在现场发布的“得助工业智能体平台”中，核心逻辑是“大模型+小模型”以及“内置+外挂”。
“很多懂传统机理模型的公司，对大模型既期待又踌躇。”喻友平观察到了这种行业心态。传统工业软件厂商缺乏大模型能力，而AI厂商又不懂工业原理。中关村科金试图扮演“连接者”的角色，通过平台将大模型的推理能力与工业场景的专业知识连接起来。
此外，针对工业企业对数据安全的高度敏感，喻友平提出了“内置+外挂”的思路：利用行业数据建设垂类模型，通过外挂形式在企业内部进行分享利用，既保证了能力的引入，又守住了数据的边界。
喻友平在采访中分享了与南方有色金属的合作案例。在这个案例中，大模型并没有取代原有的工业控制系统，而是作为一个“调度者”和“翻译官”。它理解生产指令，调用底层的机理模型进行计算，最终实现了冶炼综合能耗下降8%，温度控制偏差大幅缩小的实效。
超级连接下的“进化论”
随着智能体技术的成熟，未来的企业组织形态正在发生不可逆转的改变。喻友平描绘了这样一个图景：智能体不再仅仅是一个软件工具，而是一个个有具体职能的“数字员工”。
它们不知疲倦地处理着报表、接听着电话、监控着生产线，甚至在不同的智能体之间进行协作。而人类员工的角色，将从操作者转变为这些数字员工的管理者和监督者。
“企业级智能体的核心价值在于‘可持续进化’。”喻友平在采访结束时总结道。
对于中国科技产业而言，大模型的参数竞赛或许已经告一段落，但关于如何用AI重塑产业逻辑的宏大叙事，才刚刚写下开篇。在这场漫长的进化中，唯有那些能真正连接场景、解决痛点、并带来实际增长的企业，才能在智见未来的路上，走得更远。
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