2026中关村论坛年会｜数据掌舵，会展AI智能体开启场景应用新蓝海

来源：环球网

【环球网科技报道 记者 冯超男】2026中关村论坛年会之上，前沿科技以可感可触的姿态，铺展一幅科技创新的鲜活画卷。踏入中关村国际创新中心，无论是多品牌、多形态的机器人“组团上岗”，还是AR翻译眼镜、大模型等纷纷亮相，现场嘉宾围坐畅谈的热点议题，始终锚定着同一个核心——人工智能。

热潮之下，近期一款被称为“龙虾”的开源人工智能体OpenClaw收获业界广泛关注。这只“龙虾”的走红，不仅彰显了AI技术的迭代活力，更让企业清晰看到，推进AI应用已成为不可逆转的行业趋势。一个能够理解企业专属知识、执行专业任务的AI智能体，正成为越来越多企业的日常。

行业数据的预测，更是证明这点。根据国际数据公司（IDC）报告，预计到2031年，客服中心、销售团队和营销类应用的AI智能体渗透率将接近100%。此外IDC还预测，中国企业级智能体应用的市场规模在2028年保守估计将达270亿美元。

值得关注的是，今年中关村论坛年会，也有一位“AI明星”，集智能参会体验、智能会务管理、智能媒体报道三大功能于一体，为论坛的顺利举办保驾护航。环球网记者从2026中关村论坛年会科技办会新闻发布会上获悉，中关村国际会展公司董事长兼总经理裘总表示，“中关村国际会展公司对论坛智慧管理系统进行的全面升级，携手枫清科技和朗迪锋科技，基于大模型、知识图谱与数字孪生技术，焕新打造“中关村论坛智能体”，以科技手段赋能论坛各环节，全面提升运营效率与服务体验。”

近期，AI智能体在企业场景的落地应用已成为行业热点议题。如何科学部署企业级智能体应用、如何基于自身业务诉求构建真正适配的定制化智能体，并实现其在不同规模、不同行业、不同领域的快速复制与规模化落地，已成为企业智能化转型的关键课题。

以“中关村论坛智能体”在智能论坛服务领域的落地实践为例，其利用企业级落地的前沿技术迅速复刻，将便捷与高效深度融入会展全流程每一细节。会前面向主办方与媒体提供前沿趋势研判、动态信息输入；在注册环节融合AI辅助人像核验、活动信息自动填报等能力，支撑会前策划与高效筹备；同步支持座次排布、信息录入等自动化协同。会中以“小关智能助手”、“小关合作助手”为载体，为参会人员提供现场服务与智能引导；通过图谱构建企业画像支持依据嘉宾所属单位、专业领域，智能推荐高匹配度论坛活动；通过AI 智能洽谈伙伴匹配实现精准社交对接可洽谈的参会伙伴，实现 “数据可用不可见”，充分保障隐私安全。会后整合论坛核心成果，为媒体及工作人员提供多维度数据统计、成果归集与复盘分析，构建全生命周期办会支撑体系。这些便捷高效服务背后，是AI智能体的全流程赋能，其内核远非简单的模型堆叠所能概括。如果说大模型是驱动智能体的“大脑”， 智能体决定了它的认知与学习能力，是大模型能力工程化、场景化的载体，通过意图感知、工具调用、记忆管理、任务规划与环境交互协同联动，实现自主闭环执行。

相较于早期传统问答机器人是由规则驱动的，仅依靠封闭知识库进行被动回复，而现代智能体在接收到问题后，能够先进行意图判断，将任务自主拆分，再针对不同事项调用相应工具执行。这种任务拆解与自主执行的能力，配合持续对话中记忆用户偏好的功能，使得问答应用从技术到定位都已经完成了跃迁，而这样的跃迁更为智能问答在企业中落地应用打下了坚实的基础。

枫清科技长期深耕大模型企业级落地实践与技术创新，作为本次论坛智能体的核心技术支方，采用“以数据为核心”的范式进行大模型场景落地，以成熟落地能力为场景应用提供保障。相较于“以模型为核心”的智能体，以数据为核心大幅降低对模型微调效果的依赖、模型幻觉难以控制、模型可解释性与追溯性弱、知识权限无法区分导致的数据泄漏等多重挑战与困境。

通用大模型具备能够便捷使用的通用能力，但难以满足企业内多层级千人千面的私有化知识权限以及结合实际生产场景下的高准确率要求，采用以数据为中心的思路，如通过对图和向量融合的多模态知识引擎将数据进行知识化，采用外挂企业知识库、构建多级检索链路并针对实际业务需求进行定向优化，进一步可控性与准确性。进一步而言，以大模型作为底座，优先从企业内部文档中检索答案，确保企业资产不外泄且回答有据可依，在内部知识无法覆盖时利用大模型的通用能力及联网搜索能力，从而在保障数据安全的同时，将准确率提升至垂域专业水平。”枫清科技人员向记者介绍道。

深入剖析可见，企业落地AI智能体过程中，“以数据为中心”原则需贯穿始终。一方面，通过明确知识来源（如内部文档、联网搜索结果等）来增强可解释性，让用户知道答案出自何处，从而提升对输出准确性的信任；另一方面，企业内部存在文档、数据库、音视频等多模态数据，同时涵盖非结构化数据与结构化数据等多种类型，需针对不同数据形态匹配差异化处理链路，才能真正打通数据壁垒、充分释放数据价值。此外，围绕企业落地的安全性考量，企业侧通过私有云、端侧等本地化部署的方式以及通过基于权限的差异化数据访问控制，来保障数据安全及隐私安全。

除此之外，AI智能体终究要回归至场景本身，其实践路径清晰而明确：从企业真实业务中抽离核心需求，以需求为导向锚定应用落点，再结合场景评估技术可行性，筛选最优技术路线，最终让智能体真正贴合业务融入业务、赋能业务，实现技术概念到产业价值的闭环落地。