根據(jù)新京報(bào)組織并發(fā)布的《中國(guó)企業(yè)家人工智能應(yīng)用調(diào)研報(bào)告（2025）》，近九成（89.84%）的企業(yè)已不同程度地將AI應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)中。AI的應(yīng)用場(chǎng)景高度集中在“數(shù)據(jù)分析與決策支持”（57.03%）和“客戶服務(wù)”（46.09%）等核心領(lǐng)域。基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)洞察和智能決策已成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的常態(tài)。
市場(chǎng)實(shí)踐也驗(yàn)證了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的價(jià)值。例如，采用先進(jìn)數(shù)據(jù)分析方案的企業(yè)，平均決策效率提升了58%，庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)更是顯著下降了40%。這直接體現(xiàn)了敏捷決策對(duì)運(yùn)營(yíng)效率的巨大影響。
對(duì)于真愛美家這樣的出海型企業(yè)，全球化升維更是關(guān)鍵一環(huán)，從“全球化”到“全球本土化”的深刻轉(zhuǎn)型——不僅要具備全球視野進(jìn)行市場(chǎng)布局，更要扎根當(dāng)?shù)兀珳?zhǔn)洞察本土需求。這使得企業(yè)出海真正轉(zhuǎn)向以“效率”和“精細(xì)化運(yùn)營(yíng)”為核心的高階較量。
真愛美家顯然是選擇了更徹底，更激烈的一種“深度融合方式”，希望能通過與一家AI智能體獨(dú)角獸的深度融合，實(shí)現(xiàn)能力的質(zhì)變。
再來看這場(chǎng)股權(quán)交易的另一個(gè)主角探跡科技，這家起源于AI與大數(shù)據(jù)垂直場(chǎng)景應(yīng)用的科技公司，正處于Agent戰(zhàn)略的關(guān)鍵卡位期。
根據(jù)麥肯錫的預(yù)測(cè)，生成式AI每年可為全球經(jīng)濟(jì)帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長(zhǎng)，其中企業(yè)級(jí)應(yīng)用（toB AI Agent）是價(jià)值實(shí)現(xiàn)的主陣地。Bloomberg Intelligence也預(yù)計(jì)，到2032年生成式AI軟件市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1.3萬億美元。
Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或部署相關(guān)應(yīng)用，而2023年初這一比例不足5%。
這預(yù)示著企業(yè)級(jí)AI Agent市場(chǎng)將迎來爆炸式滲透，成為AI模型之后的另一個(gè)確定性戰(zhàn)場(chǎng)。這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)中，既有包括微軟、google、openAI、阿里云、百度、字節(jié)國(guó)內(nèi)外等平臺(tái)巨頭下場(chǎng)布局，也有無數(shù)前仆后繼的創(chuàng)業(yè)公司。而核心競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)集中在通用平臺(tái)與垂直場(chǎng)景深度的比拼上。前面提到的平臺(tái)巨頭以及云廠商與模型派，擁有大模型和算力的“原子能力”；而“垂直場(chǎng)景派”則倡導(dǎo)深入產(chǎn)業(yè)邏輯、跑通場(chǎng)景WorkFlow，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題比技術(shù)炫技更重要。
探跡正是“垂直場(chǎng)景派”的典型代表。
與通用型Agent不同，探跡的基因里帶著垂直痛點(diǎn)單點(diǎn)突破的能力。最早創(chuàng)業(yè)階段，探跡就是從企業(yè)最剛需的“銷售拓客”場(chǎng)景切入，“探跡拓客”等智能銷售工具幫助眾多企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“人找信息”變成“信息找人”。在這個(gè)過程中，通過超5萬家企業(yè)，沉淀了公司最寶貴的資產(chǎn)——海量、動(dòng)態(tài)的商業(yè)圖譜和高價(jià)值數(shù)據(jù)，這些促進(jìn)了探跡的核心底座“曠湖”數(shù)據(jù)云成型。
“曠湖”數(shù)據(jù)云將散點(diǎn)的數(shù)據(jù)整合為體系化、可調(diào)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，也成為探跡從“工具”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PaaS平臺(tái)”升級(jí)的關(guān)鍵。基于數(shù)據(jù)云的底座，探跡將“拓客”能力延展到“觸達(dá)”（智能呼叫）、CRM管理等，形成覆蓋營(yíng)銷-銷售全鏈路的產(chǎn)品矩陣，形成了“數(shù)據(jù)+場(chǎng)景”的護(hù)城河雛形。
大模型以及Agent的浪潮，進(jìn)一步放大了探跡垂直場(chǎng)景KnowHow的價(jià)值，其打造的“太擎大模型智能體開發(fā)平臺(tái)”，成為企業(yè)專業(yè)“數(shù)字員工”生產(chǎn)平臺(tái)?；谔桔E高質(zhì)量數(shù)據(jù)與行業(yè)Know-how，訓(xùn)練出能源、產(chǎn)業(yè)、政務(wù)等多個(gè)垂直領(lǐng)域的專家模型，這些以Agent方式輸出的“數(shù)字專家”，在垂直場(chǎng)景中的理解與決策能力會(huì)顯著優(yōu)于通用模型。
太擎和曠湖，正在成為探跡的“黃金搭檔”，如果說太擎是大腦與神經(jīng)系統(tǒng)，負(fù)責(zé)理解、規(guī)劃與決策，指揮數(shù)字員工執(zhí)行任務(wù)。曠湖則是血液與養(yǎng)料，通過匯聚海量經(jīng)過深度治理的實(shí)時(shí)商業(yè)數(shù)據(jù)，為太擎的模型訓(xùn)練和決策提供高質(zhì)量的“燃料”，從源頭確保精準(zhǔn)性。
AI Agent從工具轉(zhuǎn)變成基礎(chǔ)設(shè)施，一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是從銷售工具轉(zhuǎn)向交付可量化的業(yè)務(wù)成果。例如，營(yíng)銷AI Agent服務(wù)商Head普遍采用按廣告消耗分成或基于效果指標(biāo)（如CPA/CPM）結(jié)算的RaaS（結(jié)果即服務(wù)）模式。這意味著，企業(yè)采購(gòu)的不再是軟件許可，而是一個(gè)直接對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)負(fù)責(zé)的“數(shù)字勞動(dòng)力”。
探跡AI Agent涵蓋多種可自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的“數(shù)字員工”，具備高度的可復(fù)制性與廣泛的行業(yè)推廣價(jià)值，在千行百業(yè)和各種場(chǎng)景中推動(dòng)全球生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
例如，在今年10月推出的Futern銷售智能體（Al Sales Agent），便是針對(duì)海外B2B貿(mào)易型企業(yè)打造的，可以用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑從海外線索挖掘、商機(jī)培育到關(guān)系維護(hù)的銷售全流程，這不僅能助力企業(yè)高效拓展海外B2B客戶，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、可持續(xù)的增長(zhǎng)，更是能體系化沉淀并升級(jí)出海企業(yè)本地化精細(xì)運(yùn)營(yíng)的核心能力。不管是對(duì)外的拓展，還是對(duì)內(nèi)的重塑，都是真愛美家所急需的未來能力。
可以看出，探跡不是一家純技術(shù)公司，而是深入產(chǎn)業(yè)、解決實(shí)際問題的AI落地推進(jìn)者。此次入主真愛美家，是一次用AI生產(chǎn)力系統(tǒng)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行的“反向整合”，通過打造一個(gè)“AI+制造”的終極樣板，實(shí)現(xiàn)從“AI賦能者”到“AI實(shí)踐者”的升級(jí)。
探跡的探索是“數(shù)字員工”浪潮下一個(gè)典型體現(xiàn)。
2025年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能 +”行動(dòng)的意見》，提出推動(dòng)人工智能與各行業(yè)深度融合，目標(biāo)到2027年新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超70％。這并非簡(jiǎn)單的技術(shù)推廣，而是旨在促成一場(chǎng)“生產(chǎn)力革命性躍遷”，未來的AI不再僅僅是輔助工具，是能夠承擔(dān)具體工作崗位、擁有一定自主決策能力的“數(shù)字員工”。企業(yè)的未來核心競(jìng)爭(zhēng)力將變成以AI Agent為代表的數(shù)字化生產(chǎn)力。探跡等代表的科技企業(yè)，正是為了回應(yīng)這一巨大的生產(chǎn)力提升需求。
盡管前景廣闊，但是AI Agent也并非萬能手術(shù)刀，想落地并發(fā)揮效應(yīng)，并非易事，根據(jù)埃森哲2025年的研究，46%的中國(guó)企業(yè)正在規(guī)?；瘧?yīng)用生成式AI，然而其中僅有9%的企業(yè)成功實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效率、收入和利潤(rùn)的顯著提升。顯然，AI的價(jià)值并非普惠性的，它只青睞那些能夠?qū)⑵渖疃热谌霕I(yè)務(wù)核心的企業(yè)。
在波士頓咨詢（BCG）的報(bào)告中這類能將AI深度融入型企業(yè)占比只有5%，被歸類為“未來導(dǎo)向型”，這些企業(yè)在AI上的投入比落后企業(yè)高出120%，也因此獲得了驚人的回報(bào)，其營(yíng)收增長(zhǎng)速度是落后企業(yè)的1.7倍，利潤(rùn)率高1.6倍。
要成為5%的“未來企業(yè)”，會(huì)面臨從戰(zhàn)略認(rèn)知到組織管理的多重考驗(yàn)。
在認(rèn)知與期望層面，企業(yè)往往過高預(yù)估AI Agent的短期效果，對(duì)“Agent也需要訓(xùn)練、調(diào)試”認(rèn)知不充分，也難以在“提升決策質(zhì)量”，“創(chuàng)造新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)”等戰(zhàn)略性價(jià)值上設(shè)定明確KPI，會(huì)使得決策層在持續(xù)投入時(shí)疑惑。能像真愛美家這樣用如此徹底的方式轉(zhuǎn)型投入的是少數(shù)派。
其次在技術(shù)與選型層面，前面提到的四大AI Agent路線，很多企業(yè)難以判斷哪條路徑更適合自己。到底是“大而全”的通用平臺(tái)，還是“小而美”的垂直方案，需要極高的技術(shù)判斷力。且在企業(yè)內(nèi)部已有ERP、CRM、OA等多個(gè)系統(tǒng)的情況下，新的AI Agent能否與現(xiàn)有IT無縫集成，打通數(shù)據(jù)孤島，是實(shí)現(xiàn)全鏈路自動(dòng)化的最大技術(shù)障礙之一，否則Agent只會(huì)形成新的“自動(dòng)化孤島”。以及Agent往往接入容易，部署難。而探跡的產(chǎn)品都具備敏捷部署特點(diǎn)，封裝好的連接、知識(shí)、流程等標(biāo)準(zhǔn)化“組件”，企業(yè)可像搭積木般靈活定制數(shù)字員工，大幅降低部署門檻與時(shí)間。
難點(diǎn)還來自數(shù)據(jù)與安全層面。AI Agent的智能高度依靠高質(zhì)量、大規(guī)模、可信任的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)若不完整、不一致、描述準(zhǔn)確度低，會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練出的Agent“不夠聰明”甚至做錯(cuò)事。2025年4月廣州城市可信數(shù)據(jù)空間發(fā)布了首批16家企業(yè)共28個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，探跡的曠湖數(shù)據(jù)云中的“實(shí)體制造工廠數(shù)據(jù)集、線下零售門店數(shù)據(jù)集、產(chǎn)業(yè)招商樓宇數(shù)據(jù)集”成功入選，這一定程度代表了其數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全度可信度，以及商業(yè)價(jià)值。
最大的挑戰(zhàn)更來自于“人機(jī)協(xié)同”的組織挑戰(zhàn)。AI Agent的引入并不是簡(jiǎn)單的工具疊加，而是對(duì)現(xiàn)有WorkFlow和組織架構(gòu)的深度變革。在這個(gè)過程中，“人機(jī)團(tuán)隊(duì)”模式下，傳統(tǒng)崗位的職責(zé)將如何被重新定義？中層管理者是否能適應(yīng)管理“數(shù)字員工”的新模式？組織的決策中心是否會(huì)發(fā)生變化？這些可能會(huì)成為探跡和真愛美家的組織重組和業(yè)務(wù)重塑中，遇到的最大考驗(yàn)。
不管如何，探跡和真愛美家的重組，是一次大膽創(chuàng)新但又勢(shì)在必行的嘗試。這場(chǎng)AI科技公司和傳統(tǒng)制造業(yè)的跨界整合，是“AI+實(shí)體”從淺層賦能走向深度融合的戰(zhàn)略分水嶺，也標(biāo)志著全球化競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入以“數(shù)字化生產(chǎn)力”為核心的新階段。
（文｜出海參考，作者｜甚平）
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