大公司： 新品被代购排队14小时溢价出售，上海迪士尼叫停线下发售 7月8日，上海迪士尼乐园上新夏日单品"夏日海洋派对"系列，产品一上线就秒罄。还有代购声称在上海 迪士尼排队14小时"实体抢购"，原价100多元的单个新品被黄牛溢价到近500元出售。为了抑制市场不规 范加价交易，同时鉴于目前的库存水平情况以及为了保护所有游客的体验，上海迪士尼7月10 日在官方 App表示：自2025年7月11日（星期五）起，"2025达菲和朋友们夏日海洋派对系列"将不通过上海迪士 尼乐园内的特选商品园内购买名额抽签或度假区酒店零售商店售卖。该夏日系列的剩余商品库存将转至 天猫上海迪士尼乐园官方旗舰店供游客在线选购。其他达菲和朋友们系列以及度假区的其他主题商品仍 可通过度假区商店或特选商品园内购买名额抽签方式购买。（第一财经） 美团辟谣"30万本科生送外卖"：任何关于骑手学历的总量数据都没有事实依据 36氪获悉，美团通过微信公众号发文称，针对不少自媒体开始扩散"广州美团满员，历史上第一次，本 科率接近30%""7万硕士，30万本科生在美团送外卖"等不实信息，澄清如下：学历情况需要骑手本人提 交相关证书到学信网/教育部留学服务中心/ ...

Group 1 - The rapid development of large model technology has made intelligent agents a key focus for AI development institutions, with companies like Tencent, Baidu, and JD increasing their investments in this area [2][3] - Intelligent agents possess autonomous decision-making capabilities, allowing them to perceive environments, plan tasks, and execute them independently, thus acting as assistants to large models [3][5] - Tencent's internal use of its coding intelligent agent has led to a 40% reduction in overall coding time, with AI-generated code accounting for over 40% of the total, significantly enhancing development efficiency [4] Group 2 - The collaboration between traditional industries and intelligent agents is evident, as seen in the partnership between State Grid and Baidu to create a marketing power supply solution intelligent agent [4] - The evolution of intelligent agents has led to enhanced capabilities in self-planning and tool invocation, allowing them to handle complex tasks more effectively [6] - The introduction of the Model Context Protocol (MCP) has facilitated cross-platform compatibility for intelligent agents, enabling them to operate across different application scenarios [6] Group 3 - Multi-agent collaboration is emerging as a new trend in intelligent agent technology, allowing for the division of labor to tackle more complex tasks [7] - Tencent's intelligent agent development platform has introduced a zero-code configuration feature for multi-agent collaboration, reducing the barriers to building intelligent agents [7] - The focus on specific industry scenarios is becoming more pronounced, with companies aiming to integrate intelligent agents into existing business processes to meet real-world needs [8][9]

文｜周鑫雨 编辑｜苏建勋 2025年6月11日的"原动力大会"，在这一火山引擎最重要的发布节点上，火山引擎总裁谭待用"激进"一词，回应了有关2025年增长和营收目标的提问。 这份激进，在此前媒体披露的营收数据中可见一斑。据《划重点》报道，2024年，火山引擎的营收规模超过了120亿元，2025年的营收目标则超过250亿 元。 这意味着，这位2021年才进场的"云小弟"，不仅要实现100%的增速，营收体量还将比肩2015年就入局的百度云——多家机构预测，百度智能云2025年的 营收增速为30%，规模在280亿元左右。 百度云和火山之间较量早已开始。2025年2月，百度智能云事业群总裁沈抖在内部会上，对开启价格战的豆包意有所指，"国内大模型去年的价格战，导致 行业整体的创收相较于国外差了多个数量级。" 随即，谭待在朋友圈回击："大家应该像DeepSeek一样聚焦基本功，聚焦创新，不急不躁，少无端猜测，归因外部。" 谭待曾是百度T11级别的技术专家。在他的执掌下，火山引擎即将弯道超车老东家，也让这场比拼，有了更浓的火药味。 直到2023年之前，市场对火山引擎的论调，还是"姗姗来迟""生不逢时"。短短两年，火山就从榜 ...

China Large Model Cloud Industry 中国大規模モデルクラウド産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另 行标明出处者除外）。 ，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改 编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹 研究院开展的所有商业活动均使用"头豹研究院"或"头豹"的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另 行标明出处者除外）。 ，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改 编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹 研究院开展的所有商业活动均使用"头豹研究院"或"头豹"的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动 ...

Core Viewpoint - ByteDance's Volcano Engine is rapidly growing and is projected to approach Baidu's Intelligent Cloud in revenue by 2024, with significant growth targets set for 2025 [1][3]. Group 1: Revenue Projections - Volcano Engine's revenue is expected to exceed 12 billion in 2024 and 25 billion in 2025, with a doubling growth rate [1]. - Baidu's Intelligent Cloud is projected to have a revenue of 21.8 billion in 2024, with a 30% growth forecast for 2025, reaching around 28 billion [1]. Group 2: Market Position and Product Offerings - Volcano Engine, a cloud service platform under ByteDance, offers a range of services including cloud infrastructure, AI, and content distribution [3]. - The demand for AI is significantly boosting the performance of domestic cloud service providers, particularly benefiting Volcano Engine [3]. Group 3: Competitive Landscape - Volcano Engine holds a 46.4% share of the public cloud model invocation in China, significantly outpacing competitors like Baidu and Alibaba [3]. - The daily invocation volume of the Doubao model reached 12.7 trillion tokens in March 2025, marking a nearly 100-fold year-on-year increase [3]. Group 4: Pricing Strategy - Volcano Engine's pricing strategy includes aggressive price cuts, with the Doubao model priced at 0.0008 yuan per 1,000 tokens, which is 99.3% lower than industry standards [5]. - The company is actively targeting clients from competitors like Alibaba Cloud and Tencent Cloud, offering prices as low as 20-30% of their rates [5]. Group 5: Future Outlook - Volcano Engine aims for a revenue target of 100 billion in the coming years, potentially reshaping the competitive landscape dominated by Alibaba Cloud, Huawei Cloud, Tencent Cloud, and Baidu Intelligent Cloud [8]. - The current market dynamics may evolve into a three-way competition among Alibaba Cloud, Huawei Cloud, and Volcano Engine [8].

Group 1 - The core viewpoint of the articles emphasizes the transformative impact of AI on various industries, particularly in enhancing the skills of workers and creating new job opportunities [1][4][8] - AI is increasingly being utilized as a digital assistant for skilled workers, significantly improving efficiency and productivity in various sectors, such as manufacturing and service industries [2][5] - Companies like Baidu and Tencent are actively promoting AI training programs to empower workers, aiming to bridge the skills gap and facilitate career development in the digital age [7][8] Group 2 - The integration of AI into traditional industries is leading to a fundamental change in job roles, requiring workers to adapt and acquire new skills to remain relevant [3][5] - Training initiatives, such as the "AI First Lesson" in Shenzhen, are designed to equip skilled workers with AI knowledge, fostering a new ecosystem of skills [1][7] - Companies are investing significantly in employee training, with some allocating over 100 million yuan annually to enhance workforce skills, reflecting a commitment to adapting to technological advancements [3][4]

在2025智能经济论坛的璀璨舞台上，百度智能云传来振奋人心的消息：目前，已有超过65%的中央企业 携手百度，共同推动大模型技术在各领域的深度应用与产业落地。 百度凭借其在人工智能领域的全栈能力，与众多央企及国企深度合作，针对不同业务需求，成功打造了 一系列可复制、可推广的典范案例，这些案例如同一颗颗璀璨的明珠，照亮了智能经济前行的道路。 在金融领域，百度智能云更是推出了千帆慧金金融大模型，这一模型基于庞大的金融数据深度训练而 成，不仅提供了知识增强与推理增强两大类模型，还分别推出了8B和70B两个版本，以满足不同场景的 需求。更令人瞩目的是，该模型支持最长32K的上下文输入，几乎覆盖了金融行业的所有应用场景，为 金融智能化转型注入了强劲动力。 百度智能云还精心打造了一系列行业场景智能体家族，涵盖了能源、交通、医疗、汽车、环境等多个领 域。这些智能体家族凭借强大的智能算法与数据处理能力，为各行业提供了高效、精准的智能化解决方 案。 在算力支撑方面，百度今年成功点亮了自研的万卡及三万卡集群，这一成就的背后，离不开百舸GPU算 力平台的强大保障。百舸平台以其稳定、极速、高效的特点，向上能够完美适配DeepSeek等 ...

今天，很荣幸地分享一个好消息—— 百度智能云已牵手65%的央企，共同推进大模型产业落地。得益于全栈的AI能力，百度联合众多央国企伙伴，针对各类不同业务场景，打造了一大批可 推广、可复制的标杆案例。 6月6日，2025智能经济论坛在京举行，旨在聚焦AI技术在实体产业中的前沿实践与落地成果，全面展现大模型赋能千行百业的创新图景。 活动上，百度沈抖宣布，已有65%的央企选择与百度智能云开展深度合作，共同探索AI创新。 同时，百度智能云重磅发布千帆慧金金融大模型，并推出了覆盖能源、交通、医疗、汽车、环境等领域的精选行业场景智能体家族。 01 从"能用"到"好用" "行业场景智能体家族"上线千帆平台 百度智能云千帆大模型平台作为业界领先的企业级"智能体工厂"，提供了覆盖Agent 开发、管理全生命周期的一站式工具链，帮助企业快速构建属于自己 的智能体生态。在电力、交通、医疗、环境等高价值场景中，智能体的应用正不断突破技术瓶颈，进入快速落地阶段。 ◎ 在智能出行领域，百度还推出"座舱大模型智能体"，为车企打造面向家庭用户的智能交互体验。深蓝汽车已基于该智能体推出"深蓝精灵"产品，为0-15 岁儿童打造集绘本故事生成、英语 ...

如果说从AI到Agent是对于产品落地形态的共识，那么如今百度智能云打响的恰是一个基于Agent进行TO B行业表达的AI生产力升维战。 在这个新的工程体系能力里，除了之前百度Create大会上提出的面向Agent的RAG能力等通用能力模块，对更为专业、个性化的产业场景，其基于千帆平 台最新构建出的是一个新的"行业模型+行业智能体"的端到端AI工程体系，让企业近一步降低AI落地门槛，真正将AI转化为可用可见的生产力工具。 作者|皮爷 出品|产业家 如果在武汉协和医院就诊，或许人们会经历这样一个和之前截然不同的新流程： 点击预约界面的"帮我预约"，人们自主上传病历，系统会预先基于病历细节主动询问几个问题，回答完成后，正式就诊时医生会直接绕过前面的"基础环 节"，直接对症下药，给出精准的治疗方案。 这个高效直接的新流程交互界面，正是武汉协和医院内部如今已经落地的AI导诊，而它的"前身"是百度智能云千帆平台新推出的"智慧就医智能体"。 如果说在2025年，关于大模型，什么是真正的关键词，那么智能体必然是最多数人的选项，这个特殊的产品形态如今已经成为中国企业乃至全球对于AI 技术最小落地触点的新共识。 "之前我们意愿 ...

编辑丨 包永刚 落地大模型的速度和质量正成为企业在智能化浪潮中抢占产业制高点的关键胜负手。 大模型竞争下半场，全栈能力将成关键看点。 作者丨 刘伊伦 据《2024中国企业AI大模型应用现状》调研报告显示，AI大模型落地总体上仍处在探索孵化阶段，渗透率 不足1%，但在已部署大模型的企业中， 超半数企业感受到了大模型落地带来的业务价值。 割裂感充斥在这场智能化变革之中：一端是洞察价值的企业持续加码投入，另一端则是受限于技术、资金 与人才的企业，无奈将技术浪潮视为"行业泡沫"。二者间存在的认知差距与行动鸿沟，折射出大模型落地 从"试点红利"迈向"普惠深水区"的行业阵痛。 技术断层与能力失衡，则是横亘在企业智能化转型路上的双重障碍。不具备技术能力的企业面临桎梏，而 具备一定研发实力的企业，也难以规避单一能力短板引发的"木桶效应"。 某大型集团曾斥资3000万下场研发企业大模型，重金聘请技术专家，却因技术落地难、数据隐私风险及商 业模式模糊等问题，一年内耗尽预算，项目最终搁浅。 实践表明，企业大模型落地需要与拥有全栈大模型技术基因的产业专家深度协作。在大模型中标项目数、 行业覆盖数、央国企中标项目数三个维度皆"领跑"的 ...