[产业研究]AI Agent 产业前瞻及对大水务行业的影响

本文基于作者在2025年数字水务创新论坛上的演讲，深入探讨了AIAgent产业的发展趋势及其对大水务行业的深远影响。文章详细阐述了AIAgent的定义、分类、产业生态，并分析了其在大水务行业中的具体应用场景和挑战，为读者呈现了AIAgent在水务领域应用的广阔前景。

以下为本人在2025年数字水务创新论坛上的一个演讲稿，基于演讲PPT用AI整理。特别感谢三峡智慧水务科技有限公司副总经理郭宇峰博士的邀请。

大家好！特别感谢会议邀请，能和各位行业专家、伙伴们聊一聊AIAgent这个热门话题！说起来有点“跨界”，我本科毕业后在水利局待过两年，但后来主要做产业研究和投资，这几年深度接触数据和AI后，对AIAgent有一点自己的看法。前不久宇峰总和我说，现在AI大佬们都盯上这个领域了，所以今天希望我从产业发展角度，和大家聊聊AIAgent，更重要的是，看看它会给咱们大水务行业带来哪些变化！

先唠唠AIAgent到底是啥？打个比方，它就像你身边突然多了个“超级智能助理”——以大语言模型为“大脑”，能自己“听”懂需求、规划行动，还自带“记忆”功能，随手调用各种工具把活儿干得漂漂亮亮。以后不用你反复叮嘱，它就能主动帮你解决问题，是不是想想都觉得爽？

再看AIAgent的分类，门道可不少。按任务范围分，有啥都能搭把手的“全能型选手”，也有专攻某个领域的“行业专家”；按服务对象，有服务企业的2B模式，也有面向个人的2C模式；按任务内容，从陪聊解闷到销售客服，简直五花八门，只有你想不到，没有它做不到！

说到AIAgent的产业生态，那简直像个庞大的江湖！上游是“硬核玩家”，芯片巨头英伟达、AMD、华为，大语言模型开发者OpenAI、Deepseek，还有云服务大佬亚马逊、阿里巴巴、微软，他们手握核心技术，就像江湖中的“武器锻造师”，为整个产业提供关键“装备”。中游是“技术门派”，专注搭建平台、开发框架、保障安全，默默为智能体的诞生和成长保驾护航。下游最热闹，各种智能体应用百花齐放，还有智能体市场这个“大集市”，方便大家按需挑选自己的专属“智能小助手”。

这么年来，AI更多被看作技术，很少有人把它当产业来看。但AIAgent出现后不一样了，它让AI真正走进各行各业，解决实际问题，这才是AI产业化的真正起点！所以我常说，AIAgent产业就是AI技术从实验室走向市场的“关键一跃”。

接下来，我们聊聊AIAgent产业的六大发展趋势，每一个都和咱们的工作生活息息相关！

第一个趋势，需求爆炸式增长！2B和2C市场全面开花。对企业来说，用智能体降本增效、提升客户体验，简直是提升竞争力的“秘密武器”；对个人用户而言，未来的个人助理智能体市场潜力巨大，妥妥的千亿级赛道。我大胆预测一下，5年内，全球AIAgent数量可能突破100亿！以后手机里APP可能越来越少，但你的“智能小助手”会越来越多。

第二个趋势，竞争主战场从上游向下游转移。随着Deepseek等开源模式兴起，上游竞争已经白热化，巨头们必然会把目光投向更广阔的下游应用市场。未来，个人通用助理、个人或小B专业型智能体、企业agentic解决方案这三大领域，谁先抢占高地，谁就能在这场竞争中脱颖而出。

第三个趋势，AIAgent将重塑众多行业，尤其是人力资源密集型领域。在劳动密集型工作中，比如客服、数据处理，智能体可以直接“上岗”，高效完成任务；在知识密集型领域，像财富顾问、法律顾问，智能体则能成为专业人士的“最强辅助”，提供海量参考信息，让工作更高效、更精准。我后面会重点谈谈大水务行业哪些属于人力资源密集型的子行业，这些子行业恰恰就是AIAgent应用的重点。

第四个趋势，企业战略围绕“开源”+“互联”+“一体化”展开。拿字节跳动和谷歌举例，字节通过丰富的模型层和应用层布局，构建了庞大的AI生态；谷歌依托强大的云平台和开发环境，不断推出创新AI产品。开源能汇聚全球开发者智慧，互联让智能体协作更顺畅，一体化则能在产业发展初期实现效率和利润最大化。

第五个趋势，复杂工具调用和多智能体协作越来越重要，这就需要统一的“沟通标准”。就像不同国家的人交流需要通用语言，Google开源的A2A协议，就是智能体世界的“通用语言”，让它们能无缝协作，发挥更大价值。

最后一个趋势，政府监管必然跟上。随着AIAgent广泛应用，知识产权侵权、数据隐私保护、责任界定等问题会逐渐暴露。欧盟已经出台AI法案，对不同风险级别的AI系统分类监管，未来全球都会加强规范，确保AIAgent健康、安全发展。

聊完大趋势，咱们重点说说AIAgent对大水务行业的影响！

在这之前，先和大家探讨一个关键问题：AIAgent真的是和我们人类来“抢饭碗”的吗？其实不然！人本质上是完成任务的载体，而智能体是来辅助我们更高效完成任务的。真正可能被替代的，是那些只会重复单一任务的岗位；但如果工作中有智能体无法替代的任务，人类依然有存在的价值。

这就需要我们思考：哪些任务适合人类，哪些适合交给AIAgent或自动化设备？这里我从“任务复杂程度”和“容错度”两个维度，把任务分成四类：

高复杂–高容错型比如城市水务系统的整体规划，涉及多领域知识整合和动态决策，系统有一定弹性，这类任务适合人类和智能体协作完成。

高复杂–低容错型像水处理工艺中药剂精准配比，对精度要求极高，任何偏差都可能影响水质，需要多学科知识融合，通常需要人、智能体和自动化设备协同作业。

低复杂–高容错型比如客服、文案撰写、行政管理等重复性工作，流程固定且允许一定误差，这类任务最适合智能体独立完成。

低复杂–低容错型像水文、水质报告，操作简单但对数据准确性要求苛刻，由于AIAgent存在“幻觉”问题，更适合用自动化设备或软件处理。

基于这个分类框架，咱们大水务行业里，人均产出低的人力密集型、高容错度任务，就是AIAgent最容易“大展身手”的地方！接下来，我们从行业上下游和企业管理场景两个角度，看看具体应用潜力。

大水务行业覆盖范围极广，从降雨监测、水利工程建设，到水质监测、污水处理，再到水资源管理、节水管理，涉及规划设计、建造施工、运营服务等多个环节，上下游企业众多：

水利水务工程规划与设计。比如深水规院，负责行业工程规划设计。

核心设备与关键材料供应。像凯泉泵业（水泵）、三一重工（工程车）、伟星新材（水管）、山川智慧（水表）、宁水集团（水表）和威派格（传感器和水务管理软件）等企业。

水利水务工程施工与建设。比如中国建筑、中国电建等大型工程企业。

水利水务设施运营服务。比如北控股份、上海城投、重庆水务、长江电力等运营机构。配套服务机构。

比如行业监管部门、高校科研院所，行业协会以及金融机构这些机构当然也是大水务行业的重要组成部分。

分析各子行业典型上市公司数据会发现：上游设计公司（如深水规院）、软硬件系统集成公司（如威派格）人均营业收入约60–70万；水务运营商约100万左右；材料、设备商和施工企业较高，肯定超过100万。

建造施工企业人均营收更是超过300万。为什么会有这种差异？因为材料、设备和施工企业通过自动化生产线、机械设备大幅提升了人均产出，而设计咨询等领域仍依赖人力投入，所以人效低。这在高速发展，工程建设期矛盾不突出，而今天人效低就很可能意味着企业生死存亡了。

当然，换个角度看，这恰恰为AIAgent应用提供了广阔空间！这里特别强调一点，科研教育也是人力资源密集型的，而且从容错度角度看也是较高的，因此也是智能体应用大有可为的子行业。

再从企业管理场景看，生产、销售、HR、CRM、知识管理、财务管理和研发这些环节中，大水务企业的销售客服、人力资源管理、行政办公和知识管理，特别适合优先探索AIAgent应用，尤其是知识管理，可行性和经济性都很高。想象一下，智能体快速整理分析海量水务资料、研究成果，为决策提供即时支持，效率能提升多少？

不过，咱们大水务行业应用AIAgent也面临挑战。大水务行业具有公用事业属性，市场化程度相对较低，加上地方财政收入波动，应用推进速度可能不会太快。虽然规划设计、数字化解决方案和科研等子行业需求迫切，但短期内支付能力不足可能是现实问题。

但大家别灰心！随着技术不断成熟，AIAgent在大水务行业的渗透率肯定会越来越高，水资源管理配置效率也将持续提升。

今年初Deepseek的出现，彻底点燃了AI应用热情，很多水务公司纷纷成立水务科技子公司，开发水务垂直大模型，产业供给驱动和需求牵引的“飞轮”已经转动起来！相信不久的将来，AIAgent会成为大水务行业升级的“强力引擎”，推动数字水务迈向数智水务！

最后提醒大家，这份AI热情非常可贵，但也要理性看待。智能体渗透到水务行业不会一蹴而就，热闹过后，还有很多实际问题需要解决。

数智化转型不仅需要热情，更需要坚持和耐心。用RoyAmara的一句话收尾：“我们往往高估一项技术的短期影响，却低估它的长期价值。”