（不分先後）

華為（盤古大模型+昇騰算力）

可能的優勢：全棧自研（晶片+框架+模型），政企市場滲透強，工業/醫療Agent場景落地快。可能的潛力點：國產化替代+行業Know-How結合。

阿裡巴巴（通義千問+釘釘/電商場景）

可能的優勢：電商、金融、辦公多場景數據，釘釘已集成AI Agent功能（如會議助手）。可能的潛力點：企業服務生態的規模化複製能力。

百度（文心大模型+搜索/自動駕駛）

可能的優勢：搜索入口數據+Apollo車機Agent先發優勢，醫療、教育垂類深耕。可能的潛力點：車規級Agent的標準化輸出。

騰訊（混元大模型+微信生態）

可能的優勢：社交/遊戲場景的C端觸達能力，小程式輕量化Agent潛力巨大。可能的挑戰：To B端落地速度需加快。

位元組跳動（雲雀大模型+抖音/飛書）

可能的優勢：短視頻內容生成Agent、海外TikTok場景的全球化潛力。

商湯科技（日日新大模型+智慧城市）

可能的優勢：CV+多模態能力，安防、醫療影像Agent的剛需場景。

科大訊飛（星火大模型+教育/醫療）

可能的優勢：語音交互技術壁壘，教育硬體Agent已規模化落地。

智譜AI（ChatGLM+企業知識庫）

可能的優勢：開源生態活躍，金融、法律專業Agent適配度高。

瀾舟科技（孟子大模型+行銷文案）

可能的優勢：輕量化部署，中小企業行銷Agent成本優勢。

面壁智慧（XAgent開源專案）

可能的優勢：社區開發者生態，長尾場景靈活適配。

MiniMax（多模態交互Agent）

可能的優勢：虛擬社交、遊戲NPC領域的沉浸式體驗。

三點

1、場景落地能力或為決定因素。中國AI Agents的潛力核心或在於能否在電商、製造、政務等本土化場景中實現“能用→好用→不可替代”的閉環，技術優勢必須轉化為行業降本增效的真實案例。

2、數據與算力或為雙重博弈。在晶元限制背景下，誰能通過聯邦學習/小樣本訓練優化數據利用率，或依託國產算力（如昇騰）構建低成本Agent流水線，誰或就可能能搶佔先機。

3、To B深耕者或將跑贏To C網紅。短期內，能解決企業“報表生成”“客服回應”等臟活累活的務實型Agent會更快商業化，而純C端娛樂化Agent可能面臨盈利模式考驗。

（文/所到之處）