AI & Enterprise

论坛聚焦Agentic AI：成本竞争转向任务总成本，模型性能成关键变量

随着Agentic AI加快落地，业内人士指出，衡量经济性不能只看token价格，更要看完成单项任务的总成本。论坛上，多位与会者认为，减少重试与回溯、提升模型能力，已成为控制成本的关键；在基础设施层面，也需从单纯扩充GPU转向兼顾内存、NPU与整体能效。韩国政府则表示，将把代理式能力作为本土模型发展的重点，并推进安全评估、基于token效率的AI平台核心技术及AI操作系统研发。

Industry

Alibaba旗下Amap升级机器人AI框架ABot，整合移动、操控与推理

Alibaba旗下地图业务Amap发布升级版机器人AI框架ABot，将移动、操控、推理和系统控制整合进统一体系，并由5个基础模型协同运行。Amap表示，ABot-N1仅依靠普通摄像头和基础道路网信息，便可实现城市级自主导航，室外场景成功率为92.9%。在具身智能赛道持续升温的背景下，中国科技巨头正将竞争重心从单项能力比拼转向一体化平台布局。