（不分先后）
华为（盘古大模型+昇腾算力）
可能的优势：全栈自研（芯片+框架+模型），政企市场渗透强，工业/医疗Agent场景落地快。可能的潜力点：国产化替代+行业Know-How结合。
阿里巴巴（通义千问+钉钉/电商场景）
可能的优势：电商、金融、办公多场景数据，钉钉已集成AI Agent功能（如会议助手）。可能的潜力点：企业服务生态的规模化复制能力。
百度（文心大模型+搜索/自动驾驶）
可能的优势：搜索入口数据+Apollo车机Agent先发优势，医疗、教育垂类深耕。可能的潜力点：车规级Agent的标准化输出。
腾讯（混元大模型+微信生态）
可能的优势：社交/游戏场景的C端触达能力，小程序轻量化Agent潜力巨大。可能的挑战：To B端落地速度需加快。
字节跳动（云雀大模型+抖音/飞书）
可能的优势：短视频内容生成Agent、海外TikTok场景的全球化潜力。
商汤科技（日日新大模型+智慧城市）
可能的优势：CV+多模态能力，安防、医疗影像Agent的刚需场景。
科大讯飞（星火大模型+教育/医疗）
可能的优势：语音交互技术壁垒，教育硬件Agent已规模化落地。
智谱AI（ChatGLM+企业知识库）
可能的优势：开源生态活跃，金融、法律专业Agent适配度高。
澜舟科技（孟子大模型+营销文案）
可能的优势：轻量化部署，中小企业营销Agent成本优势。
面壁智能（XAgent开源项目）
可能的优势：社区开发者生态，长尾场景灵活适配。
MiniMax（多模态交互Agent）
可能的优势：虚拟社交、游戏NPC领域的沉浸式体验。
三点
1、场景落地能力或为决定因素。中国AI Agents的潜力核心或在于能否在电商、制造、政务等本土化场景中实现“能用→好用→不可替代”的闭环，技术优势必须转化为行业降本增效的真实案例。
2、数据与算力或为双重博弈。在芯片限制背景下，谁能通过联邦学习/小样本训练优化数据利用率，或依托国产算力（如昇腾）构建低成本Agent流水线，谁或就可能能抢占先机。
3、To B深耕者或将跑赢To C网红。短期内，能解决企业“报表生成”“客服响应”等脏活累活的务实型Agent会更快商业化，而纯C端娱乐化Agent可能面临盈利模式考验。
（文/所到之处）
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