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　　随着国家网信办等三部门联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》落地，智能体的定义与分类分级治理框架被首次明确，智能制造、医疗健康等19个场景化赛道也全面铺开。

　　作为人工智能应用大省，在日前召开的“开局起步‘十五五’”广东专场新闻发布会上，广东已明确将加快发展垂类大模型和智能体作为发展方向，为本土企业提供了良好的产业环境。

　　在政策指引下，企业率先感受到的，不仅是赛道开启的机遇，也有合规门槛提高带来的现实压力。南方财经记者采访了解到，针对智能体新政在产品准则、权限边界及供应链安全方面的合规要求，有企业测算，教育、医疗、政务等敏感场景的合规投入可能占到项目交付成本的10%至15%，低风险场景也在5%至8%之间。

　　智能体产业日前迎来首份系统性监管文件。国家网信办、国家发改委、工信部三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》（以下简称《实施意见》）。

　　政策明确列举了五大类19个应用场景，涵盖智能制造、教学、医疗健康、政务服务、城市治理、商业服务、公共安全等方向。同时，还提出构建分类分级治理框架，对于敏感领域及重点行业，实行备案、检测、问题产品召回等管理措施。对于部分生活娱乐、日常办公等低风险领域，通过合规自测、信息报告、分发平台管理、行业自律等实现高效治理。

　　“《实施意见》明确了智能体的产品准则、权限边界和行为管控要求，结束了行业长期存在的合规模糊状态，这本身就是最大的制度红利。”广信君达律师事务所合伙人会议联席主任闪涛接受南方财经记者采访时表示。

　　这意味着，同样做智能体的企业，因应用场景不同，将走上完全不同的发展路径，准入门槛或许更高，但对应的商业价值也更稳固。

　　广东在这场智能体赛道竞争中已经先行一步。日前，广东“十五五”规划新闻发布会上透露，广东将推动在“全域全时全行业”高水平应用，并特别点名加快发展垂类大模型和智能体。

　　云蝶科技的发展路径印证了这一趋势。这家总部位于广州的和垂类大模型企业，目前已将产品落地超100个市县，覆盖、医疗、政务、农业四大领域，与《实施意见》明确的典型场景高度重合。

　　云蝶科技联合创始人余澜告诉南方财经记者，企业的赛道选择基于三个标准：有没有真实刚需、有没有可持续数据、有没有明确付费和交付场景。

　　“教育有作业、课堂、学情、评价；医疗有病历、报告、影像、诊疗经验；政务有政策咨询、审批流程、材料审核。这些场景不是简单聊天问答，而是需要垂类模型和智能体真正进入业务流程。”余澜分析。

　　政策出台后，对云蝶的赛道选择有两个引导。一方面，继续坚持垂直场景，把模型做深做透，让行业用户切实感受到效率提升。另一方面，选择赛道时更重视合规确定性和场景成熟度，在教育、医疗、政务等高价值场景中，把合规能力前置，先从辅助型、流程型、效率型任务切入，再逐步拓展更复杂的智能体能力。

　　此外，一批广东企业已经在各个垂直赛道跑通了商业模式。制造业领域，佛山葆德科技将设备数据转化为AI节能方案，服务全国超1000家企业，有客户应用后空压站能耗降低38%，年省电费超百万元。工业服务领域，树根互联的“设备维修智能体”覆盖超120个国家和地区，故障诊断时长缩短50%，累计节约非计划停机成本约一亿元。政务服务领域，中国电信广东通服的“招标智能体”应用后，招标周期缩短30%以上，人工成本降低50%以下。

　　“广东的独特优势在于场景密度高、产业链完整、客户需求真实。”余澜表示，广东拥有制造业、教育、医疗、政务、农业等大量真实应用场景，市场化程度高，企业愿意为能够提升效率的产品付费。对智能体企业来说，这比单纯的政策补贴更具吸引力。

　　与此同时，广东在软硬件结合方面也具备优势，以广州海珠区为例，该区建设了全国首个人工智能大模型应用示范区，在备案资金、场景开放等方面提供支持，云蝶的“行知大模型”也于2024年成为广州市首批通过备案的大模型之一。

　　分类分级治理框架下，不同赛道的企业面临的合规成本有所差异。余澜给出了具体的测算，对于普通低风险智能体，合规、安全评测、日志审计、权限管理等可能增加约5%—8%的项目交付成本。而对于教育、医疗、政务等敏感场景，如果涉及数据治理、私有化部署、第三方评测、备案材料准备、安全审计等环节，增量成本可能达到10%—15%。

　　闪涛将合规成本拆解为三个层次：首先是基础合规成本，包括制度建设和人员配置；其次是技术合规成本，涉及安全设计嵌入和权限管理架构；最后是场景专项成本，不同行业差异明显，比如医疗领域可能面临医疗器械注册与AI监管的双重合规要求。

　　一个值得关注的变量是开源许可证的合规问题。过去，很多企业使用开源模型时并不太在意许可证条款，但2025年广东高院推动发布的全国首份人工智能开源生态共识，释放了一个明确信号：开源许可证将获得法院认可。这意味着，企业如果违反GPL、Apache、MIT等许可证条款，将面临真实的侵权诉讼风险。如今，《实施意见》对模型接入、API调用、工具扩展提出了安全管理要求。这两份文件叠加，使得开源合规和供应链安全成为企业必须面对的新课题。

　　以一家典型的基于开源模型开发智能体的广东企业为例，其供应链安全审查至少需覆盖：基础模型的许可证合规性、模型权重来源的可验证性、训练数据的合法性、第三方插件的安全审查、API调用的权限隔离、开源组件的漏洞管理等。这远超传统软件供应链管理范畴。

　　能证明自身在这些方面合规的企业，将在融资、招投标和商业合作中获得明显优势。闪涛建议企业尽快完成三件事：开源许可证合规审计、建立供应链安全管理台账、制定内部智能体使用规范。

　　闪涛表示，企业面临合规问题时存在两种极端现象：一种是完全回避，不敢用智能体；另一种是闭着眼睛用，完全不考虑风险。还有一些企业不清楚责任归属，智能体做出错误决策，到底是模型提供商的责任，还是智能体开发商的责任，或者是用户不当使用导致的。这些认知盲区，往往导致企业在合规路径选择上反复试错，无形中增加了大量隐形成本。

　　《实施意见》虽明确了监管框架，但在具体场景中，仍会涉及特殊的行业监管、产品监管等。这些监管法律法规与规范如何与智能体规范相互协调和配合，还有待在实践中进一步探索。

　　以医疗健康智能体为例，这类产品可能同时受到《监督管理条例》和《实施意见》的双重约束，合规路径非常复杂。同时，医疗数据属于法律意义上的“敏感个人信息”，处理要求极为严格。在诊疗方案智能体方面，还必须符合卫健委等主管部门的准入要求，可能需要开展临床试验。

　　余澜表示，云蝶的策略是把合规工作嵌入产品研发全流程：立项前做场景风险分级，训练前做数据授权和脱敏审查，上线前做安全评测和备案准备，上线后做运行监测和问题复盘。在产品设计上，云蝶强化了权限边界和人机协同，明确哪些动作可以自动完成、哪些必须用户确认、哪些需要专业人员审核。在技术架构上，则强化了可追溯、可阻断、可回滚能力，包括任务日志、风险拦截、异常告警和人工接管等机制。

　　“智能体每一次关键调用、生成、确认、拦截、人工接管都必须留痕，否则一旦出现争议，很难判断责任归属。”余澜表示。

　　这些合规投入到底值不值？闪涛给出了肯定的判断。他认为，合规不是纯粹的负担，而是在购买未来的市场地位。

　　对于To B和To G企业来说，合规能力本身就是准入门槛。《实施意见》的备案检测和供应链安全审查要求，使得合规成为进入敏感领域的必要条件。率先获得合规认证的企业，客户不会轻易更换，转换成本构成了天然壁垒。

　　对于To C的企业来说，合规能力正在成为品牌资产。《实施意见》第14条的信用评价机制将直接影响消费者的选择。在AI信任问题频发的背景下，能够展示合规认证标识的企业，在用户获取和留存上将获得优势。

　　今年3月，广东省民营企业合规建设协会联合法律人工智能科技公司“小包公·法律AI”推出的“AI合规体检中心”示范平台，就能为企业提供合同智能审查、风险研判等服务，满足企业日常经营中的合规需求。

　　“广东在这场智能体竞争的赛道中，还是要注意‘油门’和‘刹车’的关系，不能简单机械地理解‘刹车’就是以牺牲‘油门’为代价。”在闪涛看来，提供风险控制产品和服务本身也是一个市场。