騰訊AI下半場，智能體加速場景落地

中國互聯網公司的AI競爭中，騰訊真的慢了嗎？

從大模型競爭開始，騰訊并不是走的最快的，但到場景落地，騰訊變得尤為激進。春節前對于元寶的大規模投入，再到“養蝦”熱潮，騰訊反應變得很快，積極的投入其中，這也讓外界看到了騰訊的另一面。

互聯網公司中，做產品一直騰訊最擅長的事情，在AI浪潮中，騰訊各個業務線的AI產品相繼上線，CodeBuddy、ima、再到今年的WorkBuddy，已經在各個場景落地，并且擁有了不錯的市場反饋。

騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生對財經網科技表示，騰訊一直非常關注產品體驗，滿足用戶的需求，為用戶提供價值。所以外界一般都會說騰訊是一個產品公司，這是騰訊的基因，在AI時代也不會有太大的變化。

AI的下半場，正是Agent場景落地的競爭，這或許到了騰訊最擅長的領域。6月5日，騰訊云AI產業應用大會上，騰訊不僅正面回應了騰訊AI相關問題，也通過發布效率智能體工具集，來加速騰訊爭奪AI下半場的話語權。

Agent重塑企業效率

AI競爭正從卷模型、卷參數走向了場景落地。

過去一年，騰訊一直堅持要做好用的AI，如何好用，就成了關鍵。從場景應用倒推打磨工具，這成為了騰訊AI的核心邏輯。因為這背后的真實場景里既有用戶需求，也有模型迭代最需要的數據。

騰訊豐富的產品場景、交互數據和生態連接，既能為模型提供高質量上下文，也能讓模型調用工具、連接系統，真正完成任務閉環。

豐富的產品場景，也正是騰訊最佳試驗場。在大會現場，騰訊一口氣發布二十多款AI原生產品，從AI時代的個人知識庫ima再到騰訊云WAND，這些產品也成為了騰訊在AI時代產品力的印證。

騰訊會議作為日常深度的辦公場景，此次也發布了AI能力。騰訊會議通過聲鏈技術，解決了過去每臺設備各自收音的問題，從“各收各的”變成“協同收音”。讓同一個空間里的多臺電腦組成一個聯合拾音系統。

此外，騰訊會議的AI能力通過智能錄制將錄制、轉寫、紀要、時間戳、待辦這些原信息串在一起完整留下來，保留了真實溝通現場。同時讓元寶在會中主動工作的形式，持續理解內容，實時洞察會議氛圍，幫你抓重點、看結論、理待辦。最后可以問元寶來提供更自由的使用方式。通過AI能力的升級，騰訊會議不再是簡單的線上開會場景，而是更加智能的辦公助手。

ima作為騰訊內部開發比較成功的一款產品，也從個人知識庫，正在走向Agent時代的知識引擎。去年3月，ima正式上線了知識號的體系，經過400多天的發展，ima知識號已經覆蓋金融、法律、教育等20多個行業，知識號信源累計應用次數超1.4億，成為了Agent時代被AI消費的內容。

ima知識號支持用戶創建知識號發布訂閱知識庫，分享可公開的知識資產，這標志著ima個人知識管理從“個人與團隊知識調用”邁入“公開發布與價值流通”的新階段。

而這背后的核心邏輯在于解決問題、被AI調用、獲得更多算力，是生產力的價值；付費訂閱、提供咨詢、粉絲管理，是服務的價值。

ima知識號下創作群體教授、律師、醫生等各行各業的知識生產者。在使用過程中，用戶沉淀的每一篇知識、封裝的每一個Skill，都在為 Agent注入調用的專業能力，這也會陸續成為AI的智力燃料。ima知識號是生產力和服務的升級，當用戶的知識解決了問題、被AI調用，是生產力的價值，通過付費訂閱、提供咨詢，它本質上是服務的價值。

從長遠來看，ima知識號的產品全景是有更多曝光場景，讓知識號被更多AI看見；有更多知識形態，不僅分享訂閱知識庫、也可以分享Skills，讓知識被對話、也被調用；有更多經營工具，讓認真做這件事的人能獲得長期的回報。未來，ima要成為Agent時代的知識引擎。

不僅個人AI知識庫，騰訊也為企業帶來了AI時代的知識庫，騰訊樂享作為企業組織級中樞，是面向企業的一站式企業社區+AI知識庫。騰訊樂享知識庫的Agent模式能夠拆解多任務、直接生成知識產物，并將產物再次沉淀入庫。由此，知識庫不再是靜態的資料倉庫，而是一座可持續運轉的工作臺——配合自動化任務與技能體系，同時提升知識"消費"與"生產"的效率。

為了讓知識庫更可信，樂享從知識入庫環節就開始治理：自動檢測敏感詞、識別重復文檔并建議歸檔下架，再借助知識圖譜發現文檔間的內容沖突。更進一步，AI評審會把用戶的知識標準嵌入生產流程，指出問題所在并給出修改建議。

大會上，騰訊樂享發布了與WorkBuddy的聯合版本：用戶在WorkBuddy資料庫中即可一鍵進入樂享知識庫，整個團隊的知識沉淀無需切換系統就能直接調用。WorkBuddy執行任務時可獲取完整的企業上下文，從而更精準地完成任務；而執行生成的產物又能直接存檔入庫——由此真正打通“知識沉淀→任務執行→產物入庫” 的完整閉環。

可以看到騰訊發布Agent，正在成為辦公提效場景最佳的智能助手。

Agent加速影視工業化升級

智能體除了在辦公提效場景的深度應用，在影視內容的制作生產也有全新的動力注入。

在當天大會上，騰訊云正式發布音視頻AI品牌WAND。WAND從底層模型、媒體AI能力到接入方式全面升級，將以Agent-Native模式向行業開放。

進入Agent時代，音視頻除了要“傳得快、播得清”，還要承擔起Agent的“眼、耳、口”，既要讀懂畫面與聲音，也要生成可看可聽的內容，幫助Agent實現更智能的視聽體驗。而要讓 Agent流暢調用這些能力，生產必須端到端自動跑通，傳統割裂的工具鏈已難以支撐。騰訊云音視頻在編解碼、傳輸、增強等長期積累的原子能力之上，引入六大自研媒體專用模型，并以Agent-Native方式開放，構成了音視頻AI品牌WAND——Wide（全場景覆蓋）、Amplify（以AI放大創作潛能）、Neural（自研模型驅動）、Delivery（穩定、一站式交付），從生成到交付一站式完成。

WAND的媒體專用模型，更貼合業務的實際需求。六大模型基于騰訊云音視頻業務沉淀的垂直領域生產數據訓練，針對不同行業、不同場景分別做了專項調優，因而在真實業務中能保持穩定產出、多場景適配。以AIGC內容處理為例。在AI換裝、商品套圖等電商應用中，WAND生成模型針對不同品類、不同業務需求分別訓練了處理策略：換裝能區分毛衣、西裝的版型與材質差異，套圖貼合電商運營實際的構圖與風格，因而報錯率更低、圖片可用率更高。

WAND還解決了生產效率的問題。WAND把生成、理解、處理、編碼的能力收進同一套體系，并以Agent友好的方式開放編排接口。Agent可以從內容理解走到素材生成，再自動完成畫質增強與編碼適配，端到端跑通整條鏈路，無需切換工具。

在短漫劇場景中，WAND依托生成、擦除、增強、壓縮等模型能力，將劇本生成、分鏡制作、角色一致性保持、智能配音、合成增強串成一條自動鏈路，從生產到交付，整套素材由Agent驅動產出，目前已服務國內80%以上的頭部短劇平臺。

隨著短劇這兩年的爆火，到2027年短劇市場預計將跨越1000億規模，超過10.5億的短視頻用戶，正以前所未有的速度消費著真人劇內容。 除了WAND底層模型與視頻處理能力，本次大會也正式推出真人劇工業化AI能力底座真人劇Agent。在騰訊看來，真人劇Agent的價值不是“生成一個視頻”，而是幫助客戶建立一套可復用、可集成、可規模化的真人劇生產能力。

本次騰訊推出的真人劇Agent有三個核心能力方向，面向規模化短劇生產、短劇全球化分發、短劇營銷&品牌IP打造配備對應的模型能力，形成一套完整的能力矩陣，助力真人劇生產更快、分發更廣、資產更穩。

簡單來說，騰訊真人劇Agent功能點完全對齊影視制作行業流程，包含劇本創作、選角定妝、場景布置、分鏡腳本生成、拍攝剪輯和二創的全流程。

可以看到，騰訊正在把AI解決問題、如何好用作為核心標準，通過業務場景與Agent融合，從而重構騰訊AI的底層邏輯。

正如騰訊AI首席科學家姚順雨在與湯道生的對話中表示，AI的下半場核心在于尋找好的方法；而今天方法論已高度成熟，真正困難的是如何尋找好的問題去解決。預訓練與后訓練帶來的通用能力，讓大模型如同"萬能錘子"，可以解決各種問題，但關鍵競爭壁壘在于誰擁有最原始的輸入——即Context（上下文），無論是企業信息還是個人場景數據。

而騰訊在AI時代，正在摸索著一條新的屬于自己的道路。

騰訊AI的長期主義

隨著騰訊AI敘事越來越清晰，騰訊的AI也在沿著摸索的路線在往前走。

從模型驅動、工程駕馭再到場景連接，騰訊正在穩步向前。

姚順雨在與湯道生的對話中表示，AI的下半場已從尋找方法轉向尋找問題，核心在于Foundation（基礎模型）、Product（產品）、Frontier（前沿模型）構成的均衡三角。尤其對于Foundation（基礎層）來說，第一重要的是有充足資源，第二需要正確的做事的方式。

自從姚順雨加入騰訊以來，外界一直關注的Hy3 Preview也在今年4月正式上線并開源。重新出發的混元大模型Hy3 Preview以實用性和性價比著稱，發布以來連續數周登頂全球大模型API調用榜單OpenRouter周榜首位。

騰訊作為一家以產品力為長的公司，最不缺的是做產品的能力。湯道生坦言，在AI時代，因為運營成本、邊際成本不一樣，所以需要不一樣的商業模式來承載這種服務。我相信只要產品創造的價值足夠大、能量化，用戶或者客戶還是會為它買單。

在這波AI浪潮中，騰訊多個小團隊甚至做出了明星產品，WorkBuddy、CodeBuddy最初也是誕生于3-5人的小團隊。小規模團隊效率高、相對靈活，也可以讓項目迅速跑出來。湯道生也坦言：“只要你有想法、你有創意，也許你就可以跟AI協作來把一個完整的產品打造出來。我相信未來的團隊應該會越來越小，更多三五成群的feature team去完成一些產品研發的工作。”

當底層模型能力不斷提升，產品不斷優化，騰訊的AI似乎走出一條適配自己生態的路。從一季度的財報可以看到，騰訊AI正在帶來明顯提升。一季度，騰訊AI戰略全面提速——模型重構帶動調用量激增、Agent規模化落地并取得市場領先。ToB業務（金融科技及企業服務）實現營收599億元，企業服務收入同比增長20%。在旺盛AI需求帶動下，騰訊云繼全年規模盈利后，延續高質量增長勢頭，其中，騰訊云國際業務一季度收入同比增長超40%。

現在來看，騰訊的AI還是堅定地在自有生態中，找尋更加適合自己的路。過去28年，騰訊的產品理念一向是：一旦判定產品具備價值，就會堅定投入、穿越周期，在AI時代，騰訊亦是如此。

騰訊先是強化場景連接，聚焦具體的場景，將不同的場景通過AI的能力連接起來，這恰恰也是騰訊在如今自己的生態下，特別擅長的事情。