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看易鑫如果只看目前在汽车金融领域的前景，就狭窄了。我用易鑫全链路Agent + 行业Skills封装 + Harness三点说明易鑫AI综合实力。 全链路Agent：证明的不是“能做任务”，而是“能跑完复杂流程”。 单点AI工具很多，比如（如智能客服、OCR识别）等，具有的是“点状能力”，这些功能很容易复制，成为技能外挂；但易鑫强调的全链路AI SaaS意味着易鑫的AI Agent组合已经能够在“获客→风控→审批→放款→资管”的完整业务闭环中，通过agentic模型自主协同工作，让AI成为具有大脑协调手和脚。在任何具备长流程、多节点、强合规特征的行业（如银行信贷、保险核保、供应链金融、融资租赁、甚至在线教育分期），本质上都需要一套能“从头跑到尾”的智能流程系统。易鑫的全链路Agent相当于预训练了一个“复杂流程执行引擎”，迁移到新行业的边际开发成本极低。 行业Skills封装：易鑫全自研的多模态模型，证明的是自身不是“有数据”，而是“可迁移的技能单元”。而易鑫在多模态模型、Agent训练过程中，本质上是把汽车金融领域训练出来的能力拆解为可独立调用、可重组的技能模块，例如：在long-horizon长周期智能客服对话、多模态合规性材料审核技能等。一个保险核保场景，不需要知道汽车折旧模型，但反欺诈交叉验证和材料合规审核可以直接复用；一个银行小微企业信贷场景，同样需要动态风险定价。这些Skills一旦封装好，就像“乐高积木”，可以快速组合适配新行业，而不需要重新训练模型。这大大降低了从1到N的扩展成本，也是易鑫区别于其他垂直AI公司的核心差异点。 易鑫Harness的三个层次的“驾驭体系”， 易鑫证明自己不仅具备可靠的“安全性”，而是具有“跨行业的合规能力”。 在金融行业，通过Harness做到大模型安全与合规，不是nice-to-have，而是must-to-have, 是业务

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2026年，AI行业的焦点正经历从“模型能力”到“工程能力”的深刻转变。他标志一个重要的AI发展过程是，对AI交互的理解已进化为Prompt → Context → Harness的三层架构，Harness工程已取代提示词工程，成为最主流的AI工程化新范式。 此前，我们用prompt，关注“如何说得对”，优化人与模型间的单次输入输出；随着Agent发展，context 关注“模型看到什么”，动态管理模型的信息环境；而Harness（驾驭工程） 则是“系统级约束与验证”，构建了围绕模型的可信执行系统。 简单来说，Harness是构建一个可靠AI智能体所需的“支撑与约束系统的总和”。它旨在解决模型能力虽强，但不可控、容易出错的问题。 金融行业更是高度重视安全合规的垂直行业，汽车金融行业的AI应用是一个典型的 “高价值+长周期-多路径” 的复杂过程，单笔融资额从几万到几十万，周期往往超过20天，涉及15个以上关键决策节点；路径组合可达数万种，且存在正向与逆向的反复决策。操作繁杂，最多需要60+种材料，补件成本高。 同时，线索来源多、需多轮交互。传统上依赖人工跟进，模式的流程割裂，且人工成本高；AI理论上能极大的改善这种情况，提质提效，并且可以自主完成闭环决策。 但是做到这些的前提是，AI需要能在长周期的场景里，持续20天，在20-40轮对话中做到稳定表现。Agent处理不了的时候100%及时转人工，人工完成后及时再转回Agent，且把token的消耗量控制在50k/单之内。以上这些，都需要在Agentic模型之外，同时有极强的Harness的能力和体系。 所以易鑫Harness的能力在于通过系统框架，形成AI可以安全工作的场域，可以支持AI安全约束和工作机制、监控和指导工作规则，并提供AI agent 记忆和上下文管理、观测AI工作的窗口。打个比方，Haness就是AI智能流水线

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当前全球 AI 发展呈现出清晰的路径分野：国外以基础模型创新与通用智能为核心方向，聚焦底层算法、算力架构与 AGI 前沿突破，OpenAI、Google、Anthropic 等机构为代表，主打强推理、长上下文与基础能力的天花板突破，更偏向技术原生创新； 国内的产业发展优势让AI坚定走上行业化、工程化、B 端落地的路线，以解决真实业务痛点为核心目标，将 Agentic AI 深度嵌入产业流程，形成 “模型 + 场景 + 闭环” 的务实发展路径，且已在政务、企业管理服务、汽车及金融等领域跑出了规模化的成熟案例。 成熟的企业级Agentic AI，需具备三大核心能力层级：其一，零差错执行标准化工作，筑牢业务稳定性，这是人工替代的基础；其二，快速降本增效，创造可量化商业回报，这是企业投入的核心动力；其三，实现全业务链路闭环，精准决策、预警风险，让业务摆脱对人工的高度依赖，达成自主运转，这是其终极价值。 这类高价值落地对Agentic AI要求严苛，不仅需要过硬的技术实力，更需长期行业积淀与落地验证，十年以上深度数据积累便是重要门槛。而在国内汽车金融赛道，易鑫早已成为这类天花板级玩家，凭借四大核心优势，站稳行业领先地位。 易鑫自2018年开启AI科技化转型，如今已构建起完善的超级Agentic AI架构：拥有超量级自研技术底层，整合多个大模型与智能模块；近12年行业深耕，手握独家高价值业务数据，对行业逻辑有着极致理解；具备行业领先的合规管理与落地能力，实现技术与业务场景无缝衔接；同时打通全链路生态，链接资金方、经销商等多环节，构建“自研+开源+生态”的产业布局。 易鑫的实践印证了，企业级Agentic AI的价值的核心的是解决实际业务痛点、创造可持续商业价值。相较于C端应用，易鑫所代表的agentic AI的企业级落地，让Agentic AI超越工具属性，进化为能自主“做业务、做决策

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3月19日，以“聚势开源AI，点亮世界级宜昌”为主题的大会在宜昌举办。会上，联想集团与宜昌方面正式签署“城市超级智能体”合作协议，正式落地全国首批超级城市智能体合作。 此次合作是继武夷山之后，联想在城市超级智能体领域取得的又一落地成果。联想将通过整合交通、能源、政务等全域数据，打造长江经济带智慧治理标杆，进一步赋能城市精细化运营与可持续发展。短短几天时间，中国首批城市超级智能体驱动的人工智能城市相继落地，在加速智慧城市建设的同时，也成为联想加速AI普惠和新质生产力发展的生动注脚。 联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群总经理戴炜表示，传统的“城市大脑”更多是解决数据的获取和可视化，仍然依赖于大量的人工介入。而有了城市超级智能体之后，“城市大脑”就拥有了强健的“四肢”和敏感的“五官”，使其能够深度介入到城市管理的流程和体系中，真正进入智慧城市4.0时代，实现“人智共创”。宜昌作为“中国算力的三峡大坝”，不仅在能源方面具有独特优势，更在算力基础设施上领先。结合本地产业特点和企业对AI的需求，联想为宜昌打造了一个高度定制化的城市超级智能体。城市超级智能体也将充分发挥宜昌的算力优势，推动城市治理、公共服务和产业经济的全面升级。此次合作不仅是联想在智慧城市领域的一次重要实践，也是宜昌市迈向智慧城市4.0时代的关键一步。 近年来，人工智能行业发展势头迅猛，尤其以DeepSeek为代表的普惠性开源大模型横空出世，显著降低了智能应用开发和行业模型训练的成本；同时，判别式AI、大模型、智能体和具身智能的持续进化，也让AI具备更强的意图理解、自我规划和执行能力，人工智能已经由以暴力计算实现本能应答为主要特征的弱人工智能（ANI），发展为具备多场景推理和逻辑交互能力的通用人工智能（AGI）。 戴炜介绍说，随着技术发展的成熟，智慧城市也迎来了新的发展阶段。从早期侧重基础信息化搭建的智慧城市1.0，