IT时报记者 贾天荣

7月17日，上海世博展览馆刚刚开馆，H1馆很快便被人流填满。作为2026世界人工智能大会（WAIC）的核心展馆之一，这里聚集了国内外最热门的AI企业。和去年相比，一个明显变化是，很少还有企业把“千亿参数”“性能第一”挂在嘴边。

今年，大家都在回答同一个问题——AI到底能不能把工作做完。

在蜜度展台前，“AI for Easy Work”格外醒目。《IT时报》记者注意到，不少观众不断向智能体下达一句句自然语言指令：帮我做一份行业研究报告；生成一套PPT；校对这些文件……

没有复杂Prompt，没有一步步点击按钮，AI开始自己拆解任务、调用工具、生成成果，最后直接交付Word、PPT、Excel等完整文件。AI，正在从一个“聊天工具”，变成真正能够工作的“数字员工”。

不再只是“聊天”，AI开始“干活”了

“行业中许多企业都在通用大模型上发力探索，蜜度选择了垂直深耕的路：不追求大而全，而是聚焦垂直场景，用垂直场景智能体解决真实场景的实际问题。”蜜度CTO刘益东在展会现场表示。

这一判断背后，是客户需求的深刻变化。蜜度首席分析师、研究院副院长高威告诉《IT时报》记者，过去一年，客户对AI的需求从关注技术本身、模型参数，转向关注技术能否在具体业务场景中解决实际问题、交付可靠成果。“他们关心AI能否解决具体业务问题；他们希望直接交付成果，不再满足于拿到工具——比如蜜度DataQ能把一个数据集的数据清洗、标注和报告交付从几天压到几分钟；客户也意识到通用大模型在司法服务、出版等专业场景精准度不够，转而倾向选择深耕垂直领域的专用AI。”

大会期间，蜜度发布了三款面向垂直场景的智能体——DataQ数据分析与洞察智能体、模力通办公写作智能体、校对通编校审核智能体2.0，以及全新升级的文修大模型V5.0。《IT时报》记者在展台现场体验了这三款产品。

DataQ：展台体验区内，DataQ智能体正在上演“速度与激情”。高威现场演示了这样一个场景：输入“生成人工智能行业研究报告”，系统自动启动“市场研究专家”，几分钟后便输出了带可视化图表的完整报告，同步提供Word文档和数据分析结果表格。

DataQ的操作逻辑很简单：用户上传本地数据或使用平台内置数据库，通过一句话表述需求，系统即完成从数据检索、多维分析到洞察交付的完整闭环。“它把过去分析师团队几天的工作压缩到几分钟，”高威说，“AI不再只是帮你写得快，而是直接交付结果。”其背后是蜜度10PB级多模态数据库，每日新增处理超20亿条多模态内容。

模力通：如果说DataQ解决的是数据分析，那么模力通办公写作智能体，则瞄准了几乎所有办公室里的“文字工作”。《IT时报》记者在现场看到，观众只需一句指令，就能体验AI带来的办公效率提升。

“生成一份带演讲备注的PPT”，智能体开始自动理解需求、拆解内容结构、分析相关资料、设计版式，并为每一页PPT同步生成演讲备注，整个过程耗时约7分钟。

另一侧，工作人员又演示了生成一份深度行业研究报告。依托百万级高质量时政资料库，模力通能够支持100多种公文写作，一句话即可生成约3万字的研究报告，同时支持不同文风切换。

“以前写一份深度报告，查资料、搭框架、改文字，至少要三五天，现在几分钟就出来了。”一位现场人士这样感慨，相比传统AI写作工具，模力通最大的不同在于，它不只是生成一段文字，而是能够围绕完整任务持续执行，直到交付最终成果。

校对通：展台左侧，校对通编校审核智能体2.0的体验区同样人头攒动，校对通新增的Chat模式在展会现场吸引了大批观众驻足体验。

工作人员上传了10份文档，输入一句指令“请校对并生成勘误报告”。不到一分钟，系统便完成了自动校对、检索查证、交叉核稿、分析统计，并将勘误报告以Excel形式直接导出。“校对通一次性可以校对十个文件，直接出勘误报告，”高威说，这不是帮用户改错字，而是帮用户完成一个完整的审校任务。

这一能力的背后，是全新升级的文修大模型V5.0。文修V5.0参数规模从7B升级至30B，整体差错检出率提升10%，知识类差错检出率提升25.3%，误报率下降8.67%。公开数据显示，2026年1月至6月，文修大模型累计校对稿件7005万篇，累计校对字数超300亿字。

智能体瞄准长流程执行

“今天的智能体能理解目标、拆解任务、调用工具、交付结果。”高威告诉《IT时报》记者，模力通7分钟生成带备注PPT，校对通一次性校对十个文件并直接出勘误报告，“AI不再只是帮你写得快，而是直接交付结果。”

支撑这些能力的，是蜜度十余年深耕构建的技术底座。蜜度构建了“多模态数据—垂直大模型—智能体—垂直场景”四层应用架构，每一层都依靠下面那层供给能力、上面那层承接场景。规模上拥有10PB存量、日均20亿条多模态数据，拥有新浪微博官方数据支持和短视频平台官方授权；自研的蜜巢、文修两大垂直大模型均已完成生成式AI备案；在此基础上构建起覆盖数据洞察、编校审核、办公写作、智能营销、智慧城市、声誉管理六大场景的智能体矩阵。

不过，高威也坦承行业当前的瓶颈。“智能体在‘一句话任务’上比较成熟，但跨多个环节的复杂任务、与客户既有系统的深度对接，仍是行业整体需要持续突破的方向。”

另一方面，国内智能体在真实业务场景的密度和多样性上具备独特土壤——蜜度自身5万+客户的真实使用、十多年积累的领域知识、自研垂直大模型与算法数据双轮驱动，为智能体训练和迭代提供了良好基础。

高威认为，2026年正成为国产智能体真正进入产业化落地的重要一年。“往年热议‘百模大战’，今年的焦点全面转向‘应用落地’。客户不再问‘模型多大’，开始问‘你的产品能替我完成什么工作’。未来行业竞争一定会从‘谁的模型更大’，转向‘谁更懂场景、谁更能交付结果’。”

站在展馆里，人们仍然不断向AI提出新的任务。有人让它分析市场，有人让它写材料，有人让它审核文件。

相比去年展台上此起彼伏的“模型对话”，今年更多人关注的是另一件事——AI什么时候能真正替自己干完一项工作。在今年WAIC，这个答案正变得越来越清晰：AI竞争正在从模型能力转向任务交付，从"会聊天"迈向"会干活"。