分析师/王涵
审核/小新
策划/Eason
2025年8月，国务院印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》提出：到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%的阶段性目标。2026年5月，国家网信办、发改委、工信部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确智能体为AI产业核心赛道。政策出台的背后，是一个清晰的判断：作为通往AGI道路上的关键应用环节，智能体正从技术概念演变为驱动产业变革的核心引擎。
市场端的数据印证了这一趋势。据智能超参数最新数据显示，2026年第一季度，名称中含“智能体”或“Agent”的项目占全部大模型中标项目的比例维持在15%左右；二季度，智能体项目在大模型中标项目的占比达到20%左右。占比的提升固然令人振奋，但纵观整个中标市场，一批厂商中标数量多、金额大，其中相当部分仍集中在模型调优、算力采购、私有化部署等“大模型/智算类”项目上，距离真正“能下场的智能体”还有明显差距，而真正能深入行业、解决实际问题的智能体，才是AI价值落地的关键。
为了更好地了解AI产业发展现状、行业格局、应用场景与未来趋势，第一新声已连续4年追踪中国AI产业的发展及应用，累计完成24轮问卷调研、超1100次专家访谈，覆盖金融、制造、零售等多个行业。
在AI市场变化极为迅速、竞争态势不断加剧的背景下，为追踪市场前沿动态、呈现AI市场最新变化趋势，第一新声启动新一轮AI产业跟踪研究，聚焦中国AI Agent市场云厂商的中标格局与落地进程。本次研究基于全国公开招投标数据，统计了采购内容涉及智能问数与商业智能、智能问答与客服助手、智能体平台与开发工具、内容生成与AI创作、知识管理与智能检索、数字人及语音技术、智能体运维、行业/场景应用智能体、开发辅助与通用AI智能体工具九大类智能体相关类别的中标项目；大模型底座、模型API调用、AI算力服务器等完全不涉及Agent内容或基础设施类采购不在本次统计范围内。基于此，评选出《2026年中国AI Agent云厂商中标榜TOP5》。
榜单具体如下：
2026年的这份榜单，第一眼感受到的不是排名，而是显著的竞争格局。
拉长时间轴，对比2025年全年数据，能够从两年中标数据中看到一个显性事实：头部阵营的位次没有变化，领先地位正在从"阶段性优势"走向"持续性壁垒"。
数据背后，值得关注的是各家厂商不同的落地路径。百度智能云连续两年Agent项目中标排名第一，并延续了金融、能源、公共服务、制造等行业的纵深优势，项目覆盖从智能体基础设施到具体业务场景的全链条。火山引擎以智能体开发平台为切入口，在金融行业快速积累客户，形成"平台+场景"的粘性交付模式。阿里云依托云生态的规模优势，向"全栈总包"方向延伸。腾讯云凭借C端生态优势，以泛办公场景为支点形成差异化路径。华为云则依托全栈技术体系与政企服务经验，以"平台+应用"一体化模式在公共服务、能源、金融等领域形成规模化落地，展现出智能体应用的竞争力。
路径各有侧重，但方向一致：Agent市场的竞争，已经从"能不能做"进入"谁在真正交付"的阶段。
进一步看，排名背后释放了两个明确的信号。
信号一：头部集中度持续提升，后来者的窗口正在收窄。
金融、能源、公共服务三大行业的采购决策向来以长周期、高试错成本著称，一旦选定供应商，迁移意愿极低。随着Agent落地进入深水区，客户倾向从"选技术"转向"选伙伴"——经受过真实业务考验的头部厂商，正借此构筑起后来者难以逾越的信任壁垒和替换成本。
信号二：行业竞争已从"技术参数"切换为"交付能力"。
2025年，模型性能还是打动客户的敲门砖；进入2026年，客户只问一个问题："你在我的行业里干过什么？"——场景匹配度、行业 know-how、数据合规与系统集成经验，权重已远超模型评测分数。蛋糕在快速做大，但分蛋糕的规则已经变了：谁能把智能体真正嵌入客户的业务主流程，谁才能拿到下一阶段的入场券。
Agent落地，行业先行。从中标行业分布看，金融、能源、公共服务三大行业构成了绝对主战场——它们在哪，未来三年的主战场就在哪。行业分布，是衡量一家厂商落地深度的第一把尺。
金融行业数据密度最高、容错率最低，采购决策最为审慎，但一旦通过验证，粘性也最强。百度智能云与中信百信银行合作打造的智能风控智能体，能够7*24小时不间断地在海量数据中进行风险特征挖掘，持续学习、迭代、进化，在短时间内达到了专业数据挖掘工程师的水平，特征挖掘效率提升320%，风险区分度也提升了10%，是该赛道最具代表性的标杆之一；火山引擎中标广州银行智能体开发平台项目，将配套建设智能体开发平台以及对公客户经理助手、合同审核助手等场景；阿里云则以通义灵码为抓手，先后中标工商银行、建设银行等项目，将Agent落地集中在智能编程这一标准化场景，典型企业中代码智能生成采纳率超30%。
能源是最硬核、门槛最高的行业。电网调度、油气勘探、设备巡检等场景对实时性和准确性要求近乎苛刻，Agent必须从"能对话"进化到"能干活"。依托Agent Infra智能体基础设施，百度智能云与南方电网某单位开发了配电网监视Agent以及操作票审核Agent，并分别应用到了电网监视、电网控制、电网分析等场景中。与龙源电力整合算力与多维度数据，构建从“数据清洗—预训练—场景适配”的一站式AI应用框架，打造“AI运维天团”专家智能体集群，全天候守护着万台风机。火山引擎则从油气管道这一关键能源基础设施领域切入，在某能源集团大模型平台及核心产品、Agent产品建设项目中，通过建设大模型服务与智能体协同平台，实现多模态数据解析、智能问答与自动化报告生成，将Agent的协同决策能力深度嵌入管网调度、运维与安全管理等核心业务环节。
公共服务是需求最刚性、采购最集中的行业。公共服务领域数字化转型正从"系统上云"进入"智能体上岗"阶段，核心诉求是城市治理精细化与公共服务自动化的双重提效。百度智能云在公共服务领域的项目覆盖范围广、数量多，2026年上半年，相继中标上海某区大数据中心、潜江AIGC应用创新平台项目等，为公共服务领域数字化转型构建智能底座。火山引擎同样在公共服务赛道加速布局，中标北京市平谷区智能体应用平台等项目，并以联合体形式中标怀柔区某项目，产品方案亦落地济南历下区，以"平台+场景"的组合方式快速铺开客户面。
路径不同，但方向一致：金融抢份额、能源啃硬骨头、公共服务打标杆——三大行业的采购决策逻辑各有侧重，但共识已经形成：Agent的竞争已告别单一的技术参数比拼，进入行业交付能力的全面较量。
如果说行业回答的是“谁在买”，场景回答的就是“买回去干什么”。
一个值得注意的变化是：中标项目的应用场景，正在从“知识问答、办公助手”这类辅助，逐步升级为“智能审核与分析决策”这类核心环节。知识问答是给员工配一本百科全书，智能审核与决策是让Agent站上生产线的指挥位——前者锦上添花，后者动真格。从“演示”到“干活”，场景纵深才是衡量Agent落地质量的标尺。
从项目分布来看，当前Agent市场呈现出明显的"哑铃型"结构：
一端是已经趋于饱和的外围场景。智能编程、智能客服、办公助手等标准化场景，采购频次高、复制性强，但也正因如此，竞争已经白热化，中标价格持续走低，增量空间正在收窄。这些场景的门槛在于"能不能用"，一旦头部厂商完成卡位，后来者的窗口将迅速关闭。
另一端是刚刚起步但价值量极高的核心场景。这些场景的特点是：行业know-how要求深、系统集成难度大、容错空间极小，但一旦突破，产生的业务价值是外围场景的十倍乃至百倍。百度智能云与南方电网某单位联合开发的配电网监视Agent及操作票审核Agent，已落地于电网监视、电网控制等场景，将巡检、调度等核心生产环节交由Agent编排，实现了从“人工盯屏”到“AI自动看护”、从“人工三审”到“百秒零差错”的效率跨越，为电网系统装上了“会思考的大脑”。火山引擎从油气管道这一关键能源基础设施领域切入，作为某能源集团大模型平台及核心产品、Agent产品建设项目”的中标方之一，参与建设智能体平台及多智能体协同体系，旨在将AI Agent的决策支持能力应用于管网调度、运维与安全管理等核心业务环节，以提升智能化运营水平。
可以清晰看到，Agent市场正在经历一场从"外围场景铺量"到"核心场景攻坚"的质变。外围场景的采购是"试水"，核心场景的落地才是"真投入"。
谁能率先在金融风控、电网调度、油气勘探、公共服务等高价值场景中跑通规模化交付的闭环，谁就能在下一阶段的市场格局中占据不可动摇的生态位。这不仅是技术的较量，更是行业积累、交付体系与客户信任的长期博弈。
回到开篇的问题——Agent到底落地了没有、由谁在落地、落地到哪儿？
数据给出的答案是：落地了，且正在加速分化。
2026年的中标榜单传递出几个明确的信息：头部厂商的竞争优势在扩大，行业采购正从“选技术”转向“选伙伴”；外围场景趋于饱和，核心场景刚刚起步，场景纵深正在成为衡量落地质量的标尺；竞争的规则已从技术参数比拼切换为行业交付能力的较量。
2026年之后的Agent市场，竞争维度将进一步收束——行业覆盖决定能接多少单，场景纵深决定能干多深的活，交付质量决定能走多远。格局窗口正在收窄，接下来的竞赛，比的不是谁发布会开得多，而是谁的业务流程嵌得深、嵌得牢。
