IDC称百度智能云居金融生成式AI市场首位，腾讯云联手RoboScience布局具身智能底座
7月16日晚间消息，36氪汇总披露多项科技与AI产业动态：IDC最新报告显示，2025年中国金融行业生成式AI市场规模达到17.40亿元人民币，同比增速90.4%，百度智能云以16.6%的份额位居中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场第一；同日，腾讯云与RoboScience机器科学签署战略合作协议，计划共建面向具身智能产业的一体化云端底座。此外，百度文库、网盘将于7月底升级GenFlow，京东推出面向商家的京麦AI经营中心，金山办公发布两款AI办公智能体，显示AI正在从模型能力竞争进一步走向行业应用、生产力工具与商业化场景落地。
金融大模型市场加速扩容，百度智能云保持份额领先
据IDC《中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场份额，2025》报告，2025年中国金融行业生成式AI市场迎来快速增长，整体规模达到17.40亿元人民币。来源显示，百度智能云凭借技术底座与场景落地能力，以16.6%的市场份额位列第一。
金融行业通常对合规、稳定性、数据安全、业务准确性和系统集成能力要求较高，因此生成式AI在该领域的落地并不只是“接入大模型”，还涉及知识库构建、业务流程适配、风险控制和多系统协同。百度智能云在该细分市场继续领先，说明金融机构对可落地的大模型平台与应用解决方案需求正在从试点阶段进入更高强度的规模化采购阶段。
从中文科技产业视角看，金融大模型是国内大模型商业化的重要观察窗口。一方面，金融客户具有较强付费能力和明确业务场景；另一方面，金融数据与流程复杂，能够检验模型服务商在工程化、私有化部署、行业知识增强等方面的综合能力。IDC给出的高增长数据，也反映出生成式AI正在成为金融科技预算中的重要组成部分。
腾讯云牵手RoboScience，具身智能走向云端服务化
7月15日，腾讯云与通用具身智能企业RoboScience机器科学签署战略合作协议。双方将基于腾讯云基础设施服务能力，打造面向具身智能产业的一体化底座，覆盖数据采集、多地协同标注、模型训练到商业化落地的规模化路径，并计划共同打造云端EaaS（Embodied-AI-as-a-Service）具身智能服务。
具身智能的关键不只在机器人硬件本体，也在数据闭环、训练平台、仿真环境、任务编排与部署运维。此次合作的看点在于，云厂商试图把底层算力、数据管理和模型训练能力封装为可复用服务，降低具身智能企业从研发到商业部署的门槛。若EaaS模式推进顺利，未来机器人公司可能像调用云上AI能力一样，获得更标准化的训练、标注与落地基础设施。
- 百度智能云：在IDC金融生成式AI市场份额报告中位居第一，市场份额为16.6%。
- 腾讯云与RoboScience：围绕具身智能云端底座、数据采集、协同标注、模型训练和商业化落地展开合作。
- 百度文库、网盘：近期将升级GenFlow，并计划于7月底开启内部邀测，首期聚焦金融场景。
- 京东：推出京麦AI经营中心，向商家全量开放22款核心AI工具。
- 金山办公：发布灵犀专业版与WPS Comate，覆盖个人办公与组织级办公场景。
AI应用从“单点工具”转向行业工作流
除了云与大模型平台，AI应用层也在密集更新。百度文库、网盘将升级GenFlow，定位为面向金融、教育、办公等专业人群的多端通用Agent平台，并计划推出独立网页端、客户端。来源显示，升级后的首期版本将聚焦金融领域，为金融从业者、爱好者、金融公司及团队提供定制化解决方案。
京东方面则推出京麦AI经营中心，并向商家开放22款核心AI工具。对于电商商家而言，AI工具的价值通常体现在选品、内容生成、客服、运营分析、营销优化等环节。京东将这些能力聚合到经营中心，意味着平台型企业正在把AI作为商家基础设施，而非仅作为单个功能插件。
金山办公在“2026 AI生产力大会”上发布两款AI办公智能体：面向个人的灵犀专业版，以及面向组织的WPS Comate。金山办公CEO章庆元表示，办公软件正在从单机办公、协同办公走向AI办公。该判断与当前行业趋势一致：AI办公不再只强调文档生成，而是进一步进入会议、知识管理、流程协同、团队工作台等组织级场景。
产业解读：AI竞争进入“场景深水区”
本轮动态的共同点，是AI企业不再只展示通用模型能力，而是围绕金融、办公、电商经营、具身智能等具体场景构建产品和平台。对于云厂商而言，行业大模型和具身智能基础设施代表更高价值的B端市场；对于软件公司和平台企业而言，AI智能体则是提升用户黏性与商业转化的新入口。
同时，硬件与算力生态也在同步推进。深圳华强在互动平台表示，公司是华为计算部件（含昇腾、鲲鹏）总经销商，将持续推进相关技术和产品推广，并积极协助华为建设算力生态。随着金融大模型、具身智能和办公智能体持续落地，底层算力、云服务与行业数据工程能力的重要性会进一步上升。总体来看，国内AI产业正从“模型发布密集期”进入应用验证与产业基础设施竞争的新阶段。