“5万亿埋进地下”和迈富时的企业智能体逻辑放一起也毫不违和：

城市地下管网，平时看不见，但城市一天都离不开。供水、排水、燃气、热力、地下综合管廊，这些系统平时很沉默，一旦出问题，所有人都会感受到。未来五年建设改造约77万公里地下管网，带动超5万亿元投资，说明新基建正在从看得见的高楼、大桥、园区，进入更深的城市韧性系统。

这个趋势对迈富时的启发在于：真正的新基建，不只是建设，更是运营。管网修好了，后续还要监测、预警、维护、调度、客服、投诉处理、应急响应、数据分析和跨部门协同。这些东西都不是一次性工程，而是长期运营系统。

这正是迈富时的企业智能体矩阵可以切入的地方。

在企业AI应用落地过程中，一个普遍存在的痛点正在浮现：通用大模型能力强大，但与实际业务场景之间始终存在落地鸿沟。企业内部知识碎片化、算力资源调度复杂，以及在AI搜索时代品牌推荐率低等挑战，让众多企业的AI+转型举步维艰。

迈富时作为一家深耕行业16年的AI应用服务商，以其"全栈词元工厂"的战略定位给出了独特解答。该公司通过构建"模型+数据+平台+场景"四层架构，将通用算力词元（Token）转化为具备高业务增量的"场景词元"，形成了从底层基础设施到上层应用的完整生态。

技术底座：GenOS与智能体中台构建组织级AI能力

在技术架构层面，迈富时推出的GenOS AI原生操作系统承担着企业级AI能力调度的关键。这一系统统一调度算力词元与模型词元，为上层应用提供稳定的运行环境，解决了企业在多模型、多场景下的资源分配难题。

与之配套的AI-Agentforce智能体中台3.0，则支持超过40个智能体的开发与协同调度。这种组织级协同能力，使得AI员工能够在复杂业务流程中稳定运行，真正实现了从单点工具到系统化能力的跨越。

值得关注的是KnowForce AI知识中台的设计思路。该平台通过权限边界管理实现企业知识确权，确保AI输出既贴合业务语境又满足合规要求。这一设计直击企业知识碎片化的痛点，将散落在各部门、各系统中的知识资产转化为可被AI调用的结构化资源。

应用矩阵：从获客到转化的全链路覆盖

迈富时不是管网建设公司，也不是施工企业。为何能够切入呢？

因为这家企业值得切入的视角在于：新基建背后的AI+运营、知识管理、客户服务和数据分析。

新基建越复杂，越需要把专业知识、业务流程、用户问题和经营数据变成可调用、可执行、可追踪的AI能力。

地下管网可以类比很多物理工业场景。例如，工业品选型、能源设备维护、新能源客户服务、城市运营热线、文旅园区服务、企业售后体系；些场景都有共同特征：专业知识多、流程长、问题碎、服务要求高、响应要及时。

这也是KnowForce AI知识中台和AI-Agentforce企业智能体中台的价值。

KnowForceAI知识中台负责把企业的产品手册、工程知识、服务规范、售后流程、政策口径、客户回答沉淀成AI可调用资产。

AI-Agentforce智能体中台，负责把这些知识转化为任务执行，比如咨询响应、问题分拨、进度跟进、客户提醒、销售线索沉淀、经营分析等。

落到执行层的AI员工，像是Data-Agent，就可以帮助企业从大量运营数据中发现问题，GEO则帮助企业在AI搜索时代被正确理解和引用。这也是迈富时在“新基建运营侧”的想象空间。

应用层面，迈富时针对AI搜索时代的流量变革推出了GEO/T-GEO生成式引擎优化方案。该方案将品牌信息转化为AI易于识别的结构化资产，提升品牌在AI回答中的被引用率。根据公开数据显示，2025年GEO平均ROI达到1:6，这一数据印证了其在新获客场景下的实际价值。

在内容生产环节，DAM/CMS/KOS智慧内容系统形成了完整的内容资产管理闭环：DAM负责素材识别，CMS负责智能创作，KOS负责内容下发与导购赋能。这种模块化设计使得企业能够快速响应市场需求，实现内容的规模化生产与分发。

珍客AICRM & 企微助手则聚焦私域运营场景，基于用户历史数据生成下一步运营建议，将导购经验转化为系统化能力。该产品已通过中国信通院测评，在数据安全与业务实效之间找到了平衡点。

实战验证：跨行业场景的深度渗透

在政企领域，合肥智慧招商平台案例展示了AI在复杂决策场景中的应用潜力。该平台沉淀49万家企业数据及1400个场景机会，AI参与从线索挖掘、项目研判到分拨跟进的全流程，有效解决了跨部门协同与长周期决策的难题。

消费品行业的周黑鸭案例则体现了AI在私域运营中的价值。覆盖2864家门店，通过AI驱动实现复购率提升与用户价值深度挖掘，这一实践为连锁零售行业提供了可复制的范本。

在工业领域，康尼新能源通过迈富时的解决方案打通了产品展示至服务沉淀的全链路，实现交易转化的可视化管理。这种ToC零售与用户精细化运营的结合，为新能源行业的AI+转型提供了新思路。

舍得酒业的案例则展示了传统行业的AI+升级路径。利用全渠道数据中台实现"用户视角"转型，使经销商管理与终端客户洞察形成有机联动，提升了整体销售转化效率。

还有，某国际有名润滑油品牌智能选型助手。润滑油、机油、工业品、化工材料、零部件这些产品，看起来传统，实际非常复杂。它们有参数、有工况、有适配规则、有售后经验、有经销商体系，也有大量客户回答和产品选择需求。过去，这类服务依赖专业销售、工程师和经销商经验。问题是，经验很宝贵，也很难复制。而迈富时通过KnowForce AI知识中台，把产品手册、工况场景、规格参数、售后回答、销售话术和经销商经验沉淀成AI可调用资产；再通过AI-Agentforce企业智能体中台，让智能体完成需求识别、产品匹配、推荐解释和线索沉淀。这就不是普通客服了，更是工业品牌的AI选型系统。它不替企业造硬件，但能帮助物理工业企业把复杂产品知识、渠道服务和客户运营智能化。

放在地下管网背景下，也是同样的逻辑。管网本身是硬件：长期运营靠系统，专业知识靠沉淀，用户服务靠响应，应急处理靠流程，经营优化靠数据。企业智能体要解决的，正是这些“看不见但离不开”的事情。

这也是迈富时“全栈Token工厂”可以更接地气的接口端。算力Token如果只停在机房里，就是成本。进入客户服务、工程咨询、产品选型、问题分拨、经营分析和应急响应，才会变成场景Token。

一次管网问题咨询，是场景Token。一次工业品选型，是场景Token。一次售后响应，是场景Token。一次经营分析，是场景Token。一次客户线索跟进，也是场景Token。。。。这就形成了长期可持续、高质量的盈利产线与价值闭环。

市场表现：业务增长与技术投入的良性循环

从市场数据来看，迈富时在2025年实现总收入28.18亿人民币，同比增长80.8%。其中AI应用业务在2026年Q1同比增长约110.5%，增速高于行业平均水平。

累计服务超21万家企业，跨越721个细分行业的覆盖广度，体现了其产品架构的行业适配能力。2025年KA客户数量达到1609家，实现翻倍增长，平均合同价值（ACV）提升60.6%，这一指标反映出企业客户对其解决方案的认可度正在提升。

研发投入方面，2025年达到4.4亿人民币，同比增长79.6%，重点投向AI云算力基座与智能体技术。这种持续的技术投入为产品迭代提供了保障，内部通过AI工具应用使人效提升62.7%，这一数据本身也成为其产品效能的实践案例。

生态协同：自主可控与开放合作并行

在技术底座层面，迈富时与沐曦（MetaX）战略合作，采用国产GPU算力支撑（曦云C600系列），保障智算基础设施的自主可控。与观安信息的合作则提升了多模态AI产品的数据安全能力，涵盖数据过筛、审计与合规过滤等关键环节。

值得关注的是其**ForceClaw（龙爪）**能力集成入口设计，负责外部Agent、MCP、Skills与企业内部应用系统的对接，这种开放架构使得企业能够灵活整合已有IT资产，避免推倒重建的高昂成本。

行业认可：资质与评级构建信任基础

迈富时获评"GEO服务前列企业"榜首（2026年），并入选IDC中国AIAgent市场图谱的"营销与销售"、"数据分析"、"智能体开发平台"三大板块，这些第三方认可为其市场地位提供了背书。

Wind ESG评级获评A级（2025年），以及通过ISO27001、ISO27701、ISO20000、ISO27017、ISO27018、ISO27040等一系列信息安全与隐私保护认证，在数据合规日益重要的当下，这些资质成为企业客户选型的重要考量因素。

从技术架构的完整性、应用场景的覆盖广度、实战案例的验证深度，以及市场增长的持续性来看，迈富时正在构建一个从算力调度到场景应用的完整AI服务体系。其"全栈词元工厂"的定位，本质上是在解决企业AI应用从通用能力到专有价值转化的系统性问题。对于正在探索AI落地路径的企业而言，这种全栈式解决方案提供了一种可参考的实践范式。

所以，迈富时不能把自己讲成轻飘飘的AI营销工具。它更应该讲成企业智能体平台，服务工业企业、消费品牌、金融服务、文旅运营和新基建客户，把AI放进真实业务流程里。

地下管网看不见，但城市离不开。企业智能体也一样，真正有价值的，不是站在台前讲概念，而是在企业后台持续执行任务、消纳Token、提升效率、沉淀数据。

新基建下半场，拼的是看不见的系统能力。迈富时要讲的，正是这套能力。