IDC MarketScape 2025：东南亚企业 AI Agent 平台选型指南
IDC MarketScape 亚太地区，前台对话式 AI 厂商定位（来源：IDC，2025年11月）
报告概要
IDC 于 2025 年 11 月发布《亚太区 AI 赋能前台对话式 AI 软件厂商评估》，这是 IDC 首次针对该领域设立区域性准入门槛：
| 准入条件 | 门槛要求 |
|---|---|
| 区域营收 | 亚太区超过 300 万美元 |
| 客户留存 | 连续使用超过 1 年 |
| 生产部署 | 至少 3 个亚太客户在生产环境使用 |
这一标准有效筛除了区域投入不足或缺乏生产验证的厂商。IDC 将腾讯云 ADP 定位为领导者，认可其智能体 AI 能力与区域部署灵活性的结合。
本文核心内容：
- 东南亚市场的独特选型挑战
- IDC 评估框架的应用方法
- 基于报告的厂商选型建议
东南亚市场的选型挑战
IDC 研究显示，仅 56% 的亚太企业部署了有限的 GenAI 应用（来源：2025 Future Enterprise Resiliency and Spending Survey，APJ n=300）。在 Agentic AI 领域，大多数企业仍处于概念验证阶段。
东南亚市场存在三个区别于其他区域的核心挑战：
语言与本地化复杂度
东南亚覆盖 40+ 国家、数千种语言和方言。企业面临的挑战不仅是翻译，还包括：
| 维度 | 具体挑战 |
|---|---|
| 行业术语 | 金融、医疗、法律等领域的专业表达因国家而异 |
| 文化语境 | 客户表达方式存在显著文化差异，影响意图识别准确率 |
| 区域变体 | 同一语言在不同国家存在词汇和语法差异 |
IDC 报告指出：厂商必须提供"不仅是强大的 AI 能力，还包括本地化支持、监管合规，以及融入实际业务流程的能力"。
监管环境碎片化
各市场的数据合规要求差异显著：
| 市场 | 主要合规要求 | 对部署的影响 |
|---|---|---|
| 新加坡 | PDPA + 跨境数据传输规则 | 需明确数据流向与存储位置 |
| 印尼 | 特定行业强制数据本地化 | 部分场景需本地部署 |
| 泰国 | PDPA + 金融行业附加条款 | 金融机构需私有化部署选项 |
| 马来西亚 | PDPA + 受监管行业叠加规定 | 需评估行业特定要求 |
对于金融服务、电信和公共部门，这些法规通常限制单一公有云部署，需要私有、混合或多云选项。
企业系统集成难度
IDC 观察到：企业普遍面临"碎片化的内部系统和分散的数据源"。AI Agent 需要连接 CRM、工单系统、知识库等多个数据源才能提供有效服务，这对平台的集成能力提出了较高要求。
IDC 评估框架解读
IDC MarketScape 采用双维度评估模型：
| 维度 | 评估内容 | 企业关注点 |
|---|---|---|
| 能力（Y 轴） | 当前产品功能、客户需求匹配度、服务交付效果 | 当前问题的解决能力 |
| 战略（X 轴） | 企业愿景、市场策略、产品路线图 | 中长期需求的支撑能力 |
象限定位说明
| 类别 | 特征 | 选型建议 |
|---|---|---|
| 领导者 | 当前能力与未来战略均表现强劲 | 适合对平台能力和持续演进有较高要求的场景 |
| 主要厂商 | 整体表现稳健，具备特定竞争优势 | 需评估其优势领域与自身需求的匹配度 |
| 竞争者 | 正在建立市场地位的新兴厂商 | 适合愿意承担一定风险换取差异化能力的场景 |
| 参与者 | 聚焦细分领域或处于早期阶段 | 适合特定垂直场景的深度需求 |
腾讯云 ADP：IDC 领导者定位
IDC 将腾讯云定位于领导者类别，以下为报告中的核心评估要点。
智能体 AI 平台能力
IDC 重点评估了腾讯云 2025 年全球发布的智能体开发平台（ADP）：
"通过 ADP，腾讯云能够将 FOC AI 解决方案提升为任务关键型、自动化系统，能够直接执行复杂任务并深度集成到核心服务运营中。"
— IDC MarketScape 报告，2025 年 11 月
平台核心能力包括：
| 能力模块 | 功能说明 |
|---|---|
| RAG 管道 | 企业知识库集成，支持私有数据的检索增强生成 |
| 工作流编排 | 可视化配置复杂业务流程，降低开发门槛 |
| 多智能体架构 | 支持多个 Agent 协作处理复杂任务场景 |
查看这些能力的实战应用：6 步构建客服 AI Agent 实战指南
区域覆盖与部署灵活性
| 维度 | IDC 报告数据 |
|---|---|
| 市场覆盖 | 新加坡、马来西亚、印尼、泰国、香港 |
| 合作伙伴生态 | 100+ 实施/咨询伙伴，300+ 渠道伙伴 |
| 企业客户规模 | 1,500+ 家企业使用 FOC AI 解决方案 |
| 部署模式 | 私有部署、私有云、混合云、SaaS |
IDC 特别指出，本地化基础设施使腾讯云能够满足区域语言、文化规范和各国监管要求。
客户导向策略
"腾讯云的策略是专注于客户需求，提供量身定制的解决方案和强大的端到端支持，帮助客户最大化解决方案的价值。"
— IDC MarketScape 报告，2025 年 11 月
发展机会
IDC 同时指出腾讯云的成长空间：
- 扩展行业专用 LLM，缩短垂直场景的训练和部署周期
- 通过市场推广和合作伙伴发展持续扩大区域覆盖
厂商选型方法论
基于 IDC 评估框架，建议企业从以下六个维度进行厂商评估：
核心评估维度
| 维度 | 评估要点 | 验证方法 |
|---|---|---|
| 语言能力 | 是否支持目标市场的语言、方言及行业术语 | 使用真实业务语料进行测试 |
| 部署灵活性 | 是否提供私有部署、混合云等选项 | 确认部署架构与合规要求的匹配度 |
| 智能体成熟度 | 是否具备 RAG、工作流编排、多智能体能力 | 评估平台能力边界，区分聊天机器人与智能体 |
| 区域支持 | 是否在目标市场有本地团队 | 了解实施和运维支持的响应机制 |
| 生产验证 | 区域内生产客户数量及运行时长 | 要求提供同行业参考案例 |
| 集成能力 | 能否连接现有企业系统和知识库 | 验证与 CRM、工单系统等的对接能力 |
常见选型误区
误区一：以全球品牌知名度为主要依据
全球市场地位不等于区域能力。IDC 的准入标准明确要求亚太区营收和生产客户数据，建议重点关注厂商在目标市场的实际投入。
误区二：低估语言本地化要求
基础多语言支持与深度本地化存在显著差距。建议验证方言覆盖、行业术语处理和文化语境理解能力。
误区三：功能评估优先于部署约束
对于受监管行业，部署灵活性可能比功能丰富度更关键。建议在评估 AI 能力之前，先确认部署选项是否满足合规要求。
市场趋势
IDC 的评估标准反映了前台对话式 AI 市场的三个关键转变：
| 维度 | 过去 | 现在 |
|---|---|---|
| 产品形态 | 脚本式聊天机器人 | 具备 RAG、工作流、多智能体能力的 AI Agent |
| 市场策略 | 全球统一方案 | 区域深度本地化 |
| 部署模式 | 独立 SaaS | 与企业系统深度集成 |
对于正在评估东南亚对话式 AI 投资的企业，IDC MarketScape 提供了一个充分考虑区域复杂性的第三方评估框架。
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常见问题
什么是前台对话式 AI（FOC AI）？
前台对话式 AI 指支持企业与客户之间类人交互的 AI 技术，包括聊天机器人、虚拟助手、语音 AI 和智能体。"前台"指面向客户的应用场景，区别于后台自动化。
Agentic AI 与传统聊天机器人有何区别？
传统聊天机器人基于预定义脚本或简单意图匹配。Agentic AI 系统能够通过 RAG 自主检索企业知识、编排多步骤工作流、支持多智能体协作，并与后端系统集成执行任务，可处理传统聊天机器人无法管理的复杂交互场景。
了解企业落地 AI Agent 的完整路径，请参阅 企业如何落地 AI Agent：从 PoC 到生产的实战指南
IDC MarketScape 中"领导者"定位意味着什么？
在 IDC 方法论中，领导者在当前能力和未来战略两方面均表现强劲，表明厂商具备有效的解决方案交付能力，同时保持清晰的产品演进路线图。
企业应如何使用分析师报告进行厂商选型？
建议将 IDC MarketScape 等分析师报告作为选型评估的输入之一，同时结合概念验证测试、参考客户访谈，以及与具体业务需求的匹配度评估，形成完整的选型决策依据。
