商業(yè)
馴 蟲 高 手
進一步來看，
楊亮
4小時前
中國企業(yè)家人工智{能應用調}研報告2025全：文發(fā)!!布
2025-08-04 02:39:11
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2025年上半年，在全球貿(mào)易格局深度重構、中國經(jīng)濟運行穩(wěn)中向好的背景下，人工智能正加速滲透企業(yè)的生產(chǎn)、管理與服務全鏈條，成為影響企業(yè)經(jīng)營效率與競爭優(yōu)勢的關鍵變量。在這一充滿挑戰(zhàn)與轉型機遇的技術周期中，企業(yè)家的判斷、選擇與應對，是中國微觀經(jīng)濟韌性的真實體現(xiàn)。
為捕捉企業(yè)在AI轉型中的真實溫度，2025年6月，新京報貝殼財經(jīng)面向制造、科技、金融、互聯(lián)網(wǎng)等18個重點行業(yè)，發(fā)起《企業(yè)家人工智能應用調查》。本次調研共回收來自128位企業(yè)負責人的有效樣本，涵蓋從中小企業(yè)到大型集團、從初創(chuàng)公司到頭部平臺的多樣化主體。
調研結果顯示，人工智能正從“輔助工具”轉向“生產(chǎn)力系統(tǒng)”，89.84%的受訪企業(yè)已在實際業(yè)務中部署AI應用，涵蓋數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品研發(fā)、客戶運營、流程管理等多個環(huán)節(jié)。與此同時，企業(yè)對AI治理、組織建設、員工培訓和戰(zhàn)略規(guī)劃的探索尚處于爬坡階段，對政府在人才普及、合規(guī)引導和轉型扶持等方面的政策支持提出了更為清晰的期待。
本報告希望通過對企業(yè)家群體感知、部署路徑與政策訴求的系統(tǒng)梳理，為政策制定者、投資機構與產(chǎn)業(yè)從業(yè)者提供來自一線的洞察，為企業(yè)應對AI時代的組織躍遷、能力轉型提供真實、可感的參照。
2025年中國企業(yè)AI應用十大趨勢：
我們從《中國企業(yè)家人工智能應用調研報告（2025）》中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)AI應用正處于“落地深化-能力建設-戰(zhàn)略牽引”階段性躍遷的十大趨勢：
趨勢1.AI進入實用主義階段，近九成企業(yè)已落地應用
AI不再是愿景，而成為推動數(shù)據(jù)分析、技術研發(fā)、客戶運營等業(yè)務環(huán)節(jié)的“經(jīng)營引擎”。數(shù)據(jù)顯示，僅10.16%的企業(yè)暫無AI使用計劃，意味著89.84%的企業(yè)已不同程度地應用AI在企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)中。
趨勢2.應用場景集中于“決策+研發(fā)+服務”，流程與人力場景正加速跟進
AI在“數(shù)據(jù)分析與決策支持”（57.03%）、“技術創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”（49.22%）和“客戶服務”（46.09%）三大領域廣泛部署，同時向“生產(chǎn)流程”和“人力資源”等內(nèi)部系統(tǒng)滲透。
趨勢3.企業(yè)接入AI服務四階躍遷，主要部署內(nèi)容生成、客戶洞察和內(nèi)部自動化方向
41.41%的企業(yè)首選公有API接入，34.38%配置定制化模型，30.47%使用嵌入式工具，展現(xiàn)出“API→工具→定制→開源”的階梯式部署策略。內(nèi)容生成、客戶洞察和內(nèi)部自動化為主要部署方向，其中，58.59%的企業(yè)計劃用于“產(chǎn)品/內(nèi)容生成”，45.31%用于“客戶洞察”，32.03%則關注“內(nèi)部自動化”，展現(xiàn)出“營銷拉動-效率轉化”的技術部署路徑。
趨勢4.AI能力建設提速，三分之二企業(yè)已設或規(guī)劃設崗
65.63%的企業(yè)已設立或計劃設立AI相關崗位，其中融合進數(shù)據(jù)/IT部門的方式最主流（25.78%），反映出AI從“項目型”邁入“組織型”建設階段。與此同時企業(yè)還在加速建設AI員工培訓體系，28.91%企業(yè)已試點培訓，14.06%建有常態(tài)機制，顯示出企業(yè)正推進“人機協(xié)同”的能力共建路線。
趨勢5.近七成企業(yè)將AI納入中短期戰(zhàn)略，長期認知逐步成型
42.97%的企業(yè)已將AI納入三年及以上戰(zhàn)略規(guī)劃，另有22.66%處于短期試驗階段，顯示企業(yè)正從“試水”邁向“系統(tǒng)規(guī)劃”。
趨勢6.AI治理制度建設起步，近六成企業(yè)表達行動意愿
雖然僅11.72%已建立AI治理制度，但另有51.57%的企業(yè)已有局部規(guī)定或治理計劃，顯示“邊用邊治”趨勢正在形成。
趨勢7.人才短缺與戰(zhàn)略缺失成主要障礙，企業(yè)關注點轉向長期能力建設
47.66%的企業(yè)反映缺乏復合型人才，43.75%缺AI專業(yè)知識，33.59%未制定AI戰(zhàn)略，凸顯“從部署走向建設”的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
趨勢8.企業(yè)普遍認可AI的現(xiàn)實價值，68.75%明確期待“降本增效”
企業(yè)認為AI能帶來運營效率、客戶體驗、流程協(xié)同和品牌創(chuàng)新等多重效益，尤其在流程密集型場景中已形成實用認知。
趨勢9.超七成企業(yè)認為AI將在三年內(nèi)優(yōu)化或重塑行業(yè)格局
78.13%的企業(yè)對AI帶來“優(yōu)化”“改變”或“重塑”行業(yè)格局持正面預期，AI已成為企業(yè)戰(zhàn)略評估中的現(xiàn)實變量。
趨勢10.企業(yè)政策期待集中于“人才-轉型-合規(guī)”三大支持
62.5%呼吁AI普及型人才培訓、60.16%希望獲得中小企業(yè)轉型補貼、51.56%關注數(shù)據(jù)合規(guī)，標志企業(yè)已進入AI實際落地的“關鍵窗口期”。
第一章AI部署現(xiàn)狀：應用已成主流，場景快速拓展
1.1應用場景加速拓展，AI進入“實用主義”階段
從調研樣本來看，本次調研覆蓋全國128家企業(yè)，涵蓋制造業(yè)、信息技術、文化娛樂、金融等多個行業(yè)，其中42.97%為成立十年以上的成熟企業(yè)，17.19%為大型企業(yè)，35.16%為微型企業(yè)。這一多樣化樣本結構使得信心指數(shù)更具代表性。
2024年中央經(jīng)濟工作會議提出“人工智能+”行動，2025年政府工作報告明確提出加快實施“人工智能+”行動，推動將大模型應用于制造業(yè)、市場流通、新一代智能終端和智能制造裝備等關鍵領域。
2025年上半年，人工智能已成為企業(yè)數(shù)字化運營的重要組成部分。調研數(shù)據(jù)顯示，受訪企業(yè)中暫無使用人工智能企業(yè)僅10.16%，這意味著近九成企業(yè)已將AI嵌入其經(jīng)營的至少一個環(huán)節(jié)。
調查結果顯示，“數(shù)據(jù)分析與決策支持”成為AI最核心的應用場景，說明多數(shù)企業(yè)將AI視為輔助決策和推動數(shù)據(jù)驅動運營的“新大腦”。其次是“技術創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”與“客戶服務與運營”，分別占比49.22%和46.09%，顯示企業(yè)正將AI作為推動核心能力升級的重要工具。
在中國市場，大模型正快速融入企業(yè)級應用。新京報貝殼財經(jīng)記者觀察AI部署路徑可以發(fā)現(xiàn)，從“客服自動化”到“供應鏈優(yōu)化”，企業(yè)正逐步完成從外圍流程向核心業(yè)務環(huán)節(jié)的過渡。
新京報貝殼財經(jīng)記者發(fā)現(xiàn)，這一趨勢反映在以下兩個關鍵節(jié)點，首先是流程深度拓展，28.91%的企業(yè)將AI應用于“生產(chǎn)管理與流程優(yōu)化”，24.22%的企業(yè)在“供應鏈管理”環(huán)節(jié)引入AI。說明企業(yè)正在探索通過AI提升制造效率與供應鏈彈性，尤其是在成本控制與不確定性管理成為主命題的當下。其次是人力資源場景的崛起，盡管當前AI在人力資源管理中的使用比例僅為15.63%，但已有企業(yè)嘗試通過AI優(yōu)化招聘畫像、員工績效評估和人才畫像構建。
1.2企業(yè)AI服務三大主流形態(tài)：公有API、嵌入式工具、定制模型
企業(yè)部署人工智能的方式正在趨于多樣化，調研數(shù)據(jù)顯示，受訪企業(yè)當前傾向使用的AI服務類型呈現(xiàn)出“API為先，定制為穩(wěn)，嵌入為輔，開源為遠”的格局。
41.41%的企業(yè)傾向通過調用OpenAI、百度文心等公有API進行AI服務接入，這種模式具有部署門檻低、適配性強、響應速度快等優(yōu)點，尤其受到中小型企業(yè)和初創(chuàng)團隊的歡迎。API形式便于快速集成至CRM、財務報表、市場分析等輕量級場景，且靈活支持按需計費。
34.38%的企業(yè)選擇構建或采購定制化模型，顯示出AI應用從通用性工具向專屬型能力升級。這類模型多部署在私有云、本地服務器或混合云架構上，更符合金融、能源、政務、制造等對數(shù)據(jù)安全和垂直能力要求高的行業(yè)。
30.47%的企業(yè)偏好使用辦公或管理系統(tǒng)中自帶的智能功能，如飛書智能助手、PPTAI、金山文檔AI助手等。這類模式無需額外開發(fā)，具備“低成本、零部署、即時可用”的優(yōu)勢，在大中型企業(yè)的辦公自動化、流程簡化中發(fā)揮顯著作用。
這也反映出“影子AI”（ShadowAI）正逐步成為現(xiàn)實：員工在日常辦公中“無感使用AI”，AI開始像水電一樣成為企業(yè)基礎設施的一部分。
僅有18.75%的受訪企業(yè)部署如LLaMA等開源模型，當前仍處于起步階段。這一比例雖小，但代表未來自主可控AI生態(tài)發(fā)展的關鍵方向。開源模型部署技術門檻高，需有一定算法與IT能力支撐，因此主要集中于互聯(lián)網(wǎng)平臺公司、科研機構和頭部制造企業(yè)。
28.13%的企業(yè)尚未明確選擇路線，說明市場仍在“躍遷中”。將近三成企業(yè)處于“尚未決定”階段，表明AI部署尚未成為所有企業(yè)的即刻剛需，特別是資源受限的傳統(tǒng)行業(yè)和中小企業(yè)，對成本、效果、數(shù)據(jù)隱私仍存在疑慮。
新京報貝殼財經(jīng)記者調研發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)在AI服務接入路徑上正呈現(xiàn)“API起步-工具協(xié)同-定制深入-開源蓄能”的四級發(fā)展軌跡。未來，大模型將不再是單一工具，而是嵌入業(yè)務流程中的“能力模塊”與“知識中樞”。
1.3AI企業(yè)落地趨勢：生成類領跑，客戶管理應用居后
調查顯示，產(chǎn)品與內(nèi)容生成為企業(yè)部署AI首要方向。未來一年內(nèi)，超五成企業(yè)計劃將AI應用于產(chǎn)品與內(nèi)容生成，顯示出“生成式AI”已成為企業(yè)AI布局的核心方向之一。說明企業(yè)在面對AI部署時，最傾向于在產(chǎn)品創(chuàng)意、內(nèi)容生成等任務中優(yōu)先落地。這類任務往往內(nèi)容密集、周期短、產(chǎn)出快，對技術反饋的實時性與穩(wěn)定性要求高，成為多數(shù)企業(yè)測試AI價值的重要入口。
客戶獲取與銷售洞察成為AI第二大應用目標，45.31%的企業(yè)計劃在“銷售和客戶洞察”方向應用AI，反映出企業(yè)對AI輔助商業(yè)增長的預期較高。與“內(nèi)容生成”相比，銷售和客戶類任務更貼近轉化指標，說明企業(yè)正嘗試在營銷鏈條中引入AI以提升獲客效率與洞察精度。
內(nèi)部流程自動化位列第三，超過三成企業(yè)計劃實施。數(shù)據(jù)表明，32.03%的企業(yè)計劃使用AI實現(xiàn)“企業(yè)內(nèi)部自動化”。這類自動化多涉及重復性高、結構清晰的流程任務，包括文書生成、流程流轉、行政或財務處理等。雖然比例略低于客戶類應用，但作為組織效率提升的一部分，內(nèi)部自動化已具備一定部署基礎。
跨語言與合規(guī)場景應用具備一定關注度，在其他細分方向上：26.56%的企業(yè)考慮將AI用于“跨語種市場營銷”，可能與部分企業(yè)存在海外市場或多語言需求相關。25.78%的企業(yè)計劃使用AI提升“安全合規(guī)和風控”能力，顯示出企業(yè)開始關注AI在保障制度性環(huán)節(jié)中的作用。
這兩類應用雖未成為主流部署方向，但其比例接近，說明在技術條件允許或數(shù)據(jù)條件具備的背景下，這兩類任務具備可觀的后續(xù)增長空間。
仍有17.19%的企業(yè)在未來一年暫無AI應用方向，這部分企業(yè)可能面臨資源限制、技術門檻、認知障礙或尚未明確的應用場景需求。也反映出AI普及仍存在階段性分化，部分企業(yè)尚處于觀望期。
新京報貝殼財經(jīng)記者分析發(fā)現(xiàn)，這反映出企業(yè)在面對新技術落地時，往往傾向從“營銷和產(chǎn)出”入手，逐步向“流程和治理”拓展，并在“是否采用”這一問題上依然存在顯著分層。
第二章組織建設與能力準備：AI轉型尚在起步階段
2.1近七成企業(yè)已行動或計劃設立AI相關崗位，組織變革調整加速
調研數(shù)據(jù)顯示，盡管AI崗位和團隊設置尚未在全部企業(yè)中普及，但已有65.63%的企業(yè)已經(jīng)設立、融合或規(guī)劃設立AI相關組織結構，表明企業(yè)正逐步將人工智能從“技術部署”推向“組織結構”層面，AI人才體系建設正在從探索走向落實。
總體來看，AI已不再只是概念熱詞，而是開始深度嵌入企業(yè)運營流程，成為構建新質生產(chǎn)力的現(xiàn)實工具。
數(shù)據(jù)顯示，25.78%的企業(yè)已將AI功能融合至IT或數(shù)據(jù)部門中，成為目前最主流的設崗方式。這類融合式組織形態(tài)，反映出企業(yè)傾向于將AI作為“增強能力”嵌入現(xiàn)有業(yè)務技術架構中，有效降低組織調整成本，快速推動業(yè)務落地。這說明，企業(yè)正在將AI能力納入核心技術體系，開始推動AI與傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)的深度融合。
盡管比例相對較小，仍有16.41%的企業(yè)已設立獨立的AI專職團隊，表明部分企業(yè)已將AI視為戰(zhàn)略性能力進行獨立配置。這類組織模式通常具備更強的研發(fā)能力或AI業(yè)務場景落地規(guī)劃，代表AI已在組織中實現(xiàn)“獨立作戰(zhàn)單元”的角色轉化。
另有23.44%的企業(yè)表示目前尚未設立相關崗位，但已規(guī)劃設立，顯示出AI組織能力建設已進入更多企業(yè)管理議程。這些企業(yè)正處于“由認知向行動”的關鍵階段，有望在未來一年內(nèi)快速轉化為制度部署與團隊組建。這也從側面反映出企業(yè)AI化推進不再只局限于技術工具層面，而正在擴展至組織架構層級。
目前仍有33.59%的企業(yè)表示“暫無設立AI崗位計劃”。這一比例雖為最高項，但反向說明：66.41%的企業(yè)已在推進、融合或規(guī)劃AI崗位建設，組織變革已形成主流方向。這一差異也提示未來企業(yè)之間在AI組織能力建設方面可能出現(xiàn)“節(jié)奏分化”趨勢——先行者持續(xù)建立結構壁壘，觀望者則需抓緊補位。
新京報貝殼財經(jīng)調研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)AI組織能力建設正在穩(wěn)步推進，從探索性崗位融合走向機制化、系統(tǒng)化人才體系搭建。隨著技術場景深化、人才需求增長，設崗節(jié)奏將成為衡量AI戰(zhàn)略落地深度的重要標志之一。
2.2超四成企業(yè)已啟動AI員工培訓，能力建設成重要推動力
2025年上半年，“人工智能+”幾乎成為企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的標配選項。隨著人工智能在企業(yè)各經(jīng)營環(huán)節(jié)中的加速部署，越來越多企業(yè)開始將員工AI能力建設納入組織發(fā)展考量。調研數(shù)據(jù)顯示，盡管尚有部分企業(yè)未啟動培訓體系，但已有超三成企業(yè)邁出了實質性行動，并有計劃在未來一年內(nèi)繼續(xù)拓展覆蓋，AI培訓從“試點探索”邁向“機制化構建”的趨勢已初步顯現(xiàn)。
數(shù)據(jù)顯示，28.91%的企業(yè)已開展部分AI培訓試點，成為當前推進員工AI能力建設的主力群體。試點行動往往聚焦于關鍵部門、核心崗位或具體業(yè)務流程，具有先行驗證、可控推進的特點，說明企業(yè)已具備基本的“邊部署、邊育人”的轉化意識。試點的開展為后續(xù)培訓體系規(guī)?；e累了實踐經(jīng)驗。
進一步來看，已有14.06%的企業(yè)建立了AI相關的常態(tài)化培訓機制，說明這部分企業(yè)已將AI能力提升納入組織長期發(fā)展規(guī)劃，形成了較為穩(wěn)定的課程安排、學習流程或崗位要求。這代表著從零散培訓向“組織內(nèi)生能力”的關鍵躍遷，具備示范性和擴展性意義。
另有9.38%的企業(yè)雖尚未啟動培訓，但已制定明確的未來一年內(nèi)啟動計劃。這一比例雖不高，但充分說明企業(yè)對AI員工能力提升的認知正在逐步普及，并具備向行動轉化的方向感。
結合上述三項數(shù)據(jù)，已有52.35%的企業(yè)正在推進或計劃推進員工AI培訓體系，表明多數(shù)企業(yè)已經(jīng)意識到員工能力與AI應用之間的密切關聯(lián)，并正逐步建立制度化路徑。
調研也顯示，47.66%的企業(yè)尚未啟動任何形式的AI培訓，占比接近一半。這部分企業(yè)可能受限于資源配置、技術應用進度或管理認知尚處早期。但這一比例的存在，也意味著AI能力建設在未來一年仍擁有顯著的增長潛力。
新京報貝殼財經(jīng)記者調研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在部署AI工具的同時，正積極構建“人-機”協(xié)同的新組織能力，AI培訓機制有望成為繼技術部署之后的第二增長驅動力。
2.3近七成企業(yè)已將AI納入戰(zhàn)略議程，長期發(fā)展意識逐步成型
調研數(shù)據(jù)顯示，越來越多企業(yè)不再將人工智能視為短期技術工具，而是正在將其納入戰(zhàn)略性發(fā)展議程。42.97%的企業(yè)已明確將AI納入三年及以上的發(fā)展規(guī)劃，反映出企業(yè)不僅關注AI的現(xiàn)實應用，更將其視為推動未來業(yè)務模式、產(chǎn)品結構和組織能力升級的關鍵變量。
這一比例雖未超過半數(shù)，但在新興技術戰(zhàn)略尚處快速演進階段的背景下，近半數(shù)企業(yè)展現(xiàn)出前瞻性戰(zhàn)略部署，表明AI已逐步走進“企業(yè)長期路線圖”。
另有近三成企業(yè)將AI視為短期探索方向，合計超過65%的企業(yè)已將AI戰(zhàn)略思考納入組織層面，展現(xiàn)出AI在企業(yè)發(fā)展重心中的逐步上升趨勢。
另有22.66%的企業(yè)雖未將AI納入三年以上戰(zhàn)略，但明確其為短期探索方向，說明企業(yè)已主動開展小范圍試點和業(yè)務驗證，為后續(xù)可能的戰(zhàn)略化升級積累數(shù)據(jù)與經(jīng)驗。這部分企業(yè)正處于“戰(zhàn)略前置準備期”，一旦AI應用成熟度、組織能力與業(yè)務契合度達到條件，有望快速實現(xiàn)戰(zhàn)略性升級。
在調研中，僅有8.59%的企業(yè)表示“當前尚無急迫需求”，顯示大多數(shù)企業(yè)已認識到AI對未來業(yè)務競爭力的戰(zhàn)略意義。與此同時，25.78%的企業(yè)雖未系統(tǒng)考量，但也尚未排除規(guī)劃可能性，為未來納入戰(zhàn)略預留空間。這些數(shù)據(jù)共同反映出AI戰(zhàn)略認知的擴散過程正穩(wěn)步推進，尚處靜默階段的企業(yè)也具備隨政策、市場或行業(yè)演化調整方向的潛力。
新京報貝殼財經(jīng)記者調研發(fā)現(xiàn)，AI已不再是“可選項”，而正在成為企業(yè)進行長期規(guī)劃和資源配置的重要組成部分。隨著探索型企業(yè)向規(guī)劃型企業(yè)轉化，戰(zhàn)略驅動的AI實踐將在未來2-3年迎來集中落地窗口。
2.4AI治理制度建設逐步起步，近六成企業(yè)已有行動意向
在人工智能加速滲透企業(yè)經(jīng)營各環(huán)節(jié)的背景下，越來越多企業(yè)開始關注AI使用過程中的制度建設與內(nèi)部治理問題。盡管當前全面建立AI治理體系的企業(yè)仍屬少數(shù)，但數(shù)據(jù)表明，已有超過58%的企業(yè)正在推進或計劃建設相關制度，企業(yè)的治理意識正由無到有、由點到面地發(fā)展。
11.72%的企業(yè)已正式建立AI治理制度，為行業(yè)探索提供了早期范式。這部分企業(yè)具備較高的管理成熟度，已在AI使用過程中形成相應的規(guī)范流程和管理機制，為數(shù)據(jù)安全、算法可控性、組織問責等方面提供保障。雖然比例尚低，但這一數(shù)字也代表著制度化建設已不再是空白，有效實現(xiàn)了從0到1的邁進。
另有22.66%的企業(yè)表示已設立部分AI使用規(guī)范，正待完善。這表明，有超過五分之一的企業(yè)已經(jīng)開始嘗試以制度形式規(guī)范AI在內(nèi)部的使用行為，治理體系正從碎片化走向系統(tǒng)化。這類“邊用邊治”的做法，有望為企業(yè)在持續(xù)應用AI的同時積累治理經(jīng)驗。這部分企業(yè)構成了從試點走向成熟治理的關鍵過渡群體。
數(shù)據(jù)顯示，28.91%的企業(yè)雖未建立治理制度，但已列入計劃，顯示出AI治理正逐步成為企業(yè)中高層管理層面被認知、被規(guī)劃的議題。這也意味著，在治理方面，企業(yè)已不再“被動應對”，而是在主動將AI納入管理體系構建議程中。
隨著相關企業(yè)逐步進入執(zhí)行階段，預計這一部分企業(yè)將成為未來一年治理制度落地的主要增量來源。
雖然仍有36.72%的企業(yè)表示“暫無考慮”AI治理問題，但隨著企業(yè)對AI應用的理解不斷深化、業(yè)務需求不斷擴大，這部分企業(yè)的治理意識有望被快速激發(fā)。尤其是在已有過半企業(yè)明確表達治理行動意向的帶動下，企業(yè)整體AI治理水平具備較強的成長空間。
這一調研結果表明，AI治理正處于“從無到有、從散到整”的關鍵窗口期。越來越多企業(yè)已不再僅僅關注AI的業(yè)務價值，而是開始同步推進治理規(guī)則、合規(guī)框架、流程體系的構建。隨著更多企業(yè)在實踐中積累經(jīng)驗，AI治理有望成為企業(yè)數(shù)字化管理的新基礎設施。
第三章：認知效益與競爭預期：降本增效成為企業(yè)應用AI主要驅動
3.1AI落地問題凸顯：“人才短缺”與“戰(zhàn)略缺失”成為首要障礙
調研數(shù)據(jù)顯示，在人工智能加速應用于企業(yè)經(jīng)營活動的背景下，大多數(shù)企業(yè)已明確識別出AI落地過程中所面臨的主要挑戰(zhàn)。其中，“人才短缺”與“戰(zhàn)略缺失”成為首要障礙，這說明企業(yè)在技術部署之外，已逐步將注意力轉向長期能力建設與組織升級，這種問題意識本身也是積極信號，表明AI應用正從工具層面向系統(tǒng)性能力建設演進。
47.66%的企業(yè)表示缺乏能熟練掌握AI的復合型人才，另有43.75%的企業(yè)指出缺乏AI專業(yè)知識/技能。這兩個選項占比位列前兩位，說明在應用工具普及后，企業(yè)更加關注“人”的問題。這一結果并不代表消極局面，反而說明企業(yè)已明確：AI落地不僅是技術引入，更是能力轉型，組織需要新的知識結構與崗位體系。這為AI培訓體系建設、內(nèi)部人才培養(yǎng)、復合型團隊組建提供了現(xiàn)實依據(jù)。
有33.59%的企業(yè)表示尚未制定系統(tǒng)性AI戰(zhàn)略，位列第三。這反映出許多企業(yè)在推進局部應用后，開始意識到戰(zhàn)略牽引對AI落地效率與組織協(xié)同的重要性。
這類反饋并不意味著企業(yè)“停滯”，而是反映出AI已不再是“邊角項目”，而亟須納入企業(yè)中長期發(fā)展路徑的核心邏輯。這種戰(zhàn)略性意識的覺醒，預示著未來企業(yè)對AI的管理方式將更加主動和系統(tǒng)。
29.69%的企業(yè)認為AI應用成本過高，另有27.34%的企業(yè)擔心數(shù)據(jù)安全和隱私問題。這類外部約束因素雖未排前列，但其被納入調研選項前六名，也說明企業(yè)在邁向AI規(guī)?；渴鹎?，正認真評估技術背后的合規(guī)性與資源消耗。但相較于人才與戰(zhàn)略問題，這類問題更易通過采購方式、技術合作、標準制定等方式獲得階段性解決，具備更高的可控性和現(xiàn)實解決路徑。
調研中，僅有17.19%的企業(yè)認為“員工接受度不足”是主要障礙，且回報率低的選項僅占21.88%。這表明AI在企業(yè)一線使用過程中整體接受度較好，并未引發(fā)普遍性抵觸。
新京報貝殼財經(jīng)記者分析認為，這是一個非常積極的信號，說明企業(yè)文化具備一定開放性，員工對AI的使用場景、效率改善作用已有初步認可。未來，只需進一步引導認知、加強賦能，就可逐步提升AI在人崗匹配中的效率。
新京報貝殼財經(jīng)記者調研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對AI的應用已不再僅停留在“工具層”或“試驗層”，而是走向了更深層的“結構認知階段”，問題的提出，正是能力體系升級的開始。
3.2近七成受訪企業(yè)認為AI可直接帶來“降本增效”
調研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)對人工智能的價值預期已從“探索性嘗試”邁向“現(xiàn)實性收益”，68.75%的受訪企業(yè)認為AI將在“降本增效”方面產(chǎn)生最大效益，成為最具共識的預期方向。同時，在用戶體驗優(yōu)化、流程協(xié)同、差異化競爭等維度，AI也被企業(yè)賦予了顯著的正向期待。這一結果表明，AI正被視為直接提升運營效率與市場競爭力的生產(chǎn)性力量。
數(shù)據(jù)顯示，高達68.75%的企業(yè)將“降本增效”作為AI帶來最大價值的首選環(huán)節(jié)，該項占比遠超其他選項，表明多數(shù)企業(yè)對AI在提升效率、降低人工或運營成本方面的信心明確。這說明企業(yè)已不再將AI視為“未來可能有用”的技術，而是具有即時可感、可測效益的現(xiàn)實工具。尤其在流程自動化、任務標準化等領域，AI正迅速形成可復制的操作模板。
接近一半企業(yè)（48.44%）選擇“用戶體驗優(yōu)化”作為AI效益體現(xiàn)的重要環(huán)節(jié)，顯示AI不僅被用來“做得更快”，更被寄望于“做得更好”。這反映出AI在客服響應、內(nèi)容推薦、產(chǎn)品交互等場景中，已在改善用戶接觸界面、提升個性化服務能力等方面建立起企業(yè)對其的正面認知，AI正從后臺效率工具走向前臺價值提升引擎。
數(shù)據(jù)顯示，39.84%的企業(yè)看好AI在提升內(nèi)部組織效率方面的作用，包括流程自動化、任務協(xié)同、跨部門溝通等環(huán)節(jié)。說明AI不只是提升單個崗位效率，更正逐步影響整個組織的協(xié)作模型。企業(yè)開始關注AI在“人+人”“人+工具”的協(xié)同配合中所扮演的調度與協(xié)調角色，這為未來“AI嵌入式組織形態(tài)”提供良好的試驗土壤。
這表明企業(yè)對AI的認知已不再停留在技術工具階段，而是在逐步建立從運營效能到價值塑造的全鏈路理解。AI已被視為一項可以兼顧效率與創(chuàng)新的綜合性能力資源。
3.3近八成企業(yè)認為AI將在三年內(nèi)重塑或優(yōu)化行業(yè)格局
調研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)對人工智能在中短期內(nèi)對行業(yè)格局的影響普遍持積極預期。高達78.13%的受訪企業(yè)認為AI將在未來三年對行業(yè)產(chǎn)生優(yōu)化、顯著變革乃至重塑級影響，這表明AI不再被視為“遠景技術”，而是被賦予改變行業(yè)競爭結構的現(xiàn)實性作用。AI已成為企業(yè)對未來市場位置、業(yè)務模型和價值創(chuàng)造方式進行戰(zhàn)略考量的重要變量。
在所有選項中，占比最高的是“中等（優(yōu)化為主）”的判斷（30.47%）。這表明大多數(shù)企業(yè)認同AI將在行業(yè)內(nèi)部流程、效率與產(chǎn)品服務體驗等方面帶來實質性優(yōu)化，但對“劇烈重塑”持相對審慎態(tài)度。
這是一種成熟而務實的認知，反映出企業(yè)對AI價值的肯定來自實際部署和觀察，企業(yè)預期以“溫和演進”為主，強調過程可控、成本合理和價值累積。
另有28.13%的企業(yè)認為AI將在未來三年“明顯改變行業(yè)競爭格局”，說明有接近三分之一的企業(yè)判斷AI不僅影響企業(yè)內(nèi)部運營效率，更將成為行業(yè)層級重構、資源配置方式轉變的決定性力量。這反映出企業(yè)對AI在客戶認知、服務形態(tài)、商業(yè)模式上的“撬動潛力”抱有戰(zhàn)略性關注，顯示出對AI“外溢效應”與“擴展效應”的較強預期。
值得注意的是，仍有近兩成企業(yè)（19.53%）認為AI將在未來三年“極大重塑行業(yè)”，即行業(yè)邊界、主導者結構和基本規(guī)則都將可能發(fā)生根本變化。
這類判斷雖非主流，但顯示出在部分企業(yè)中已形成了對AI顛覆性潛力的“躍遷型認知”，其存在為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、技術引領和資本轉向提供了先鋒信號。
從消極預期來看，僅11.72%的企業(yè)認為AI未來三年對行業(yè)“影響較小”，而僅10.16%的企業(yè)表示“不確定”，兩者合計不足四分之一，反映出AI未來三年的產(chǎn)業(yè)影響路徑已較為明確，企業(yè)認知趨向清晰穩(wěn)定。
這說明，“AI將帶來影響”的共識已經(jīng)形成，差異僅存在于影響的強度與層級判斷上。
新京報貝殼財經(jīng)記者研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)已普遍不再將AI視為戰(zhàn)術工具，而是作為可能重新定義競爭邏輯、用戶價值和行業(yè)排名的長期變量。在未來三年，圍繞AI的組織結構、業(yè)務路徑和市場策略將持續(xù)調整，企業(yè)所處的行業(yè)生態(tài)也將在“局部改寫”與“系統(tǒng)重塑”之間快速演進。
第四章企業(yè)顧慮與政策訴求：期待配套機制加速完善
4.1數(shù)據(jù)安全與投資效益成企業(yè)AI落地“雙驅”
盡管企業(yè)正加速推動AI部署，但在實踐過程中，關于數(shù)據(jù)安全、投資回報和技術可控性等關鍵議題仍被廣泛關注。調研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)在AI應用中面臨的最大顧慮主要集中在“數(shù)據(jù)風險”“經(jīng)濟回報”和“技術依賴”三大方面，
在AI轉型方面，調研顯示57.81%的企業(yè)對“數(shù)據(jù)安全和合規(guī)制度”存在顧慮，43.75%擔心“過度依賴大模型平臺商”帶來的治理風險，還有22.66%的企業(yè)指出“法規(guī)不明確”是阻礙AI應用的關鍵因素。
這些數(shù)據(jù)為我們呈現(xiàn)出企業(yè)當前在AI部署中所面臨的現(xiàn)實考量，也揭示出行業(yè)發(fā)展走向務實、謹慎、評估優(yōu)先的新階段。
“商業(yè)數(shù)據(jù)泄露”以57.81%的占比位居首位，顯示出多數(shù)企業(yè)在應用AI過程中，首先關注的是自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全。這不僅反映出企業(yè)對AI系統(tǒng)在“數(shù)據(jù)調用”與“多模型交互”中潛在風險的高度敏感，也說明企業(yè)已經(jīng)從單純技術興趣走向合規(guī)管理視角——安全性成為AI大規(guī)模落地的“先決條件”。
緊隨其后的，是48.44%的企業(yè)表示對AI項目的ROI（投資回報率）尚無清晰預期，這意味著企業(yè)已不滿足于AI“概念試點”，而開始著眼于實際效益與資源效率。
在應用策略層面，這種對“投入產(chǎn)出比”的關注，有助于推動企業(yè)構建更科學的AI部署模型，促進AI從“好用”走向“值得用”。
有43.75%的受訪企業(yè)表示擔憂“過度依賴外部大模型服務商”，這說明AI系統(tǒng)供應鏈中的“控制權”問題，已成為企業(yè)技術戰(zhàn)略的重要組成部分。
這種關注體現(xiàn)出企業(yè)正向“能力內(nèi)生化”和“模型自主可控”方向思考，尤其是當AI逐步融入核心業(yè)務流程時，企業(yè)對于底層模型的掌控能力變得愈發(fā)重要。
此外，還有42.97%的企業(yè)擔心模型輸出失控或出現(xiàn)“幻覺”，反映出企業(yè)對AI穩(wěn)定性與可解釋性的技術關注；22.66%的企業(yè)提及“法規(guī)不明確”的顧慮，顯示出部分企業(yè)在推進AI部署時對合規(guī)邊界尚存觀望。這揭示出企業(yè)AI實踐經(jīng)驗正在逐步積累，對“使用邊界”和“倫理規(guī)范”的認識也在深化。
企業(yè)并非排斥AI，而是希望AI更穩(wěn)健、更透明、更有章法地服務于業(yè)務發(fā)展目標。這類顧慮的普遍化，標志著AI企業(yè)應用正在從“試水熱潮”進入“價值審計”階段，整體走向更加成熟與專業(yè)。
4.2企業(yè)三大期待釋放清晰信號：AI落地進入“人才-轉型-合規(guī)”關鍵窗口
調研數(shù)據(jù)顯示，隨著企業(yè)對人工智能應用的深入推進，配套支持政策的訴求也趨于集中、明確。62.5%的企業(yè)呼吁加強AI普及型人才培訓，60.16%的企業(yè)希望獲得中小企業(yè)轉型專項補貼，51.56%的企業(yè)期待加強數(shù)據(jù)安全與合規(guī)指引，這三項成為企業(yè)當前最為迫切的政策期待。
這意味著AI的企業(yè)落地已經(jīng)從“理念先行”階段轉向“能力建設”與“結構性支持”的新階段，政策體系正面臨從“供給側科技投資”向“需求側企業(yè)賦能”的關鍵轉向點。
在全部支持選項中，企業(yè)對AI普及型人才培訓的期待度最高（62.5%），說明企業(yè)普遍意識到，AI的落地應用不僅依賴核心算法和模型，更需要“人人可用”的基層能力。培訓需求占比最高，反映出企業(yè)AI應用場景擴展已帶來實際“人才瓶頸”壓力，AI不再是“研發(fā)部門專屬話題”，而是需要橫向普及、縱向深化的組織性能力建設。
六成以上企業(yè)表示希望在AI轉型過程中獲得專項資金支持，其中尤以中小企業(yè)為主。這一數(shù)據(jù)表明企業(yè)對AI轉型已有現(xiàn)實動力和明確規(guī)劃，但在實際推進中仍面臨資源與成本方面的掣肘。反映出中小企業(yè)希望借助外部政策驅動，完成從“觀望”向“轉化”的躍遷，釋放大量潛在市場活力。
企業(yè)在期待培訓和補貼的同時，超過一半企業(yè)（51.56%）關注數(shù)據(jù)安全與合規(guī)指引，顯示出AI落地過程中企業(yè)對“可持續(xù)性”的高度關注。這說明，AI部署已不僅是“技術問題”，也已進入“制度與倫理邊界”的治理考量期。企業(yè)迫切希望在監(jiān)管框架清晰、合規(guī)邊界明確的前提下，加快推動AI規(guī)?；渴?。
新京報貝殼財經(jīng)調研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)已普遍進入AI落地的實際操盤階段，政策期待也從“愿景引導”轉向“落地工具箱”。政策制定者、產(chǎn)業(yè)促進機構和技術平臺方，可據(jù)此明確當前AI企業(yè)應用的支點與杠桿，進一步推動AI能力從“能用”走向“好用、廣用”。
第五章展望：推動“人工智能+”行動走深走實，構建企業(yè)智能化轉型新支點
從調研結果來看，企業(yè)加速部署AI時呈現(xiàn)三個關鍵趨勢：
趨勢一：AI正加速成為企業(yè)中長期發(fā)展的“主引擎”
從調研數(shù)據(jù)來看，已有42.97%的企業(yè)將AI納入三年及以上的戰(zhàn)略規(guī)劃，另有22.66%將其作為短期探索方向，合計超過六成企業(yè)已將AI明確納入未來經(jīng)營發(fā)展思路。這一趨勢表明，企業(yè)不再將AI視為邊緣化、實驗性技術，而是將其作為驅動業(yè)務重構和組織轉型的核心變量。
同時，盡管仍有25.78%的企業(yè)尚未系統(tǒng)考慮AI戰(zhàn)略，以及8.59%明確表示當前無迫切需求，但從比例來看，持觀望態(tài)度的企業(yè)已處于相對少數(shù)?？傮w來看，企業(yè)主流正在從“試點部署”走向“戰(zhàn)略集成”。
更進一步，從AI被納入的業(yè)務方向看，58.59%的企業(yè)計劃未來一年在產(chǎn)品/內(nèi)容生成方向部署AI，45.31%聚焦在銷售和客戶洞察，32.03%關注企業(yè)內(nèi)部自動化。這些方向普遍具有業(yè)務結構性、決策驅動性和系統(tǒng)性特征，進一步印證了企業(yè)對AI的戰(zhàn)略性認知提升。
此外，已有19.53%的企業(yè)認為AI在未來三年將“極大”重塑行業(yè)格局，另有28.13%認為將“明顯改變競爭態(tài)勢”，顯示企業(yè)對AI未來影響力已有較為清晰預判，正在以戰(zhàn)略性眼光重塑業(yè)務模式、技術儲備與組織架構。
綜上，AI的戰(zhàn)略價值已在企業(yè)中加速落地，未來政策應從戰(zhàn)略協(xié)同角度加強引導，例如推動各類企業(yè)將“AI能力建設”納入數(shù)字化轉型評估體系，提升不同規(guī)模企業(yè)將AI轉化為中長期增長動能的能力。
趨勢二：AI應用從試點走向多環(huán)節(jié)協(xié)同，組織能力與培訓機制亟待完善
調查顯示，89.84%的受訪企業(yè)已在不同經(jīng)營環(huán)節(jié)使用AI，其中在數(shù)據(jù)分析與決策支持（57.03%）、技術創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)（49.22%）、客戶服務與運營（46.09%）方面最為集中，體現(xiàn)出企業(yè)在運營、產(chǎn)品、客戶等多維場景中已構建一定的AI應用基礎。
但從組織能力與體系建設角度來看，整體仍處在結構化初期：
?僅有16.41%的企業(yè)設有AI專職團隊，多數(shù)企業(yè)仍處于“融入IT或數(shù)據(jù)部門”（25.78%）或“有意設立但尚未成型”（23.44%）階段；
?在員工培訓方面，超過四成企業(yè)（47.66%）尚未啟動任何AI能力培訓，僅有14.06%實現(xiàn)了常態(tài)化培訓機制；
?AI治理體系方面，僅11.72%的企業(yè)已建立相關制度，超六成企業(yè)尚未規(guī)劃或仍在初步探索中。
以上數(shù)據(jù)說明，AI在企業(yè)內(nèi)部的落地仍面臨“能力空心化”問題。尤其在人才體系、制度框架、流程協(xié)同等方面尚未建立閉環(huán)機制，影響了AI技術在組織中的滲透效率與可持續(xù)發(fā)展。
未來，政策可在以下方面加強引導：推動企業(yè)構建“AI+組織”能力體系，將AI能力納入員工通識培訓、崗位勝任力模型與考核指標；鼓勵企業(yè)設立AI專崗、跨部門應用小組，建立人才引進與制度建設聯(lián)動機制，形成“從應用到能力”的完整閉環(huán)。
趨勢三：企業(yè)呼喚更具操作性的支持政策與協(xié)同生態(tài)
本次調研顯示，企業(yè)在AI應用過程中遇到的首要障礙，分別為：缺乏能夠熟練掌握的AI人才（47.66%），缺乏AI專業(yè)知識與技能（43.75%），尚未制定AI戰(zhàn)略（33.59%），成本過高（29.69%）。
面對現(xiàn)實挑戰(zhàn)，企業(yè)表達了對政府政策支持的高度期待，尤其在以下三個方面呼聲最為強烈：AI普及型人才培訓（62.50%）；中小企業(yè)轉型專項補貼（60.16%），數(shù)據(jù)安全與合規(guī)指引（51.56%）。
此外，46.88%的企業(yè)希望建立行業(yè)AI應用標準，32.81%期待政產(chǎn)學研對接平臺建設，顯示企業(yè)對制度環(huán)境、資源連接機制與行業(yè)共同體的明確需求。
數(shù)據(jù)表明，AI應用已進入從“技術驅動”轉向“政策托底、生態(tài)協(xié)同”的關鍵階段。企業(yè)呼吁的并非泛泛的扶持口號，而是更具體、可執(zhí)行、長期有效的機制支持。
結語：從戰(zhàn)略躍遷到政策協(xié)同，推動“人工智能+”深水區(qū)突圍
調研結果顯示，盡管人工智能在企業(yè)經(jīng)營中的滲透率持續(xù)上升，但其深層次應用仍受限于組織能力建設不足、治理體系滯后與轉型路徑模糊等結構性因素。未來，推動“人工智能+”行動走深走實，亟須在政策側構建更具操作性的協(xié)同機制，為企業(yè)智能化轉型夯實制度支撐與生態(tài)保障。
1.強化戰(zhàn)略引導與路徑共識
數(shù)據(jù)顯示，仍有近六成企業(yè)尚未將AI納入中長期戰(zhàn)略視野，約三成企業(yè)表示“尚無系統(tǒng)考慮”或“暫無迫切需求”。這表明，不同區(qū)域、行業(yè)之間的技術采納路徑存在明顯不確定性。建議各級政府、產(chǎn)業(yè)園區(qū)與行業(yè)平臺形成聯(lián)動，結合本地主導產(chǎn)業(yè)與特色場景（如制造、金融、能源、醫(yī)療等），構建AI典型應用清單，推動“從案例到規(guī)則”的落地路徑，使企業(yè)在戰(zhàn)略層面具備更強的方向感與確定性。
2.建立普惠化的能力支持體系
企業(yè)在AI轉型中的最大掣肘集中于人才短缺（47.66%）與知識技能不足（43.75%），尤其中小企業(yè)在訓練數(shù)據(jù)積累、模型適配、員工培訓方面投入有限、能力有限。未來可設立“企業(yè)AI能力提升專項行動”，支持企業(yè)開展通用AI培訓、崗位適配診斷與工具使用培訓，并對不同發(fā)展階段企業(yè)實施分層扶持，有效降低中小企業(yè)的“起步門檻”，提升AI轉型的普遍韌性。
3.完善可預期的治理規(guī)則與責任邊界
僅11.72%的受訪企業(yè)建立了AI治理制度，超六成企業(yè)在治理制度方面尚無規(guī)劃或缺乏標準，說明治理滯后已成為制約AI穩(wěn)健發(fā)展的核心障礙之一。建議推動行業(yè)標準制定、可信AI評估機制建設，探索模型責任邊界、“白名單”企業(yè)認證機制與數(shù)據(jù)合規(guī)操作指引，讓企業(yè)對技術使用“有邊界感”，在安全合規(guī)前提下放心用、持續(xù)用。
4.促進產(chǎn)學研用生態(tài)聯(lián)動
當前“模型依賴外部服務商”與“缺乏輕量化落地方案”是企業(yè)對AI轉型的兩大核心顧慮。應鼓勵高校、科研院所與本地產(chǎn)業(yè)結合，探索可遷移、低門檻的解決方案，如垂類大模型、輕量算法工具包、行業(yè)數(shù)據(jù)沙箱等；同時支持更多科研成果通過產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、聯(lián)合實驗室、開放平臺加快“從實驗室走進生產(chǎn)線”，推動AI真正“從前沿突破”走向“產(chǎn)業(yè)普及”。
未來，企業(yè)將是“人工智能+”行動最活躍的執(zhí)行者，也是推動我國新質生產(chǎn)力生成的核心實踐者。本報告希望以一線調研數(shù)據(jù)為錨，為政策制定者識別重點問題、明確扶持方向、設計制度工具提供真實參考，助力中國企業(yè)邁入更加高效、安全、有序的AI時代。
出品：新京報貝殼財經(jīng)
出品人：蘇曼麗
統(tǒng)籌：任嬌
記者：丁爽董怡楠
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