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中國企業(yè)家人工智能應(yīng)用調(diào){研報}:告20!25全文發(fā)布

2025年上半年,在全球貿(mào)易格局深度重構(gòu)、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(wù)全鏈條,成為影響企業(yè)經(jīng)營效率與競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵變量。在這一充滿挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型機遇的技術(shù)周期中,企業(yè)家的判斷、選擇與應(yīng)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(zhuǎn)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(yīng)用調(diào)查》。本次調(diào)研共回收來自128位企業(yè)負(fù)責(zé)人的有效樣本,涵蓋從中小企業(yè)到大型集團(tuán)、從初創(chuàng)公司到頭部平臺的多樣化主體。

調(diào)研結(jié)果顯示,人工智能正從“輔助工具”轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)力系統(tǒng)”,89.84%的受訪企業(yè)已在實際業(yè)務(wù)中部署AI應(yīng)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(shè)、員工培訓(xùn)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(dǎo)和轉(zhuǎn)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(gòu)與產(chǎn)業(yè)從業(yè)者提供來自一線的洞察,為企業(yè)應(yīng)對AI時代的組織躍遷、能力轉(zhuǎn)型提供真實、可感的參照。

2025年中國企業(yè)AI應(yīng)用十大趨勢:

我們從《中國企業(yè)家人工智能應(yīng)用調(diào)研報告(2025)》中發(fā)現(xiàn),企業(yè)AI應(yīng)用正處于“落地深化-能力建設(shè)-戰(zhàn)略牽引”階段性躍遷的十大趨勢:

趨勢1.AI進(jìn)入實用主義階段,近九成企業(yè)已落地應(yīng)用

AI不再是愿景,而成為推動數(shù)據(jù)分析、技術(shù)研發(fā)、客戶運營等業(yè)務(wù)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(yīng)用AI在企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)中。

趨勢2.應(yīng)用場景集中于“決策+研發(fā)+服務(wù)”,流程與人力場景正加速跟進(jìn)

AI在“數(shù)據(jù)分析與決策支持”(57.03%)、“技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”(49.22%)和“客戶服務(wù)”(46.09%)三大領(lǐng)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(wù)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(guān)注“內(nèi)部自動化”,展現(xiàn)出“營銷拉動-效率轉(zhuǎn)化”的技術(shù)部署路徑。

趨勢4.AI能力建設(shè)提速,三分之二企業(yè)已設(shè)或規(guī)劃設(shè)崗

65.63%的企業(yè)已設(shè)立或計劃設(shè)立AI相關(guān)崗位,其中融合進(jìn)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(shè)階段。與此同時企業(yè)還在加速建設(shè)AI員工培訓(xùn)體系,28.91%企業(yè)已試點培訓(xùn),14.06%建有常態(tài)機制,顯示出企業(yè)正推進(jìn)“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(rèn)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(shè)起步,近六成企業(yè)表達(dá)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(guān)注點轉(zhuǎn)向長期能力建設(shè)

47.66%的企業(yè)反映缺乏復(fù)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(shè)”的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

趨勢8.企業(yè)普遍認(rèn)可AI的現(xiàn)實價值,68.75%明確期待“降本增效”

企業(yè)認(rèn)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(rèn)知。

趨勢9.超七成企業(yè)認(rèn)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(yù)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(zhuǎn)型-合規(guī)”三大支持

62.5%呼吁AI普及型人才培訓(xùn)、60.16%希望獲得中小企業(yè)轉(zhuǎn)型補貼、51.56%關(guān)注數(shù)據(jù)合規(guī),標(biāo)志企業(yè)已進(jìn)入AI實際落地的“關(guān)鍵窗口期”。

第一章AI部署現(xiàn)狀:應(yīng)用已成主流,場景快速拓展

1.1應(yīng)用場景加速拓展,AI進(jìn)入“實用主義”階段

從調(diào)研樣本來看,本次調(diào)研覆蓋全國128家企業(yè),涵蓋制造業(yè)、信息技術(shù)、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(jié)構(gòu)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(yīng)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(guān)鍵領(lǐng)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(diào)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(diào)查結(jié)果顯示,“數(shù)據(jù)分析與決策支持”成為AI最核心的應(yīng)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(qū)動運營的“新大腦”。其次是“技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”與“客戶服務(wù)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(yīng)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(yīng)鏈優(yōu)化”,企業(yè)正逐步完成從外圍流程向核心業(yè)務(wù)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(guān)鍵節(jié)點,首先是流程深度拓展,28.91%的企業(yè)將AI應(yīng)用于“生產(chǎn)管理與流程優(yōu)化”,24.22%的企業(yè)在“供應(yīng)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(yīng)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(dāng)下。其次是人力資源場景的崛起,盡管當(dāng)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(gòu)建。

1.2企業(yè)AI服務(wù)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(diào)研數(shù)據(jù)顯示,受訪企業(yè)當(dāng)前傾向使用的AI服務(wù)類型呈現(xiàn)出“API為先,定制為穩(wěn),嵌入為輔,開源為遠(yuǎn)”的格局。

41.41%的企業(yè)傾向通過調(diào)用OpenAI、百度文心等公有API進(jìn)行AI服務(wù)接入,這種模式具有部署門檻低、適配性強、響應(yīng)速度快等優(yōu)點,尤其受到中小型企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊的歡迎。API形式便于快速集成至CRM、財務(wù)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(gòu)建或采購定制化模型,顯示出AI應(yīng)用從通用性工具向?qū)傩湍芰ι?。這類模型多部署在私有云、本地服務(wù)器或混合云架構(gòu)上,更符合金融、能源、政務(wù)、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(chǔ)設(shè)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(dāng)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(guān)鍵方向。開源模型部署技術(shù)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(gòu)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(diào)研發(fā)現(xiàn),中國企業(yè)在AI服務(wù)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(wù)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(lǐng)跑,客戶管理應(yīng)用居后

調(diào)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(yīng)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(wù)中優(yōu)先落地。這類任務(wù)往往內(nèi)容密集、周期短、產(chǎn)出快,對技術(shù)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(yīng)用目標(biāo),45.31%的企業(yè)計劃在“銷售和客戶洞察”方向應(yīng)用AI,反映出企業(yè)對AI輔助商業(yè)增長的預(yù)期較高。與“內(nèi)容生成”相比,銷售和客戶類任務(wù)更貼近轉(zhuǎn)化指標(biāo),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(fù)性高、結(jié)構(gòu)清晰的流程任務(wù),包括文書生成、流程流轉(zhuǎn)、行政或財務(wù)處理等。雖然比例略低于客戶類應(yīng)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(chǔ)。

跨語言與合規(guī)場景應(yīng)用具備一定關(guān)注度,在其他細(xì)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(guān)。25.78%的企業(yè)計劃使用AI提升“安全合規(guī)和風(fēng)控”能力,顯示出企業(yè)開始關(guān)注AI在保障制度性環(huán)節(jié)中的作用。

這兩類應(yīng)用雖未成為主流部署方向,但其比例接近,說明在技術(shù)條件允許或數(shù)據(jù)條件具備的背景下,這兩類任務(wù)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(yīng)用方向,這部分企業(yè)可能面臨資源限制、技術(shù)門檻、認(rèn)知障礙或尚未明確的應(yīng)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(shù)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(shè)與能力準(zhǔn)備:AI轉(zhuǎn)型尚在起步階段

2.1近七成企業(yè)已行動或計劃設(shè)立AI相關(guān)崗位,組織變革調(diào)整加速

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,盡管AI崗位和團(tuán)隊設(shè)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(shè)立、融合或規(guī)劃設(shè)立AI相關(guān)組織結(jié)構(gòu),表明企業(yè)正逐步將人工智能從“技術(shù)部署”推向“組織結(jié)構(gòu)”層面,AI人才體系建設(shè)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(gòu)建新質(zhì)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(shè)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(wù)技術(shù)架構(gòu)中,有效降低組織調(diào)整成本,快速推動業(yè)務(wù)落地。這說明,企業(yè)正在將AI能力納入核心技術(shù)體系,開始推動AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)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(shè)立獨立的AI專職團(tuán)隊,表明部分企業(yè)已將AI視為戰(zhàn)略性能力進(jìn)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(wù)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(zhuǎn)化。

另有23.44%的企業(yè)表示目前尚未設(shè)立相關(guān)崗位,但已規(guī)劃設(shè)立,顯示出AI組織能力建設(shè)已進(jìn)入更多企業(yè)管理議程。這些企業(yè)正處于“由認(rèn)知向行動”的關(guān)鍵階段,有望在未來一年內(nèi)快速轉(zhuǎn)化為制度部署與團(tuán)隊組建。這也從側(cè)面反映出企業(yè)AI化推進(jìn)不再只局限于技術(shù)工具層面,而正在擴展至組織架構(gòu)層級。

目前仍有33.59%的企業(yè)表示“暫無設(shè)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(jìn)、融合或規(guī)劃AI崗位建設(shè),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(shè)方面可能出現(xiàn)“節(jié)奏分化”趨勢——先行者持續(xù)建立結(jié)構(gòu)壁壘,觀望者則需抓緊補位。

新京報貝殼財經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn),企業(yè)AI組織能力建設(shè)正在穩(wěn)步推進(jìn),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(shù)場景深化、人才需求增長,設(shè)崗節(jié)奏將成為衡量AI戰(zhàn)略落地深度的重要標(biāo)志之一。

2.2超四成企業(yè)已啟動AI員工培訓(xùn),能力建設(shè)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(biāo)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(shè)納入組織發(fā)展考量。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,盡管尚有部分企業(yè)未啟動培訓(xùn)體系,但已有超三成企業(yè)邁出了實質(zhì)性行動,并有計劃在未來一年內(nèi)繼續(xù)拓展覆蓋,AI培訓(xùn)從“試點探索”邁向“機制化構(gòu)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(xùn)試點,成為當(dāng)前推進(jìn)員工AI能力建設(shè)的主力群體。試點行動往往聚焦于關(guān)鍵部門、核心崗位或具體業(yè)務(wù)流程,具有先行驗證、可控推進(jìn)的特點,說明企業(yè)已具備基本的“邊部署、邊育人”的轉(zhuǎn)化意識。試點的開展為后續(xù)培訓(xùn)體系規(guī)模化積累了實踐經(jīng)驗。

進(jìn)一步來看,已有14.06%的企業(yè)建立了AI相關(guān)的常態(tài)化培訓(xùn)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(xué)習(xí)流程或崗位要求。這代表著從零散培訓(xùn)向“組織內(nèi)生能力”的關(guān)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(xùn),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(rèn)知正在逐步普及,并具備向行動轉(zhuǎn)化的方向感。

結(jié)合上述三項數(shù)據(jù),已有52.35%的企業(yè)正在推進(jìn)或計劃推進(jìn)員工AI培訓(xùn)體系,表明多數(shù)企業(yè)已經(jīng)意識到員工能力與AI應(yīng)用之間的密切關(guān)聯(lián),并正逐步建立制度化路徑。

調(diào)研也顯示,47.66%的企業(yè)尚未啟動任何形式的AI培訓(xùn),占比接近一半。這部分企業(yè)可能受限于資源配置、技術(shù)應(yīng)用進(jìn)度或管理認(rèn)知尚處早期。但這一比例的存在,也意味著AI能力建設(shè)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(diào)研發(fā)現(xiàn),企業(yè)在部署AI工具的同時,正積極構(gòu)建“人-機”協(xié)同的新組織能力,AI培訓(xùn)機制有望成為繼技術(shù)部署之后的第二增長驅(qū)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(diào)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(shù)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(guān)注AI的現(xiàn)實應(yīng)用,更將其視為推動未來業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和組織能力升級的關(guān)鍵變量。

這一比例雖未超過半數(shù),但在新興技術(shù)戰(zhàn)略尚處快速演進(jìn)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(jìn)“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(wù)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(zhǔn)備期”,一旦AI應(yīng)用成熟度、組織能力與業(yè)務(wù)契合度達(dá)到條件,有望快速實現(xiàn)戰(zhàn)略性升級。

在調(diào)研中,僅有8.59%的企業(yè)表示“當(dāng)前尚無急迫需求”,顯示大多數(shù)企業(yè)已認(rèn)識到AI對未來業(yè)務(wù)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(yù)留空間。這些數(shù)據(jù)共同反映出AI戰(zhàn)略認(rèn)知的擴散過程正穩(wěn)步推進(jìn),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(diào)整方向的潛力。

新京報貝殼財經(jīng)記者調(diào)研發(fā)現(xiàn),AI已不再是“可選項”,而正在成為企業(yè)進(jìn)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(zhuǎn)化,戰(zhàn)略驅(qū)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(shè)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(guān)注AI使用過程中的制度建設(shè)與內(nèi)部治理問題。盡管當(dāng)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(jìn)或計劃建設(shè)相關(guān)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(yīng)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(zé)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(shè)已不再是空白,有效實現(xiàn)了從0到1的邁進(jìn)。

另有22.66%的企業(yè)表示已設(shè)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(yīng)用AI的同時積累治理經(jīng)驗。這部分企業(yè)構(gòu)成了從試點走向成熟治理的關(guān)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(rèn)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(yīng)對”,而是在主動將AI納入管理體系構(gòu)建議程中。

隨著相關(guān)企業(yè)逐步進(jìn)入執(zhí)行階段,預(yù)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(yīng)用的理解不斷深化、業(yè)務(wù)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(dá)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(diào)研結(jié)果表明,AI治理正處于“從無到有、從散到整”的關(guān)鍵窗口期。越來越多企業(yè)已不再僅僅關(guān)注AI的業(yè)務(wù)價值,而是開始同步推進(jìn)治理規(guī)則、合規(guī)框架、流程體系的構(gòu)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(chǔ)設(shè)施。

第三章:認(rèn)知效益與競爭預(yù)期:降本增效成為企業(yè)應(yīng)用AI主要驅(qū)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(diào)研數(shù)據(jù)顯示,在人工智能加速應(yīng)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(shù)部署之外,已逐步將注意力轉(zhuǎn)向長期能力建設(shè)與組織升級,這種問題意識本身也是積極信號,表明AI應(yīng)用正從工具層面向系統(tǒng)性能力建設(shè)演進(jìn)。

47.66%的企業(yè)表示缺乏能熟練掌握AI的復(fù)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(yīng)用工具普及后,企業(yè)更加關(guān)注“人”的問題。這一結(jié)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(shù)引入,更是能力轉(zhuǎn)型,組織需要新的知識結(jié)構(gòu)與崗位體系。這為AI培訓(xùn)體系建設(shè)、內(nèi)部人才培養(yǎng)、復(fù)合型團(tuán)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(jìn)局部應(yīng)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(yù)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(rèn)為AI應(yīng)用成本過高,另有27.34%的企業(yè)擔(dān)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(diào)研選項前六名,也說明企業(yè)在邁向AI規(guī)模化部署前,正認(rèn)真評估技術(shù)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(shù)合作、標(biāo)準(zhǔn)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(diào)研中,僅有17.19%的企業(yè)認(rèn)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(rèn)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(rèn)可。未來,只需進(jìn)一步引導(dǎo)認(rèn)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(diào)研發(fā)現(xiàn),企業(yè)對AI的應(yīng)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(jié)構(gòu)認(rèn)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(rèn)為AI可直接帶來“降本增效”

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)對人工智能的價值預(yù)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(rèn)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(yù)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(jié)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(dá)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(yuǎn)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(shù),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(wù)標(biāo)準(zhǔn)化等領(lǐng)域,AI正迅速形成可復(fù)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(yīng)、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(wù)能力等方面建立起企業(yè)對其的正面認(rèn)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(wù)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(guān)注AI在“人+人”“人+工具”的協(xié)同配合中所扮演的調(diào)度與協(xié)調(diào)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(rèn)知已不再停留在技術(shù)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(rèn)為AI將在三年內(nèi)重塑或優(yōu)化行業(yè)格局

調(diào)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(yù)期。高達(dá)78.13%的受訪企業(yè)認(rèn)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(yuǎn)景技術(shù)”,而是被賦予改變行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實性作用。AI已成為企業(yè)對未來市場位置、業(yè)務(wù)模型和價值創(chuàng)造方式進(jìn)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(rèn)同AI將在行業(yè)內(nèi)部流程、效率與產(chǎn)品服務(wù)體驗等方面帶來實質(zhì)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(wù)實的認(rèn)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(yù)期以“溫和演進(jìn)”為主,強調(diào)過程可控、成本合理和價值累積。

另有28.13%的企業(yè)認(rèn)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(gòu)、資源配置方式轉(zhuǎn)變的決定性力量。這反映出企業(yè)對AI在客戶認(rèn)知、服務(wù)形態(tài)、商業(yè)模式上的“撬動潛力”抱有戰(zhàn)略性關(guān)注,顯示出對AI“外溢效應(yīng)”與“擴展效應(yīng)”的較強預(yù)期。

值得注意的是,仍有近兩成企業(yè)(19.53%)認(rèn)為AI將在未來三年“極大重塑行業(yè)”,即行業(yè)邊界、主導(dǎo)者結(jié)構(gòu)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(rèn)知”,其存在為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、技術(shù)引領(lǐng)和資本轉(zhuǎn)向提供了先鋒信號。

從消極預(yù)期來看,僅11.72%的企業(yè)認(rèn)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(rèn)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(shù)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(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)路徑和市場策略將持續(xù)調(diào)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(jìn)。

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(qū)”

盡管企業(yè)正加速推動AI部署,但在實踐過程中,關(guān)于數(shù)據(jù)安全、投資回報和技術(shù)可控性等關(guān)鍵議題仍被廣泛關(guān)注。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)在AI應(yīng)用中面臨的最大顧慮主要集中在“數(shù)據(jù)風(fēng)險”“經(jīng)濟回報”和“技術(shù)依賴”三大方面,

在AI轉(zhuǎn)型方面,調(diào)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(dān)心“過度依賴大模型平臺商”帶來的治理風(fēng)險,還有22.66%的企業(yè)指出“法規(guī)不明確”是阻礙AI應(yīng)用的關(guān)鍵因素。

這些數(shù)據(jù)為我們呈現(xiàn)出企業(yè)當(dāng)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(wù)實、謹(jǐn)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(yīng)用AI過程中,首先關(guān)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(diào)用”與“多模型交互”中潛在風(fēng)險的高度敏感,也說明企業(yè)已經(jīng)從單純技術(shù)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(yù)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(yīng)用策略層面,這種對“投入產(chǎn)出比”的關(guān)注,有助于推動企業(yè)構(gòu)建更科學(xué)的AI部署模型,促進(jìn)AI從“好用”走向“值得用”。

有43.75%的受訪企業(yè)表示擔(dān)憂“過度依賴外部大模型服務(wù)商”,這說明AI系統(tǒng)供應(yīng)鏈中的“控制權(quán)”問題,已成為企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略的重要組成部分。

這種關(guān)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(dāng)AI逐步融入核心業(yè)務(wù)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(dān)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(shù)關(guān)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(jìn)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(rèn)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(wù)于業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)。這類顧慮的普遍化,標(biāo)志著AI企業(yè)應(yīng)用正在從“試水熱潮”進(jìn)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(jìn)入“人才-轉(zhuǎn)型-合規(guī)”關(guān)鍵窗口

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,隨著企業(yè)對人工智能應(yīng)用的深入推進(jìn),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(xùn),60.16%的企業(yè)希望獲得中小企業(yè)轉(zhuǎn)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(dāng)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(zhuǎn)向“能力建設(shè)”與“結(jié)構(gòu)性支持”的新階段,政策體系正面臨從“供給側(cè)科技投資”向“需求側(cè)企業(yè)賦能”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)向點。

在全部支持選項中,企業(yè)對AI普及型人才培訓(xùn)的期待度最高(62.5%),說明企業(yè)普遍意識到,AI的落地應(yīng)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(xùn)需求占比最高,反映出企業(yè)AI應(yīng)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(shè)。

六成以上企業(yè)表示希望在AI轉(zhuǎn)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(zhuǎn)型已有現(xiàn)實動力和明確規(guī)劃,但在實際推進(jìn)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(qū)動,完成從“觀望”向“轉(zhuǎn)化”的躍遷,釋放大量潛在市場活力。

企業(yè)在期待培訓(xùn)和補貼的同時,超過一半企業(yè)(51.56%)關(guān)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(guān)注。這說明,AI部署已不僅是“技術(shù)問題”,也已進(jìn)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)模化部署。

新京報貝殼財經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn),企業(yè)已普遍進(jìn)入AI落地的實際操盤階段,政策期待也從“愿景引導(dǎo)”轉(zhuǎn)向“落地工具箱”。政策制定者、產(chǎn)業(yè)促進(jìn)機構(gòu)和技術(shù)平臺方,可據(jù)此明確當(dāng)前AI企業(yè)應(yīng)用的支點與杠桿,進(jìn)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(gòu)建企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新支點

從調(diào)研結(jié)果來看,企業(yè)加速部署AI時呈現(xiàn)三個關(guān)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(diào)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(shù),而是將其作為驅(qū)動業(yè)務(wù)重構(gòu)和組織轉(zhuǎn)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(dāng)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)。總體來看,企業(yè)主流正在從“試點部署”走向“戰(zhàn)略集成”。

更進(jìn)一步,從AI被納入的業(yè)務(wù)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(guān)注企業(yè)內(nèi)部自動化。這些方向普遍具有業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)性、決策驅(qū)動性和系統(tǒng)性特征,進(jìn)一步印證了企業(yè)對AI的戰(zhàn)略性認(rèn)知提升。

此外,已有19.53%的企業(yè)認(rèn)為AI在未來三年將“極大”重塑行業(yè)格局,另有28.13%認(rèn)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(yù)判,正在以戰(zhàn)略性眼光重塑業(yè)務(wù)模式、技術(shù)儲備與組織架構(gòu)。

綜上,AI的戰(zhàn)略價值已在企業(yè)中加速落地,未來政策應(yīng)從戰(zhàn)略協(xié)同角度加強引導(dǎo),例如推動各類企業(yè)將“AI能力建設(shè)”納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型評估體系,提升不同規(guī)模企業(yè)將AI轉(zhuǎn)化為中長期增長動能的能力。

趨勢二:AI應(yīng)用從試點走向多環(huán)節(jié)協(xié)同,組織能力與培訓(xùn)機制亟待完善

調(diào)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(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)(49.22%)、客戶服務(wù)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(gòu)建一定的AI應(yīng)用基礎(chǔ)。

但從組織能力與體系建設(shè)角度來看,整體仍處在結(jié)構(gòu)化初期:

?僅有16.41%的企業(yè)設(shè)有AI專職團(tuán)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(shè)立但尚未成型”(23.44%)階段;

?在員工培訓(xùn)方面,超過四成企業(yè)(47.66%)尚未啟動任何AI能力培訓(xùn),僅有14.06%實現(xiàn)了常態(tài)化培訓(xùn)機制;

?AI治理體系方面,僅11.72%的企業(yè)已建立相關(guān)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(shù)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(dǎo):推動企業(yè)構(gòu)建“AI+組織”能力體系,將AI能力納入員工通識培訓(xùn)、崗位勝任力模型與考核指標(biāo);鼓勵企業(yè)設(shè)立AI專崗、跨部門應(yīng)用小組,建立人才引進(jìn)與制度建設(shè)聯(lián)動機制,形成“從應(yīng)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(diào)研顯示,企業(yè)在AI應(yīng)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(dá)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(xùn)(62.50%);中小企業(yè)轉(zhuǎn)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(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),32.81%期待政產(chǎn)學(xué)研對接平臺建設(shè),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(yīng)用已進(jìn)入從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“政策托底、生態(tài)協(xié)同”的關(guān)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(jié)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(diào)研結(jié)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(yīng)用仍受限于組織能力建設(shè)不足、治理體系滯后與轉(zhuǎn)型路徑模糊等結(jié)構(gòu)性因素。未來,推動“人工智能+”行動走深走實,亟須在政策側(cè)構(gòu)建更具操作性的協(xié)同機制,為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型夯實制度支撐與生態(tài)保障。

1.強化戰(zhàn)略引導(dǎo)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(shù)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(jié)合本地主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與特色場景(如制造、金融、能源、醫(yī)療等),構(gòu)建AI典型應(yīng)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(zhuǎn)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(xùn)練數(shù)據(jù)積累、模型適配、員工培訓(xùn)方面投入有限、能力有限。未來可設(shè)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(xùn)、崗位適配診斷與工具使用培訓(xùn),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(zhuǎn)型的普遍韌性。

3.完善可預(yù)期的治理規(guī)則與責(zé)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(biāo)準(zhǔn),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(biāo)準(zhǔn)制定、可信AI評估機制建設(shè),探索模型責(zé)任邊界、“白名單”企業(yè)認(rèn)證機制與數(shù)據(jù)合規(guī)操作指引,讓企業(yè)對技術(shù)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(jìn)產(chǎn)學(xué)研用生態(tài)聯(lián)動

當(dāng)前“模型依賴外部服務(wù)商”與“缺乏輕量化落地方案”是企業(yè)對AI轉(zhuǎn)型的兩大核心顧慮。應(yīng)鼓勵高校、科研院所與本地產(chǎn)業(yè)結(jié)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(jìn)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(zhì)生產(chǎn)力生成的核心實踐者。本報告希望以一線調(diào)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(shè)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

崩潰了!廣東男子空調(diào)開21度睡一整晚:右臉面癱,住院二十多天

而面癱則是面部外周神經(jīng)出現(xiàn)問題,雖然癥狀相似,但通常不會威脅生命,恢復(fù)過程較長——_。李先生的情況就是面癱,經(jīng)過及時的治療,癥狀逐步好轉(zhuǎn),但仍需耐心等待恢復(fù)。面癱的治療過程需要綜合治療,包括藥物、針灸和康復(fù)訓(xùn)練等,而如果延誤治療,可能導(dǎo)致面部肌肉萎縮和永久性面部不對稱-。因此,一旦出現(xiàn)類似癥狀,及時就醫(yī)至關(guān)有幫助請點贊——-。
事件還原:從“拼命三娘”到“面具人”“連軸轉(zhuǎn)”的代價小林為籌備公司周年慶,連續(xù)3天每天只睡4小時,靠咖啡續(xù)命||。6月10日清晨,她發(fā)現(xiàn)左眼無法閉合、嘴角歪斜,耳后劇痛,以為是“中風(fēng)”,緊急就醫(yī)后確診亨特綜合征————。左耳皰疹密集成簇,面癱癥狀已達(dá)峰值-|。病毒潛伏20年的“復(fù)仇”醫(yī)生解釋,水痘-帶狀皰疹病毒初次感染到此結(jié)束了?--。

警惕!醫(yī)生貪涼竟致面癱:“接診過無數(shù)患者,這次輪到自己了”

一旦出現(xiàn)面部麻木、口角歪斜、閉眼困難等癥狀,應(yīng)及時就醫(yī),抓住最佳治療時機--。這起事件也給廣大市民敲響警鐘:貪涼需適度,切不可為了一時涼爽而忽視健康|。空調(diào)溫度不宜過低,避免直吹身體;夜間睡眠時,盡量關(guān)閉空調(diào)或調(diào)至微風(fēng)模式,做好保暖措施_。預(yù)防勝于治療,只有養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣,才能遠(yuǎn)離疾病困擾_——。#面癱# 是什么。
女子連續(xù)3天熬夜加班致面癱,當(dāng)代青年“健康負(fù)債”的紅色警報當(dāng)深圳25歲的小林在連續(xù)三天熬夜加班后,發(fā)現(xiàn)左眼無法閉合、笑容扭曲時,這場看似普通的“面癱”事件,實則撕開了當(dāng)代青年健康危機的冰山一角——_。醫(yī)生確診的亨特綜合征(帶狀皰疹膝狀神經(jīng)節(jié)綜合征),這個原本常見于70歲以上老年人的疾病,正以每年15%的增速等會說——|。

“面癱網(wǎng)紅”美國機場被捕:1.6億粉絲背后的移民疑云

拉斯維加斯移民法庭記錄顯示,卡比被允許“自愿離境”而非強制驅(qū)逐,這暗示案件性質(zhì)可能涉及行政違規(guī)而非刑事犯罪。法律專家分析,若被證實以旅游簽證從事商業(yè)活動,最重將面臨5年禁入美國處罰。但更耐人尋味的是事件時機:就在被捕三天前,卡比剛發(fā)布吐槽美國醫(yī)療體系的視頻,該條內(nèi)容收獲1800萬點贊——。在米蘭的公寓里等我繼續(xù)說-。
男醫(yī)生貪涼導(dǎo)致面癱的事件,雖然看似荒誕,但實際上是生活的一面鏡子。它告訴我們:在追求舒適的同時,要懂得“度”的藝術(shù);在面對身體的“信號”時,要學(xué)會“傾聽”;而“貪涼”其實也是“貪心”的一種表現(xiàn)。只有把握好“度”,我們才能“面帶笑容”,健康常伴|。所以,朋友們,下次遇到“涼快”的誘惑時,記得:..

免責(zé)聲明:本文內(nèi)容由開放的智能模型自動生成,僅供參考。

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