报告简介

随着AI技术的爆发式发展，AI技术正从锦上添花的辅助工具，演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。但在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破十大品牌，更在于构建系统性、端到端的落地能力。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度，对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究，力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。

目录

摘要

1 企业级AI应用概述

1.1 研究范畴界定

1.2 企业级AI应用发展背景

1.2.1 政策背景

1.2.2 技术路线

1.2.3 投融资

1.3 企业级AI应用现状

1.4 企业级AI应用的核心价值

1.5 企业级AI应用成熟度分析

1.6 企业级AI应用规模化落地痛点

1.7 企业级AI应用产业图谱

2 企业级AI应用落地关键问题

2.1 企业级AI应用的总体框架

2.2 应用层

2.2.1 企业级AI应用的关键载体：Agent

2.2.2 Agent应用落地框架

2.2.3 Agent的知识与记忆系统

2.2.4 Agent能力进化方向

2.3 支撑层

2.3.1 GenAI模型的选择

2.3.2 AI-Ready的高质量数据集

2.3,3 AI-Ready数据平台搭建

2.3.4 面向AI的数据安全体系建设

2.4 基础设施层

2.4.1 AI算力芯片

2.4.2 AI基础设施（AI Infra）

2.5 组织层

2.5.1 管理层的战略引领与资源投入

2.5.2 以员工为本的价值运营

2.5.3 团队人才角色升级

2.6 企业级AI应用ROI评估体系

2.7 企业级AI应用实践案例

2.7.1 某地级市智慧城市人工智能服务平台

2.7.2 遇见小面口碑管理智能体

2.7.3 丹尼斯集团营销数字化平台

2.7.4 中国钢研数字化研发平台

3 企业级AI应用厂商策略分析

3.1 企业级AI应用厂商落位

3.2 企业级AI应用商业模式分析

3.3 企业级AI典型厂商案例

3.3.1 360智语

3.3.2 深演智能

3.3.3 云徙科技

4. 企业级AI应用发展趋势展望

4.1 AI业界专家观点

4.2 后Transformer时代的模型架构

4.3 AI驱动的流程自动化

4.4 AI赋能科研全流程

4.5 从数字AI到物理AI

4.6 AI原生应用的范式探讨

图表目录

图1-1 企业级AI应用研究范畴界定

图1-2 企业级AI应用发展的政策背景

图1-3 2025年中国“人工智能+行业”政策汇总

图1-4 2025年全球人工智能技术演变趋势

图1-5 2025年中国人工智能行业融资轮次与行业分布

图1-6 2025年中国企业级AI应用领域融资重点事件

图1-7 企业级AI规模化应用的驱动因素及阶段特征

图1-8 企业级AI应用落地的核心方向

图1-9 2025年中国企业级AI典型场景应用成熟度

图1-10 企业级AI应用规模化落地痛点

图1-11 2025年中国企业级AI应用产业图谱

图2-1 AI Agent从推理到行动的流程闭环

图2-2 企业级AI Agent应用的总体落地框架

图2-3 企业级AI Agent应用的知识与记忆系统

图2-4 AI Agent的能力进化方向

图2-5 Agent Skills的构成与应用价值

图2-6 GenAI模型的选择逻辑

图2-7 AI-Ready的高质量数据集

图2-8 构建AI-Ready的数据平台

图2-9 技术视角下人工智能安全风险拆解

图2-10 AI数据安全治理体系建设

图2-11 英伟达GPU迭代情况

图2-12 现阶段主流GPU汇总

图2-13 AI Infra的应用价值与关键能力

图2-14 高层投入决定企业级AI应用的落地成果

图2-15 向以员工为中心的价值运营转变

图2-16 业务团队与技术团队的角色升级

图2-17 企业级AI应用ROI评估框架参考

图2-18 360智语×某地级市智慧城市人工智能服务平台

图2-19 深演智能×遇见小面口碑管理智能体

图2-20 云徙科技×丹尼斯集团营销数字化平台战略合作

图2-21 中国钢研数字化研发平台：AI重塑科研范式

图3-1 不同类型厂商在企业级AI应用产业中的位置

图3-2 企业级AI应用的核心成本与收费模式

图3-3 360企业级智能体构建与运营平台

图3-4 深演智能企业级AI决策平台

图3-5 云徙科技xGOS.AI企业运营超级智能体

图4-1 AI业界专家观点

图4-2 大模型架构并行迭代趋势

图4-3 AI驱动的流程自动化：从任务自动到流程自主

图4-4 AI在科研领域的主要应用方向

图4-5 AI助力科研成果创新

图4-6 LLM与物理AI的对比

图4-7 AI原生应用的范式探讨