《中国企业级AI应用行业研究报告》由艾瑞咨询发布，报告聚焦于企业级AI应用的发展现状、关键问题、厂商策略和未来趋势。本报告全面分析了中国企业级AI应用行业的发展历程。随着“百模大战”落幕，行业从技术探索期转向规模化应用期，核心驱动因素包括政策支持（如“人工智能+”行动）、技术突破（如大语言模型和Agent技术）以及企业降本增效需求。报告强调，AI应用的成功落地依赖于系统性能力构建，而非单一技术突破。
本报告共计：50页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。
一、企业级AI应用概述
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研究范畴：报告重点关注企业采购和使用的生成式AI（GenAI）驱动的新一代AI应用，涵盖智能客服、知识管理等领域，旨在解决业务痛点并量化商业价值。 - •
发展背景： - •
政策导向：2025年国家出台“人工智能+”系列政策，设定到2027年智能体普及率超70%的目标，推动能源、交通、医疗等重点领域融合。 - •
技术路线：AI成熟度曲线显示，重心从模型转向Agent驱动，工程化能力成为关键。 - •
融资热点：2025年AI应用层融资事件占比超50%，AI+医疗成为热门赛道，表明资本向场景落地倾斜。 - •
应用现状：企业级AI进入商业价值验证期，特征包括： - •
三重驱动：政策、技术、需求共同推动，企业从技术试点转向规模化应用。 - •
核心价值：聚焦流程增效（如自动化）、知识增幅（如决策支持）和价值创新（如新产品体验）。 - •
成熟度分析：AI在知识密集型场景（如智能客服、内容生成）率先突破，但在严肃场景（如风控）仍面临可靠性挑战。 - •
规模化痛点：数据基础薄弱、AI人才稀缺、价值量化困难、投资周期长、基础设施成本高及治理体系缺失是主要瓶颈。 - •
产业图谱：展示2025年中国企业级AI应用生态，包括应用软件、技术服务、云服务和AI模型四类厂商。 
二、企业级AI应用落地关键问题
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总体框架：AI落地需构建端到端能力，四层协同是关键。 - •
应用层（Agent为核心载体）： - •
Agent价值：通过工具调用和自主规划，将AI从思考扩展到行动，例如使用MCP协议标准化集成。 - •
落地框架：构建“AI+工程+人工”三元体系，将复杂流程拆分为可验证任务单元，结合Workflow和人工干预保障可靠性。 - •
知识与记忆系统：知识系统（如RAG）注入领域知识，记忆系统管理交互上下文，通过上下文工程优化性能。 - •
能力进化：从Function Calling向Skills模块化演进，提升复杂任务确定性。 - •
支撑层（模型与数据基础）： - •
模型选择：以场景需求为导向，权衡效果（如准确性）、性能（如响应速度）和成本（如算力消耗），结合GenAI与决策式AI提升可用性。 
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AI-Ready数据集：强调高价值、高知识密度和高技术含量，通过数据标注、元数据丰富等步骤将原始数据转化为资产。 - •
数据平台搭建：构建多模态实时响应的Data+AI一体化平台，解决传统平台对非结构化数据支持不足的问题。 - •
数据安全体系：全生命周期防护，防范数据污染、泄露等风险，从被动防护转向主动治理。 - •
基础设施层（AI Infra）： - •
AI算力芯片：GPU主导市场，国产芯片（如华为昇腾）在互联带宽和推理优化上突破，推动国产替代。 
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AI Infra价值：通过软硬一体协同优化，提升算力利用率和国产芯片可用性，关键能力包括异构算力调度和全链路成本优化。 - •
组织层（变革核心）： - •
管理层投入：高层领导力是AI成功的关键，48%的高绩效组织高管深度参与战略。 - •
员工价值运营：从技术交付转向员工赋能，通过心理接纳、场景体验和能力内化提升采纳度。 - •
团队角色升级：业务人员成为AI协作者，技术团队向AI流程架构师转型，促进业务与技术融合。 - •
ROI评估体系：采用分层动态框架，评估总拥有收益（如流程增效）和成本（如算力、变革管理），放弃单一数字，转向投资组合视角。
三、企业级AI应用厂商策略分析
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厂商落位：四类厂商形成分层协作格局： - •
应用软件厂商（如深演智能）：深耕垂直场景，延伸Agent平台。 - •
技术服务商：提供定制化解决方案，服务大中型客户。 - •
云服务商（如阿里云）：以模型+平台拉动资源消耗，主打标准化产品。 - •
AI模型厂商：以服务+应用推动模型商业化，偏向定制。 - •
商业模式： - •
成本结构：算力与研发占比超70%，数据准备成本因场景而异。 - •
收费模式：订阅制主导（如按用户数收费），效果付费在营销等场景初步应用，但价值量化仍是挑战。 
四、企业级AI应用发展趋势展望
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业界专家观点： - •
苏茨克维（OpenAI）：大模型规模效应趋缓，超级智能应是高效算法。 - •
卡帕斯（OpenAI）：2025-2035年是智能体十年，但AGI落地仍需十年。 - •
李飞飞（斯坦福）：空间智能和世界模型是重点，Transformer架构可能五年内被替代。 - •
模型架构演进：后Transformer时代，多元架构并行： - •
新型RNN（如Mamba-2）：提升长序列建模效率。 - •
新型CNN（如OverLoCK）：兼顾精度与轻量化。 - •
企业可灵活组合架构适配场景。 - •
AI驱动流程自动化：从L1（任务辅助）到L5（自主重构）的演进，人类角色向战略决策者转变。 - •
AI赋能科研：通过虚拟实验、数据分析和跨学科融合，实现降本、提速和破界，成为研发竞争力核心。 - •
物理AI：从数字AI的信息处理转向物理交互（如机器人、自动驾驶），连接数字智能与实体业务闭环。 - •
AI原生应用范式：以大模型和Agent为核心，推动四大转变： - •
新流量入口：从GUI到CUI的对话式交互。 - •
新交互方式：自然语言和多模态体验。 - •
新应用架构：Agent替代传统三层架构。 - •
新业务逻辑：生成个性化解决方案。
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