2025生成式AI企业应用实务报告

2025 生成式 AI 企业应用实务报告│总编辑│周伟华浙江大学数据分析和管理国际研究中心 主任周忠信东海大学软体工程与技术中心 主任鼎捷数智股份有限公司前沿创新研究院 院长│编写组│徐薇洁浙江大学数据分析和管理国际研究中心周增瑞鼎捷数智股份有限公司│参编人员│许旭正、杨李荣、杨雅芬、黄信明黄浩炜、陈威弟、沈暄祐、李义训钟美玲、李锦堤、郭兆富、孙振宁谢伟、秦璐健、刘晖、金江2目 录2025 生成式 AI 企业应用实务报告 ............................................................... 1前言 .............................................................................................................. 3一、 AI 技术成熟度与发展趋势 ..................................................................... 5二、 生成式 AI 在企业应用的机遇 .............................................................. 11三、 数据：从人工处理到自主生成 ............................................................ 25四、 知识：从知识检索到知识生成 ............................................................ 37五、 流程：从规则驱动到生成驱动 ............................................................ 43六、 商机：从信息汇总到行动生成 ............................................................ 49七、 报价：从犹豫不决到快速生成 ............................................................ 59八、 设计：从人工变型到文生设计 ............................................................ 65九、 项目：从人为管理到生成主导 ............................................................ 71十、 售服：从解释原因到解决问题 ............................................................. 78十一、 决策：从依靠经验到自主闭环 ........................................................ 84十二、 运营：从查询分析到商业洞察 ........................................................ 92十三、 未来展望 ......................................................................................... 98前言生成式 AI 技术正以惊人的速度演进，重塑着全球商业竞争格局。在这一变革浪潮中，企业应用生成式 AI 的紧迫性前所未有⸺ 率先实现技术落地的组织将获得显著的竞争优势。本报告旨在为企业提供系统性的生成式 AI 应用指南，助力决策者把握这一技术革命带来的战略机遇。当然，在积极拥抱机遇的同时，我们也必须正视生成式 AI 在输出结果绝对准确性上（如“幻觉”现象）的固有挑战。然而，这不应成为企业探索创新的绊脚石。通过区分并针对性管理生成式 AI 在“对不对”（准确性）和“好不好”（质量效益）两个层面的应用表现，企业能有效驾驭这一变革性技术，化挑战为机遇，充分释放其潜能。值得关注的是，技术的突破需要匹配管理模式的革新。我们提出 GIGA 协同模式，包含共志（Co-Goal）、共智（Co-Intelligence）、共治（Co-Governance）和共致（Co-Achievement）四个关键维度，为企业构建人机协同的新型组织范式提供系统指导。这一模式强调，企业需要超越工具思维，在战略愿景、智能协作、治理机制和价值创造等层面实现全面转型。随着生成式 AI 技术的持续突破和应用模式的不断成熟，一个更智能、更高效、更具创造力的商业新时代正在到来。要在这一变革浪潮中占据领先地位，企业必须积极推进数智化转型，即在数字化基础上，通过数据与智能的深度融合，实现运营模式和业务能力的全面升级与革新。这一转型的核心引擎，正是“数智驱动”，它代表了企业数智化运营的最高形态，其关键特征在于“数据自决”（在日常业务运行中，系统自主处理数据并决策，自动推进任务执行）与“智能生成”（在更复杂的业务场景中，利用 AI 自主创造解决方案和内容，实现决策规划和执行的自动化与智能化）。能够培养并内化这种“数智驱动思维”的企业，将进化为真正的 AI 原生组织，它们不仅将生成式 AI 视为效率工具，更将其作为重塑商业模式的核心引擎，从而赢得决定性的竞争优势。本报告期望通过系统的分析框架和丰富的实践案例，帮助企业跨越从技术认知到商业价值的鸿沟，在生成式 AI 赋能的道路上实现可持续的创新引领，在这场转型中赢得先机。生成式 AI 正从两个维度重构企业生产力：一方面通过“创新·生产力”实现效率提升，显著降低运营成本；另一方面通过“创·新生产力”催生范式突破，创造全新的生产力和商业价值。这种双重变革力量正在重塑从产品服务到商业模式的各个层面。基于对技术趋势的深入观察，本报告构建了以多模态大模型为核心的企业应用架构，通过“数据 - 知识 - 决策 -应用 - 数据”的闭环系统，全面赋能企业运营管理。报告首先剖析了 AI 技术成熟度与发展趋势，介绍了生成式 AI 应用的发展现状，特别关注 AI Agent 的演进对企业工作流的深刻影响。随后，报告聚焦数据、知识、流程、商机、报价、设计、项目、售服、决策、运营等十大核心模块，采用“痛点分析 - 解决方案 - 案例研究 - 价值定位”的框架，为企业提供切实可行的落地路径参考。4一、AI 技术成熟度与发展趋势( 一 )AI 技术成熟度与发展趋势为新一代基础设施，深刻改变各行各业。随着AI 的不断发展，一个关键问题摆在我们面前：人工智能（Artificial Intelligence, AI）AI 技术究竟已经成熟到什么阶段？它将如何正驱动新一轮的产业变革，深刻影响着企业的有效地推动企业实现前述的数智化转型，并显未来发展路径。在这一背景下，“数智化转著增强其运营效率和市场竞争力？型”成为企业构建核心竞争力的关键。数智化转型，是企业数字化转型的更高级阶段，它不Gartner 的 Hype Cycle 为我们提供了评仅依托信息化和数字化成果，更