2025年中国企业级AI应用行业研究报告

部门：云与AI组©2025 iResearch Inc. 中国企业级AI应用行业研究报告2目 录CONTENTS01企业级AI应用概述Overview研究范畴界定企业级AI应用发展背景企业级AI应用现状与痛点企业级AI应用场景分析企业级AI应用产业图谱02企业级AI应用落地关键问题Key Issue应用层：Agent支撑层：模型与数据基础设施层：AI Infra组织层：组织变革企业级AI应用ROI评估体系企业级AI应用实践案例03企业级AI应用厂商策略分析Competitive Strategy企业级AI应用厂商落位企业级AI应用商业模式分析企业级AI应用典型厂商案例04企业级AI应用发展趋势展望Trends模型架构演进：多技术路径落地方向前瞻：流程与科研物理AI在企业中的应用AI原生应用范式探讨3摘 要ABSTRACT发展趋势：1）大模型由单一的Transformer架构向多架构并行迭代演进，未来可通过组合架构灵活、高效适配不同场景；2）AI有望深度介入并重构企业流程，人机协作模式将发生转变；3）AI在科研领域可形成技术底座、核心能力、 科研流程、价值输出的闭环，帮助企业提升竞争力；4）物理AI演进将拓宽AI应用的价值边界，形成更完整的智能业务链；5）AI原生应用将向全新的流量入口、交互方式、应用架构和业务逻辑演变。应用现状：随着“百模大战”逐渐落幕，行业竞争重心转变，企业级AI从技术探索期全面转向规模化应用期。得益于大语言模型能力的快速跃升，新一代AI应用已在智能客服、知识库问答、内容生成等知识密集且交互相对开放的场景中率先取得规模化突破。厂商落位：目前企业级AI应用领域主要有应用软件、技术服务及解决方案、云服务和AI模型四类厂商，部分深耕垂直场景，部分聚集平台能力，形成分层协作、动态竞合的格局。关键问题：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，更在于构建系统性、端到端的落地能力。✓ 应用层：Agent成为当前企业级AI应用落地的核心载体，拆解最小任务单元，利用Function Call、MCP、Skills等方式，促进Agent与企业业务流程的深度整合。✓ 支撑层：以场景为中心进行模型选型，构建Data+AI的数据底座与面向AI的数据安全体系。✓ 基础设施层：AI算力基建向多元异构演进，国产替代背景下软硬件深度协同优化重要性凸显。✓ 组织层：高层推动的顶层设计、员工维度的角色升级共同推动企业的AI转型。4企业级AI应用概述O v er v iew015©2025.12 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn企业级AI应用研究范畴非本次研究范畴服务场景企业个人采购主体企业•融入AI能力的ERP、CRM、WMS等各类业务系统•独立的营销、客服、质检等AI应用•实际情况中较少出现个人•DeepSeek、Manus等用于报告撰写、数据分析等场景•Nano Banana、即梦、Midjourney等用于平面设计场景•AI搜索、AI社交、AI内容创作等产品，用于娱乐生活类需求研究范畴界定在大模型、AI Agent等技术快速发展的当下，越来越多的企业将数智化转型作为提升核心竞争力的关键，AI技术在企业级场景中的落地应用也成为各方关注的焦点话题。本报告所指企业级AI应用，重点关注由企业统一采购、部署和管理的AI应用，兼顾由员工个人采购或选择、但实际服务于工作场景的情况。技术层面，本报告聚焦以大语言模型为代表的生成式人工智能即GenAI为核心驱动的新一代AI应用，旨在探究AI技术如何帮助企业精准解决特定业务痛点、重塑工作流程，并最终转化为可量化的商业价值。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。企业级AI应用研究范畴界定重点关注企业作为采购和使用主体，以GenAI技术驱动的新一代AI应用重点关注同时覆盖新一代企业级AI应用的技术特征• 泛化能力：能够处理未经专门训练的任务，将经验规律、知识策略等迁移到各类应用场景• 理解能力：基于上下文情境等增强对自然语言，逐步融合图像、音频等多模态信息，实现对复杂问题的深度感知• 自主能力：具备将复杂目标拆解能力，可以通过工具调用、环境交互等方式动态调整策略以大语言模型等GenAI为核心驱动融合多元化技术构建系统性应用决策式AI知识图谱流程自动化……6©2025.12 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn企业级AI应用发展背景-政策导向以高质量数据集为支撑，推动人工智能由单点突破向全域赋能转变来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。九个领域“数据要素×”典型场景指引➢ “数据要素 ×” 三年行动计划的配套指引➢ 聚焦工业制造、现代农业等9大行业➢ 目标到2026年打造300个以上典型场景，形成可复制推广的数据要素流通样板人工智能+科学技术人工智能+产业发展人工智能+消费提质人工智能+民生福祉人工智能+治理能力《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》• 2024年12月《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》首次明确提出“高质量数据集”概念，将其作为人工智能与实体经济融合的核心载体• 2025年8月《高质量数据集建设指引》提出高质量数据集建设“1+1”的参考路径，指导推进高质量数据集建设：➢ 构建覆盖全流程、贯通各环节的高质量数据集建设格局➢ 通过构建“平台+数据集+模型”的一体化服务设施，降低数据集应用门槛，推动数据集市场化流通和规模化应用• 2025年8月发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》是当前人工智能领域的最高级别文件，将人工智能定位为新质生产力的核心引擎，实现了从单点突破到全域系统性赋能的战略定调➢ 到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%高质量数据集成为人工智能发展核心支撑数据要素针对典型行业场景与重点省市落地指导国家数据要素综合试验区落地十省市➢ 国家数据要素综合试验区落地北京、辽宁、浙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、海南、贵州➢ 支持地方在数据产权、市场生态培育等8方面重点推进35项试验任务实现“一地创新、全国复用”企业级AI应用发展的政策背景7©2025.12 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn2025年，我国围绕“人工智能+”密集出台系列政策，在能源、交通运输、医