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      《2025年中國企業AI應用進程研究報告》

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      現在咱們身邊到處都能看到 AI 的影子,比如手機里的智能助手、購物時的推薦算法,其實企業用 AI 的熱度也越來越高 —— 畢竟 AI 能幫企業提高效率、省成本。這份《2025 年中國企業 AI 應用進程研究報告》,就是月狐數據專門梳理中國企業用 AI 的現狀:從為啥企業現在愿意用 AI,到不同業務環節(比如招人、算賬、生產)怎么用 AI,再到有哪些好用的 AI 工具和真實案例,最后還說了未來 AI 在企業里會怎么發展,幫大家把企業 AI 應用的 “全貌” 講明白。

      一、企業為啥現在愿意用 AI?—— 發展背景

      想讓企業用好 AI,得有 “天時地利人和” 的條件,現在這些條件基本都齊了:

      • 首先是 “基礎設施夠扎實”:咱們國家的 5G 基站已經建了 439.5 萬個,5G 用戶普及率超 75%,智能算力也越來越強;2023 年產業數字化規模都到 43.84 萬億元了,相當于給 AI 鋪好了 “路”。而且 Gartner 預測,到 2030 年中國社會 AI 普及率能到 50%,未來空間很大。

      • 然后是 “政策和資本給助力”:國家近幾年一直在推 “人工智能 +” 行動,比如出了 AI 安全治理框架、人才培養計劃,還明確要讓 AI 技術在 2027 年達到全球領先;資本方面,雖然整體 AI 投資熱度在降,但生成式 AI(比如能寫文案、畫圖片的 AI)還是很火,吸引了不少錢。C 端用戶也很買賬,2025 年智能 AI 應用的月活用戶比去年漲了超 70%。

      • 最后是 “技術本身在進步”:現在的大模型越來越厲害,能處理文字、圖片等多類信息,訓練和使用成本也降了,但還有小問題 —— 比如 AI 偶爾會 “說假話”(也就是報告里說的 “AI 幻覺”),而且缺乏高質量數據做精準應用;另外,大模型雖然強但成本高,輕量級 AI 方案又靈活,未來這兩種會一起用。

      二、企業 AI 用得怎么樣?—— 進程評估

      報告從企業的 5 大核心業務模塊(招人、算賬、研發、生產、營銷),還有 4 個評估指標,把 “AI 用得好不好” 講透了:

      1. 五大業務模塊的 AI 應用情況

      • 招人(人力資源):以前篩簡歷、安排面試全靠人工,現在 AI 能幫著改簡歷、精準匹配崗位,還能模擬面試;比如宇通客車用 AI 面試,到面率超 70%,篩簡歷效率提了 65%。但 AI 還沒完全改了招聘流程,而且要擔心數據隱私、AI 歧視的問題。
      • 算賬(財務):報銷、做賬、風控這些重復活,AI 能自動化處理 —— 比如中核集團搞了智能財務平臺,葛洲壩三峽建設公司的報銷審核從 15 分鐘縮到 3 分鐘;但財務數據敏感,換系統成本高,AI 很難完全替人做決策。
      • 搞研發(研發管理):AI 在軟件研發里用得多,能寫代碼、做測試,但實體產品(比如造手機、家電)研發里用得少;而且 AI 生成的方案容易 “撞臉”(同質化),還可能有版權糾紛。
      • 搞生產(生產運營):AI 能幫著預測市場需求、優化庫存、監控生產線 —— 比如聯想搞了制造 AI 指揮官,覆蓋 34 座工廠,能智能排產、預測設備故障;但中小工廠覺得前期投入高,數據質量差也會影響 AI 效果。
      • 做營銷(市場營銷):AI 能精準找客戶、自動寫營銷文案、做智能客服 —— 比如蒙牛用 AI 優化廣告投放,德施曼的 AI 客服攔截率從 35% 升到 78%;但 AI 搞營銷容易 “跑偏”(因為訓練數據有偏差),而且沒法像人一樣提供 “情緒價值”。

      2. 四個核心評估指標

      想知道企業 AI 用得深不深,看這 4 點就行:

      • 物理基礎設施:網絡夠不夠快、算力夠不夠強、存儲夠不夠大(這些是 AI 的 “地基”);
      • 數據全面化:有沒有完整的數據、數據質量好不好、數據安全有沒有保障(AI 靠數據吃飯,數據不行 AI 就不行);
      • 組織流程優化:AI 有沒有幫企業提效率、省成本、讓員工干活更輕松;
      • 應用創新發展:AI 有沒有幫企業搞出新產品、新服務,能不能替人做決策。

      三、有哪些好用的 AI 工具和案例?—— 應用圖譜及案例

      報告列了一堆 “現成能用的 AI 工具”,還舉了真實企業案例,相當于給大家 “抄作業”:

      1. 各模塊常用 AI 工具

      • 人力資源:AI 招聘助手、AI 面試官、AI 培訓平臺;
      • 財務:AI 費控系統、AI 風控助手、AI 報表工具;
      • 研發:AI 代碼助手、AI 測試工具、智能 UI 設計工具;
      • 生產:AI ERP(生產管理系統)、AI 視覺檢測、AI WMS(倉庫管理系統);
      • 營銷:AI CRM(客戶管理平臺)、AI 投放工具、智能客服。

      2. 典型案例

      除了前面提到的宇通、中核、聯想,還有這些例子:

      • 營銷:巴黎歐萊雅用 AI 生成素材、分析消費者路徑;新東方考研用 AI 客服 7×24 小時答疑;
      • 生產:百勝餐廳搞了智能體 “Q 睿”,覆蓋招聘、排班、巡檢等 20 多個場景;
      • 研發:國網河南電科院用 AI 自動做網絡安全檢測;中建西南院用 AI 自動設計建筑結構。

      四、未來企業 AI 會怎么發展?—— 發展趨勢

      報告里說,未來企業用 AI 會走兩個方向:

      1. AI 智能體往 “細分工業場景” 走

      現在的工業 AI 多是 “大而全”(比如西門子的 AI 能覆蓋所有工業環節),但未來會更 “小而精”—— 比如專門幫工廠預測設備故障、幫超市優化庫存的 AI;不過要解決兩個問題:數據質量得提上去,成本得降下來,不然中小工廠用不起。

      2. 中小企業和大企業 “各玩各的”

      • 中小企業:先從 “單點工具” 用起(比如先搞個 AI 客服、AI 篩簡歷工具),不用一下子搞全流程;
      • 大企業:把這些單點工具整合起來,搞全流程 AI(比如從生產到營銷,用一套 AI 系統打通);而且海外初創公司會出更多創新 AI 工具,大企業可以把這些工具集成到自己的系統里。

      報告節選





























      完整報告獲取:三個皮匠報告

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