时间：2025-07-29 20:20 作者：秦咸阳卫戍兵
《中国企业家人工智能应用调研报告（2025）》全文发布,国内人工智能企业
2025年上半年，在全球贸易格局深度重构、中国经济运行稳中向好的背景下，人工智能正加速渗透企业的生产、管理与服务全链条，成为影响企业经营效率与竞争优势的关键变量。在这一充满挑战与转型机遇的技术周期中，企业家的判断、选择与应对，是中国微观经济韧性的真实体现。
为捕捉企业在AI转型中的真实温度，2025年6月，新京报贝壳财经面向制造、科技、金融、互联网等18个重点行业，发起《企业家人工智能应用调查》。本次调研共回收来自128位企业负责人的有效样本，涵盖从中小企业到大型集团、从初创公司到头部平台的多样化主体。
调研结果显示，人工智能正从“辅助工具”转向“生产力系统”，89.84%的受访企业已在实际业务中部署AI应用，涵盖数据分析、产品研发、客户运营、流程管理等多个环节。与此同时，企业对AI治理、组织建设、员工培训和战略规划的探索尚处于爬坡阶段，对政府在人才普及、合规引导和转型扶持等方面的政策支持提出了更为清晰的期待。
本报告希望通过对企业家群体感知、部署路径与政策诉求的系统梳理，为政策制定者、投资机构与产业从业者提供来自一线的洞察，为企业应对AI时代的组织跃迁、能力转型提供真实、可感的参照。
2025年中国企业AI应用十大趋势：
我们从《中国企业家人工智能应用调研报告（2025）》中发现，企业AI应用正处于“落地深化-能力建设-战略牵引”阶段性跃迁的十大趋势：
趋势1. AI进入实用主义阶段，近九成企业已落地应用
AI不再是愿景，而成为推动数据分析、技术研发、客户运营等业务环节的“经营引擎”。数据显示，仅10.16%的企业暂无AI使用计划，意味着89.84%的企业已不同程度地应用AI在企业经营环节中。
趋势2. 应用场景集中于“决策+研发+服务”，流程与人力场景正加速跟进
AI在“数据分析与决策支持”（57.03%）、“技术创新与产品研发”（49.22%）和“客户服务”（46.09%）三大领域广泛部署，同时向“生产流程”和“人力资源”等内部系统渗透。
趋势3. 企业接入AI服务四阶跃迁，主要部署内容生成、客户洞察和内部自动化方向
41.41%的企业首选公有API接入，34.38%配置定制化模型，30.47%使用嵌入式工具，展现出“API→工具→定制→开源”的阶梯式部署策略。内容生成、客户洞察和内部自动化为主要部署方向，其中，58.59%的企业计划用于“产品/内容生成”，45.31%用于“客户洞察”，32.03%则关注“内部自动化”，展现出“营销拉动-效率转化”的技术部署路径。
趋势4. AI能力建设提速，三分之二企业已设或规划设岗
65.63%的企业已设立或计划设立AI相关岗位，其中融合进数据/IT部门的方式最主流（25.78%），反映出AI从“项目型”迈入“组织型”建设阶段。与此同时企业还在加速建设AI员工培训体系，28.91%企业已试点培训，14.06%建有常态机制，显示出企业正推进“人机协同”的能力共建路线。
趋势5. 近七成企业将AI纳入中短期战略，长期认知逐步成型
42.97%的企业已将AI纳入三年及以上战略规划，另有22.66%处于短期试验阶段，显示企业正从“试水”迈向“系统规划”。
趋势6. AI治理制度建设起步，近六成企业表达行动意愿
虽然仅11.72%已建立AI治理制度，但另有51.57%的企业已有局部规定或治理计划，显示“边用边治”趋势正在形成。
趋势7. 人才短缺与战略缺失成主要障碍，企业关注点转向长期能力建设
47.66%的企业反映缺乏复合型人才，43.75%缺AI专业知识，33.59%未制定AI战略，凸显“从部署走向建设”的现实挑战。
趋势8. 企业普遍认可AI的现实价值，68.75%明确期待“降本增效”
企业认为AI能带来运营效率、客户体验、流程协同和品牌创新等多重效益，尤其在流程密集型场景中已形成实用认知。
趋势9. 超七成企业认为AI将在三年内优化或重塑行业格局
78.13%的企业对AI带来“优化”“改变”或“重塑”行业格局持正面预期，AI已成为企业战略评估中的现实变量。
趋势10. 企业政策期待集中于“人才-转型-合规”三大支持
62.5%呼吁AI普及型人才培训、60.16%希望获得中小企业转型补贴、51.56%关注数据合规，标志企业已进入AI实际落地的“关键窗口期”。
第一章 AI部署现状：应用已成主流，场景快速拓展
1.1 应用场景加速拓展，AI进入“实用主义”阶段
从调研样本来看，本次调研覆盖全国128家企业，涵盖制造业、信息技术、文化娱乐、金融等多个行业，其中42.97%为成立十年以上的成熟企业，17.19%为大型企业，35.16%为微型企业。这一多样化样本结构使得信心指数更具代表性。
2024年中央经济工作会议提出“人工智能+”行动，2025年政府工作报告明确提出加快实施“人工智能+”行动，推动将大模型应用于制造业、市场流通、新一代智能终端和智能制造装备等关键领域。
2025年上半年，人工智能已成为企业数字化运营的重要组成部分。调研数据显示，受访企业中暂无使用人工智能企业仅10.16%，这意味着近九成企业已将AI嵌入其经营的至少一个环节。
调查结果显示，“数据分析与决策支持”成为AI最核心的应用场景，说明多数企业将AI视为辅助决策和推动数据驱动运营的“新大脑”。其次是“技术创新与产品研发”与“客户服务与运营”，分别占比49.22%和46.09%，显示企业正将AI作为推动核心能力升级的重要工具。
在中国市场，大模型正快速融入企业级应用。新京报贝壳财经记者观察AI部署路径可以发现，从“客服自动化”到“供应链优化”，企业正逐步完成从外围流程向核心业务环节的过渡。
新京报贝壳财经记者发现，这一趋势反映在以下两个关键节点，首先是流程深度拓展，28.91%的企业将AI应用于“生产管理与流程优化”，24.22%的企业在“供应链管理”环节引入AI。说明企业正在探索通过AI提升制造效率与供应链弹性，尤其是在成本控制与不确定性管理成为主命题的当下。其次是人力资源场景的崛起，尽管当前AI在人力资源管理中的使用比例仅为15.63%，但已有企业尝试通过AI优化招聘画像、员工绩效评估和人才画像构建。
1.2 企业AI服务三大主流形态：公有API、嵌入式工具、定制模型
企业部署人工智能的方式正在趋于多样化，调研数据显示，受访企业当前倾向使用的AI服务类型呈现出“API为先，定制为稳，嵌入为辅，开源为远”的格局。
41.41%的企业倾向通过调用OpenAI、百度文心等公有API进行AI服务接入，这种模式具有部署门槛低、适配性强、响应速度快等优点，尤其受到中小型企业和初创团队的欢迎。API形式便于快速集成至CRM、财务报表、市场分析等轻量级场景，且灵活支持按需计费。
34.38%的企业选择构建或采购定制化模型，显示出AI应用从通用性工具向专属型能力升级。这类模型多部署在私有云、本地服务器或混合云架构上，更符合金融、能源、政务、制造等对数据安全和垂直能力要求高的行业。
30.47%的企业偏好使用办公或管理系统中自带的智能功能，如飞书智能助手、PPT AI、金山文档AI助手等。这类模式无需额外开发，具备“低成本、零部署、即时可用”的优势，在大中型企业的办公自动化、流程简化中发挥显著作用。
这也反映出“影子AI”（Shadow AI）正逐步成为现实：员工在日常办公中“无感使用AI”，AI开始像水电一样成为企业基础设施的一部分。
仅有18.75%的受访企业部署如LLaMA等开源模型，当前仍处于起步阶段。这一比例虽小，但代表未来自主可控AI生态发展的关键方向。开源模型部署技术门槛高，需有一定算法与IT能力支撑，因此主要集中于互联网平台公司、科研机构和头部制造企业。
28.13%的企业尚未明确选择路线，说明市场仍在“跃迁中”。将近三成企业处于“尚未决定”阶段，表明AI部署尚未成为所有企业的即刻刚需，特别是资源受限的传统行业和中小企业，对成本、效果、数据隐私仍存在疑虑。
新京报贝壳财经记者调研发现，中国企业在AI服务接入路径上正呈现“API起步-工具协同-定制深入-开源蓄能”的四级发展轨迹。未来，大模型将不再是单一工具，而是嵌入业务流程中的“能力模块”与“知识中枢”。
1.3 AI企业落地趋势：生成类领跑，客户管理应用居后
调查显示，产品与内容生成为企业部署AI首要方向。未来一年内，超五成企业计划将AI应用于产品与内容生成，显示出“生成式AI”已成为企业AI布局的核心方向之一。说明企业在面对AI部署时，最倾向于在产品创意、内容生成等任务中优先落地。这类任务往往内容密集、周期短、产出快，对技术反馈的实时性与稳定性要求高，成为多数企业测试AI价值的重要入口。
客户获取与销售洞察成为AI第二大应用目标，45.31%的企业计划在“销售和客户洞察”方向应用AI，反映出企业对AI辅助商业增长的预期较高。与“内容生成”相比，销售和客户类任务更贴近转化指标，说明企业正尝试在营销链条中引入AI以提升获客效率与洞察精度。
内部流程自动化位列第三，超过三成企业计划实施。数据表明，32.03%的企业计划使用AI实现“企业内部自动化”。这类自动化多涉及重复性高、结构清晰的流程任务，包括文书生成、流程流转、行政或财务处理等。虽然比例略低于客户类应用，但作为组织效率提升的一部分，内部自动化已具备一定部署基础。
跨语言与合规场景应用具备一定关注度，在其他细分方向上：26.56%的企业考虑将AI用于“跨语种市场营销”，可能与部分企业存在海外市场或多语言需求相关。25.78%的企业计划使用AI提升“安全合规和风控”能力，显示出企业开始关注AI在保障制度性环节中的作用。
这两类应用虽未成为主流部署方向，但其比例接近，说明在技术条件允许或数据条件具备的背景下，这两类任务具备可观的后续增长空间。
仍有17.19%的企业在未来一年暂无AI应用方向，这部分企业可能面临资源限制、技术门槛、认知障碍或尚未明确的应用场景需求。也反映出AI普及仍存在阶段性分化，部分企业尚处于观望期。
新京报贝壳财经记者分析发现，这反映出企业在面对新技术落地时，往往倾向从“营销和产出”入手，逐步向“流程和治理”拓展，并在“是否采用”这一问题上依然存在显著分层。
第二章 组织建设与能力准备：AI转型尚在起步阶段
2.1近七成企业已行动或计划设立AI相关岗位，组织变革调整加速
调研数据显示，尽管AI岗位和团队设置尚未在全部企业中普及，但已有65.63%的企业已经设立、融合或规划设立AI相关组织结构，表明企业正逐步将人工智能从“技术部署”推向“组织结构”层面，AI人才体系建设正在从探索走向落实。
总体来看，AI已不再只是概念热词，而是开始深度嵌入企业运营流程，成为构建新质生产力的现实工具。
数据显示，25.78%的企业已将AI功能融合至IT或数据部门中，成为目前最主流的设岗方式。这类融合式组织形态，反映出企业倾向于将AI作为“增强能力”嵌入现有业务技术架构中，有效降低组织调整成本，快速推动业务落地。这说明，企业正在将AI能力纳入核心技术体系，开始推动AI与传统业务系统的深度融合。
尽管比例相对较小，仍有16.41%的企业已设立独立的AI专职团队，表明部分企业已将AI视为战略性能力进行独立配置。这类组织模式通常具备更强的研发能力或AI业务场景落地规划，代表AI已在组织中实现“独立作战单元”的角色转化。
另有23.44%的企业表示目前尚未设立相关岗位，但已规划设立，显示出AI组织能力建设已进入更多企业管理议程。这些企业正处于“由认知向行动”的关键阶段，有望在未来一年内快速转化为制度部署与团队组建。这也从侧面反映出企业AI化推进不再只局限于技术工具层面，而正在扩展至组织架构层级。
目前仍有33.59%的企业表示“暂无设立AI岗位计划”。这一比例虽为最高项，但反向说明：66.41%的企业已在推进、融合或规划AI岗位建设，组织变革已形成主流方向。这一差异也提示未来企业之间在AI组织能力建设方面可能出现“节奏分化”趋势——先行者持续建立结构壁垒，观望者则需抓紧补位。
新京报贝壳财经调研发现，企业AI组织能力建设正在稳步推进，从探索性岗位融合走向机制化、系统化人才体系搭建。随着技术场景深化、人才需求增长，设岗节奏将成为衡量AI战略落地深度的重要标志之一。
2.2 超四成企业已启动AI员工培训，能力建设成重要推动力
2025年上半年，“人工智能+”几乎成为企业数字化战略的标配选项。随着人工智能在企业各经营环节中的加速部署，越来越多企业开始将员工AI能力建设纳入组织发展考量。调研数据显示，尽管尚有部分企业未启动培训体系，但已有超三成企业迈出了实质性行动，并有计划在未来一年内继续拓展覆盖，AI培训从“试点探索”迈向“机制化构建”的趋势已初步显现。
数据显示， 28.91%的企业已开展部分AI培训试点，成为当前推进员工AI能力建设的主力群体。试点行动往往聚焦于关键部门、核心岗位或具体业务流程，具有先行验证、可控推进的特点，说明企业已具备基本的“边部署、边育人”的转化意识。试点的开展为后续培训体系规模化积累了实践经验。
进一步来看，已有14.06%的企业建立了AI相关的常态化培训机制，说明这部分企业已将AI能力提升纳入组织长期发展规划，形成了较为稳定的课程安排、学习流程或岗位要求。这代表着从零散培训向“组织内生能力”的关键跃迁，具备示范性和扩展性意义。
另有9.38%的企业虽尚未启动培训，但已制定明确的未来一年内启动计划。这一比例虽不高，但充分说明企业对AI员工能力提升的认知正在逐步普及，并具备向行动转化的方向感。
结合上述三项数据，已有52.35%的企业正在推进或计划推进员工AI培训体系，表明多数企业已经意识到员工能力与AI应用之间的密切关联，并正逐步建立制度化路径。
调研也显示，47.66%的企业尚未启动任何形式的AI培训，占比接近一半。这部分企业可能受限于资源配置、技术应用进度或管理认知尚处早期。但这一比例的存在，也意味着AI能力建设在未来一年仍拥有显著的增长潜力。
新京报贝壳财经记者调研发现，企业在部署AI工具的同时，正积极构建“人-机”协同的新组织能力，AI培训机制有望成为继技术部署之后的第二增长驱动力。
2.3 近七成企业已将AI纳入战略议程，长期发展意识逐步成型
调研数据显示，越来越多企业不再将人工智能视为短期技术工具，而是正在将其纳入战略性发展议程。42.97%的企业已明确将AI纳入三年及以上的发展规划，反映出企业不仅关注AI的现实应用，更将其视为推动未来业务模式、产品结构和组织能力升级的关键变量。
这一比例虽未超过半数，但在新兴技术战略尚处快速演进阶段的背景下，近半数企业展现出前瞻性战略部署，表明AI已逐步走进“企业长期路线图”。
另有近三成企业将AI视为短期探索方向，合计超过65%的企业已将AI战略思考纳入组织层面，展现出AI在企业发展重心中的逐步上升趋势。
另有22.66%的企业虽未将AI纳入三年以上战略，但明确其为短期探索方向，说明企业已主动开展小范围试点和业务验证，为后续可能的战略化升级积累数据与经验。这部分企业正处于“战略前置准备期”，一旦AI应用成熟度、组织能力与业务契合度达到条件，有望快速实现战略性升级。
在调研中，仅有8.59%的企业表示“当前尚无急迫需求”，显示大多数企业已认识到AI对未来业务竞争力的战略意义。与此同时，25.78%的企业虽未系统考量，但也尚未排除规划可能性，为未来纳入战略预留空间。这些数据共同反映出AI战略认知的扩散过程正稳步推进，尚处静默阶段的企业也具备随政策、市场或行业演化调整方向的潜力。
新京报贝壳财经记者调研发现，AI已不再是“可选项”，而正在成为企业进行长期规划和资源配置的重要组成部分。随着探索型企业向规划型企业转化，战略驱动的AI实践将在未来2-3年迎来集中落地窗口。
2.4 AI治理制度建设逐步起步，近六成企业已有行动意向
在人工智能加速渗透企业经营各环节的背景下，越来越多企业开始关注AI使用过程中的制度建设与内部治理问题。尽管当前全面建立AI治理体系的企业仍属少数，但数据表明，已有超过58%的企业正在推进或计划建设相关制度，企业的治理意识正由无到有、由点到面地发展。
11.72%的企业已正式建立AI治理制度，为行业探索提供了早期范式。这部分企业具备较高的管理成熟度，已在AI使用过程中形成相应的规范流程和管理机制，为数据安全、算法可控性、组织问责等方面提供保障。虽然比例尚低，但这一数字也代表着制度化建设已不再是空白，有效实现了从0到1的迈进。
另有22.66%的企业表示已设立部分AI使用规范，正待完善。这表明，有超过五分之一的企业已经开始尝试以制度形式规范AI在内部的使用行为，治理体系正从碎片化走向系统化。这类“边用边治”的做法，有望为企业在持续应用AI的同时积累治理经验。这部分企业构成了从试点走向成熟治理的关键过渡群体。
数据显示，28.91%的企业虽未建立治理制度，但已列入计划，显示出AI治理正逐步成为企业中高层管理层面被认知、被规划的议题。这也意味着，在治理方面，企业已不再“被动应对”，而是在主动将AI纳入管理体系构建议程中。
随着相关企业逐步进入执行阶段，预计这一部分企业将成为未来一年治理制度落地的主要增量来源。
虽然仍有36.72%的企业表示“暂无考虑”AI治理问题，但随着企业对AI应用的理解不断深化、业务需求不断扩大，这部分企业的治理意识有望被快速激发。尤其是在已有过半企业明确表达治理行动意向的带动下，企业整体AI治理水平具备较强的成长空间。
这一调研结果表明，AI治理正处于“从无到有、从散到整”的关键窗口期。越来越多企业已不再仅仅关注AI的业务价值，而是开始同步推进治理规则、合规框架、流程体系的构建。随着更多企业在实践中积累经验，AI治理有望成为企业数字化管理的新基础设施。
第三章：认知效益与竞争预期：降本增效成为企业应用AI主要驱动
3.1 AI落地问题凸显：“人才短缺”与“战略缺失”成为首要障碍
调研数据显示，在人工智能加速应用于企业经营活动的背景下，大多数企业已明确识别出AI落地过程中所面临的主要挑战。其中，“人才短缺”与“战略缺失”成为首要障碍，这说明企业在技术部署之外，已逐步将注意力转向长期能力建设与组织升级，这种问题意识本身也是积极信号，表明AI应用正从工具层面向系统性能力建设演进。
47.66%的企业表示缺乏能熟练掌握AI的复合型人才，另有43.75%的企业指出缺乏AI专业知识/技能。这两个选项占比位列前两位，说明在应用工具普及后，企业更加关注“人”的问题。这一结果并不代表消极局面，反而说明企业已明确：AI落地不仅是技术引入，更是能力转型，组织需要新的知识结构与岗位体系。这为AI培训体系建设、内部人才培养、复合型团队组建提供了现实依据。
有33.59%的企业表示尚未制定系统性AI战略，位列第三。这反映出许多企业在推进局部应用后，开始意识到战略牵引对AI落地效率与组织协同的重要性。
这类反馈并不意味着企业“停滞”，而是反映出AI已不再是“边角项目”，而亟须纳入企业中长期发展路径的核心逻辑。这种战略性意识的觉醒，预示着未来企业对AI的管理方式将更加主动和系统。
29.69%的企业认为AI应用成本过高，另有27.34%的企业担心数据安全和隐私问题。这类外部约束因素虽未排前列，但其被纳入调研选项前六名，也说明企业在迈向AI规模化部署前，正认真评估技术背后的合规性与资源消耗。但相较于人才与战略问题，这类问题更易通过采购方式、技术合作、标准制定等方式获得阶段性解决，具备更高的可控性和现实解决路径。
调研中，仅有17.19%的企业认为“员工接受度不足”是主要障碍，且回报率低的选项仅占21.88%。这表明AI在企业一线使用过程中整体接受度较好，并未引发普遍性抵触。
新京报贝壳财经记者分析认为，这是一个非常积极的信号，说明企业文化具备一定开放性，员工对AI的使用场景、效率改善作用已有初步认可。未来，只需进一步引导认知、加强赋能，就可逐步提升AI在人岗匹配中的效率。
新京报贝壳财经记者调研发现，企业对AI的应用已不再仅停留在“工具层”或“试验层”，而是走向了更深层的“结构认知阶段”，问题的提出，正是能力体系升级的开始。
3.2 近七成受访企业认为AI可直接带来“降本增效”
调研数据显示，企业对人工智能的价值预期已从“探索性尝试”迈向“现实性收益”，68.75%的受访企业认为AI将在“降本增效”方面产生最大效益，成为最具共识的预期方向。同时，在用户体验优化、流程协同、差异化竞争等维度，AI也被企业赋予了显著的正向期待。这一结果表明，AI正被视为直接提升运营效率与市场竞争力的生产性力量。
数据显示，高达68.75%的企业将“降本增效”作为AI带来最大价值的首选环节，该项占比远超其他选项，表明多数企业对AI在提升效率、降低人工或运营成本方面的信心明确。这说明企业已不再将AI视为“未来可能有用”的技术，而是具有即时可感、可测效益的现实工具。尤其在流程自动化、任务标准化等领域，AI正迅速形成可复制的操作模板。
接近一半企业（48.44%）选择“用户体验优化”作为AI效益体现的重要环节，显示AI不仅被用来“做得更快”，更被寄望于“做得更好”。这反映出AI在客服响应、内容推荐、产品交互等场景中，已在改善用户接触界面、提升个性化服务能力等方面建立起企业对其的正面认知，AI正从后台效率工具走向前台价值提升引擎。
数据显示，39.84%的企业看好AI在提升内部组织效率方面的作用，包括流程自动化、任务协同、跨部门沟通等环节。说明AI不只是提升单个岗位效率，更正逐步影响整个组织的协作模型。企业开始关注AI在“人+人”“人+工具”的协同配合中所扮演的调度与协调角色，这为未来“AI嵌入式组织形态”提供良好的试验土壤。
这表明企业对AI的认知已不再停留在技术工具阶段，而是在逐步建立从运营效能到价值塑造的全链路理解。AI已被视为一项可以兼顾效率与创新的综合性能力资源。
3.3 近八成企业认为AI将在三年内重塑或优化行业格局
调研数据显示，企业对人工智能在中短期内对行业格局的影响普遍持积极预期。高达78.13%的受访企业认为AI将在未来三年对行业产生优化、显著变革乃至重塑级影响，这表明AI不再被视为“远景技术”，而是被赋予改变行业竞争结构的现实性作用。AI已成为企业对未来市场位置、业务模型和价值创造方式进行战略考量的重要变量。
在所有选项中，占比最高的是“中等（优化为主）”的判断（30.47%）。这表明大多数企业认同AI将在行业内部流程、效率与产品服务体验等方面带来实质性优化，但对“剧烈重塑”持相对审慎态度。
这是一种成熟而务实的认知，反映出企业对AI价值的肯定来自实际部署和观察，企业预期以“温和演进”为主，强调过程可控、成本合理和价值累积。
另有28.13%的企业认为AI将在未来三年“明显改变行业竞争格局”，说明有接近三分之一的企业判断AI不仅影响企业内部运营效率，更将成为行业层级重构、资源配置方式转变的决定性力量。这反映出企业对AI在客户认知、服务形态、商业模式上的“撬动潜力”抱有战略性关注，显示出对AI“外溢效应”与“扩展效应”的较强预期。
值得注意的是，仍有近两成企业（19.53%）认为AI将在未来三年“极大重塑行业”，即行业边界、主导者结构和基本规则都将可能发生根本变化。
这类判断虽非主流，但显示出在部分企业中已形成了对AI颠覆性潜力的“跃迁型认知”，其存在为产业创新、技术引领和资本转向提供了先锋信号。
从消极预期来看，仅11.72%的企业认为AI未来三年对行业“影响较小”，而仅10.16%的企业表示“不确定”，两者合计不足四分之一，反映出AI未来三年的产业影响路径已较为明确，企业认知趋向清晰稳定。
这说明，“AI将带来影响”的共识已经形成，差异仅存在于影响的强度与层级判断上。
新京报贝壳财经记者研究发现，企业已普遍不再将AI视为战术工具，而是作为可能重新定义竞争逻辑、用户价值和行业排名的长期变量。在未来三年，围绕AI的组织结构、业务路径和市场策略将持续调整，企业所处的行业生态也将在“局部改写”与“系统重塑”之间快速演进。
第四章 企业顾虑与政策诉求：期待配套机制加速完善
4.1 数据安全与投资效益成企业AI落地“双驱”
尽管企业正加速推动AI部署，但在实践过程中，关于数据安全、投资回报和技术可控性等关键议题仍被广泛关注。调研数据显示，企业在AI应用中面临的最大顾虑主要集中在“数据风险”“经济回报”和“技术依赖”三大方面，
在AI转型方面，调研显示57.81%的企业对“数据安全和合规制度”存在顾虑，43.75%担心“过度依赖大模型平台商”带来的治理风险，还有22.66%的企业指出“法规不明确”是阻碍AI应用的关键因素。
这些数据为我们呈现出企业当前在AI部署中所面临的现实考量，也揭示出行业发展走向务实、谨慎、评估优先的新阶段。
“商业数据泄露”以57.81%的占比位居首位，显示出多数企业在应用AI过程中，首先关注的是自身数据资产的安全。这不仅反映出企业对AI系统在“数据调用”与“多模型交互”中潜在风险的高度敏感，也说明企业已经从单纯技术兴趣走向合规管理视角——安全性成为AI大规模落地的“先决条件”。
紧随其后的，是48.44%的企业表示对AI项目的ROI（投资回报率）尚无清晰预期，这意味着企业已不满足于AI“概念试点”，而开始着眼于实际效益与资源效率。
在应用策略层面，这种对“投入产出比”的关注，有助于推动企业构建更科学的AI部署模型，促进AI从“好用”走向“值得用”。
有43.75%的受访企业表示担忧“过度依赖外部大模型服务商”，这说明AI系统供应链中的“控制权”问题，已成为企业技术战略的重要组成部分。
这种关注体现出企业正向“能力内生化”和“模型自主可控”方向思考，尤其是当AI逐步融入核心业务流程时，企业对于底层模型的掌控能力变得愈发重要。
此外，还有42.97%的企业担心模型输出失控或出现“幻觉”，反映出企业对AI稳定性与可解释性的技术关注；22.66%的企业提及“法规不明确”的顾虑，显示出部分企业在推进AI部署时对合规边界尚存观望。这揭示出企业AI实践经验正在逐步积累，对“使用边界”和“伦理规范”的认识也在深化。
企业并非排斥AI，而是希望AI更稳健、更透明、更有章法地服务于业务发展目标。这类顾虑的普遍化，标志着AI企业应用正在从“试水热潮”进入“价值审计”阶段，整体走向更加成熟与专业。
4.2 企业三大期待释放清晰信号：AI落地进入“人才-转型-合规”关键窗口
调研数据显示，随着企业对人工智能应用的深入推进，配套支持政策的诉求也趋于集中、明确。62.5%的企业呼吁加强AI普及型人才培训，60.16%的企业希望获得中小企业转型专项补贴，51.56%的企业期待加强数据安全与合规指引，这三项成为企业当前最为迫切的政策期待。
这意味着AI的企业落地已经从“理念先行”阶段转向“能力建设”与“结构性支持”的新阶段，政策体系正面临从“供给侧科技投资”向“需求侧企业赋能”的关键转向点。
在全部支持选项中，企业对AI普及型人才培训的期待度最高（62.5%），说明企业普遍意识到，AI的落地应用不仅依赖核心算法和模型，更需要“人人可用”的基层能力。培训需求占比最高，反映出企业AI应用场景扩展已带来实际“人才瓶颈”压力，AI不再是“研发部门专属话题”，而是需要横向普及、纵向深化的组织性能力建设。
六成以上企业表示希望在AI转型过程中获得专项资金支持，其中尤以中小企业为主。这一数据表明企业对AI转型已有现实动力和明确规划，但在实际推进中仍面临资源与成本方面的掣肘。反映出中小企业希望借助外部政策驱动，完成从“观望”向“转化”的跃迁，释放大量潜在市场活力。
企业在期待培训和补贴的同时，超过一半企业（51.56%）关注数据安全与合规指引，显示出AI落地过程中企业对“可持续性”的高度关注。这说明，AI部署已不仅是“技术问题”，也已进入“制度与伦理边界”的治理考量期。企业迫切希望在监管框架清晰、合规边界明确的前提下，加快推动AI规模化部署。
新京报贝壳财经调研发现，企业已普遍进入AI落地的实际操盘阶段，政策期待也从“愿景引导”转向“落地工具箱”。政策制定者、产业促进机构和技术平台方，可据此明确当前AI企业应用的支点与杠杆，进一步推动AI能力从“能用”走向“好用、广用”。
第五章 展望：推动“人工智能+”行动走深走实，构建企业智能化转型新支点
从调研结果来看，企业加速部署AI时呈现三个关键趋势：
趋势一：AI正加速成为企业中长期发展的“主引擎”
从调研数据来看，已有42.97%的企业将AI纳入三年及以上的战略规划，另有22.66%将其作为短期探索方向，合计超过六成企业已将AI明确纳入未来经营发展思路。这一趋势表明，企业不再将AI视为边缘化、实验性技术，而是将其作为驱动业务重构和组织转型的核心变量。
同时，尽管仍有25.78%的企业尚未系统考虑AI战略，以及8.59%明确表示当前无迫切需求，但从比例来看，持观望态度的企业已处于相对少数。总体来看，企业主流正在从“试点部署”走向“战略集成”。
更进一步，从AI被纳入的业务方向看，58.59%的企业计划未来一年在产品/内容生成方向部署AI，45.31%聚焦在销售和客户洞察，32.03%关注企业内部自动化。这些方向普遍具有业务结构性、决策驱动性和系统性特征，进一步印证了企业对AI的战略性认知提升。
此外，已有19.53%的企业认为AI在未来三年将“极大”重塑行业格局，另有28.13%认为将“明显改变竞争态势”，显示企业对AI未来影响力已有较为清晰预判，正在以战略性眼光重塑业务模式、技术储备与组织架构。
综上，AI的战略价值已在企业中加速落地，未来政策应从战略协同角度加强引导，例如推动各类企业将“AI能力建设”纳入数字化转型评估体系，提升不同规模企业将AI转化为中长期增长动能的能力。
趋势二：AI应用从试点走向多环节协同，组织能力与培训机制亟待完善
调查显示，89.84%的受访企业已在不同经营环节使用AI，其中在数据分析与决策支持（57.03%）、技术创新与产品研发（49.22%）、客户服务与运营（46.09%）方面最为集中，体现出企业在运营、产品、客户等多维场景中已构建一定的AI应用基础。
但从组织能力与体系建设角度来看，整体仍处在结构化初期：
• 仅有16.41%的企业设有AI专职团队，多数企业仍处于“融入IT或数据部门”（25.78%）或“有意设立但尚未成型”（23.44%）阶段；
• 在员工培训方面，超过四成企业（47.66%）尚未启动任何AI能力培训，仅有14.06%实现了常态化培训机制；
• AI治理体系方面，仅11.72%的企业已建立相关制度，超六成企业尚未规划或仍在初步探索中。
以上数据说明，AI在企业内部的落地仍面临“能力空心化”问题。尤其在人才体系、制度框架、流程协同等方面尚未建立闭环机制，影响了AI技术在组织中的渗透效率与可持续发展。
未来，政策可在以下方面加强引导：推动企业构建“AI+组织”能力体系，将AI能力纳入员工通识培训、岗位胜任力模型与考核指标；鼓励企业设立AI专岗、跨部门应用小组，建立人才引进与制度建设联动机制，形成“从应用到能力”的完整闭环。
趋势三：企业呼唤更具操作性的支持政策与协同生态
本次调研显示，企业在AI应用过程中遇到的首要障碍，分别为：缺乏能够熟练掌握的AI人才（47.66%），缺乏AI专业知识与技能（43.75%），尚未制定AI战略（33.59%），成本过高（29.69%）。
面对现实挑战，企业表达了对政府政策支持的高度期待，尤其在以下三个方面呼声最为强烈：AI普及型人才培训（62.50%）；中小企业转型专项补贴（60.16%），数据安全与合规指引（51.56%）。
此外，46.88%的企业希望建立行业AI应用标准，32.81%期待政产学研对接平台建设，显示企业对制度环境、资源连接机制与行业共同体的明确需求。
数据表明，AI应用已进入从“技术驱动”转向“政策托底、生态协同”的关键阶段。企业呼吁的并非泛泛的扶持口号，而是更具体、可执行、长期有效的机制支持。
结语：从战略跃迁到政策协同，推动“人工智能+”深水区突围
调研结果显示，尽管人工智能在企业经营中的渗透率持续上升，但其深层次应用仍受限于组织能力建设不足、治理体系滞后与转型路径模糊等结构性因素。未来，推动“人工智能+”行动走深走实，亟须在政策侧构建更具操作性的协同机制，为企业智能化转型夯实制度支撑与生态保障。
1. 强化战略引导与路径共识
数据显示，仍有近六成企业尚未将AI纳入中长期战略视野，约三成企业表示“尚无系统考虑”或“暂无迫切需求”。这表明，不同区域、行业之间的技术采纳路径存在明显不确定性。建议各级政府、产业园区与行业平台形成联动，结合本地主导产业与特色场景（如制造、金融、能源、医疗等），构建AI典型应用清单，推动“从案例到规则”的落地路径，使企业在战略层面具备更强的方向感与确定性。
2. 建立普惠化的能力支持体系
企业在AI转型中的最大掣肘集中于人才短缺（47.66%）与知识技能不足（43.75%），尤其中小企业在训练数据积累、模型适配、员工培训方面投入有限、能力有限。未来可设立“企业AI能力提升专项行动”，支持企业开展通用AI培训、岗位适配诊断与工具使用培训，并对不同发展阶段企业实施分层扶持，有效降低中小企业的“起步门槛”，提升AI转型的普遍韧性。
3. 完善可预期的治理规则与责任边界
仅11.72%的受访企业建立了AI治理制度，超六成企业在治理制度方面尚无规划或缺乏标准，说明治理滞后已成为制约AI稳健发展的核心障碍之一。建议推动行业标准制定、可信AI评估机制建设，探索模型责任边界、“白名单”企业认证机制与数据合规操作指引，让企业对技术使用“有边界感”，在安全合规前提下放心用、持续用。
4. 促进产学研用生态联动
当前“模型依赖外部服务商”与“缺乏轻量化落地方案”是企业对AI转型的两大核心顾虑。应鼓励高校、科研院所与本地产业结合，探索可迁移、低门槛的解决方案，如垂类大模型、轻量算法工具包、行业数据沙箱等；同时支持更多科研成果通过产业联盟、联合实验室、开放平台加快“从实验室走进生产线”，推动AI真正“从前沿突破”走向“产业普及”。
未来，企业将是“人工智能+”行动最活跃的执行者，也是推动我国新质生产力生成的核心实践者。本报告希望以一线调研数据为锚，为政策制定者识别重点问题、明确扶持方向、设计制度工具提供真实参考，助力中国企业迈入更加高效、安全、有序的AI时代。
出品：新京报贝壳财经
出品人：苏曼丽
统筹：任娇
记者：丁爽 董怡楠
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