2025年12月31日，艾瑞咨询发布《中国企业级AI应用行业研究报告》（文末附下载）。
报告摘要
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。
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FunctionCall、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。
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。
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。
报告分析
核心要点速览 (Executive Summary)
- 范式转移： AI应用正从以LLM为核心的“生成式AI”，向以Agent（智能体）为核心的“自主决策AI”跃迁。
- 价值重心： 投资关注点从“模型参数”转向“数据质量”与“工程化能力”，ROI（投资回报率）成为核心考核指标。
- 技术演进： 单一的Transformer架构面临瓶颈，多架构并行（如RNN、CNN创新）成为提升效率的新方向。
- 物理AI： AI将从处理文本图像的“数字世界”走向操控实体的“物理世界”，连接完整的业务闭环。
- 组织变革： 成功的AI落地不只靠技术，更靠“高层战略引领”与“员工角色升级”的双重驱动。
第一部分：宏观背景与行业现状
1. 政策与市场的双重驱动
- 目标明确： 到2027年，新一代智能终端、智能体应用普及率将超过70%。
- 行业落地： 能源、交通、医疗、政务等垂直领域政策密集出台，从“单点突破”转向“全域赋能”。
2. 融资风向标
- 热门赛道： AI+医疗成为吸金王，其次是营销、金融和工业。
- 趋势： 投资者更青睐能将技术落地到具体场景、具备清晰商业模式的项目，而非单纯的底层模型堆砌。
3. 现有成熟度：哪里最容易落地？
- 高成熟度： 智能客服、知识库问答、内容生成、代码辅助。
- 发展中： 营销自动化、智能问数（BI分析）、HR招聘。
- 探索中： 严肃的核心生产控制、高精度科研计算（需结合传统机器学习）。
第二部分：落地的关键：从模型到Agent
1. Agent：从“嘴替”变“手替”
- 核心逻辑： Agent = 大模型（大脑） + 工具调用（手脚） + 记忆/知识（经验）。
- 关键技术：
- MCP协议： 解决了Agent与外部工具通信的标准问题，降低了集成成本。
- Skills模块化： 将业务流程封装成可复用的“技能”，让AI从黑盒推理变为可编程的系统。
- RAG（检索增强生成）： 解决企业私有知识注入问题，降低幻觉。
2. 必须构建“三元体系”
- Workflow模式： 对于规则明确的流程，用软件工程思维固定流程。
- Agent模式： 对于开放性问题，利用Agent自主规划。
- 人机协作： 在关键节点（如合规、最终决策）保留人工介入，构建“AI执行-人工审核-反馈优化”的闭环。
第三部分：ROI与组织变革（最容易被忽视的环节）
1. 重新定义ROI
表格
| 成本/收益类型 | 包含内容 | 评估难点 |
|---|---|---|
| 直接收益 | 人力替代、效率提升 | 较易量化 |
| 战略收益 | 决策优化、风险降低、创新 | 难以量化 |
| 显性成本 | 算力、软件许可 | 易被高估 |
| 隐性成本 | 数据清洗、变革管理、培训 | 极易被低估 |
2. 组织与人才的升级
- 管理层： 必须从“旁观者”变为“拥有者”。高层的战略决心和资源投入是项目成败的关键。
- 员工侧： 需要从“技术交付”转向“员工赋能”。消除员工对被替代的恐惧，培养“AI协作者”（Prompt、校验、流程设计能力）。
第四部分：未来五大趋势展望
- 后Transformer时代： 随着Scaling Law（规模定律）趋缓，Mamba、RWKV等状态空间模型（RNN复兴）和新型CNN架构将兴起，追求更高效率与长序列处理能力。
- 流程的深度重构： AI将从L1级的“辅助工具”进阶到L5级的“流程自主重构者”，人机协作模式将转变为“人类定目标，AI管执行”。
- AI for Science（科研重塑）： AI将深度介入药物研发、材料科学等领域，通过“计算+数据”替代部分实体实验，实现降本、提速、破界。
- 物理AI（Physical AI）： 这是一个巨大的蓝海。AI将走出屏幕，结合具身智能、自动驾驶和工业机器人，实现从“数字交互”到“物理交互”的跨越。
- AI原生（AI-Native）范式： 流量分发将基于意图而非关键词，交互方式从GUI（图形界面）转向CUI（对话界面），应用架构彻底重构。
结论
- 不要只买模型，要买能力： 优先选择支持MCP协议、具备工具调用能力的Agent平台。
- 数据先行： 在训练模型前，先治理你的数据，构建AI-Ready的高质量数据集。
- 小步快跑： 从“流程增效”类场景切入（如智能客服、文档处理），验证ROI后，再向“价值创新”进军。
“超级智能并非一个成品心智，而是一个超级高效的学习算法。”
—— 伊尔亚·苏茨克维（OpenAI联合创始人）
报告要点
来源：艾瑞咨询
报告下载
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