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1、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

2、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

3、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，

4、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Overview0152025.12 iResearch I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 B

5、anana、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

6、源：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62025.12 iResearch I企业级AI应用发展背景-政策导向以高质量数据