現(xiàn)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(yè)用 AI 的熱度也越來越高 —— 畢竟 AI 能幫企業(yè)提高效率、省成本。這份《2025 年中國企業(yè) AI 應(yīng)用進(jìn)程研究報告》，就是月狐數(shù)據(jù)專門梳理中國企業(yè)用 AI 的現(xiàn)狀：從為啥企業(yè)現(xiàn)在愿意用 AI，到不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)（比如招人、算賬、生產(chǎn)）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(yè)里會怎么發(fā)展，幫大家把企業(yè) AI 應(yīng)用的 “全貌” 講明白。

一、企業(yè)為啥現(xiàn)在愿意用 AI？—— 發(fā)展背景

想讓企業(yè)用好 AI，得有 “天時地利人和” 的條件，現(xiàn)在這些條件基本都齊了：

• 首先是 “基礎(chǔ)設(shè)施夠扎實”：咱們國家的 5G 基站已經(jīng)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(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模都到 43.84 萬億元了，相當(dāng)于給 AI 鋪好了 “路”。而且 Gartner 預(yù)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(yǎng)計劃，還明確要讓 AI 技術(shù)在 2027 年達(dá)到全球領(lǐng)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(yīng)用的月活用戶比去年漲了超 70%。

• 最后是 “技術(shù)本身在進(jìn)步”：現(xiàn)在的大模型越來越厲害，能處理文字、圖片等多類信息，訓(xùn)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(zhì)量數(shù)據(jù)做精準(zhǔn)應(yīng)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(yè) AI 用得怎么樣？—— 進(jìn)程評估

報告從企業(yè)的 5 大核心業(yè)務(wù)模塊（招人、算賬、研發(fā)、生產(chǎn)、營銷），還有 4 個評估指標(biāo)，把 “AI 用得好不好” 講透了：

1. 五大業(yè)務(wù)模塊的 AI 應(yīng)用情況

• 招人（人力資源）：以前篩簡歷、安排面試全靠人工，現(xiàn)在 AI 能幫著改簡歷、精準(zhǔn)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(dān)心數(shù)據(jù)隱私、AI 歧視的問題。
• 算賬（財務(wù)）：報銷、做賬、風(fēng)控這些重復(fù)活，AI 能自動化處理 —— 比如中核集團搞了智能財務(wù)平臺，葛洲壩三峽建設(shè)公司的報銷審核從 15 分鐘縮到 3 分鐘；但財務(wù)數(shù)據(jù)敏感，換系統(tǒng)成本高，AI 很難完全替人做決策。
• 搞研發(fā)（研發(fā)管理）：AI 在軟件研發(fā)里用得多，能寫代碼、做測試，但實體產(chǎn)品（比如造手機、家電）研發(fā)里用得少；而且 AI 生成的方案容易 “撞臉”（同質(zhì)化），還可能有版權(quán)糾紛。
• 搞生產(chǎn)（生產(chǎn)運營）：AI 能幫著預(yù)測市場需求、優(yōu)化庫存、監(jiān)控生產(chǎn)線 —— 比如聯(lián)想搞了制造 AI 指揮官，覆蓋 34 座工廠，能智能排產(chǎn)、預(yù)測設(shè)備故障；但中小工廠覺得前期投入高，數(shù)據(jù)質(zhì)量差也會影響 AI 效果。
• 做營銷（市場營銷）：AI 能精準(zhǔn)找客戶、自動寫營銷文案、做智能客服 —— 比如蒙牛用 AI 優(yōu)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(xùn)練數(shù)據(jù)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(biāo)

想知道企業(yè) AI 用得深不深，看這 4 點就行：

• 物理基礎(chǔ)設(shè)施：網(wǎng)絡(luò)夠不夠快、算力夠不夠強、存儲夠不夠大（這些是 AI 的 “地基”）；
• 數(shù)據(jù)全面化：有沒有完整的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量好不好、數(shù)據(jù)安全有沒有保障（AI 靠數(shù)據(jù)吃飯，數(shù)據(jù)不行 AI 就不行）；
• 組織流程優(yōu)化：AI 有沒有幫企業(yè)提效率、省成本、讓員工干活更輕松；
• 應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展：AI 有沒有幫企業(yè)搞出新產(chǎn)品、新服務(wù)，能不能替人做決策。

三、有哪些好用的 AI 工具和案例？—— 應(yīng)用圖譜及案例

報告列了一堆 “現(xiàn)成能用的 AI 工具”，還舉了真實企業(yè)案例，相當(dāng)于給大家 “抄作業(yè)”：

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(xùn)平臺；
• 財務(wù)：AI 費控系統(tǒng)、AI 風(fēng)控助手、AI 報表工具；
• 研發(fā)：AI 代碼助手、AI 測試工具、智能 UI 設(shè)計工具；
• 生產(chǎn)：AI ERP（生產(chǎn)管理系統(tǒng)）、AI 視覺檢測、AI WMS（倉庫管理系統(tǒng)）；
• 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(lián)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(chǎn)：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(fā)：國網(wǎng)河南電科院用 AI 自動做網(wǎng)絡(luò)安全檢測；中建西南院用 AI 自動設(shè)計建筑結(jié)構(gòu)。

四、未來企業(yè) AI 會怎么發(fā)展？—— 發(fā)展趨勢

報告里說，未來企業(yè)用 AI 會走兩個方向：

1. AI 智能體往 “細(xì)分工業(yè)場景” 走

現(xiàn)在的工業(yè) AI 多是 “大而全”（比如西門子的 AI 能覆蓋所有工業(yè)環(huán)節(jié)），但未來會更 “小而精”—— 比如專門幫工廠預(yù)測設(shè)備故障、幫超市優(yōu)化庫存的 AI；不過要解決兩個問題：數(shù)據(jù)質(zhì)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(yè)和大企業(yè) “各玩各的”

• 中小企業(yè)：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(yè)：把這些單點工具整合起來，搞全流程 AI（比如從生產(chǎn)到營銷，用一套 AI 系統(tǒng)打通）；而且海外初創(chuàng)公司會出更多創(chuàng)新 AI 工具，大企業(yè)可以把這些工具集成到自己的系統(tǒng)里。

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