在2025年上半年，反对全球贸易模式的深刻重建以及中国经济运营的稳定改善，人工智能促进了整个劳动链，企业的管理和服务的渗透，这已成为影响运营和竞争业务效率的主要变量。在这个技术周期中，充满了转型的挑战和机会，企业家的酌处权，选择和反应是中国微观经济的韧性。为了获得2025年6月的AI转化业务的真实温度，北京新闻Beike Finance推出了针对包括制造，技术，金融和互联网在内的18个主要行业的“企业家人工智能申请调查”。这项调查是由128个业务领导者的有效样本收集的，涵盖了从中小型企业到大型群体的不同生物，从初创企业到领先的平台。调查的结果表明，人工智能从“辅助工具”转变为“生产力系统”，有89.84％的审查公司已将AI应用程序部署到实际业务，涵盖了许多链接，例如数据审核，产品研究和开发，客户运营和处理过程。同时，对AI管理业务，组织建设，员工培训和战略计划的探索仍在攀爬过程中，他们已经对公众人才，合规指导和对再生 - 卡卡的支持，对政府政策的支持更加明确。该报告希望通过对企业集团的理解，扩展路径和政策请求进行系统的审查，为政策制造商，投资机构和行业提供一份观点，并提供一项审查，并为企业提供真正的和有形的参考E跳跃和AI的变化。 2025年，中国AI申请的前十大趋势：我们从“中国企业家人工智能应用研究报告（2025）中发现，企业AI申请处于第十大趋势，用于逐步过渡“加深实施能力实施 - 实现实用 - 建筑 - 构建战略牵引力”：趋势1。 “操作引擎”旨在促进与数据分析，技术和开发研究以及客户运营等否定的链接。数据表明，只有10.16％的企业没有使用AI的计划，这意味着89.84％的企业在业务流程中将AI应用于不同程度。趋势2。应用程序方案着重于“决策 + R＆D +服务”，过程方案和人力资源促进了三个主要领域的AI随访：“数据审查和决策制定”（57.03％），“技术创新和产品”研发”（49.22％）和“客户服务”（46.09％），同时渗透到内部系统中，例如“生产过程”和“趋势3。嵌入的工具，显示“ API→工具→自定义→开源”的逐步方法4。AI能力建设正在加速。或计划设置与AI相关的位置。其中，数据/IT部门中最基本的集成方法（25.78％）反映了AI已从“定向项目”转变为“定向”的施工阶段。同时，企业还加快了AI员工培训系统的构建。 28.91％的企业进行了培训，而14.06％的企业建立了正常机制，表明企业促进了共同建设“人机合作”的能力。宝藏5。将近70％的企业包括中型和短期技术的AI，并逐渐开发了长期理解。 42.97％的企业包括三年内的AI，超过了战略计划，而另外22.66％的企业处于短期试验阶段，这表明企业正在从“水测试”转变为“系统规划”。趋势6。AI管理系统的构建开始了。尽管将近60％的企业假装自己愿意采取行动，尽管ONLY 11.72％建立了AI管理系统，另有51.57％的企业已经制定了本地法规或管理计划，这表明“使用中的管理”正在发展。趋势7。缺乏人才和战略缺陷已成为主要障碍。企业的重点已转向长期能力的发展。 47.66％的企业报告说，缺乏复合人才，43.75％的人AI专业知识缺乏，而33.59％的人没有制定AI方法，这是“从扩展到建筑的过渡”的真正挑战。趋势8。企业通常认识到AI的真实价值，而68.75％的企业清楚地期望“降低成本和提高效率”，以“降低成本并提高效率”公司，公司认为AI可以带来许多收益，例如运营效率，客户经验，流程合作和品牌变化，尤其是在强化过程中。趋势9。超过70％的公司认为AI将能够重新排序或充电该行业三年。 78.13％的公司对人工智能带来“优化”，“更改”或“重塑”行业结构的期望有积极的期望，并且AI已成为战略公司分析中的现实变量。趋势10。公司政策期望的重点是“人才转变符合人才”的三个主要支持。 62. AL AI实施。第1章当前的AI部署情况：应用程序主要已成为，该方案已迅速扩展1.1应用程序方案加速了扩展，AI进入了“实用主义”阶段。在调查样本的判断中，该调查涵盖了全国128家业务，涵盖了许多行业，例如制造，信息，文化和娱乐技术以及金融。其中，有42.97％的成熟企业在十年内成立，有17.19％是大型企业，而35.16％是微型企业。该样本的多样结构使得FIDED指数更具代表性。 The 2024 Central Economic Work Conference suggested the action "Artificial Intelligence +", and the Government of 2025 report clearly suggested to accelerate the implementation of "artificial intelligencea +" na aksyon, Itaguyod ang aplikasyon ng mga malalaking modelo sa mga pangunahing lugar tulad ng pagmamanupaktura, sirkulasyon ng merkado, bagong henerasyon Matalinong Kagamitan Sa Pagmamanupaktura的NG MGA Matalinong终端。 sa unang kalahati ng 2025，ang artipisyal na katalinuhan ay naging isang mahalagang bahagan bahagi ng mga ng mga na na na opasyon na ng mga negosyo。 Ang数据ng pananaliksik ay nagpakita na ang 10.16％lamang ng mga kumpanyang na-survey ay walang mga kumpanya ng ai using，这意味着几乎90％的公司将AI嵌入了AI至少在手术的链接中AI作为重要工具促进升级基本功能。在中国市场，大型模型正在迅速整合业务水平。 AI，发现从“客户服务的自动化”到“供应链优化”，企业逐渐完成了从外围流程到主要业务链接的过渡。 - 将AI应用于“生产管理和机会化流程”，24.22％的企业向AI介绍了“供应链管理”链接。它表明，公司正在通过AI探索供应链中制造和灵活性的改善，尤其是一旦成本控制和不确定性成为主要主题。人力资源的管理仅为15.63％，一些公司试图通过AI服务优化招聘照片，员工绩效和人才构建：公共API，Enterta变得更加宠儿。目前，AI的AI往往会被采访的企业使用“ API首先，定制模式，敌人为辅助”，并且是开放的R rapi。埃索斯（Esource）遥远。” 41.41％的企业倾向于通过致电公共API（例如OpenAI和Baidu Wenxin）来获得AI服务。该模型具有低阈值部署，强大的灵活性和快速响应速度的好处，并且在小型和中等大小的企业和启动方面尤其受欢迎。支持按需计费。有34.38％的企业选择建立或购买自定义模型，表明AI应用程序已经从通用工具升级到这种类型的模型。包括办公室或管理系统在内的智能功能Tems，例如Feishu Intelligent Assistant，PPT AI，Kingsoft Document AI助手等。它还反映了“ Shadow Aako”（Shadow AI）（Shadow AI）逐渐成为事实：员工“在他们的日常办公室中使用AI毫无意义”，AI开始成为审查的企业的一部分，这些业务是开放开放的开源模式，例如Lllama，如Llama，该模型仍在他的孩子中。为了部署开放资源很高，Nodit需要一些IT算法和能力来支持它，因此，这主要是对所有企业，尤其是传统行业以及资源有限的小型和中型企业的直接需求，并且对成本，影响和数据隐私仍然存在疑问。工具，但是“容量模块”和“知识中心”是业务流程中的宝石。布局45.31％的业务计划将AI应用于“销售和客户视图”的方向，这反映了企业对AI业务增长的期望很高。企业正在计划实施。跨语言和合规性AP平板具有一定程度的关注。在确保机构联系。在数据条件的背景下，两种类型的活动为后续增长有较大的空间。明年，仍然有17.19％的企业没有AI申请的方向。这些企业可能会处理资源限制，技术阈值，受损的提供商或应用程序方案要求。它还反映了与人工智能的遵守情况仍然存在鲜明的对比，并且一些公司仍在等待时期。北京新闻的一名记者Beike Finance发现，它反映出，当面对新技术的实施时，企业倾向于从“营销和产出”开始，并逐渐扩展到“流程和管理”，并且在“如果采用”问题上仍然存在重大分层。第2章建设准备和能力准备：AI的转变仍在童年时期。 2.1近70％的企业采取行动或计划建立POSI与AI有关的问题。 The change and adjustment of the organization accelerates research data shows that although AI positions and team settings have not been popular with all businesses, 65.63% of businesses have been established, integrated or planned to set up ai-related organizational structures, indicating that businesses are slowly pushing artificial artificial arts from "technical" to "structure" to "structure" to "structure" up to "structure" to "structure" to "structure" to "structure" to "structure" to “结构”到“结构”到“结构”到“结构”到“结构”到“结构”到“组织的结构”水平，AI人才系统的构建正在从实施的探索中转移。通常，AI不仅是概念的热门词，而且已经开始深入加深业务运营过程，并成为开发新生产率质量的现实工具。数据显示，有25.78％的企业包括在IT中运营的AI或Gagawdata，这成为目前建立工作的最基本方法。这种综合组织形式反映出，公司倾向于加强AI为现有业务技术架构的“改善能力”，这有效地降低了组织调整成本并迅速促进业务实施。它表明，公司将AI的功能纳入其基本技术系统，并开始促进AI和传统业务系统的深入整合。尽管比例相对较小，但有16.41％的企业已经建立了独立的全日制AI团队，表明某些企业被认为是AI是独立分配的战略能力。这种类型的组织模型通常具有FARKASA研发功能或实施AI业务方案的计划，这意味着AI已经实现了组织中“独立战斗单元”的转变。另有23.44％的公司表示尚未设立相关职位，但计划设立，表明AI组织的能力建设已进入更多的公司管理议程。这些公司处于“从理解到行动”的关键阶段，有望在明年迅速改变团队的机构扩张和形成。这也不能直接反映出企业AI的促进不再限于技术工具级别，而是扩大了组织结构的水平。目前，有33.59％的公司表示“尚未在AI中进行工作计划”。尽管这一比例是最高的，但朝相反的方向表示：66.41％的企业在AI中促进，整合或计划工作建设，而组织变革已经朝着重大方向发展。这种差异还表明，就AI组织的能力建设而言，未来企业可能存在“差异节奏” - 先驱者继续建立障碍结构，而同时那些等待的人需要担任该职位。北京新闻贝克金融研究发现，从探索到整合工作到建立和系统性的人才系统，再到加深技术情景和人才需求的增长，建立工作的速度将是衡量AI.2.2的培训的重大工作，从而成为AI的培训，建立工作的速度将成为衡量40％以上的培训，从而使建立工作的速度逐渐培训。在2025年上半年，“人工智能 +”几乎是商业数字化技术的标准选择。通过在业务的各个方面加速人工智能的扩展，越来越多的公司开始在组织的组织发展中包括AI员工的能力。研究数据表明，尽管有些公司尚未成立ED培训系统，其中超过30％采取了大型行动，并计划在明年继续扩大范围。从“试点探索”到“机械化建筑”的AI培训的趋势开始出现。数据表明，有28.91％的企业进行了几个AI培训试点项目，这成为促进员工能力建设的主要群体。飞行员行动通常集中在主要部门，基本职位或特定业务流程上，并具有先前验证和控制促销的特征，这表明企业对“在教导人们”的“扩展”的转变具有重大认识。飞行员积累了有关后续培训系统规模的实践经验。另外，有14.06％的企业建立了与AI相关的定期培训机制，表明这些业务将AI改进能力纳入了组织的长期发展计划，并制定了R非常稳定的课程维修，学习过程或工作要求。它代表了从碎片训练到“内源能力”的主要Pagleap，并且具有示例性和衡量的意义。另有9.38％的企业尚未开始培训，但制定了明确的计划来开始明年。尽管这一比例并不高，但它充分表明，公司在改善AI员工能力方面的意识逐渐流行，并且他们具有改变行动的方向感。基于上述数据，有52.35％的企业促进或计划促进员工AI培训系统，这表明大多数企业意识到员工能力与AI应用程序之间的密切关系并逐渐建立了机构道路。调查还显示，有47.66％的企业未在AI上推出任何形式的PaeSercise，费用约为一半。公司的这一部分可能会通过提供资源，技术的发展而受到限制Nical应用或管理意识。但是，拥有这一比例也意味着明年发展AI能力仍然具有显着的潜在增长。北京新闻的一名记者Beike Finance发现，在消除AI工具的同时，企业正在积极建立新的组织能力，以实现“人机”合作，并且预计AI培训机制将成为超过技术扩展的第二个增长推动力。 2.3几乎70％的企业包括AI的战略议程，并且逐渐发展了长期发展意识。调查数据显示，越来越多的企业不再将人工智能视为短期技术工具，而是将其战略发展议程纳入了。 42.97％的企业显然将AI包括在三年中，而不是发展计划，这反映了企业不仅关注AI的实际应用，而且也被认为是促进的主要变量E升级未来的业务模型，产品结构和组织能力。尽管此比例不超过一半，但在新兴技术技术中仍然很快。在快速进化阶段的背后战斗，几乎一半的公司显示了前进的战略部署，表明AI正在慢慢进入“长期商业路线图”。将近30％的公司将AI视为短期勘探方向，而对65％以上的公司的Kabaccord则将AI的战略思想整合在组织级别上，显示了公司发展重点的AI逐渐向上向上的AI趋势。另外有22.66％的企业在三年以上没有将AI纳入其方法，但显然是短期探索的方向，这表明企业已经积极地进行了小型试点项目和业务验证，以积累数据和经验，以进行后续升级。这些公司处于“战略prepa”中定期期。当AI的年龄申请，组织能力和业务兼容性符合条件时，战略升级将很快实现。在调查中，只有8.59％的公司表示“没有迫切需要”，这是Themost公司已经确定了AI对未来的商业竞争的战略意义，尽管未来的可能性是25.8％，但他们没有确定78％的可能性。这些数据共同反映了AI战略认知的扩散的过程，在一个安静的阶段，根据政策，市场或行业的发展，北京人的融资也有可能调整其方向。SES，战略驱动的AI技能将在未来2 - 3年内引进集中的探索窗口。 2.4 AI管理系统的构建逐渐发生，几乎60％的企业已经采取了行动。在人工智能在业务运营的各个方面加速渗透的背景下，越来越多的企业开始关注机构的建设问题和内部AI使用。尽管仍然有一些公司充分建立AI管理系统，但数据表明，超过58％的公司促进或计划开发相关系统，其管理意识从一无所有，从点到表面。 11.72％的企业正式建立了AI管理系统，为工业勘探提供了早期的范式。这些公司具有很高的成熟度管理，您已经建立了AI使用的标准流程和机制，以提供保证数据安全性，算法控制，组织责任等。尽管比例仍然很低，但该数字也意味着另一种机构构建不再是空白，并且实际上从0到1实现了。建立了一些具体的细节，并改善了等待。它表明，超过五分之一的企业开始尝试以系统形式调整AI的内部使用，并且管理系统从碎片化到系统地移动。这种类型的“使用和治疗”实践有望在继续应用AI的同时为企业积累管理经验。企业的这一部分是从飞行员到成熟管理的主要过渡组。数据表明，即使有28.91％的企业没有建立管理系统，它们也包括在计划中，表明AI管理逐渐成为中层和高级管理业务水平的公认问题。这也意味着从M管理，行业不再“简单地响应”，而是AI与系统管理组织积极集成。随着相关业务逐渐进入实施阶段，预计这一部分将成为明年管理系统管理系统源的主要增长。尽管36.72％的企业仍表示尚未考虑AI管理问题，因为企业了解AI应用程序继续加深，并且OneSbusiness的需求继续扩大，但对这些业务管理的认识有望迅速鼓励。特别敦促一半以上的企业清楚地表达了他们对管理管理行动的愿望，AI管理的总体水平有很大的增长空间。这项研究的结果表明，AI管理处于窗口的关键时期，“从一无所有到从传播到整体”。越来越多的公司不再专注于价值AI业务的工作，但开始同时促进管理政策，合规框架和过程流程的构建。随着越来越多的公司收集培训经验，预计AI管理将成为企业数字管理的新基础架构。 Chapter 3: mga Pakinabang ng Cognitive at Competitive Expectations: Ang pagbawas sa gastos at pagtaas ng kahusayan ay naging pangunahing driver ng aplikasyon ng negosyo AI 3.1 Ang problema ng pagpapatupad ng AI ay na -highlight: "Ang kakulangan sa talento" at "estratehikong kakulangan" ay naging pangunahing mga hadlang na data ng pananaliksik ay nagpapakita na sa konteksto ng pinabilis na aplikasyon ng artipisyal na katalinuhan sa mga aktibidad sa negosyo ng korporasyon, ang karamihan sa mga Business has clearly identified the key challenges faced with the implementation of 人工智能。其中，“人才缺乏症”和“战略不足”已成为主要障碍，表明公司有逐渐除了技术扩展外，Ly将注意力转向了组织的长期发展和升级。对这个问题本身的意识也是一个正信号，表明AI应用程序从工具级别到系统地增长能力。 47.66％的公司表示，他们缺乏AI可以掌握的复合人才，而另外43.75％的人教导说他们缺乏AI专业知识/技能。这两个选项排在前两个，表明在绘制应用程序工具之后，公司更加关注“人”问题。该结果并不代表负面的情况，而是表明公司显然是AI的实施不仅是技术的引入，而且是能力的振兴，组织需要新的知识和工作系统结构。它为建立AI培训系统，内部人才培训和建立Thea Combin提供了现实的基础ed -与团队。 33.59％的公司表示，他们尚未对AI进行系统的方法，该方法排名第三。它反映出，在许多公司推广本地应用程序之后，他们开始意识到战略牵引力在AI实施和组织协调效率中的重要性。这种反馈并不意味着公司是“停滞”，而是反映了AI不再是“项目的紧密角度”，需要包含在公司中型和长期发展途径的主要逻辑中。战略意识的唤醒表明，公司将在未来的AI管理中更加积极和系统。 29.69％的企业认为AI应用程序成本太高，而另有27.34％的企业担心数据和Priva Security问题。尽管这些类型的外部障碍不在领先，但它与前六个调查选项的集成也表明，公司仔细评估了合规性和张取在朝着大型AI扩展迈进之前，资源背后的资源。但是，与人才和战略问题相比，此类问题更容易使用获取方法，技术合作，标准配方和其他方法已实现了分阶段的解决方案，并具有增加的控制和现实解决方案。在调查中，只有17.19％的公司认为“员工接受不足”是主要障碍，而低退货期权仅需21.88％。它表明，在使用前线的过程中，公司普遍接受了AI，并且没有引起一般观察。北京新闻的一名记者Beike Finance审查了非常积极的信号，表明企业文化是开放的，员工首先确定了AI效率的使用和作用的情况。将来，仅通过进一步指导对赋权的理解和加强，我们就可以逐渐提高AI在人类匹配方面的效率。来回的记者M Beijing News Beike Finance发现，企业的AI应用将不再保留在“工具层”或“实验层”中，而是移至更深的“结构认知阶段”。增加问题是升级能力系统的开始。 3.2其中几乎70％的人认为AI可以直接带来“降低成本和提高效率”。调查数据表明，M Valurega公司对人工智能的期望已从“探索性尝试”转变为“现实福利”，而68.75％的审查公司认为，AI将为“降低成本和提高效率提高”的最大收益发展，这已成为最商定的方向。同时，在优化用户体验，过程合作和竞争差异方面，AI还对企业产生了重大的积极期望。该结果表明，AI被视为一种直接改善运营效率的生产力市场上的竞争力和竞争力。数据表明，多达68.75％的企业将“降低成本和效率提高”视为AI带来最大数量的第一种选择，这比其他选择更重要，这意味着大多数企业对提高效率和降低劳动力或运营成本具有明显的AI信心。它表明，企业不再将AI视为将来可能有益的技术，而是具有瞬间，明智和可衡量的好处的现实工具。特别是在自动化过程和工作标准化的领域中，AI很快开发了可复制的操作模板。将近一半的企业（48.44％）选择“用户优化体验”作为AI福利益处的组成部分，这表明AI不仅用于“更快”，而且期望“做得更好”。它反映了AI在客户服务响应中对IT建立了积极的理解，内容推荐终端，产物和其他情况的相互作用以及AI正在从细菌效率工具转变为发动机的前端增强。数据表明，有39.84％的公司对AI在提高组织内部效率方面的作用感到乐观，包括自动化流程，工作合作，跨部门沟通和其他方面。它表明AI不仅提高了单个工作的效率，而且还纠正了逐渐影响整个组织的工作模型。企业开始关注AI与“ People + People”和“ People + Tools”合作而扮演的时间表和协调角色，为未来提供了巨大的实验土地“基于AI的组织形式”。它表明，人工智能业务的意识不再是技术工具的阶段，而是逐渐建立了对从运营效率到塑造价值的理解的全面理解。 AI被认为是一种方法攻击相同的汇率和变革能力来源。 3.3近80％的公司认为AI将为三年来充电或重塑该行业的结构。研究数据表明，公司通常对人工智能对中等和短期行业结构的影响有积极的期望。大多数人中有78.13％的人认为AI在未来三年内将具有优化，重大变化，甚至重新调整对行业的影响，这表明AI不再被视为“视觉技术”，但已承担过贷款式责任，以改变行业的竞争结构。 AI已成为企业在战略上考虑市场地位，业务模型和价值创造方法的重要变量。在所有选择中，最高比例是“媒体（主要是优化）”（30.47％）的判断。它表明大多数公司都同意AI会带来重要的对行业内部流程，效率和服务经验的优化，但对“暴力重塑”非常谨慎。这是一个成熟且务实的理解，反映出认识到业务的AI价值来自实际的扩展和观察。企业期望专注于“中等进化”，强调受控过程，合理的成本和价值积累。另外28.13％的公司认为，在未来三年内，AI将“大大改变行业的竞争风光”，这表明将近三分之一的公司认为AI不仅会影响公司的内部效率，而且会影响行业重建水平的决定性力量，并提供资源的转变。它反映了公司对AI在客户意识，服务形式和商业模式中的“利用潜力”的战略性关注，并对AI和AI的“溢出效应”表现出强烈的期望“缩放效果”。值得注意的是，将近20％的公司（19.53％）仍然认为，在未来三年中，AI将“完全恢复行业”，即，行业界限，主导结构和基本政策可以加以实现重大变化。尽管这种类型的判断不是主要的，但它表明一些公司对AI令人不安的潜力有了“跃程的理解”，其存在为工业变革，技术领导力和资本转移提供了领导意义。从负面的希望中，只有11.72％的公司认为，在未来三年内，AI对行业具有“小影响”，而只有10.16％的公司表示这是“不确定”。两者的总和不到四分之一，这反映了未来三年AI行业的影响道路很明显，公司的理解往往是清晰稳定的。它表明共识“ AI会带来效果”，而差异仅EXI效果的强度和层次结构。来自北京新闻的ANA记者Beike Finance发现，公司通常不再将AI视为战术工具，而是可以重新定义竞争逻辑，用户价值和行业排名的长期变量。在接下来的三年中，组织的结构，业务路径和市场技术将继续进行调整，该行业所在的行业生态系统也将在“本地重写”和“系统重塑”之间迅速变化。第4章公司的关注和恶魔政策：期望加速支持机制的改进4.1数据和投资安全福利已成为实施企业AI企业的“双重驱动器”。尽管企业加速了AI扩展的促进，但实际上，诸如安全性NG数据之类的重大问题，重返投资和技术控制是在数据安全等主要问题上。它仍然受到广泛关注。调查数据企业在AI应用程序中面临的最大关注的方法主要集中在三个方面：“数据风险”，“经济回报”和“技术希望”。在AI转换方面，调查表明，有57.81％的企业对“安全安全和遵守系统的遵守”感到担忧，有43.75％的人担心“在大型平台供应商中过度信任的管理风险”，而22.66％的企业指出，在应用AI中的“不明确规定”。这些数据向我们表明了AI的部署业务面临的现实考虑，并宣布DIN行业的发展正在朝着务实，优先级和优先分析的新阶段发展。 “业务数据泄露”排名为57.81％，表明大多数公司在AI使用过程中专注于自己数据资产的安全性。它不仅反映了企业对“数据调用”和“多模型联系人”中AI系统潜在风险的高度敏感性，还可以从遵守依从性的角度来看，这些企业如何从纯粹的技术兴趣转变为大规模AI实施的“先决条件”。在后面附近，有48.44％的公司表示，对AI项目的投资回报率（ROI）没有明确的期望，这意味着公司不再对AI“概念飞行员”感到满意，并且开始着重于资源中的实性收益和效率。在应用程序策略层面上，这种关注“输入输出比”将有助于促进企业生产更多的AI部署模型，并将AI从“易于使用”推广到“值得使用”。 43.75％的调查公司对“外部大型服务模型的过度希望”表示担忧，表明AI系统供应链中的“控制”问题已成为业务技术方法的组成部分。这种关注反映出企业正在朝着“能力交互”和“自动和C”的方向进行思考。“蒙上光制的模型”，尤其是如果AI逐渐纳入基本业务流程，企业控制基础模型的能力变得更加重要。此外，有42.97％的人会回想起该模型的输出将失去控制或“幻觉”，从而反映了对AI的稳定性和解释的关注；仍在观察某些企业；在促进AI扩展时，它宣布了企业AI的实际经验，对“使用边界的使用”和“道德习俗”的理解也不会加深AI。 审计”，而且它们通常变得越来越卑鄙和专业。 4.2企业的三个主要期望发送了明显的信号：AI实施进入了主要的“人才转变符合条件”窗口调查窗口显示，在加深人工智能应用的进步时，支持政策的要求变得更加集中和清晰。 62.5％的企业呼吁加强对AI受欢迎人才的培训，有60.16％的企业希望获得针对中小型业务变化的特殊补贴，预计有51.56％的企业有望加强数据安全并遵守合规性。这意味着，AI企业的实施已从“概念第一”阶段转变为“能力建设”和“结构支持”的新阶段，而Policy System将面临从“供应方技术投资”到“需求端企业赋权”的重大过渡。在所有支持选项中，企业有对AI人才培训的最高期望（62.5％），表明企业通常意识到AI实施不仅依赖基本算法和模型，而且还需要“根本可用”土著人民的能力。培训需求是最高比例的培训需求，这反映出企业AI的企业应用程序方案的扩展导致了“人才瓶颈”的实际压力。 AI不再是“研发部门的独家话题”，而是需要水平人口和组织能力发展的垂直加深。超过60％的企业表示套件希望在AI转型过程中获得特殊资金支持，尤其是中小型企业。该数据表明，公司对AI的转型有真正的动力和明确的计划，但是在资源和实际增长的成本方面，他们仍然面临障碍。它反映出中小型企业是希望使用外部政策从“等待和观察”到“转型”，并在市场上发挥大量潜在的活力。正如公司期望的培训和补贴一样，超过一半的企业（51.56％）注意数据安全和合规性安全指南，这表明公司在AI实施过程中高度关注“维护”。表明，AI的扩展不再是“技术问题”，而是进入了考虑“机构和道德界限”管理的时间。企业渴望在清晰的监管和明确合规界限的前提下加速大型AI部署。北京新闻贝克金融调查发现，企业通常进入AI实施操作的实际阶段，而政策期望也已从“视觉指南”转变为“实施工具箱”。政策制造商，行业促进代理IES和技术平台可以使用它来阐明Fulcrum和癫痫发作当前的AI业务应用程序，并进一步促进AI的功能从“可用”到“轻松且广泛使用”。第5章前景：促进“人工智能 +”的行动，以加深和更实用，并为企业智能变革开发新的支点。根据研究结果，企业在加速AI扩展时显示了三个主要趋势：趋势1：AI加速成为中型和长期发展的“主机”。根据研究数据，有42.97％的企业加入了AI的战略计划三年或更长时间，另外22.66％的企业将其用作短期探索方向。超过60％的企业的总和显然包括AI以及其未来的业务发展思想。这种趋势表明，公司不再被视为AI是边缘化的实验技术，而是重建业务和Chang的主要变量理论。同时，即使有25.78％的企业尚未系统地考虑AI技术，而8.59％的企业清楚地表明，今天没有迫切需要，就比例而言，具有待遇行为的公司相对较小。通常，企业的主流从“试点部署”转移到“战略整合”。从AI的业务方向看来，有58.59％的企业计划将AI部署到明年的产品/内容生成，而45.31％的企业专注于销售和客户的看法，有32.03％的侧重于内部业务自动化。这些方向通常具有业务结构，推动决策和系统性的特性，这将进一步确认对业务业务的战略理解。 Bilang karagdagan, 19.53% ng mga kumpanya ay naniniwala na ang AI ay "lubos na" muling ibalik ang istraktura ng industriya sa susunod na tatlong taon, habang ang isa pang 28.13% ay naniniwala na ito ay "makabuluhang baguhin ang mapagkumpitensyang sitwasyon", na nagpapahiwatig na ang mga kumpanya ay may isang malinaw na hula ng hinaharap na impluwensya ng AI at muling pagsasaayos ng kanilang mga modelo ng negosyo, mga teknikal na Mga Istrukturang pang -Organisasasyon na May Isang战略观点的Reserbang。总之，AI的战略价值以加速速度在企业中实施。将来，应该从战略协调的角度加强规则，例如建立不同类型的企业，以在数字化转型系统中包括“ AI开发能力”，并提高各种规模的业务能力将AI变为中期和长期的发展势头。趋势2：AI应用程序从飞行员转变为多链接协作，组织能力和培训机制需要改进。 ipinapakita ng调查NA ANG 89.84％NG MGA Nasuri Na Kumpanya ay gumagamitMGA Link Sa negosyo，Na Kung Saan Ang Pinaka-pinaka-puro sa pagsusuri ng ng sa paggawa ng disisyon（57.03％）（57.03％），teknolohikal na pagbabago at pagsasaliksik ng produkto ng produkto in pag-unlad（49.222222222222222222） （46.09％），Na Sumasalimin sa Mga na May na May Mga Tiyak Na Mga Senaryo Tulad ng MGA操作公司Tulad ng MGA操作公司和客户。但是，从组织和系统构建能力的角度来看，总体情况处于结构的早期阶段：•只有16.41％的企业拥有全职AI团队，并且大多数企业仍处于“与IT或数据部门的整合”（25.78％）（25.78％）或“未打算但未形成的”阶段（23.44％）（23.44％）； •在员工培训方面，超过40％的企业（47.66％）尚未开始任何AI能力培训，只有14.06％的企业达到了正常的培训机制； •就AI管理系统而言，只有11.72％的企业已经建立了相关系统，并且没有计划或初步探索60％以上。以上数据表明，AI在业务中仍面临“容量清洗”问题。特别是，没有在人才系统，机构框架，过程协调等方面建立闭环机制，这会影响组织中AI技术的渗透率和可持续发展的效率。将来，政策可能会加强以下方面的指南：促进企业生成“ AI+组织”能力系统，包括AI在整体员工培训，工作竞争模型和评估指标中的能力；鼓励企业建立特殊的AI职位和跨部门应用程序组，为引入系统人才和构建的链接机制，并形成“从应用到功能”的完整闭环。趋势3：企业要求更多的运营支持和生态支持RT政策。这项调查显示，企业在AI应用程序过程中遇到的主要障碍是：缺乏可以掌握的AI才能（47.66％），缺乏AI专业知识和技能（43.75％），没有AI策略（33.59％），而成本太高（29.69％）。面对真正的挑战，企业表达了对政府政策支持的高度期望，尤其是在以下三个方面，最强烈的声音：AI人民化人才人才（62.50％）；中小型业务变化（60.16％），数据安全指南和合规性（51.56％）的特殊补贴。此外，有46.88％的企业希望促进行业AI应用标准，而32.81％的企业期望建造一个停靠的大学 - 大学平台，该平台表明了企业对机构环境，行业和社区连接机制的明确需求。数据表明，AI应用程序已经进入了从“技术驱动” T的关键阶段o“ ecoloshame”。召集业务不是一般支持的口号，而是更具体，实施和长期有效机制支持。 Conclusion: From strategic jumping to policy coordination, the results of research on the success of the success of" artificial intelligence +"deep water zone shows that even the penetration of the artificial intelligence rate in business operations continues to rise, the artificial intellectual intelligence in business operations continues to increase, the artificial intellectual intelligence of business operations continues to rise, the artificial intelligence of business operations are constantly increasing the business operations, the business of artificial intelligence operations are constantly增加业务运营。它的应用仍然仅限于组织能力不足，管理系统中的滞后和模糊转换路径等结构。 1。加强战略指导同意路径的道路和道路的道路表明，几乎60％的企业不包括中型和长期战略性观点的AI，约有30％的企业表示“尚无系统的考虑”或“没有立即需要。作为制造，财务，能源，医疗服务等）制定了AI的典型应用清单，促进了“案例”的道路，在战略水平上，MAS的强大含义和确定性。投资和积累培训数据，模型适应和员工培训方面的技能有限。将来，可以建立“提高AI业务能力的特殊行动”，以支持企业进行一般的AI培训，适应性诊断和工具使用，并在开发的不同阶段对企业实施分层支持，从而有效地降低了中小型企业的“起始阈值”，并改善了业务和健康的改善AI RESAICERIENCE AI II CALLIENCE的RECELIENT。 3。改善预期的管理政策和责任界限。只有11.72％的审查企业建立了AI管理系统。超过60％的企业没有计划或缺乏管理系统的标准，这表明管理层已成为AI稳定发展的主要障碍之一。建议促进工业标准的制定和可信赖的AI考试机制的建设，Ex涵盖了模型责任的界限，“白名单”业务认证机制和数据合规指南，以便企业可以在使用技术时“具有界限”，并将其与安全性和安全性一起使用。 4。促进工业，学术界，研究和应用之间的关系。当前的“模型取决于外部服务提供商”和“缺乏轻量级实施解决方案”是企业对AI变更的两个主要问题。大学和研究机构应鼓励与当地行业结合使用，以探索候选和低阈值解决方案，例如垂直大型模型，轻型算法工具包和行行。同时，通过工业联盟，联合实验室和开放平台来支持更多的科学研究结果，以加速“从实验室到生产线”，并促进AI，这确实是从切割到“分销行业的成功””。将来，企业是“人造智能 +”行动的最活跃的执行官，也是促进我国家促进新质量生产率产生的主要从业者。本报告希望在生产线上使用研究数据作为锚点，以为政策制造商提供真正的参考，以供政策制造商参考，以识别支持方向，并澄清支持方向，并为AI II公司提供帮助。