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转型中的线月，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。

　　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：

　　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。

　　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。

　　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. 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”。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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”。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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”与星空体育平台官网“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。

　　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星空体育平台官网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。

　　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。

　　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。

　　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，

　　“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”。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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%）。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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”。