在当今数字化时代，人工智能在企业中的应用呈现出爆发式增长的态势。众多企业纷纷认识到人工智能的巨大潜力，积极投身于人工智能的探索与应用之中。

中国人工智能企业数量已超过 4000 家，这一庞大的数字充分展示了我国在人工智能领域的蓬勃发展。从大型互联网公司如百度、阿里巴巴、腾讯，到初创企业，都在不断推动人工智能技术的创新和应用。百度作为人工智能领域的领军者，早在 2010 年就开始布局，如今在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域拥有世界领先的技术，其人工智能技术不仅在互联网搜索、智能助手等领域广泛应用，还在无人驾驶、智能制造等新兴领域取得突破性进展。阿里巴巴作为电子商务巨头，旗下的阿里云成为全球最大的云计算服务商之一，为人工智能提供强大计算能力，同时在智能物流、智能金融、智能城市等多个领域积极布局。腾讯作为最大的社交平台，也致力于打造 “泛在智能” 生态体系，通过 AI 技术提升用户体验、提高运营效率，并投资一系列人工智能企业。

此外，还有许多杰出的人工智能初创企业，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得显著成果，成为中国人工智能领域的创新力量。例如，在机器人技术类，Geek+、Rokid、图灵机器人、优必选等企业专注于机器人技术的研发和应用，随着智能制造、服务机器人等领域的快速发展，企业数量持续增长。在自动驾驶类，百度、天瞳威视、地平线机器人、驭势科技等企业在自动驾驶技术研发方面取得重要突破。在无人机技术类，大疆、亿航、Hover Camera、零度智控等企业是佼佼者。在语音识别与自然语言处理类，思必驰、百度、科大讯飞、出门问问等企业具有显著优势。在计算机视觉类，依图科技、格灵深瞳、旷视科技、商汤科技等企业具有领先地位。

总之，人工智能在企业中的崛起势不可挡，众多企业正积极探索其潜力，为推动我国经济发展注入新的动力。

许多企业在利用人工智能时，面临着搭建基础设施的难题。其中，算力和操作系统的困惑尤为突出。据统计，约有 30% 的传统企业不知道如何利用 AI 技术提供算力和操作系统。以一家机电企业为例，希望通过 AI 解决工时评估问题，但由于基础设施不完善，难以实现。企业数据中心往往难以满足人工智能对算力的高要求，而操作系统的复杂性也让企业望而却步。例如，大部分本地企业数据中心无法处理大规模的数据，公共云虽然提供了一定的解决方案，但高成本或延迟问题也让企业在选择时有所顾虑。

在企业运营中，具体技术问题频繁出现，企业迫切希望人工智能能破解自然语言处理、计算机视觉等技术痛点。一些企业希望通过自然语言处理技术实现 “机器听得懂”，以提高客服效率和精准度。比如在智能客服领域，企业希望人工智能能够准确理解客户的问题并给出恰当的回答，提高客户满意度。另一些企业则希望通过计算机视觉技术实现 “机器看得懂”，例如在智能制造中，通过计算机视觉技术对产品进行质量检测，提高生产效率和产品质量。然而，目前深度学习算法存在鲁棒性弱的问题，在具体应用场景的开放动态环境中，算法决策可能会产生意料不到的错误，这给企业带来了挑战。

企业最为关心的是利用人工智能技术实现商业化，包括应用于商业场景和模拟人解决实际问题等。在智能酒店、智能养殖、智能运营、智能交通等领域，企业希望利用人工智能技术创造新的需求和增长点。例如，一家地产公司希望通过人工智能技术打造智能酒店，提高客户体验和运营效率。然而，目前企业面临着应用技术太少、应用场景太单一、应用成本太高等问题。据商汤科技企业业务副总裁赵峰介绍，不少企业对于人工智能的直观感受是不懂用、不好用、不敢用。为了解决这些问题，企业需要开发创新平台，让更多中小企业直接应用，让生态伙伴集成应用，让中下游企业合作应用。同时，企业也需要探索新的商业模式，降低应用成本，提高应用效果。

打造人工智能开放创新平台是解决企业人工智能应用难题的重要途径。通过整合政府、高校、企业等多方资源，建立专门的组织机构负责平台建设和运营，能够确保平台的权威性和可持续性。同时，构建完善的技术基础设施，包括强大的计算资源和高效的数据存储与处理能力，为人工智能技术的研发和应用提供坚实支撑。

制定规范和标准，确保平台的安全性和可信度。平台应提供开放的接口和开发工具，吸引更多开发者和合作伙伴参与，促进资源共享和合作创新。建立完善的数据共享机制，鼓励数据的开放和共享，为人工智能算法的训练和优化提供丰富的数据来源。此外，设立奖励机制，激励创新和合作，推动人工智能技术不断进步。

在未来，人工智能将成为企业最重要的员工之一。以医疗行业为例，AI 医疗市场规模有望在 2025 年达到 385 亿元，复合年均增长率达 46%。复旦大学附属妇产科医院与钉钉共同打造的 AI 助理 “小红”，为患者提供 7×24 小时全天候的专业咨询服务，提升了医疗机构的服务效率。西门子医疗大中华区副总裁表示，AI + 医疗正在进入 2.0 时代，AI 不再只是简单地替代或优化人类的工作，而是开始真正参与到重塑医疗流程中来。

在工业领域，人工智能助力工业 4.0，实现从 “自动化” 到 “智能化” 的转变。人工智能可以提高生产效率和质量，降低生产成本，提升产品的个性化和定制化水平，提高产品的安全性和可靠性，创造新的商业模式。例如，宝马公司使用人工智能检测汽车车身上的缺陷，提高汽车制造质量；通用汽车公司使用人工智能优化自动化生产线的流程，提高效率降低成本；沃尔玛公司使用人工智能优化仓库管理，提高效率降低库存成本。

在教育领域，AI 与传统课堂深度融合，改变了传统的教学模式。外语课上，数字翻译软件实时切换各种语言进行发音教学；数学课上，智能分析系统根据学生解题步骤分析知识短板；体育课上，智能机器人帮助学生完成体能测试并提供运动数据全面分析。部分院校采用 “数字老师” 技术，满足学生个性化的学习和答疑诉求。

总之，人工智能作为企业的重要员工，将加快行业场景落地，提升业务效果，助推各行业智慧化转型。

人工智能在人力资源任务中发挥着重要作用。在人员选拔流程方面，它可以通过分析大量的简历数据和面试记录，快速筛选出符合岗位要求的候选人，提高选拔的准确性和效率。例如，利用自然语言处理技术，人工智能可以理解简历中的关键信息，评估候选人的技能和经验与岗位的匹配度。同时，人工智能还可以对新员工进行评估和培训，根据员工的表现和潜力提供个性化的发展建议，帮助新员工更快地适应工作环境，为企业带来回报。此外，人工智能还可以优化人力资源管理的流程，减少繁琐的行政工作，节省人力资源部门的时间和精力。

带有人工智能的聊天机器人可以成为企业全天候的客户服务助手。它们能够与客户进行自然流畅的对话，解答常见问题，提供产品信息和服务支持。聊天机器人可以快速响应客户的需求，减轻企业运营的负担，让企业的客服团队能够专注于处理更复杂的问题和提供个性化的服务。例如，在电商领域，聊天机器人可以帮助客户查询订单状态、解决物流问题，提高客户满意度。在金融领域，聊天机器人可以为客户提供理财建议、解答投资疑问，提升客户体验。同时，聊天机器人还可以通过分析客户的对话记录，了解客户的需求和偏好，为企业的销售团队提供有价值的线索，帮助他们更好地开展销售工作。

人工智能能够帮助市场营销团队制作特定的内容，提高营销效果。通过分析大量的市场数据和用户行为数据，人工智能可以了解目标客户的需求和兴趣，从而创建个性化的内容。例如，利用自然语言处理技术，人工智能可以根据用户的搜索历史和浏览记录，为用户推荐个性化的文章、视频和产品信息。同时，人工智能还可以预测内容的转化潜力，帮助市场营销团队优化内容策略，提高内容的点击率和转化率。例如，通过分析用户的行为数据和反馈信息，人工智能可以评估不同内容的受欢迎程度，为市场营销团队提供优化建议。

CRM 系统结合人工智能可以分析大量的客户数据，为企业提供潜在客户生成活动的建议，加快获取新客户的速度，加速销售过程。例如，通过分析客户的购买历史、行为习惯和偏好，人工智能可以为销售团队提供个性化的销售建议，提高销售成功率。同时，人工智能还可以自动化销售流程，提高销售效率。例如，利用自然语言处理技术，人工智能可以自动回复客户的邮件和短信，跟进销售线索，提高客户响应速度。此外，人工智能还可以通过分析市场趋势和竞争对手的情况，为企业提供市场洞察和战略建议，帮助企业制定更有效的销售策略。

一些针对 AI 和 SEO 的程序可以帮助企业分析和自动化网站排名，提高网络曝光度和吸引潜在客户。例如，利用人工智能算法，这些程序可以分析网站的内容和结构，提供优化建议，提高网站在搜索引擎中的排名。同时，人工智能还可以自动化内容生成和发布，提高网站的更新频率和质量，吸引更多的搜索引擎蜘蛛访问网站。此外，人工智能还可以分析用户的搜索行为和需求，为企业提供关键词建议，帮助企业优化网站的关键词策略，提高网站的搜索可见性。例如，通过分析用户的搜索历史和热门关键词，人工智能可以为企业提供相关的关键词建议，帮助企业优化网站的标题、描述和内容，提高网站在搜索引擎中的排名。

机器学习在企业中扮演着越来越重要的角色。企业可以利用机器学习技术对大量的历史数据进行深入分析，从中挖掘出隐藏的规律和趋势。例如，一家零售企业通过分析过去几年的销售数据、顾客购买行为以及市场趋势等信息，利用机器学习算法预测未来的销售趋势。这使得企业能够提前做好库存准备、调整营销策略，为业务决策提供有力支持。根据相关数据统计，采用机器学习进行决策支持的企业，其决策准确性平均提高了 30% 左右。同时，机器学习还可以帮助企业优化供应链管理，通过预测原材料价格波动、物流运输时间等因素，降低成本并提高效率。

自然语言处理技术为企业处理大量文本数据提供了强大的工具。企业可以利用自然语言处理技术对客户反馈、市场调研报告、新闻资讯等文本进行分析，提取有价值的信息。例如，一家金融企业通过自然语言处理技术对财经新闻进行实时分析，提取关键信息，为投资决策提供参考。在实现自动问答方面，企业可以搭建智能问答系统，让客户能够快速获取所需信息。语音识别技术则可以应用于客服中心，提高服务效率。机器翻译技术有助于企业拓展国际市场，打破语言障碍。据统计，采用自然语言处理技术的企业，在信息处理效率上平均提高了 40%。

智能客服平台已经成为许多企业提升客户服务体验的重要手段。通过自然语言理解技术，智能客服能够准确理解客户的问题，并给出快速、准确的回答。例如，一家电商企业的智能客服可以解答客户关于商品信息、订单状态、物流配送等问题，24 小时不间断服务。这不仅提高了客户满意度，还降低了企业的客服成本。据调查，使用智能客服的企业，客户满意度平均提升了 25%，同时客服成本降低了 30% 左右。智能客服还可以通过不断学习和优化，提高回答的准确性和智能化水平。

企业利用人工智能分析客户行为数据，进行个性化的推荐，从而提高销售转化率和客户满意度。例如，一家在线视频平台通过分析用户的观看历史、搜索记录等行为数据，为用户推荐个性化的影视内容。这不仅提高了用户的观看体验，还增加了平台的用户粘性和广告收入。在电商领域，智能推荐系统可以根据用户的购买历史、浏览记录等信息，为用户推荐相关的商品，提高销售转化率。数据显示，采用智能推荐系统的企业，销售转化率平均提高了 20% 以上。

人工智能在企业网络安全方面发挥着重要作用。企业可以利用人工智能进行网络安全监控和攻击检测，及时发现并应对潜在的安全威胁。例如，通过机器学习算法分析网络流量数据，识别异常行为，预警潜在的网络攻击。同时，人工智能还可以帮助企业加强对内部数据的安全管理，防止数据泄露。据统计，采用人工智能进行网络安全保障的企业，网络安全事件发生率降低了 40% 左右。

在智能制造领域，人工智能可以实现生产过程的智能化管理。通过对生产设备的实时监测和数据分析，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。例如，一家汽车制造企业利用人工智能技术对生产线进行优化，降低了生产成本，提高了产品质量。在物流管理方面，人工智能可以通过优化物流路线、预测需求等方式，提高物流效率，降低库存成本。数据显示，采用人工智能进行智能制造和物流管理的企业，生产效率平均提高了 30%，物流成本降低了 20% 左右。

在当今数字化时代，企业部署 GenAI 的速度正不断加快。一方面，大企业采用 AI 并未降速，2023 年是 AI 在企业端渗透率最快的一年。麦肯锡的调研显示，AI 在企业侧的渗透率从 55% 增长到 72%，增长了 17 个百分点；而把 AI 缩小到 GenAI 的范围，过去一年从 33% 增长到 65%，增长了一倍。另一方面，企业分配给 AI 的预算支出也在增加。根据 Morgan Stanley 发布的 2024Q2 US Tech Report，2024 年 Q2，企业 AI/ML 相关的项目预算增速为 16.3%，Q1 时为 13.7%。企业前 10 大项目开支中增速没有下降的只有 CRM Application（+2.3 个百分点）和 Storage HardwareData（+1 个百分点），这两个板块也是企业部署 AI 的关键设施。

尽管不同规模的企业在部署 AI 的阶段有所不同，但总体趋势向好。绝大多数中大型企业用 GenAI 的状态主要集中在研究 use case 做概念验证和小规模测试部署这两个阶段。其中，45% 的大型企业已经开始小规模测试部署，40% 的大型企业已经明确了自己的 use case 并开始进行概念验证，中型企业在这两个阶段分别为 44% 和 38%。而小型企业则主要集中在两端，25% 的小型企业已经进入到规模化部署阶段，25% 还处于调研阶段。有更高比例的小型企业能快速规模化部署 AI，可能与企业规模小带来的决策灵活性、工作流相对不复杂以及更加成本敏感等因素有关；而另有 25% 仍处于调研环节，则可能与企业的技术储备、自身业务发展 roadmap 相关。总体上，我们可以乐观预计，到 2024 年末，会有更多中大型企业扩展 GenAI 在企业内的部署规模，甚至开始将其应用到更广泛的业务流当中。2025 年有望迎来 GenAI 在企业侧的 massive adoption。

在过去 4 个季度中，企业用户对于如何在内部使用 AI/LLM 的观点发生了变化。将内部生产力提效作为部署 AI/LLM 目标的企业从 15% 增长到了 23%，从第 3 提升至第 1；将 AI/LLM 用于优化劳动力成本（例如客服、财务等板块业务流程的简化）的企业从 10% 提升至 18%；提升客户满意度目标预期则从 19% 下降至 15%，从第 1 降至第 3 位。这一变化表明，企业对于 GenAI 的预期从偏对外的、前台业务场景转向了内部降本增效。在这种共识下，中短期内，企业还是会更多地将 AI 用于内部场景中。尽管 Gen-AI 的潜力正被普遍认识，但 Bain 调研显示目前只有约 35% 的公司能清晰描述如何从 Gen-AI 中创造商业价值。

在制造业中，有许多需要分捡的作业，采用人工分捡不仅速度缓慢，而且成本高，同时还需要适宜的工作温度环境。而工业机器人进行智能分拣则可以大幅降低成本，提高速度。例如在电子产品制造企业中，需要对各种小型电子元件进行分拣，传统人工分拣方式不仅效率低下，而且容易出现错误。采用智能分拣机器人后，通过机器学习技术，机器人可以快速准确地识别不同类型的电子元件，并进行分类。经过几个小时的学习，机器人的分捡成功率可以达到 90%，和熟练工人的水平相当。据统计，一家中型电子产品制造企业采用智能分拣机器人后，分拣成本降低了 70%，分拣速度提高了 5 倍。

在制造业中，设备的健康状况直接影响着生产效率和产品质量。基于对设备运行数据的实时监测，利用特征分析和机器学习技术，可以在事故发生前进行设备的故障预测，减少非计划性停机。例如在化工行业，通过对设备的温度、压力、流量等数据进行实时监测，利用机器学习算法可以提前预测设备的故障。当设备出现突发故障时，能够迅速进行故障诊断，定位故障原因并提供相应的解决方案。以一家化工企业为例，通过设备健康管理系统，成功将非计划性停机时间减少了 80%，提高了生产效率和设备的可靠性。

基于视觉的表面缺陷检测技术在制造业中具有重要的应用价值。现有的工业智能企业将深度学习与 3D 显微镜结合，使缺陷检测精度达到纳米级。对于检测出的缺陷产品，系统会自动进行可修复判定，并规划修复路径与方法，再由设备执行修复动作。例如在 3C 制造行业，通过高精度的表面缺陷检测技术，可以快速准确地检测出手机外壳、屏幕等产品的表面缺陷，提高产品质量。据统计，一家 3C 制造企业采用该技术后，产品的不良率降低了 50%，提高了企业的市场竞争力。

采用声纹识别技术可以自动检测异音，发现不良品，并比对声纹数据库进行故障判断。在制造业中，一些设备在运行过程中会产生特定的声音，当设备出现故障时，声音会发生变化。通过声纹识别技术，可以及时发现设备的故障，并进行维修。例如在汽车制造行业，通过对发动机的声纹进行监测，可以及时发现发动机的故障，提高汽车的质量和安全性。据统计，一家汽车制造企业采用声纹检测技术后，故障检测准确率提高了 70%，降低了维修成本。

制造企业可以利用人工智能技术结合大数据分析，对调度方式进行优化，提高企业决策能力。例如在生产计划制定方面，通过对历史销售数据、市场趋势、原材料供应等信息进行分析，利用机器学习算法可以制定出更加科学合理的生产计划。在物流配送方面，通过对交通状况、客户需求等信息进行分析，优化物流路线，提高配送效率。以一家家电制造企业为例，通过智能决策系统，成功将生产计划的准确率提高了 60%，物流配送成本降低了 40%。

数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的 “真实” 模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在制造业中，数字孪生可以用于产品设计、生产过程优化、设备维护等方面。例如在航空航天制造领域，通过数字孪生技术，可以对飞机的设计、制造、运行等过程进行模拟和优化，提高飞机的性能和可靠性。据统计，一家航空航天制造企业采用数字孪生技术后，产品的研发周期缩短了 40%，生产成本降低了 30%。

创成式设计是一个人机交互、自我创新的过程。工程师在进行产品设计时，只需在系统指引下，设置期望的参数及性能等约束条件（如材料、重量、体积等），结合人工智能算法，就能根据设计者的意图自动生成成百上千种可行性方案，然后自行进行综合对比，筛选出最优的设计方案推送给设计者进行最后的决策。例如在汽车零部件设计中，通过创成式设计技术，可以快速生成多种不同的设计方案，满足不同的性能要求和成本限制。据统计，一家汽车零部件制造企业采用创成式设计技术后，产品的设计周期缩短了 60%，设计成本降低了 50%。

基于人工智能技术，建立精准的需求预测模型，实现企业的销量预测、维修备料预测，做出以需求导向的决策。同时，通过对外部数据的分析，基于需求预测，制定库存补货策略，以及供应商评估、零部件选型等。在零售行业，通过对销售数据、市场趋势、消费者行为等信息进行分析，利用机器学习算法可以建立精准的需求预测模型，优化库存管理，提高供应链的效率。据统计，一家零售企业采用需求预测与供应链优化技术后，库存成本降低了 40%，缺货率降低了 30%。

雅戈尔作为中国纺织服装业的领军企业，在智能化升级方面走出了一条独特的道路。在功能运维阶段，雅戈尔以系统应用功能模块建设为核心。2016 - 2018 年，耗资 31.35 亿元完成 O2O 营销平台建设，推动线上线下一体化经营模式。同时，进行生产线智能化改造，提高生产效率和产品质量，并建设快速反应的业务中台。在 2015 - 2020 年的第 5 个五年计划中，雅戈尔在新材料、新面料、新工艺等方面投资，其中 80 亿元用于实施 “平台战略”，20 亿元用于 “会员战略” 等信息系统建设。

进入业务驱动阶段，随着企业规模增大，沟通复杂度呈指数级增长。雅戈尔通过碎片化时间赋能业务，利用 IT 系统打通流程，确保 IT 以业务目的为核心，让企业 IT 资产持续为沟通和信息化建设发展赋能。

在战略引领阶段，雅戈尔认为数字化只是工具，要结合业务场景产生管理行为和企业效应。把数字化和公司的战略、使命、愿景相结合，让数据真正赋能业务拥有 “智能”。

自 2018 年起，雅戈尔携手钉钉迈入 “智能 +” 时代。2019 年与用友合作打造业务中台，整合商品主数据等要素。如今，雅戈尔凭借良好的数字化基础，在智能化升级方面持续发力。例如，其构建的 ChatBI 发挥出巨大威力，内置雅戈尔购物小程序的数字化大屏，投放到售楼处就形成一个覆盖周围三公里的数字化商店。同时，雅戈尔通过智能工厂建设，实现生产可视化、透明化、可预测、自适应，生产效率提升 25% 以上，预计年利润可增加 3000 万元。此外，雅戈尔还通过 AI 自助问答实现数据普惠，电销团队使用自然语言自助搜索问题，效率提升 100 倍，仅 1 周就分析了近 1000 个问题，数据需求沉淀为数据资产，反哺中台建设。

商汤科技智慧医疗团队与复旦大学基础医学院合作的 “基于深度学习算法模型的抗原 - 抗体中和效应预测” 项目入选 “AIIA 人工智能十大先锋应用案例”。该项目聚焦生物制药领域，研发团队基于大规模氨基酸序列的方法预测抗原 - 抗体中和效应，提出了名为 DeepAAI 的原创深度学习算法模型。相比传统方法，DeepAAI 无需知道抗原和抗体的空间结构，更便捷地推广，帮助机构高效开展新药研发，具有广泛的应用价值。

DeepAAI 已在多种病毒（HIV、SARS-CoV2、流感和登革热）的未知抗体上验证了性能，相关研究成果已形成论文发表于国际顶级学术期刊《自然 - 机器智能》，影响因子 23.8。近年来，商汤科技在生物制药领域持续积累，覆盖药物发现、临床前研究、多组学研究等多个研发环节，已与国内外多家顶级药企和研究机构开展密切合作，推动医药行业创新发展。

此外，商汤科技还在医疗领域有其他突出表现。如商汤医疗大模型助新华医院智慧就医，获评 AI 实践典型案例。新华医院与商汤科技合作建设的智慧就医服务平台，实现门诊环节全流程智能化。平台基于商汤科技研发的医疗健康大语言模型 “大医” 赋能，实现智能导诊功能，通过多轮问答为患者推荐就诊科室，并在排队等候期间提前收集病情信息实现高精度预问诊。同时，平台基于数字孪生和元宇宙技术推出 AR 导航功能，为患者推送实时定位等信息，规划最优就诊路径，大幅缩短患者在院停留时间。诊后随访环节，搭载的智能随访助手依托 “大医” 强大多轮对话能力和长程记忆能力，结合智能语音技术，高效采集患者信息，评估高风险因素，引导患者科学服药，提示随访计划，帮助医生高效跟踪患者情况。目前平台已服务十余万患者，提升了患者的就医体验。