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企业拥抱AI持续加速，理性思考投入产出比—《2025年AI产业发展十大趋势》行业用户篇总结

易观分析
2025-01-02
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导读：通用人工智能（AGI）之路虽充满挑战，但技术进阶从未停歇，从2024年开端，向2025年延续，人工智能的发展，将由模型开发与竞赛，转向产品为先与场景打磨的新阶段，加速AI产业落地。
易观分析：通用人工智能（AGI）之路虽充满挑战，但技术进阶从未停歇，从2024年开端，向2025年延续，人工智能的发展，将由模型开发与竞赛，转向产品为先与场景打磨的新阶段，加速AI产业落地。多元应用场景雏形初现，科技大厂占据AI应用第一梯队，夸克、剪映、豆包领跑。
   易观分析发布《2025年AI产业发展十大趋势》报告，分为技术篇，应用篇以及行业用户篇。
 2024年以来，行业企业在大模型驱动的AI应用方面，从观望、了解进入到了尝试与找手感的阶段，普遍选择的AI应用场景如下，代码开发与测试以59.2%的选择比例位居首位，这表明AI在软件开发领域的应用非常广泛，可能包括自动化代码审查、测试和错误修复等。用户营销与运营以52%紧随其后，显示了AI在个性化营销、用户行为分析等方面的应用。其次，协同办公、客户服务和产品体验提升等场景的选择比例在中等水平，这表明AI在提高工作效率、改善客户体验和产品创新方面也受到企业的重视。其他还包括HR招聘、培训、供应链管理等场景。
行业企业在进行AI应用开发路径规划时主要考虑的考虑因素如下：“数据安全与隐私保护”以53.2%的比例位居首位，这表明数据安全与隐私保护是企业进行AI开发时最重要的考虑因素之一。随着数据泄露和隐私侵犯事件的增加，企业越来越重视保护用户和企业的数据安全，遵守相关的法律法规。“所在领域的数据量以及数据获取难度”，这个因素也在考虑因素中占据了较高的比例。数据是AI开发的基础，不同领域的数据量以及获取难度会直接影响AI模型的训练和应用效果。因此，企业在规划AI开发路径时，需要考虑自己所在领域的数据情况，以及如何获取和处理这些数据。
企业需要确保AI模型能够提供高质量的输出，以满足他们的业务需求。这可能涉及模型的训练数据、算法的复杂性以及模型的调优。这也将成为后续分析当中，企业进行大语言模型选型时最重要的考量要素之一。
“技术支持与维护”占比34.2%，“定制化与灵活性”占比30.5%，这表明企业在选择AI解决方案时，也重视技术支持和维护服务。良好的技术支持可以帮助企业解决使用过程中遇到的问题，而有效的维护可以确保AI系统的稳定运行，同时，企业希望AI解决方案能够根据他们的特定需求进行定制，并且具有一定的灵活性，以便适应不断变化的市场和环境。
 行业用户在进行AI规划以及AI应用开发的过程中，面临不少挑战，有针对性地予以解决与赋能，是推动行业AI应用发展的重要环节。调研结果如下：
最突出的问题是“没有合适的流程和场景”，这表明很多企业缺乏将大型AI模型成功部署到实际业务流程和场景中的能力，这也可能是对于AI的理解有待于提升。其他还包括“AI价值认知不足”，以及“了解市场和用户需求，寻求AI应用场景方面的挑战”这反映了企业在理解和评估AI技术价值方面存在挑战，仍然是认知与意识问题。
其次，数据资源与技术能力不足等是在“认知”之上的第二大类型挑战，数据资源的缺乏可能限制了AI模型的性能和应用范围。企业需要寻找数据获取的途径，或者通过合作和数据共享来解决这个问题。
再次，是成本和资源投入方面的挑战等，AI项目通常需要较大的初期投资和持续的资源投入。企业需要对成本进行准确估算，并确保有足够的资源来支持项目的实施，这部分，表面是“成本”，本质上仍然是关于AI实际创造的价值应该如何量化，从而更好地形成ROI测算逻辑，合理评估相关的成本投入。
最后，法律和政策、伦理和社会层面的挑战，比如隐私、安全控制、责任归属等，也是企业在AI应用过程中面临的一大挑战类型。企业需要了解并遵守相关的法律法规，以确保其AI项目的合法性和合规性，充分考量AI技术对社会和伦理的影响，并采取措施来减轻潜在的负面影响。
综上所述，行业企业对于AI应用开发最关注的N个问题如下：
 以上观点摘录自《2025年AI产业发展十大趋势》
文章来源：【易观分析】公众号
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