2025年

，人工智能已突破技術工具的邊界

。在這場智能化浪潮中，基礎型AI如同企業(yè)"數(shù)字化藍領"

，專注自動化執(zhí)行標準化流程；戰(zhàn)略型AI則化身"商業(yè)智囊"

，通過深度學習企業(yè)基因

，構建起價

值創(chuàng)新的智能生態(tài)系統(tǒng)

。兩者從執(zhí)行層到決策層的協(xié)同

，重新定義

現(xiàn)代企業(yè)的核心競爭力。全球范圍內

，無論是基礎型AI還是戰(zhàn)略型AI

，企業(yè)選擇將

AI

與行業(yè)趨勢

、競爭壁壘

、長期價值綁定

，根據(jù)自身領域選擇技術方向。

零售行業(yè)側重AI營銷與供應鏈優(yōu)化

，制造業(yè)聚焦AI質檢與預測性

維護

，

醫(yī)療行業(yè)關注AI輔助診斷與藥物研發(fā)。通過AI形成差異化

優(yōu)勢

，擁抱技術演進

，構建核心壁壘。2024年以來

，我們已經看到組織采取行動

，企業(yè)級AI應用度不斷提高

，但從價值捕獲的角度來看

，AI賦能企業(yè)仍處于早期階段。雇

主們正在做更多的工作：對

AI

人才投入更多

，減輕AI相關風險

，

基礎設施重構

、安全合規(guī)升級

、成本效率平衡等。2截至2025年4月底

，我國現(xiàn)存在業(yè)

、存續(xù)狀態(tài)的人工智能相關企業(yè)超424.3萬家

，其中2025年以來新增注冊相關企

業(yè)約28.6萬余家。AI領域呈現(xiàn)出顯著的“兩極分化

”：一

方面

，通用大模型的性能突破推動生成式AI全面滲透；另

一方面

，市場焦點逐漸從基礎設施投資轉向垂類場景應用，

低成本

、高精準的行業(yè)解決方案成為新寵。數(shù)字化轉型成功案例大多數(shù)源于管理層對AI的持續(xù)投入——智能化轉型本質是認知革命

，技術能力與管理體

系的重構必須作為并行的系統(tǒng)化工程。在此背景下

，本報告基于410家企業(yè)問卷調查

，試圖解答以下問題：1.企業(yè)選擇AI應用時關注點是什么？2.AI已經引發(fā)員工的雙重情緒

，企業(yè)是否會加劇這種情緒？

3.2025年及以后實施AI戰(zhàn)略時

，側重點在哪里？2前言?受訪企業(yè)AI普及率仍有較大上升空間：

當前AI技術滲透率呈現(xiàn)顯著行業(yè)分化，

制造業(yè)

、零售業(yè)使用率高達半數(shù)

以上，而金融業(yè)僅有16.7%——技術門檻高、場景適配難及安全性是主要制約因素，不過依舊看好未來AI部署

趨勢。?增效是企業(yè)選擇AI的首要考量因素：

企業(yè)AI決策嚴格遵循ROI模型，民營企業(yè)尤甚，通過降本來實現(xiàn)企業(yè)效益的

增長，成本敏感度直接驅動技術選型差異

。值得注意的是，許多民營企業(yè)仍在AI增效迷霧中徘徊：組織能力滯

后于技術升級，數(shù)據(jù)質量制約算法效能

……

需要做更多的工作來實現(xiàn)業(yè)績價值。?

AI落地的差異化本質在于“風險-效率”的平衡：

金融業(yè)聚焦AI合規(guī)官培養(yǎng)，零售業(yè)則側重于供應鏈與運營管理

優(yōu)化，技術落地必須與行業(yè)特性互為參考系。?

AI技術沖擊與員工留存率呈弱相關性：

78.2%的受訪企業(yè)認為AI帶給員工的機遇大于挑戰(zhàn)，技術迭代帶來的新

興職業(yè)數(shù)量較為可觀，效率革命釋放創(chuàng)造力，使員工專注于創(chuàng)新、決策等高價值任務，技能升級催生新賽道，

職業(yè)邊界無限延伸。?

AI重塑HR職業(yè)能力圖譜:需構建數(shù)字化人才畫像體系，

優(yōu)化全周期人才管理流程，

制定

AI

協(xié)同型組織戰(zhàn)

略，確保技術落地與業(yè)務場景深度耦合

。

主要結論3I數(shù)據(jù)樣本概述在本次調研樣本中

，

民營企業(yè)與規(guī)模處于

500

人以下的企業(yè)占據(jù)主導地位

，鑒于中國企業(yè)的實際分布特征

，本次調研結果具備一定的參考價值。從行業(yè)上看

，調研數(shù)據(jù)存在樣本差

，有一定局限性。AI市場具有動態(tài)性

，現(xiàn)有樣本可能難以完全覆蓋快速演變的

大環(huán)境。受訪企業(yè)規(guī)模分布受訪企業(yè)類型分布受訪企業(yè)行業(yè)分布4公司員工是否普遍使用AI工具？?

受訪企業(yè)AI應用比例約為40.0%就像任何新技術一樣

，從出現(xiàn)到大規(guī)模被采用需要很長時間

，在AI開始被采用之前

，企業(yè)必須學習如何使用它

，在它的基礎上構建應用程序

，

這不僅需要時間

，還需要理性

、務實

、小步試錯。?

基層員工比企業(yè)高管更愿意接納AI在前程無憂面向C端的AI使用調查中

，年輕從業(yè)者推動AI工具高頻使用

,但在企業(yè)高管為業(yè)績負責的當下

，許多管理者仍然對AI投資持觀望態(tài)度。?

金融業(yè)等信息高密行業(yè)AI應用率低于20%網絡安全形勢充滿了數(shù)據(jù)泄露

、“釣魚

”等熟悉的威脅

，AI

為傳統(tǒng)攻擊增加了新的危險級別

，對于安全為先的行業(yè)來說

，這些基于

AI

的新威

脅構成了前所未有的挑戰(zhàn)。5提升企業(yè)效益，AI技術成熟度與可靠性，智能化趨勢，成為受訪企業(yè)選擇AI時最看重三個點。增效——受訪企業(yè)使用AI的第一考量這一訴求深度滲透于企業(yè)全業(yè)務鏈，值得關注的是，盡管企業(yè)對AI“增效”寄予厚望，但也普遍面臨技術應用深水區(qū)挑戰(zhàn)，即AI

與核心業(yè)務流程的銜接仍顯松散，系統(tǒng)化整合程度亟待提升。?人機協(xié)同被81.8%的受訪企業(yè)忽略，但42.9%的跨國公司卻

關注了“友好合作”。AI融入業(yè)務需要大量對封閉數(shù)據(jù)的訓

練，這種訓練很復雜，需要引入AI協(xié)同人才，。?不安全感成為50.0%受訪企業(yè)引入AI的因素。受訪企業(yè)中，國有企業(yè)與跨國企業(yè)選擇智能化趨勢的比例高達71.4%。面

對AI的沖擊與智能化趨勢，許多企業(yè)雖然還沒想好如何深度

融合業(yè)務，但覺得不發(fā)展才是最大的不安全。企業(yè)/機構目前看重AI的點是什么6?

AI會大幅降低一線人力成本68.2%的受訪企業(yè)認為

，

目前AI會大幅降低人力成本

。企業(yè)在使用AI賦能業(yè)績時

，運用高質量的大模型基座作為Agent（智能體）入口

，理解與規(guī)劃人類指令，

再加上本領域內專有的數(shù)據(jù)訓練子專家系統(tǒng)

，讓大模型真正落地

，深入生產的方方面面

，被一線人員廣泛而低門檻地使用

。但這些仍是業(yè)務初級耦合

，并

未改變底層商業(yè)邏輯。?

AI比人更好管理，風險也更不可控79.1%的受訪企業(yè)認為

，AI比人更好管理

，但是AI在賦能業(yè)務時

，仍舊有技術可行性

、系統(tǒng)穩(wěn)定性

、合規(guī)性三個層面的考量。生成式AI存在有據(jù)可查的風險

，從模型偏差到無法為分析提供邏輯基礎再到AI幻覺（構建聽起來可信但虛假的內容）

，技術成熟度與可靠性是AI落地的基礎保障。企業(yè)對AI的看法7AI應用會提升企業(yè)的效率?AI工具為49.1%的受訪企業(yè)局部改良提效對大多數(shù)企業(yè)而言

，AI不是“

雪中送炭

”拯救企業(yè)

，而是“錦上添花

”，優(yōu)化已有流程

。企業(yè)一直在試驗

AI

工具

，主要是現(xiàn)有工具直接上手

，而不是

“顛覆式創(chuàng)

新

”。從價值捕獲視角審視

，當前多數(shù)企業(yè)距構建可持

續(xù)的價值獲取體系仍有較長路徑。?民營企業(yè)AI工具提效呈現(xiàn)兩頭效應15.3%的受訪民營企業(yè)表示AI提效效果尚不明確

，這一比例高于認為AI

帶來顛覆性提升的比例（13.9%），也顯著高于跨國企業(yè)（2.7%）和國有企業(yè)（1.1%）

的

同類占比

。許多民營企業(yè)在

AI

應用中仍處探索瓶頸期，

組織架構

、人才儲備等能力建設滯后于技術迭代速度，數(shù)據(jù)治理體系不完善導致算法效能受限。8企業(yè)能否借助AI很好地開展業(yè)務AI技術在企業(yè)端的應用已突破早期試驗階段

，但行業(yè)之間技術落地深度存在結構性分化。52.7%的受訪企業(yè)能借助AI開展業(yè)務而不能很好借助AI開展業(yè)務提效的原因

，受訪企業(yè)認為有以下幾點：l企業(yè)級AI戰(zhàn)略模棱兩可

、短視或不存在lAI人才儲備不足：現(xiàn)有的技術人才為IT

、數(shù)據(jù)科學和產品開發(fā)

提供了工具包

，但無法提供企業(yè)AI解決方案l松散定義的運營模式和治理l低估了推動規(guī)模擴大所需的流程重新布線難度l對風險的理解不足：AI引入了獨特的風險

，從AI幻覺到偏見和

知識產權保護83.3%

金融業(yè)66.7%

制藥醫(yī)療60.0%

計算機電氣通信不能借助AI開展業(yè)務的行業(yè)能借助AI開展業(yè)務的行業(yè)66.7%

機械制造/工業(yè)設備68.8%

快消零售75.0%

教育文娛978.2%的受訪企業(yè)認為AI給員工的機遇大于挑戰(zhàn)：

未來企業(yè)競爭力將取決

于其“

人力-技術

”協(xié)同進化能力

，

而非單純的技術替代效率

。企業(yè)決策

邏輯會出于風險緩釋機制

、成本效益

考量

、戰(zhàn)略前瞻布局等多方位考量。盡管AI技術沖擊與員工留存率呈弱相關性,需警惕技能斷層引發(fā)的隱性淘汰62.7%的受訪企業(yè)認為短期內不會影響員工數(shù)量，但可預見的是

，技能斷層仍會引發(fā)的隱性淘汰。AI給員工的機遇大于挑戰(zhàn)

前程無憂51job

否是在生成式AI與自動化技術深度滲透人力資源管理的當下

，行業(yè)正經歷結構性變革。?

制造業(yè)等人員密集型行業(yè)逆勢擴容建筑/房地產

、機械制造等領域

，

因產業(yè)

數(shù)字化轉型尚處早期

，許多場景仍需人工

干預

，更傾向采取“技術嵌入+人力補

充

”策略。?

計算機

、能源化工原材料等技術驅動型行業(yè)結構性調整計算機/通信行業(yè)40%的受訪企業(yè)計劃啟動專項優(yōu)化,這與其技術替代成熟度直接相關

，羅杰斯創(chuàng)新擴散理論在此領域加速應

驗

。（創(chuàng)新的擴散呈現(xiàn)S型

，一開始較少的人會

使用創(chuàng)新產品

，突破臨界值后會迅速增長

，當大

部分人使用后增長曲線又會放緩。）使用AI對員工數(shù)量的影響10從行業(yè)上看?

智能制造行業(yè)AI應用職能TOP1為生產?

制藥醫(yī)療行業(yè)與金融業(yè)AI應用職能TOP1為綜合管理崗?快消零售行業(yè)AI應用職能TOP1為技術研發(fā)與支持類64.5%的受訪企業(yè)表示員工AI素養(yǎng)在招聘環(huán)節(jié)只是輔助因素除大模型研究員

、算法工程師等技術崗位外

，大多數(shù)崗位（如銷售

、行政

、客服）

的核心能力仍為行業(yè)知識

、溝通技能或專業(yè)經驗

。在技術快速迭代的背景下

，企業(yè)更關注核心技能、學習能力與適應性

，而非單一AI素養(yǎng)。11

技能升級 AI培訓

人員調整AI重塑HR職業(yè)能力圖譜

，對人力資源管理的滲透已從“

工具輔助

”向“

能力重構

”演進

，

未來具

備

“AI

技術敏感度

+

業(yè)務場景理解力+戰(zhàn)略價值創(chuàng)造力

”的

HR人才

，將成為企業(yè)數(shù)字化轉

型的關鍵賦能者。AI影響下，HR的工作會有何變化1272.7%的HR從業(yè)者認可AI工具顯著降低了事務性工作負荷

，但隨之衍生的三大挑戰(zhàn)正在重塑職業(yè)能力圖譜：

技能要求升級

、AI專項培訓及人員優(yōu)化。在不同行業(yè)

，AI引發(fā)的人才變革呈現(xiàn)顯著梯度差異：?計算機/通信為代表的AI高敏行業(yè)先行突破：

計算機/通信（40%

的企業(yè)啟動AI人才專項招聘）

、半導體等高端裝備制造行業(yè)

，

HR體系已構建“技術洞察官

”崗位

，重點攻堅AI人才畫像建模與智能組織診斷。?金融

、快消零售等服務業(yè)差異化適配

：服務業(yè)AI落地的差異化本質在于“風險-效率

”的平衡權重

，技術落地必須與行業(yè)特性深

度耦合。對金融業(yè)而言：合規(guī)風險＞效率提升

，

因此

AI

應用聚焦

“

可解釋性

、可控性

、可追溯性

”；而零售業(yè)效率提升為先

，

因

此AI應用側重

“動態(tài)響應

、成本優(yōu)化

、體驗平衡

”。企業(yè)基因決定轉型路徑

，不同性質企業(yè)的應對策略差異漸顯：?

國有企事業(yè)單位依托體制優(yōu)勢

，

55.6%的受訪國有企業(yè)率先

開展全員數(shù)字素養(yǎng)筑基工程

，結構性優(yōu)化比例并不高。?

民營企業(yè)實施效能優(yōu)先戰(zhàn)略

，

既通過AI面試官縮減初篩成本

，又對崗位啟動技能重塑計劃

，試圖通過組織架構調整來實現(xiàn)業(yè)績增長。?跨國企業(yè)集團采取漸進式變革路徑

，僅5.0%崗位涉及優(yōu)化調整，更側重構建AI能力共享平臺。13

結語站在2025年的臨界點

，企業(yè)必須意識到：AI競爭已從技術軍備競賽升維至生態(tài)位爭奪戰(zhàn)

。勝出者將具備三大特質：-敏捷組織-人類創(chuàng)造力×機器算力的乘數(shù)效應-在算法利己主義浪潮中堅守商業(yè)向善?

技術與人力的共生進化AI不再是“替代者

”，而