出品 | 陈博观察 (ID: Drchenobservation)
编辑 | Will Chan
来源：陈博观察AI工作站（Doubao AI）创作
基于此，最近亿欧智库发布了《2025年全球人工智能技术应用洞察报告》，报告梳理了人工智能的发展脉络与竞争态势，深度剖析了十大关键行业最迫切的转型痛点与智能化需求，并设立了具有全球视野的 “人工智能技术应用突破奖”，隆重表彰那些将前沿技术与真实场景完美融合、产生卓越效益的标杆实践。这份报告不仅是一份详实的趋势洞察图鉴，更能成为各方参与者迈向人机协同、智能普惠新未来的战略导航图。
一、全球人工智能技术发展洞察
（一）全球人工智能基础能力与市场规模
对每个国家而言，持续且稳健的数字基础设施发展能带来切实效益。全球数字就绪度指数对各国数字经济进行分阶段排名，其结果显示，打造数字经济、发展人工智能的核心，与该国战略部署数据中心基础设施和算力资源的程度密切相关。
从市场规模来看，2025 年人工智能市场的九成以上将由数字基础较大规模的国家主导。在全球范围内，美国、西欧、中国、亚太地区（不含中、日）、日本及其他地区构成了主要的市场格局，各区域凭借自身的基础条件和发展策略，在人工智能领域占据着不同的地位。
（二）主要国家及地区人工智能基础能力特点
1. 美国
美国在人工智能领域处于全球引领地位，拥有最强的原始创新能力与顶尖人才，主导着 GPT、Claude 等核心大模型和底层框架的研发。在供给端，AWS、Azure AI、Salesforce Einstein、ChatGPT 等众多领先的人工智能技术和产品不断涌现，技术精进态势明显；市场端需求旺盛，以大型科技企业和先锋企业为主，既有追求技术前沿的科技巨头和初创公司，也有积极转型的各行业头部企业（如金融、零售、医疗等）。
美国以人工智能为核心战略，投入意愿明确，驱动市场高速增长，消费级市场呈现 “赢家通吃” 趋势。此外，硅谷的风险投资、巨头与初创公司的共生关系及开源文化，构建了无可比拟的全球生态吸引力，形成了超强的市场生态协同闭环。同时，美国通过 Agent、SaaS 等模式，并借助资本和生态将人工智能的影响力推向全球。
2. 欧洲
欧洲在人工智能领域侧重解决高复杂度的具体问题，在部分细分技术领域具备较强的研发实力，例如 Meta 的 Llama 系列模型、ETH 等机构在人工智能相关研究方面取得了显著成果。其试图通过严格的《人工智能法案》输出全球人工智能治理规则。
市场端，欧洲的人工智能需求明确，主要受合规要求与产业 4.0 转型驱动，同时 GDPR 等法规也对人工智能应用提出了更高的合规标准。需求客户类型以大型工业企业和受监管行业为核心，如汽车制造商（大众、宝马）、高端制造企业、金融机构、奢侈品牌等，这些客户对解决方案的行业专有知识要求深厚。
欧洲人工智能产品呈现深度垂直化特征，与高端制造、汽车、奢侈品、企业服务等领域深度结合，以 B2B 模式为主，客单价高。在落地应用方面，注重高价值、高合规性，在智能制造、医疗、金融服务等高风险、高价值领域落地，对精确性、可靠性、合规性要求极高，流程严谨。欧洲拥有强大的产业联盟和产学研体系，技术、资本（如 “地平线欧洲” 计划）、监管协同推进，但在消费级平台生态中的影响力较弱，呈现强产业协同、弱消费生态的特点。
3. 中国
中国的人工智能发展由海量数据、高效的工程化能力和国家战略共同驱动。在技术层面，中国处于追赶态势，应用驱动特征明显，在计算机视觉、语音识别等应用层技术方面表现突出，工程化能力强，但在引领性的基础模型和芯片领域仍需持续追赶。
市场端需求旺盛，内需市场巨大。政府引导（如推动新质生产力发展）与企业降本增效的迫切需求共同驱动着人工智能的发展，中国拥有全球最活跃的人工智能应用市场。需求客户类型呈现多元化，政府、国企、大型互联网公司是初期关键客户，庞大的中小企业和消费者市场构成了丰富的长尾需求。
中国人工智能应用高度场景化与敏捷化，基于海量用户场景，催生了丰富的人工智能应用产品（如各类 AI 工具），尤其在消费互联网领域产品化能力强。凭借庞大的统一市场和政府支持，人工智能技术能在智慧城市、安防、移动支付等领域实现极速、大规模的部署和应用。在市场生态方面，形成了政策引导下的国内闭环生态，政府战略强力引导，从芯片、算法到应用的本土化产业闭环逐步完善。
（三）核心技术演进与融合发展趋势
1. 行业定制化与深度融合
针对不同行业的特点，人工智能行业定制化解决方案不断增多，并且与企业管理系统深度集成，市场渗透率持续提升。人工智能技术不再是独立的工具，而是逐渐融入企业业务流程的核心，为不同行业提供精准化、高效化的解决方案。
2. 可解释性和数据透明性提升
为了增强人工智能应用的可信度和合规性，行业内优先使用白盒模型等技术，公开数据来源、采集方法、预处理步骤等信息。这一趋势有助于解决人工智能 “黑箱” 问题，提高人工智能决策的可追溯性，保障应用过程中的数据安全和结果可靠性，同时提升人工智能输出内容的质量和可靠性。
3. 多模态重塑人机交互范式
原生多模态是当下大模型主要的发展突破重点。多模态技术的加速发展正在重塑人机交互方式，未来人机交互将更接近人与人之间的自然交互。通过整合文本、语音、图像、视频等多种模态数据，人工智能系统能够更全面地理解用户需求，提供更丰富、更便捷的交互体验，广泛应用于智能终端、智能客服、虚拟现实等多个领域。
4. 开源革命持续推进
2025 年，Llama4、Gemma3、GPT-OSS 以及阿里等新一批大模型先后开源，推动了人工智能开源生态的快速发展。开源模式降低了人工智能技术的使用门槛，促进了技术的共享与协作，吸引了全球开发者参与到模型的优化和创新中，加速了人工智能技术的迭代升级和普及应用。
5. AI Agent “数字劳动力” 的跃迁
AI Agent 是一个能感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统，其阶段性突破的核心在于工具链整合能力的规模化跃升。AI Agent 的发展经历了不同阶段，目前已跨入基于大语言模型的 AGI（通用人工智能）探索阶段。有机构预测，人工智能数字同事将在五年内成为常态，广泛应用于办公、客服、生产等多个场景，大幅提升工作效率，改变传统的工作模式。
来源：亿欧智库，2025年全球人工智能技术应用洞察报告
（四）产业发展需求驱动力与范式转变
人工智能已成为众多行业的核心发展驱动力，不同行业在各个业务环节的人工智能预算分布呈现出一定的特点。其中，营销与销售环节的预算分布最高，软件开发与客户运营环节次之。
1. 营销与销售环节
该环节的核心目标是直接驱动增长与收入，人工智能的技术适配性极高，其线索挖掘与评分等功能能直接作用于这一目标。同时，投资回报清晰可见，点击率、转化率、客户获取成本、投资回报率等指标可以精确量化，因此成为各行业重点投入的领域。
2. 客户运营环节
客户运营环节的预算分布主要基于兼顾成本与体验的逻辑。人工智能能够 7x24 小时处理大量常规咨询，大幅降低人力成本，同时提供即时响应，提升客户满意度。此外，通过人工智能技术可以构建数据价值闭环，精准识别客户问题，并反馈给产品开发和营销部门，形成数据驱动的业务优化循环。
3. 软件开发环节
对于科技公司和任何拥有数字化产品的企业而言，软件开发效率直接决定创新速度和市场竞争力。人工智能技术能够显著减少开发时间，让工程师更专注于高价值的设计和架构工作，投资回报非常直接，因此在该环节的预算投入也占据重要地位。
二、全球重点行业人工智能应用洞察
（一）行业筛选与人工智能渗透率
本次研究基于技术成熟度、行业变革可能性、应用价值等维度筛选出十大重点行业，包括互联网、电子通信、政务公务、金融服务、零售消费、工业制造、交通出行、企业服务、医疗健康、科研教育。这些行业既是人工智能技术积极探索和广泛落地的领域，也是人工智能能够带来颠覆性变革和高场景落地应用价值的行业。
从全球人工智能行业渗透率来看，2022-2025 年期间持续提升，2025 年电信、政府、金融、制造、交通、服务和教育等领域的渗透率均处于较高水平。其中，部分行业的渗透率已达到 92%、70% 等高位，人工智能技术在各行业的应用场景不断丰富，如 AIGC、智能广告投放、智能客服与交互、代码自动生成、自动驾驶、智能调度、设备故障预测性维护等。
（二）十大行业核心应用场景与价值实现
1. 互联网行业
互联网行业的人工智能应用聚焦于内容创作与 UGC 生态优化，打开了创意表达的无限边疆。
在原画内容生成场景中，传统的原画概念设计依赖于设计师个人的创意与技艺，多人协作时画风漂移，难以保证风格统一性和质量稳定性，且设计师易出现创意枯竭，内容同质化严重，创新提案通过率小于 20%。人工智能解决方案实现了颠覆性效果，内容创新方案采纳率上升，角色设计获奖数增长，AI 生成 2D 原画的效率大幅提升，成本降低至原来的 1/10，研发效率显著跃升，同时打开了创意天花板，满足了玩家多样化需求。
在 UGC 内容优化场景中，多语言翻译成本高、文化隔阂导致转化率下降，本地素材制作缓慢，且 UGC 内容质量参差不齐，优质内容占比仅 10% 左右。人工智能技术的应用使得 CTR（点击率）提升 70%，UGC 优质内容占比提升至 70%，同时减少了平台重复适配和翻译量，降低了人工成本，助力平台 GMV 增长 80%，吸引了更多新人参与 UGC 创作。
2. 电子通信行业
电子通信行业借助人工智能技术，以 “智能连接”“价值重构” 为核心，实现了收入三维的量子跃迁。
多模态智能客服解决方案针对传统客服 24 小时服务难以保障、套餐变更需多次验证身份（老年用户操作困难）、用户问题解决率低（仅 8%）等痛点，通过 CV、AR、3D 等技术，将用户问题解决时间从 15 分钟缩短至 2 分钟，大幅提升了用户满意度。同时，通过分析用户截图中的使用场景，生成个性化套餐，提高了转化率和单用户收入，降低了人工成本，实现了体验维度升级、增效、创收和降本的多重价值。
账单异常检测解决方案则解决了海量账单数据处理压力大、传统人工检测方式效率低下（易出现漏检和误检）、账单异常类型繁多且隐蔽性强（传统规则难以识别）、响应速度慢导致客户流失风险等问题。该方案实现了从数据采集到异常检测、预警推送及后续处理跟进的全流程自动化，无需人工干预，降低了人工成本，异常检测准确率从 60% 提升至 95%。同时，提供了丰富的业务洞察和决策支持，如优化资费套餐设计、精准营销策略制定、网络资源规划等，提高了客户留存率，助力运营商实现智能化转型与业务增长。
3. 政务公务行业
政务公务行业的人工智能应用以 “无感技术成就民生有感温度” 为核心理念，不以盈利为目的，重点在于提升行政效能、优化公共服务、形成数据流闭环和数字资产。
公文内容生成解决方案针对传统公文写作周期长（平均 4 天）、格式合规率低（15%）、政策解读难度大（32% 的信访事件因政策误读引发）等痛点，通过自然语言大模型实现政策文件秒级生产，知识图谱动态注入法规更新流，催化行政体系从经验驱动向认知智能升维。应用后，公文生成效率提升 60%，格式合规率提升至 99.2%，信访事件处理时间缩短 2 天，提升了信访市民感受，同时避免了 45 起因政策误读导致的千万级法律纠纷，降低了人工成本，提高了行政效能，加速了业务流程。
智能政务服务解决方案解决了传统人工客服响应慢、夜间无服务、政策解读因人而异、方言沟通障碍，以及事件处置依赖人工巡查、隐患响应滞后、工单分拨错误率高等问题。通过 AI 技术实现了 7x24 小时智能响应，政策解读标准化、精准化，方言识别与沟通无障碍，工单分拨准确率提升至 80%。数据驱动政务公务决策，避免了员工个人情感波动，服务高效透明且更为公平公正。此外，政务数据资产库可授权给金融、咨询公司等使用，实现了数据价值的最大化。
4. 金融服务行业
金融服务行业的人工智能应用从 “规模竞争” 跃迁至 “算法效能竞争”，重塑资本配置效率边界，为金融机构带来更高收益与更优决策能力。
智能投顾解决方案针对传统投顾服务门槛高（仅服务 1%-2% 的高净值客户）、依赖人工分析配置效率低、人工跟踪滞后市场变化、情绪化决策（如追涨杀跌）、跨资产分析能力有限等痛点，将服务门槛降低至 0.25%-0.5%，覆盖更多普通客户。配置组合调整响应速度从天级提升至秒级，通过行为金融干预，自动拦截非理性交易，借助 NLP 技术将分析范围拓展至非结构化数据，降低了人工成本，提高了投资决策的科学性和效率，为客户创造了更稳定的收益。
高频量化交易解决方案解决了传统高频交易中市场波动捕捉滞后、跨境交易摩擦成本高（吞噬 15% 的利润）、同质化策略引发系统性风险（概率达 20%）等问题。通过 AI 模型精准捕捉市场微小波动，构建市场价差模型，压缩了跨境交易摩擦成本，利用 GAN 等技术缩短了异常波动持续时间，AI Agent 识别套利机会的数量提升 30+，增强了金融机构的市场竞争力，实现了创收和创利的目标。
5. 零售消费行业
零售消费行业借助人工智能技术，实现了从 “人适应货” 到 “货主动适配人” 的范式转变，重构了消费体验的边界，平衡了成本、体验与效率的可能三角。
数字人直播解决方案针对传统直播依赖真人主播（存在跳槽、负面舆情等不确定性风险）、直播成本高（单场直播需 20 人左右团队支持，时长 6-8 小时，人力成本占比高）、直播时间受限等痛点，实现了从 “人力杠杆” 到 “边际成本趋零” 的转变，直播成本仅为传统模式的 1/5。数字人可 7x24 小时不间断直播，直接引导用户至品牌私域池，有效线索转化率提升 60%，降低了人工成本，延长了直播时间，为企业创造了持续的创收渠道，同时数字人成为企业重要的数据资产，驱动业务持续优化。
情感交互式智能导购解决方案解决了传统导购实体店需长期雇佣专业导购（人力成本占运营费用 30%）、导购依赖主观经验推荐商品（推荐准确率仅 50%）、难以捕捉顾客微表情和语调变化（无法提供情感化服务）等问题。应用 AI 技术后，客服人力成本下降，高峰期可覆盖所有消费者，基于情感状态（如兴奋、犹豫）调整推荐策略，无真人接触式服务降低了消费者心理压力。通过情感交互，洞察消费者购物心态，提高了产品推介成单率，优化了客户体验。
6. 工业制造行业
工业制造行业的人工智能应用以 “智能涌现重构底层创新” 为核心，实现原子级精准合成与性能极限突破，重塑万亿级产业价值，同时优化资源配置与运营效率。
扩散模型研发解决方案针对传统工业制造中新材料研发周期长（3-5 年）、研发成本高（达千万美元）、固态电解质离子通道设计盲区多、研发成功率低（仅 40%）等痛点，将研发周期缩短至 120 天，研发成本降低至原来的 1/4，固态电解质离子通道设计准确率提升至 99.7%，研发成功率提升至 72%。例如，宁德时代通过该技术生成固态电解质，使电池能量密度突破 500Wh/kg，产品竞争力提升 41%，降低了时间成本和研发成本，实现了技术溢价，减少了关键原料依赖度，重构了产业资源。
虚拟电厂解决方案解决了传统电力系统中新能源消纳率低（30%-40%）、电网调度响应慢、运维成本高、电力资源配置不均等问题（如部分区域弃风弃光率达 12%-18%，峰谷电价差大）。通过 AI Agent 实现分钟级光储荷协同调控，新能源消纳率提升至 90%，运维成本下降 50%，识别并整合 900 + 分布式能源资源，电力市场套利收益提升 38%，实现了物理资源虚拟化，降低了人工成本和运维成本，提升了新能源利用效率和收益。
7. 交通出行行业
交通出行行业借助人工智能技术，推动行业从人力依赖型向数据驱动的智慧网络跃迁，催生万亿级自动驾驶经济新生态，同时重构人车关系，实现体验与商业双变革。
智驾大模型解决方案针对传统自动驾驶数据采集、存储、处理成本高昂（尤其是高精地图数据）、大量数据处理仍需人工干预（自动化程度不足）、基于规则的感知算法和基于高精地图的定位方案难以突破至更高阶智驾功能等痛点，通过数据闭环系统优化数据处理流程，降低了数据采集、存储和处理成本。实现了从数据采集、标注、训练到仿真测试的全自动化流程，提高了数据处理效率和准确性，智驾大模型凭借端到端的自主学习能力和环境适应能力，成为实现高阶智驾功能的关键，推动了自动驾驶智能等级升级，为车企带来了产品功能的溢价。
智能座舱解决方案解决了传统座舱功能碎片化（需手动切换）、跨场景服务断点、被动告警（无法预判风险）、驾驶员状态监测精度不足、服务标准化（无法动态适配用户习惯）、生态服务割裂（如导航、娱乐、车辆控制分离）等问题。通过 AI 技术实现了 “主动服务” 模式，基于用户习惯记忆自动调节座舱环境（如温度、座椅角度），预判驾驶风险并提前预警，跨场景服务无缝衔接，生态服务深度融合（导航、娱乐、车辆控制一体化）。通过 OTA 升级持续新增功能，为车企带来额外收益，提升了用户体验，创造了功能订阅增收渠道，强化了 “更安全更智能” 的产品卖点。
8. 企业服务行业
企业服务行业的人工智能应用将企业人力成本中心裂变为能力资产引擎，驱动组织效能指数级跃迁与商业价值重构，同时优化知识管理与人才培养体系。
企业知识库智能问答解决方案针对企业知识库庞大（200 + 文档）、知识更新滞后（销售话术更新滞后）、客户需求匹配偏差大、高价值客户流失预警缺失等痛点，实现了知识库内容的智能检索与实时更新，知识获取速度提升 3 倍，销售话术自动生成并动态优化，实时竞品分析推荐应对策略，预测高流失风险客户，增加了销售业务收入，降低了人工成本，提高了知识管理效率和客户服务质量。
智能培训助手解决方案解决了传统培训课程同质化、能力缺口诊断偏差、学习资源分散、真实场景复现成本高（如客户投诉模拟）、陪练资源有限、反馈滞后等问题。通过 AI 技术实现个性化培训方案生成，能力缺口精准诊断，学习资源智能整合与推送，基于 DRL 技术构建真实场景模拟训练环境，实时反馈训练效果并动态调整模拟难度，教务人力成本降低，培训管理效率提高，员工技能达标速度提升，销售转化率提高，实现了人才驱动业绩增长，形成了企业人才培养体系。
9. 医疗健康行业
医疗健康行业的人工智能应用以 “数据驱动精准医疗” 为核心，推动医疗行业向智能化转变，优化医疗资源配置与流程整合，实现个性化健康管理与多元服务创新。
病历智能化处理解决方案针对传统病历书写依赖医生手工录入（单份文书耗时 8 分钟）、人工书写易出错（同义术语混用、描述不规范、逻辑不严谨）、多学科会诊时病历翻阅耗时（至少十几分钟）等痛点，通过 AI 技术实现病历自动生成（1-2 分钟 / 份），基于知识图谱自动规范病历术语和逻辑，多学科会诊时病历关键信息智能提取与展示，病历处理效率和质量显著提升。通过对病历数据进行结构化处理和深度分析，增加了医院在科研项目资助和科研成果转化方面的收入，加快了诊疗效率，提升了医院核心竞争力。
医疗健康智能体解决方案解决了医院管理环节多、部门多（信息不畅、流程繁琐、工作效率低）、传统医疗服务 “一刀切”（难以满足患者个体化健康需求）、优质医疗资源集中（偏远地区患者难以获得高水平医疗服务）等问题。智能体高效的服务管理有助于降低医院运营成本，依据患者的病史、生活习惯等生成个性化的健康管理方案以及行动计划，帮助患者更好地管理自身健康。同时，支持医院开展健康管理等多元化的医疗业务，拓宽了收入渠道，助力医疗资源的精准布局和服务均等化。
10. 科研教育行业
科研教育行业的人工智能应用推动教育模式向个性化、科研流程向智能化转型，为行业开辟全新价值增长曲线，缩短研发周期，抢占市场先机。
个性化教辅解决方案针对传统教育聚焦学科知识（对综合素养评价不足）、教学手段单一（主要依赖作业、试卷）、教师为中心（学生被动接收知识）、标准化教学（难以考虑学生个体差异）等痛点，通过教学大模型承担部分教学任务（如知识点讲解、作业批改），降低了运营成本。借助大模型的互动式学习工具，学生对词汇和语法的掌握程度提升 28%，基于学生学习数据精准诊断知识漏洞，生成个性化学习方案，创造了新的付费场景（如一对一智能辅导、专项能力训练），充分考虑了学生个体差异，推动了教育创新。
科研实验设计与数据分析解决方案解决了初级科研人员实验流程规划不清晰（易遗漏关键步骤或出现逻辑错误）、科研数据预处理繁琐（海量、多源、异构）、研究过程缺乏连贯性（数据与实验方案脱节）等问题。依据实验目标和约束条件，通过大量数据分析和模拟，设计出更精准合理的实验方案，降低了实验资源浪费。AI Agent 助力实验流程自动化执行和高效协作，缩短了科研周期，使产品能够抢占市场先机，获得更多市场份额，提升了科研项目精准度。
三、全球人工智能技术应用突破奖
（一）奖项背景、核心意义与深远影响
1. 奖项背景
在人工智能技术快速发展、应用场景不断丰富的背景下，为了表彰在全球人工智能技术应用领域取得卓越成就的企业和产品，树立行业价值标杆，亿欧智库设立了 “全球人工智能技术应用突破奖”。
2. 核心意义
本奖项的核心意义在于树立全球范围内的价值标杆，其不止步于表彰技术的先进性，更着重审视技术是否在真实、复杂的产业场景中解决了关键问题，创造了可量化的经济效益或社会效益。通过这一奖项，激励更多企业投身于人工智能技术的落地应用，推动人工智能与实体经济的深度融合。
3. 深远影响
该奖项为全球政策制定者、产业领袖与投资者提供了具有参考价值的技术投资方向，引导资源向真正创造价值的人工智能应用领域聚集；同时也为学术界提出了来自产业最前沿的真实命题，促进产学研协同创新，加速人工智能技术的迭代升级，推动全球人工智能产业的健康、可持续发展。
（二）SCE 评估模型
SCE 评估模型（Strategic Value - Cost Value - Economic Value）是本次奖项评选的核心依据，从战略价值、成本价值、经济价值三个维度对人工智能技术应用进行全面评估。
1. 战略价值提升
包括创新水平提升（研发水平提高，保持竞争优势）、品牌美誉提升（品牌价值提升、美誉度提高、形象优化，助力长期发展）、政策响应度提高（积极响应政策，抓住时代红利，顺应时代趋势）、新品落地速度提升等方面，衡量人工智能应用对企业长期发展和战略布局的积极影响。
2. 成本价值提升
聚焦于成本降低与结构优化，包括人力成本降低、交易成本降低等，通过人工智能技术优化业务流程，减少资源浪费，提升经济效益。
3. 经济价值提升
体现在创收、创利、增效等多个方面，包括有效客户数增加、业务规模扩大、销售转换提高、运营效率提高、产品质量提升（设计质量提升，构筑产品壁垒）等，衡量人工智能应用为企业带来的直接经济收益和市场竞争力提升。
（三）全球人工智能技术十大领域应用突破奖案例
1. Google AI Overviews
Google AI Overviews 是基于 Google 2024 年推出的 Gemini 大模型开发的信息检索与总结工具，能够直接从海量网页中提炼关键内容，以结构化摘要、要点列表等形式呈现，并附上可追溯的来源链接。其支持文本、语音、图像多模态输入，实现多类型提问与响应生成，输出形式多样（包括简短段落、项目符号列表、图像、产品轮播），能够精准处理多问题融合查询（如行程规划、课题研究），智能组织结果。
该产品的核心价值在于快速信息总结与效率提升，能够提炼复杂主题的核心要点，减少研究时间，尤其适合长尾查询和信息密集型搜索。其不依赖单一来源，而是整合多个高质量网页、知识图谱等信息，保证了输出内容的准确性。在行业应用场景方面，广泛应用于教育与知识传播、SEO 优化、IT 技术查询、医疗与专业服务等领域，推动内容创作者提供独特、非商品化信息，提升整体网络质量，同时帮助企业通过被引用获得曝光，服务数十亿查询，支持全球多语言部署，驱动流量多样化（助力小网站曝光）。
2. Nokia AI-RAN
Nokia 与 Nvidia 合作推出的 AI-RAN 解决方案，基于 Nokia SR Linux 和 Nvidia Spectrum-X 技术构建，将人工智能与无线接入网（RAN）深度融合，聚焦于 Al-for-RAN（增强 RAN 性能）、Al-and-RAN（共享基础设施）、Al-on-RAN（赋能新应用）三大核心方向。
该解决方案能够提升无线链路状况监测精度、优化终端电池寿命，实现 RAN 性能与能耗的最佳平衡；支持多媒体体验升级，如视频分析、增强现实 / 虚拟现实、全息通信等；强化网络安全，如入侵检测，并支撑远程医疗等关键业务；赋能智能交通，如自动驾驶、UAV/AGV 自主载具管理；优化客户服务、用户交互、用户定位等应用，提高通信效率，实现用户与应用间的无缝协作。Nokia 计划到 2030 年通过 AI-RAN 创造 2000 亿美元的市场价值，在 2025 年 MWC 大会上展示了十大应用演示成果，涵盖 RAN 性能优化、新应用赋能等多个方面。
3. Workday Illuminate
Workday Illuminate 是面向人力资本管理（HCM）领域的 SaaS 解决方案，集成了 8000 亿参数的大模型，具备三大核心功能：智能文档处理（能够处理合约摘要、知识文章，智能分析侦测财务异常并建议修正方向）、Workday Assistant（对话式界面协作工具，支持自然语言提问，快速获取个性化答案，大幅提高工作效率）、AI Agent（包括 Recruiter Agent、Expense Agent、Successor Agent、Optimize Agent，分别针对招聘、费用管理、继任者规划、优化运营等场景提供智能支持）。
该产品能够提升企业人力资源运营效率、降低成本和提升员工满意度，通过 AI 技术自动化处理大量重复性工作，减少人工干预，优化人力资源管理流程，适用于各类企业的人力资本管理场景，帮助企业实现人力资源管理的数字化、智能化转型。
4. Siemens Industrial Copilot
Siemens Industrial Copilot 是面向工业领域的人工智能协作工具，在 2025 年汉诺威工业博览会上获得 “工业界奥斯卡” 桂冠。其覆盖设计、规划、工程、运营、服务等多个工业环节，核心功能包括加速产品设计（支持自然语言生成技术分析、图纸与工厂布局，集成于 NX CAD 软件）、优化生产规划（资源分配与排程，最大化产能、减少浪费，处于预发布 / 客户试用阶段）、自动化工程开发（通过自然语言自动生成、测试和优化 PLC、SCL 等工业自动化代码与可视化界面，集成于 TIA Portal（博途））、提升运营效率（提供设备操作指导、故障诊断与解决方案，整合数据以支持决策，减少停机时间，部署于 InsightsHub 平台）、强化服务能力（提供专家级设备诊断与预测性维护建议，从被动维修转向预防性维护，集成于 Senseye 等维护平台）。
该产品能够为设计工程师、生产规划师、自动化工程师、设备车间操作员、维护工程师等各类工业从业者提供支持，在成都数字化工厂的试点应用中，帮助开发效率提升 30%，运营成本降低 20%，工程师无需专业编程技能即可完成设备组态等复杂任务，有效降低了应用门槛。
5. ServiceNow AI
ServiceNow AI 基于 Now Platform，提供 IT 服务管理（ITSM）、企业服务管理（ESM）等解决方案，在全球拥有 500 家以上大型客户，2024 年营收达 106.5 亿美元，同比增长 22.5%，在 SaaS 领域保持高速扩张。其核心解决方案包括基础技术层模块（数据编织，打破企业内的数据孤岛，整合分散数据，支持智能决策，提升运营效率）、风险与合规管理模块（结合资产、风险与威胁情报，识别安全控制缺口、发现未受管理的资产，确保合规）、安全运营模块（基于 Raptor HTAP 数据库实现实时洞察，快速响应安全威胁，优化并编排企业安全运营流程）、公共服务资格判定（打通多个部门的数据，自动验证居民是否符合医疗补助、食品券等福利项目的资格，减少人工审核，提升准确性和响应速度）。
该产品广泛应用于企业 IT 运营、政府公共服务等领域，能够打破数据孤岛，提升运营效率和安全防护能力，帮助政府快速落实法案要求，优化公共服务流程，确保合规并提升服务效率。
6. 作业帮 AI 超级老师
作业帮 AI 超级老师是面向 K12 教育领域的人工智能教育解决方案，依托作业帮自主研发的银河大模型（Galaxy Large Model），该模型在 C-Eval 和 CMMLU 两大权威 AI 大模型榜单中平均分排名第一，2024 年 6 月顺利通过信通院 “可信 AI 教育大模型” 评估，并获得最高等级 5 级认证。
其核心功能包括精准练习（通过语音对话和拍试卷，精准定位知识漏洞）、个性化学习方案生成（基于学生学习数据，制定针对性的学习计划和辅导内容）、AI 互动教学（通过智能交互工具，提升学生学习兴趣和参与度）。作业帮学习机搭载该解决方案后，在 2025 年第一季度成为中国学习平板市场销量和销售额的双冠王，位居行业第一。其通过全渠道市场渗透（线上线下结合，布局 30 + 省份、300 + 城市、2000 + 门店）、精准的产品与价格策略、快速迭代与优化，构建了可持续的领导者生态，从技术到应用形成完整闭环，重塑了 K12 教育智能终端赛道的标准。
7. 蚂蚁集团 Agentar-Fin-R1
Agentar-Fin-R1 是蚂蚁集团于 2025 年 7 月推出的金融领域人工智能解决方案，基于 Qwen3 大模型进行 “金融级” 优化，专注金融专业性、推理能力与安全合规，助力金融机构数智化转型。该产品在 FinEval1.0 和 FinanceIQ 等金融领域权威榜单中表现优异，核心优势包括专业语料与长思维链训练（基于千亿级金融专业语料，含监管政策、市场行情、企业财报等，通过 CoT 训练，复杂金融决策逻辑性显著优于通用模型）、全面的金融功能覆盖（智能风控，实时分析企业财务与市场数据，识别欺诈行为，构建动态预警机制；智能服务，实现 “对话即服务” 的交互体验，提升服务可及性与客户满意度；智能投研，基于客户风险偏好、财务状况与市场动态，提供个性化资产配置方案，并结合实时数据动态调整策略；智能决策支持，推动金融机构在合规管理、资源调度与业务执行层面的高效协同与持续优化）、强大的技术集成与合规能力（兼容 5 类 API，支持 23 种金融场景快速部署，通过多项金融行业合规认证）。
该产品已在 66 个金融领域落地应用，涵盖信贷审批、投研分析、理赔核算等高频复杂任务，获得 2024 年 AI 云典型案例等行业认可，在 2025 金融街论坛年会、2025 金融科技大会等行业活动中引发广泛关注。
8. 百度萝卜快跑
百度萝卜快跑是百度 Apollo 旗下的无人驾驶解决方案，具备领先的技术实力和广泛的市场布局。其核心技术包括多模感知大模型、多源规划大模型、全自动数据闭环（周级别模型更新，快速进化）、端到端大模型（大幅提升智能驾驶泛化能力和安全性），同时构建了全面的安全冗余体系（计算冗余、感知冗余、转向冗余、驻车冗余、制动冗余、高精定位冗余、热管理冗余、网络冗余、电源冗余），确保自动驾驶的安全性。
该解决方案已在全球多个城市落地，国内覆盖北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉、成都等 16 个内地城市，以及香港地区，海外布局迪拜、阿布扎比等城市，2025 年计划将车队规模扩大至数千辆。其获得了多个城市的路测牌照和运营资质，在大王山度假区、经开区、科学城等多个区域开展规模化测试和服务，通过与 Uber、Lyft 等国际出行平台合作，共同定义未来出行。萝卜快跑构建了专业的数据安全团队及安全管控中心，全面获取各项合规资质，从数据使用、运输、储存三重维度守护自动驾驶数据全生命周期安全，同时构建了覆盖全国、层层压实的安全管理保障体系，确保突发情况秒级响应。
9. 京东 Oxygen
京东 Oxygen 是京东推出的面向零售行业的人工智能生态解决方案，以 “轻购物” 流畅体验与 “慢购物” 深度支持为核心，支撑京东未来三年带动形成万亿规模人工智能生态的战略目标。其架构分为底层大模型与基础能力（Joy AI 大模型家族，包括 3B、10B、750B 等多个参数规模，具备强大的多模态能力，性能在全球范围内处于领先地位）、系统能力层（OxyGent 智能体协作与工程化平台，支持智能体 “搭积木式” 组合，具备极致可扩展性与全链路决策追溯；OxygenRec 智能推荐系统，通过自然语言交互，精准理解用户真实需求，将搜索推荐从 “信息匹配” 升级为智能的 “决策辅助”；OxygenForecaster 销量预测模型，能够将销量预测的准确率提升 10%，助力供应链优化；OxygenVLM 多模态理解模型）、智能场景层（包括售前导购 Agent、售后服务 Agent、店铺导购 / 客服、官方客服、资管管理 Agent、体验洞察 Agent 等，为用户提供全链路的智能服务）。
该解决方案通过多智能体与客服协同，实现了零售场景的端到端智能应用，提升了用户购物体验和商家运营效率，推动零售行业向智能化、个性化方向转型。
10. 深睿医疗 Deepwise TrioData X
Deepwise TrioData X 是深睿医疗于 2025 年推出的医疗人工智能解决方案，以前沿技术理念为引领，构建了以医疗多模态大数据为坚实基石、大模型技术为核心引擎、业务场景为导向的全栈式医疗智能新生态。其核心优势包括技术创新实力强（构建多模态大模型协同架构，实现多模态数据整合，重构医学影像智能边界；肺结节 CT 辅助检测软件创新算法，提升动脉瘤检出敏感性，相关成果发表于国际顶级期刊）、产品应用广泛（覆盖从辅助诊断、智能筛查、临床决策、患者服务到医疗大数据治理、科学研究、医生培训、能力建设等全链路的人工智能服务；开发多个医疗垂类大模型和专业智能体，产品体系丰富）、行业影响力强（多次登上主流媒体，入选北京市首台（套）重大技术装备目录；积极参与国家重大项目，推动医疗人工智能行业规范化；亮相达沃斯论坛，促进全球医疗人工智能服务普惠化与精准化）。
该解决方案已在 30 家以上医院落地应用，通过科研大数据中心、智能临床应用中心、大数据资产中心、AI 创新中心等平台，实现了多模态数据集成与治理服务、AI 模型训练与推理、能力开放等功能，与 Deepwise MetAI X 等产品链路贯通，提升了诊断效率和医疗服务质量。
四、全球人工智能未来发展趋势与挑战
（一）技术趋势
来源：亿欧智库，2025年全球人工智能技术应用洞察报告
1. AI Agent 成为核心发展方向
AI Agent 将成为人工智能技术的核心发展方向，推动人工智能系统从被动问答向主动规划与执行转变，能够调用工具完成复杂任务闭环。各大平台纷纷推出低门槛的智能体开发工具和应用市场，推动 AI Agent 的快速普及和生态构建，其应用场景将不断丰富，从办公自动化、客户服务到工业生产、智能交通等多个领域，成为改变生产生活方式的重要力量。
2. 多模态模型市场规模快速扩张
多模态模型技术持续成熟，市场规模将快速扩张。技术发展正推动平台从提供单一功能向构建自主、易用、全能的智能系统转变，多模态模型能够整合文本、语音、图像、视频等多种信息，提供更全面、更自然的交互体验，在智能终端、虚拟现实、医疗诊断、教育等领域的应用将不断深化。
3. 低代码与零代码市场持续增长
随着人工智能技术的普及，低代码与零代码软件市场将持续增长。人工智能技术降低了应用开发的技术门槛，从拖拽开发到智能组装，用户通过自然语言描述即可生成应用，预计未来几年低代码与零代码软件市场规模将保持高速增长，推动软件开发效率的大幅提升，加速人工智能应用的落地普及。
4. 自然语言生成应用普及
自然语言生成技术将得到广泛应用，在内容创作、公文生成、营销文案、代码编译等多个领域发挥重要作用。人工智能能够根据用户需求快速生成高质量的文本内容，提高工作效率，降低创作成本，同时推动人机交互方式的进一步优化，使人工智能系统更易于被普通用户接受和使用。
（二）市场趋势
1. 行业化、场景化、生态化竞争加剧
随着人工智能技术门槛逐步拉平，市场竞争的核心逻辑发生深刻变化，从单纯的技术竞争转向对行业纵深的理解、对具体场景的解决能力以及构建开放生态的格局竞争。企业需要深入了解行业需求，打造针对性的场景化解决方案，同时通过构建开放平台、统一技术入口、整合内部产品矩阵来打造生态护城河，单一产品很难通吃市场，生态化竞争将成为市场竞争的核心。
2. 高发展潜力场景特征凸显
人工智能应用高发展潜力场景具备以下特征：一是数据结构化程度高，拥有高质量、结构化的数据资源，使模型更易理解业务逻辑并产出稳定结果；二是能够显著提升效率或降低成本，为企业带来直接的经济效益；三是投资回报率（ROI）显著，能够快速实现盈利或成本回收；四是人机协同价值高，人工智能与人类协作能够产生远超单独工作的效果；五是生态成熟或快速发展，相关领域已有丰富的解决方案和合作伙伴，降低企业实施门槛。办公自动化、代码编译、销售与营销等领域成为人工智能应用的高潜力场景。
（三）挑战与风险
1. 数据安全问题突出
数据安全已成为人工智能发展的首要挑战，风险已从传统的数据泄露扩展到模型本身。一方面，大模型引入了如提示注入攻击、模型投毒、数据投毒等新型安全威胁，攻击者可通过精心设计的输入操纵模型输出，窃取训练数据或导致系统失效；另一方面，在模型训练和推理过程中，敏感数据存在泄露风险，例如 API 接口可能成为 DDoS 攻击的目标，或被攻击者利用窃取信息。为应对这些风险，需要构建 “全生命周期安全防护” 体系，覆盖数据生产、应用和流通全领域，加强模型安全、数据安全防护技术的研发和应用。
2. 伦理合规压力增大
人工智能的快速发展带来了一系列伦理合规问题，其复杂性和紧迫性日益凸显。一是算法偏见与公平性问题，AI 模型可能学习并放大训练数据中的偏见，导致输出结果不公平或具有歧视性，这在招聘、信贷等场景中危害巨大；二是虚假信息与内容安全问题，AI 生成式技术的发展使得虚假新闻、诈骗和伪造证据泛滥，对社会信任体系构成威胁；三是监管环境快速演进，全球各国针对人工智能的监管政策在快速出台并不断变化，企业面临高昂的合规成本与法律风险。企业需要加强伦理合规管理，建立健全算法审查机制，确保人工智能应用的公平、透明、合法。
3. 人才短缺问题严峻
人工智能行业面临严重的人才短缺问题，尤其是缺乏连接技术、业务与伦理的复合型人才。人工智能技术的快速发展对人才的技能要求日益多元化，既需要掌握前沿技术的算法工程师，也需要能够将人工智能技术整合到具体场景中的业务架构师，同时还需要具备伦理合规意识的专业人才。此外，人工智能人才的管理与培养也面临挑战，传统的人才培养模式难以适应人工智能技术快速迭代的需求。行业内通过 “AI 原生人才” 培养计划、校企合作、职业培训等方式，以及利用平台工具降低技术使用门槛等方式，来缓解人才压力，但人才短缺问题在短期内仍将持续存在。
