企业级AI应用正从技术探索阶段全面进入规模化落地阶段。随着大语言模型能力的显著提升，AI在智能客服、知识库问答、内容生成等知识密集且交互开放的场景中已实现初步突破。企业对AI的需求已从单纯的技术验证转向实际业务价值的创造。企业在推进AI应用过程中面临多维度挑战，需构建系统性、端到端的落地能力。在应用层，Agent成为核心载体，通过拆解任务、调用功能模块等方式与业务流程深度结合。支撑层强调以场景为导向进行模型选型，建立数据底座和数据安全体系。基础设施层呈现多元异构趋势，国产替代背景下软硬件协同优化愈发重要。组织层面则需要高层推动的顶层设计与员工角色的重新定位，共同支撑AI转型。当前企业级AI应用厂商主要分为四类：应用软件、技术服务及解决方案、云服务和AI模型。各厂商在垂直领域或平台能力上各有侧重，形成分层协作、动态竞合的格局。未来发展趋势显示，大模型将向多架构并行演进，提升适配不同场景的能力；AI将深度介入企业流程，重塑人机协作模式；科研领域将形成技术底座、能力输出、流程优化和价值转化的闭环；物理AI的发展将拓展应用场景边界，构建更完整的智能业务链；AI原生应用将带来全新的流量入口、交互方式、架构逻辑和业务模式。
来源：艾瑞咨询
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