今天分享的是：2025年人工智能就绪度白皮书-企业数智化转型的Al变革路径与评估指南

报告共计：78页

《2025年人工智能就绪度白皮书》核心内容总结

一、AI浪潮下的产业变革与企业机遇

当前人工智能正经历从感知AI到物理AI的技术跃迁，大模型发展从“暴力美学”转向“成本效益革命”，开源化基础模型与私有化垂直定制成为趋势，推动AI普惠化。中国已形成政策、法规、标准、技术“四位一体”的治理体系，内地侧重全维度监管，港澳则聚焦国际化与本地产业融合（如香港金融科技、澳门旅游博彩）。

对企业而言，AI技术从“用不起”转向“用得起且用得好”，AI Agent等应用加速场景纵深发展，但同时面临数据安全、模型幻觉、ROI量化等挑战。例如，企业需应对云部署的数据隔离、私域防护的微分段技术，以及通过RAG（检索增强生成）解决模型幻觉问题。

二、企业AI就绪（AI Ready）的能力框架

企业AI Ready分为“硬实力”与“软实力”两大维度：

- 硬实力：涵盖技术、数据、业务三要素。技术层需构建“训推一体”的算力网络、存算一体的存储系统及动态数据治理体系；数据层强调标准化体系、智能清洗工具与多模态融合；业务层则需从客户体验、流程优化到决策智能的全链条智能化。

- 软实力：包括战略、治理、人才、组织。战略需将AI与业务深度绑定，治理需覆盖全生命周期安全（如AI全栈治理、可信AI），人才需培养“AI+业务”复合型团队，组织需建立敏捷协作机制与跨部门资源池。

三、企业AI变革的实践路径

调研显示，企业推进AI变革呈现四大特征：

1. 技术架构：以场景体系设计为起点，采用“混合部署”（本地+公有云）为主流模式，兼顾云端风险应对（如数据隔离、权限管理）与私域安全防护（防火墙+微分段）。

2. 数据治理：80%企业以数据标准化体系为核心，通过智能清洗工具（如DeepSeek-R1）提升数据质量，51%企业采用合成数据增强垂直领域数据。

3. 基础设施：39%企业选择“核心业务先导+长尾场景扩展”的混合投入模式，强调算力集群化管理与弹性伸缩，例如思科UCS-X模块化方案通过本地化部署降低延迟。

4. 组织体系：73%企业优先构建跨部门敏捷协作流程，49%采用“关键能力自研+通用模块外包”的混合模式，平衡成本与技术壁垒。

四、AI就绪度评估体系与行动指南

白皮书提出包含4大维度、13项一级指标、41项二级指标的评估体系，将企业AI就绪度划分为五级（初始级至优化级）。例如，稳健级企业需实现AI与业务流程深度融合，量化管理级则需建立完善的治理体系并输出行业方案。

行动指南强调“以评促建、价值为锚、安全为纲”：

- 通过评估闭环精准定位短板，优先在高价值场景试点（如智能客服、供应链优化）；

- 构建全栈安全防护，平衡创新与风险；

- 夯实基础设施底座，推动算力、数据、算法的分层解耦与协同进化。

五、未来趋势展望

开源生态将加速AI普惠，人机协同深入企业运营，数据资产价值凸显，安全可信AI成为刚需。企业需从单点技术应用转向系统化能力构建，通过“内外兼修”（内部流程重构+外部生态协同）实现数智化转型，最终在AI浪潮中构建核心竞争力。

总结：白皮书以技术趋势为切入点，结合企业实践与评估工具，系统性提出AI变革的“硬实力+软实力”双轮驱动模型，为企业提供从战略规划到落地执行的全景路线图，助力在智能化转型中实现可持续发展。

以下为报告节选内容