时间真快，2026年已到来。那么，如果为2025年的中国企业级AI市场选择一个年度关键词，我想，“落地”无疑会高票当选。

当“百模大战”的喧嚣逐渐沉淀为行业背景音，一场更为深刻、更为残酷的竞赛已然开启——从技术演示到规模化商业价值的惊险一跃。

政策定调、资本转向、企业需求嬗变，三重推力正将AI从一个炫酷的技术概念，逼向衡量一切商业创新的最终考场：

它能否在真实的业务流程中，创造可定义、可衡量、可复制的价值？

此前，艾瑞咨询发布了《2025年中国企业级AI应用行业研究报告》，为这场正在进行中的深刻转型提供了一份精确的切片。

报告揭示，行业的竞争重心已从模型层的能力竞赛，全面转向应用层的系统性落地能力构建。

一个由 Agent 驱动、数据与工程筑基、与业务流程深度咬合的企业级AI新时代，正拉开帷幕。

拐点已至：从“技术引力”到“商业重力”

过去一年，一个清晰的信号在市场中扩散：资本的热点正疾速“下沉”。

报告数据显示，2025年中国人工智能产业融资事件中，应用层占比已超过50%。与此对应，融资轮次整体偏早期，A轮及以前占比超过70%。

这意味着，风险投资正将筹码从充满不确定性的底层模型博弈，投向那些能将技术嵌入具体场景、解决实际痛点的团队。

政策的“指挥棒”为这场转型设定了明确的时间表与路线图。2025年8月，“人工智能+”作为国家层面的行动纲领被提出，其目标并非抽象的技术领先，而是到2027年，70%乃至90%的智能终端与智能体应用普及率这等具象化的渗透指标。随后，能源、交通、医疗、政务等关键行业的配套政策密集出台，共同勾勒出一幅AI与实体经济深度融合的“施工图”。

市场的驱动力则更为原始和强烈。在经济增长与竞争压力之下，企业的智能化需求从“锦上添花的可选项”急迫地转向“生存发展的必选项”。

决策逻辑随之剧变：评估标准从技术新颖性、模型准确率，转向成本、效率、收入等核心业务指标的提升；预算来源从研发部门，转向市场、销售、运营等业务部门的运营预算。

过去一年，技术探索的浪漫主义时期结束了，商业价值的现实主义篇章正式全面开启。

Agent上位：从“聊天框”到“数字员工”

报告明确指出，Agent已成为当前企业级AI应用潜能的核心载体。这一判断，点明了技术价值转化的关键路径。

如果说大语言模型（LLM）是给AI装上了理解人类语言的“大脑”，那么Agent就是为这个大脑配上了能操作企业系统的“手”和存储工作经验的“记事本”。

一个最直观的变化是，AI在企业中的角色正在发生质变。它不再仅仅是回答员工疑问的“知识库”，或是生成营销文案的“笔杆子”。

一个成熟的客户工单处理Agent，能够自动执行以下操作：识别工单内容→调取客户历史信息→根据规则库初步分类→调用知识库生成解决方案草稿→如需线下服务，自动创建并派发工单至对应部门→全程跟踪直至闭环。它处理的是一个完整的业务流程，而非单一问题。

这种能力的实现，依赖于技术栈的成熟：通过标准化的接口协议，Agent可以安全地“伸手”调用企业的CRM、ERP等老旧系统；通过RAG等技术，它能实时从企业知识库中“汲取养料”；通过工作流编排，它可以将复杂任务分解为可自动执行的标准化步骤。

然而，报告也清醒地指出，出于对数据准确性、安全性和合规性的极高要求，目前企业级Agent的落地普遍采用一种务实主义的“人机协同”模式。

核心流程被拆解为多个可验证、可回滚的环节，AI负责处理其中规则明确、重复性高的部分，而在关键决策节点、异常情况处理或最终输出环节，则设置必要的人工审核。AI正在成为员工的“超级助理”，而非替代者。

价值落地必须翻越的“三座大山”

然而，构建和部署这些“数字员工”的道路上，横亘着几乎所有企业都必须面对的三大挑战。报告调研数据显示，58.2%的企业认为数据质量与可用性是最大挑战，49.8%的企业苦于缺乏AI人才，43.2%的企业困在投资回报难以衡量的迷雾中。

第一：从“数据原油”到“AI汽油”的炼化困局。

企业普遍不缺数据，但缺的是能被AI模型直接高效利用的、高质量、标准化的“燃料”。

报告指出，传统数据治理与面向AI的数据建设是两套逻辑。后者要求对海量的非结构化文档（如合同、报告、邮件）、复杂的业务流程日志进行清洗、标注、向量化处理。

真正的挑战在于，如何将企业最宝贵的隐性知识——资深员工的决策逻辑、产线上的工艺诀窍——从人脑和零散记录中，系统地萃取并“炼化”成结构化的数字资产。这是构建企业独特AI护城河最艰难，也最关键的一步。

第二：既懂技术又懂业务的“翻译官”人才荒。

最让企业头疼的，不是找不到算法工程师，而是找不到能在业务部门和技术团队之间充当“翻译官”的复合型人才。业务人员说不清AI能做什么，技术人员听不懂业务真正的痛点。

报告的启示在于，解决之道是双向的“角色进化”：逼迫业务骨干学习用AI的思维框架描述需求；推动技术人员深入业务一线，从“功能实现者”转变为“价值赋能者”。

第三：难以穿透的ROI迷雾。

如何准确评估一次AI驱动的精准营销带来的品牌增值？如何计算一个智能风控系统避免的潜在损失？传统的成本收益模型在此失灵。报告的务实建议是：放弃追求一个绝对精确的财务数字，转而建立一套分层的价值评估体系。

将AI项目分为三类：能直接计算人力或物料节省的“效率型”项目、能间接归因于决策质量提升的“赋能型”项目、以及着眼于长期战略卡位的“创新孵化型”项目。

同时，必须用“总拥有成本”的视角，看清隐藏在软件采购费背后的数据治理、系统集成、流程重塑和长期运维的巨大隐性成本。

下一战场：架构分化、流程重构与物理融合

报告最后，为我们揭示了几个值得关注的技术演进方向，它们将决定企业级AI未来的竞争维度：

架构“祛魅”：效率优先，场景为王

当Transformer架构的效率瓶颈逐渐显现，Mamba、RWKV等新型RNN架构，以及创新CNN架构正重新获得关注。它们或在长序列处理上更高效，或在精度与轻量化间找到更好平衡。

未来，“一个架构通吃”的局面将被打破，企业将根据场景需求（是实时对话还是长文档分析），选择 “最合适、最经济”的技术路线。

流程重构：从自动化到自主化转变

AI对企业的改造，正从替代单个任务，走向重构整个流程。

报告描绘了五个级别的自动化进阶：从辅助工具，到流程内协同，再到跨系统联动，最终目标是达到L5级别——AI作为流程的自主管理者，能够根据业务变化动态重组流程。

届时，人类角色将彻底转变为“目标设定者与结果监控者”。

物理 AI：打通虚拟与现实的“最后一公里”

过去一年，主流的大模型是“数字AI”，处理文本、图像等信息。而更具颠覆性的“物理AI”正在兴起，它通过空间智能和世界模型，理解并操控三维物理世界。

在制造装配、仓储物流、巡检运维等实体业务中，物理AI将成为连接数字决策与实体执行的桥梁，形成“感知-决策-行动”的完整闭环。

这预示着AI的价值将从办公室，全面渗透到生产线、仓库和道路。

AI 原生：一场“根目录”级别的应用革命

真正的AI原生应用，绝非旧酒装新瓶。它意味着从流量入口、交互方式、到应用架构和商业逻辑的彻底重构。

未来的软件，可能是一个由海量专业化、可自由组装的“Agent智能体”构成的虚拟组织，通过自然语言，像调用同事一样调度能力，动态解决层出不穷的问题。

结语：构建可持续的AI能力体系

对于企业而言，成功部署AI的关键在于构建系统化的能力体系。

这包括三个层面：技术能力上，需要建立从数据治理、模型开发到应用部署的完整技术栈；组织能力上，需要培养业务与技术融合的复合型团队，建立适应AI工作方式的管理流程；价值管理能力上，需要建立科学的评估体系，确保AI投入产生可衡量的业务回报。

报告特别强调，企业应避免追求技术的“先进性”，而应关注解决方案的“适用性”。在模型选择上，应在效果、性能和成本之间找到最佳平衡点；在实施路径上，应从高价值、易实现的场景切入，快速验证价值后再逐步扩展。

2025年标志着企业级AI发展的重要分水岭。当技术探索期结束，价值验证期全面开启，决定竞争胜负的关键不再是技术参数的领先，而是将AI深度融入业务流程、持续创造可衡量商业价值的能力。

那些能够跨越数据、人才和ROI挑战，构建系统性AI能力的企业，将在数字化转型的新阶段获得显著竞争优势。