阻碍云产品采用的主要因素 / 问 题 中型企业更有可能已经在转型方面 取得进展，但仍有许多工作要做 大部分中小型企业表示，他们正在实施数字化转型，但对于许多企业而言，在获取关键 资源和协调资源方面，他们仍处在早期阶段。大多数企业已经意识到，通过协调和充分 利用技术资产，他们能够获得真正的收益。例如，通过协调和更新 CRM 软件、财务软 件及其他应用中的客户信息，企业能够提高内部工作效率和客户体验的质量。 我们很少甚至还没有运用技术 来实施数字化转型，参与数字 经济。 我们正在开始自动化各种 不同的职能，但是并没有 采用协调一致的方式。 在协调和自动化运营领域中的 不同活动方面，我们仍处在 早期阶段，还有很多的工作 要做。 我们正在积极利用技术，按照 我们在数字经济时代开展业务 的方式，将人员、设备和企业 互联起来。 IDC 中的不同活动方面，我们 仍处在早期阶段，还有很 多的工作要做。 14% 13% 我们已经走过了集成阶段， 目前正在利用实时洞察优化流 程和工作流，提升业务成果。 我们正在开始自动化各种不同 的职能，但是并没有采用协调 一致的方式。 我们很少甚至还没有运用 技术来实施数字化转型， 参与数字经济。 10% 8% 的中小型企业表示，他们处于数 字化转型的早期阶段。 2/3 ■

义上，并不属于脑 机接口技术，但随技术发展，脑起搏器、人工耳蜗等代表性技术正朝 向感知闭环调控方向发展，因此将已出现明确闭环发展趋势的脑调 控技术也纳入脑机接口范围，将其开环阶段视为脑机接口的早期形 态。当前，基于电、磁、光、超声的神经调控技术和神经反馈技术， 正在面向成瘾戒除、抑郁症治疗及阿尔茨海默病等疾病展开攻关， 以解决传统治疗效果有限的问题。但多数技术方案仍处于硬件优化、 算 技术被用于治疗抑郁症、慢性疼痛等，安全性高但空间分辨率低， 且存在个体差异大，缺乏统一刺激参数标准，临床效果可重复性低 等问题。 磁调控技术在 1.0 时代空间分辨率优于经颅电刺激，1985-2000 年的早期阶段主要用于神经科学基础研究，2008 年后获批可用于治 疗抑郁症，标志着技术取得临床转化突破。该阶段磁调控技术结合 导航技术可实现个体化靶点定位，精准度得到提升。但穿透深度有 限且个体差异大，导致需反复校准，且疗效持久性差。 研究所与加拿大西部大学的研究人员在重症监护病房中，运用 fNIRS 技术对严重脑损伤后处于昏迷状态的患者进行残留意识检 测。这种检测方式操作简便，易于床边部署，为临床诊断提供了新 手段。此外，fNIRS 技术在早期诊断认知功能衰退方面也展现出巨 大潜力。希腊塞萨利大学利用该技术探寻阿尔茨海默病、轻度认知 障碍等疾病患者大脑功能衰退的生物标志物，相关研究表明，fNIRS 可用于神经功能衰退的诊断评估。除了在医疗领域的广泛应用，

手机和 各种移动应用的广泛普及。 4.无卡化 eSIM：万物互联的突破 随着移动设备小型化和多功能化发展，传统物理 SIM 卡在尺寸 和管理等方面面临新挑战，进而 eSIM 概念被提出。早期 eSIM 卡是 电子化虚拟 SIM 卡，以数据文件形式通过网络下载到移动终端，借 助软件实现用户识别、鉴权等功能。随着 4G 技术普及和标准化逐步 完善，eSIM 卡发展为嵌入式 SIM 卡，以芯片形式永久内嵌在设备中， 按照物理形态划分的电信卡分类 电信卡 主要特征 插拔式 SIM 卡 Full Size SIM 最初的标准 SIM 卡，尺寸较大，适用于 早期移动设备 Mini SIM 卡 尺寸缩小，适合更紧凑的设备，广泛应 用于早期的智能手机和功能手机 微型 SIM 卡 （Micro SIM） 尺寸进一步减小，适用于一些小型设 备，如中高端智能手机和部分平板电脑 eSIM 电压划分，电信卡可分为 5V 卡、3V 卡和 1.8V 卡，主要特征见表 4。 表 4 按照供电电压划分的电信卡分类 电信卡 主要特征 5V 卡 早期的 SIM 卡类型，最小电压 4.5V，最大电压 5.5V，最 大供电电流 0mA，主要应用于早期的 GSM 通信设备等 3V 卡 最小电压 2.7V，最大电压 3.3V，最大供电电流 50mA， 在 2G 到 3G 网络过渡阶段较为常见，部分老款的手机、

特新企 业至关重要。 不同类型股权投资方对比： 投资方类 型 投资特点 核心优势 潜在挑战 天使投资 人/机构 投资于种子期、初创期，决策快， 额度小。 提供第一笔启动资金，往往附带 早期创业辅导。 资金量有限，对后续轮次支持能力 弱。 风险投资 (VC) 专业投资于高成长性的科技企 业，容忍高风险，追求高回报。 资金实力雄厚，能提供后续轮次 融资，帮助对接资源。 通常有明确的退出期限（5-7年）， 定位：“孵化器”与“预备队”。 功能：为暂不符合更高层次市场条件的早期企业提供挂牌展示、股权托管、 信息披露、私募融资对接、规范辅导等基础服务。据统计，2024年北京“专精特 新”专板企业通过私募方式已获得超150亿元融资，展现了其强大的资本孵化能力 。 特征：该市场的交易方式以私募融资、股权托管、定向转让为主，公开交易 不活跃，适合有规范发展和私募融资需求的早期专精特新企业。 （2）成长阶梯：新三板(NEEQ) 、税务、司法、专利、舆情等多维度数据，建立动态的风险预警模型。同时，将 模型结果与行业专家的定性判断相结合，形成人机结合的智能化风控体系。 （4）提供全生命周期的伙伴式服务：金融机构应致力于成为企业成长的长 期伙伴，提供从早期债权融资到中期投贷联动，再到后期上市保荐、并购顾问等 一站式、全生命周期的金融服务，通过深度绑定实现风险共担、利益共享。 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 单个企业或金融机构的

www.iresearch.com.cn 企业服务的演进历程与时代背景 数字化转型加速，围绕数据和技术要素提升服务能力与价值 早期的企业服务市场以外包服务为主，诸如人力外包、市场调研、法律咨询、物流配送等等，此类服务大多以劳动力为载体，搭载 知识、信息或土地等其他要素形成竞争力。进入数字化时代，以云计算、物联网、人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术开 续通过促进专业化、标准化，推动中国企业迈向现代化经营管理。 注释：上述技术密集特指新一代信息技术。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 企业服务演进历程 关键词：数字化 • 外包型服务占据早期企 业服务的主导地位 • 随着供给和需求的细化， 衍生出多种多样的服务 类型 • 在信息化进程的推动下， 逐渐衍生出平台型服务 和租用型服务 • 从生产要素的角度，这 一阶段的企业服务以劳 cn 中国企业服务投融资梳理（1/2） 早期投资数量占比扩大，单笔投资金额在2023年达到峰值后呈下降趋势 近些年，企业服务市场的绝对投资数量和投资金额均在减少，表明资本市场的热钱趋冷，投资正逐渐由草莽阶段回归理性。然而 ， 值得注意的是，天使轮融资动作频繁，其投资数量占比正迅速增长，表明投资者当前更倾向于选择更早阶段/更小规模的投资，并对 早期创新项目的关注度和信心依然存在。 来源：IT桔子，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

5％不等。 有些预测比其他预测更严格，但预测结果的落差不表示人们对此有任何共识。2 没有人确切知道AI会导致多少失业或就业问题，但这并不妨碍人们不断发表 各种书籍和文章进行预测。在这段时期，最早期的书对人类就业前景显得相当消 10 极。马丁．福特（Martin Ford）的《被科技威胁的未来》（Rise of the Robots），以及杰瑞．卡普兰（Jerry Kaplan）的《无需用人》（Humans 就像谈到未来 书籍中常出现的状况一样，这些论点没有佐证大量数据，但确实谈到工作里的增 强技术。我们两人都坚信，AI的主要影响是增强人类的能力。我们希望有更多证 据和文件可以佐证，而非只有那两本早期书籍里提到的初步例子。 我们也坚信，未来一、两年内，因AI而流失的工作比例，将比较接近专家估 计的下限。有一个预测非常有启发性：2015年，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global I 根据制造业机构的一些证据显示，机器人确实取代了工人：每个就定位的机 器人，平均大约可以胜任三人份的工作。8 但是，过去十年我们曾和数百家公司 以及其他类型的组织谈过，它们绝大多数做的是增强人类，而不是大规模自动 化。这是AI早期采用者可能会遇到的情况，这些公司和组织要么正在成长，不必 解雇任何员工；要么把人力调派去执行更复杂的任务。在COVID-19（亦称严重特 12 殊传染性肺炎）流行期间，一些企业确实解雇了工人，但大多数企业并没有用机

主要作用是为物流服务商减少末端配送成本 产业生态全面优化，商业化进程显著提速。 1. 成本技术双轮驱动，产业化进程全面提速。 在成本控制方面，核心器件价格大幅下降带来显著的产业链降本效应，整车价格从早期数十万元降至目前2-4万元区间，断崖式的价格下跌大幅降 低了商业化门槛。技术发展上，产品矩阵日趋完善，涵盖新石器X系列、行深智能绝地系列、九识Z系列等多样化产品，技术能力快速提升；同时 技术路线 1-2颗Orin芯片。这种技术路线不仅大幅降低了 硬件成本，更通过算法创新提升了系统的场景适应性，为智能物流车的规模化落地提供了更具经济性的解决方案。这一技术演进充分说 明，智能物流车行业正在从早期的"硬件堆砌"模式，转向更注重算法效能和成本优化的发展阶段。通过深度学习和多模态融合技术，即 使是相对轻量级的硬件配置也能实现可靠的自动驾驶能力，这无疑将加速行业的商业化进程。 下 产业链下游环节分析 递无人车300余辆，年底目 标1,000辆的快速增长轨迹，预示着2025年将进入更大规模的商业化部署阶段；北京已发放305台无人配送车车身编码，政策支持为市场规模化扩 容奠定基础。各地试点规模从早期的个位数快速跃升至批量化投放：南陵县约110辆、常熟100多台、吴江62台，单个城市百辆级的部署密度表 明市场已从试验阶段成功过渡到商业化运营阶段。试点范围覆盖华东、华北、西南、华南等多个区域，涉及顺丰、中通、申通、京东、圆通等头

化复制，从而形成可持续的应 用红利。 发展趋势 发展示意图 销售 转向 政策  在政策层面，国家积极推动产业智能化升级，将 AI 视为提升生产力的重要引擎；在资本层面， 投资重心也从早期的“概念炒作”转向“落地 ROI”，更加关注实际应用的现金流改善与商业 回报。政策与资本的双轮驱动，为企业部署 AI 提供了方向感与资金支持，加速了产业级应用 的普及。  随着多模态模型、智能体编排、RAG 快速培养、提升员工能力，从以效率提升为主的自动化工具，扩展 到以“智能决策+组织成长”为核心的综合平台。其市场规模将在 2030 年提升至 1,807亿美元，成为增速最快的细分领域。 企业级智能生产力仍处于早期阶段，成长空间广阔；智能生产力服务主要包括AI人才培训与发展，AI人 才管理与效率工具，以及智能协作与知识工具助手三大类 智能生产力服务市场规模，按应用场景划分， 2024-2030年预测 亿美元 地，能在短期内带来局部效益；但由于缺乏与产出、绩效及业务需求的对应能力， 容易形成信息孤岛，难以支撑组织整体效能的提升。 • KPI 聚焦学习层面： 完课率、考试通过 率、学习满意度 • 在早期能解决局部痛点， 但随着业务复杂度提升， 难以支撑组织整体效能 提升和战略落地。 算薪 假勤 范式特点 范式存在的痛点 数据割裂 难以发挥价值 算薪系统 主要关注薪资计算与合规发放，缺乏与绩效、假勤、激励挂钩的智能

信息传输、软件和信息技术服务业占比从 2018 年的 10.0% 逐步攀升至 2025 年的 30.0%，年复合增 长率显著。作为数智化转型的技术供给侧，其发展与各行业数智化需求形成强烈共振 ―― 从早期的基础 软件服务，到 2025 年 AI、云计算、大数据在智能制造、智慧金融等场景的深度嵌入，该行业已成为数智化 转型的“核心赋能者”。2025 年 30.0% 的占比峰值，既体现其技术创新的迭代速度，也反映出各行业对数 REPORT ON DIGITAL TRANSFORMATION OF CHINESE ENTERPRISES IN 2025 2025 中国企业数智化转型案例研究报告 随着技术协同深化，人工智能已从早期的单一场景，拓展至全行业多环节，核心应用领域呈现三 大方向：工业领域，AI 质检、预测性维护、智能调度成为主流；服务业领域，金融 AI、零售 AI、医疗 AI 快速落地；公共领域，智慧城市、智慧能源逐步推广。而在 从场景分布格局来看，头部集中与长尾渗透并存。 智能服务场景：2019 年以 40.0% 的占比成为绝对头部，2025 年占比回落至 25.0%，但 2024 年 仍保持 33.0% 的高占比。该场景是企业数智化的 “先发领域”，早期通过智能客服、用户交互数字化 快速落地，后续随企业数智化重心迁移占比有所下降，但仍是客户体验升级的核心载体。 智慧行政与智慧财务场景：智慧行政 2022 年占比 19.5%，2025 年降至 6