部门：企业服务三组 ©2025 iResearch Inc. 2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分 撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地

部门：企业服务三组 ©2025 iResearch Inc. 2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分 撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地

驾驭AI浪潮 释放下一朵云潜能 ⸺ � � � � 中 国 企 业 多 云 战 略 白 皮 书 CONTENTS IDC观点 第一章 三大变量驱动，企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务，催生企业高质量发展新需求 �.� 从“获取资源”到“创造价值”，企业云战略与业务目标协同演进 第二章 多云发展战略，持续扩展企业未来高质量增长空间 �.� 多云战略落地的应用场景 提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 泉，让企业能够始终保持积极的竞争姿态，在数字化新环境中打造可持续发 展格局。IDC预测，到����年，已经建立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 收入举措的能力。 一系列的变革将给 面对业务和技术发展新需求，越来越多的企业开始在已有云设施之外，规 划、建设新的云环境，利用技术的更新和IT架构的迭代，获得新的发展动 力，并通过引入新的合作对象，解决企业当前云环境下存在的问题。多云策 略已经在企业众多应用场景中实现了深度普及与广泛应用，成为企业重要的 云发展战略组成部分。IDC多云战略调研发现：目前，��%的中国企业已经构 建多云/混合云环境，被访企业平均拥有�个公有云服务商，�个私有云服务 商；��

与非研究院 资深行业分析师 张慧娟 2024中国智算产业全景调研： 技术重构与演进 SupplyFrame Media + E-Commerce 2 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 智算产业现状总览 , 智算产业运行状况 , 智算中心核心驱动力 , 智算产业关键技术 迭代 技术体系全景 ｜ 覆盖芯片器件层（CPU/GPU/TPU）、硬件设施层（AI服务器/液冷）、平台调度 层（弹性调度/绿色节能）、应用场景层（AI训练/边缘智能） 规模与增长 ｜ 2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美 元，增速超通用算力3倍 未来趋势 ｜ 2026年智能算力规模将达2024年两倍（1,460.3EFLOPS），市场规模增至337亿 EFLOPS，为2024年的两倍。 中国人工智能市场规模： 2025年将达到259亿美元，较2024年增长36.2%； 2026年将达到 337亿美元，为2024年的1.77倍。 数据来源：《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》 11 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 2

第 1 页 数字化转型与 人才体系建设指南 2025 年 1 月 北京中培伟业管理咨询有限公司 BEIJING ZHONGPEI WEIYE MANAGEMENT CONSULTING CO.,LTD ·洞察企业数字化转型现状 ·解读数字人才发展与培养 ·构建数字化人才建设体系 ·赋能企业数智化升级突破 目录 一、引言 ---------------------------- ------------------------------------------ 25 2.数字化赋能平台功能介绍 ------------------------------------------ 32 七、中培伟业标杆客户案例实践 ------------------------------------------ 35 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 ------------------------- ------------------------------ 40 八、关于中培伟业 ------------------------------------------------------- 43 1.发展历程 --------------------------------------------------------- 43 2.中培优势 ----------------------------

代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4 在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺， OpenAI-o1 通过思维链（ Chain of Thought ）增强推理能⼒，将复杂问题 分 解成更⼩、更易处理的步骤；⽽ DeepSeek R1 在展现卓越推理能⼒同时， 训练和推理成本极低 GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” BERT BERT 在文本分类、命名实体识别等 (MoE) 语⾔模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通⽤⼤ 语⾔模 型，其在在知识类任务（知识问答、内容⽣成等）领域表现出⾊ • DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练⽣成的强化推理能⼒模型， 在 数学、代码⽣成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 更低的研发成本 * 更⾼效资源利⽤ $5.5M vs. OpenAI’s GPT-4o 数据来源： * 仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本； 2. Sputnik 时刻，指 1957 年 10 ⽉ 4 ⽇苏联抢先美国成功发射斯普特尼克 1 号⼈造卫星，是冷战中的其中⼀个重⼤事件及转 AI 的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 7 MLA （多头潜在注意⼒机制） • 注意⼒机制⽐作图书检索系统 • MLA 建⽴⼀个智能分类系统，不记具体

数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺，OpenAI-o1通过思维链（ChainvofvThought）增强推理能⼒，将复杂问题分 解成更⼩、更易处理的步骤；⽽DeepSeek R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” 上完成预训练的⼀个强⼤的混合专 家 (MoE) 语⾔模型，拥有6710亿参数（激活参数370亿）。作为通⽤⼤语⾔模 型，其在在知识类任务（知识问答、内容⽣成等）领域表现出⾊ • DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练⽣成的强化推理能⼒模型，在 数学、代码⽣成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 更低的研发成本* 更⾼效资源利⽤ $5.5M%vs.%OpenAI’s%$100M+ 使⽤~2 被美国及其盟友列⼊各种限制 数据来源：*仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本；2.(Sputnik(时刻，指1957年10⽉4⽇苏联抢先美国成功发射斯普特尼克1号⼈造卫星，是冷战中的其中⼀个重⼤事件及转捩点 DeepSeek的创新突破 • 每次推理仅激活相关专家，“术业有专攻” • “专事专办、要事要办 ⼩事不办 尽量不跨组解决” • 节省42.5%训练成本 MoEnSparsen(稀疏专家混合模型）

增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和应用能力的复合型人才，我们 必须重新思考大模型时代对人才的能力要求。这种转变既反映了 AI 应用的深化，也体现了企业对人才能力的新要求。 在 AI 人才短缺的困境中，高管普遍低估了员工学习和接纳 AI 的意 愿。这一认知偏差不仅限制了企业对现有人才的培养投入，也阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。 无论是处于 AI 探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点 的优势和局限性，更有效地利用 AI 工具完成任务，并从 AI的 输出中获得更深入的洞察。 7 4 5 6 核心洞察 02 目录 引言 核心洞察 结论与展望 AI 在企业中的应用现状 1.1 中国 AI 市场规模不断扩大，投资及应用 Al 的热情高涨 1.2 AI 在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差 03 01 04

.......40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 .....................................41 案例一：中电金信数据孪生实验室 .................................41 案例二：中电金信数字孪生智能运营驾驶舱 .........................44 案例三：交通银行数字人 ................. 空工业产品的生命周期内的各项活动。 数字孪生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系统， 经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管 理、建筑、制造、金融等多个行业；数字孪生在精确反映物 理对象的虚拟模型中，会给研究对象（例如，风力涡轮机） 配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 获取 富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。 2 （二）数字孪生的金融政策指引 在金融行业，中国人民银行于 2021 年发布的《金融科 技发展规划（2022-2025）》 1中明确提出要运用数字孪生等 技术手段，深化吸纳数据综合应用，为跨机构、跨市场、跨 领域综合应用夯实多维度数据基础，建立面向用户、面向场 景的大数据知识图谱和综合分析能力的业务要求。 2024 年

2025 年中 国人形器人产业规模将增长至 166.3 亿元，到 2030 年中国人 形机器人产业规模将增长至 861.0 亿元。 区域：中国机器人产业资源呈现集聚化、梯度化分布格局，已形 成三大梯队 总体而言，中国机器人产业资源主要集聚于东部地区，在“十 五五”时期将向中高端迈进、打造数个具有国际影响力的机器人 产业集群。同时，在中部、西部、东北地区也有多个省份具有特 色资源， 机器人、人形机器人等环节市场竞争将更加激烈，找准机器人发 展机遇、精准布局新产品赛道是机器人企业迅速扩张的关键路径。 减速器。近年来，自主品牌谐波减速器核心指标达到国际先 进水平，自主品牌 RV 减速器产品系列已覆盖小、中、大、重等 各种负载能力。“十五五”时期，自主品牌减速器产品的一致性、 可靠性有望进一步提升，整机企业对自主品牌产品的需求也将快 速提升。 控制器。近年来，低成本、高性能的自主品牌控制器已具备 这使多台机器人之间能够协同作业，共同完成更复杂的任务，提 升整体任务执行效率、提高容错性。目前该技术中的协调控制、 动态任务分配和协调路径规划已经较为成熟，已经在仓储物流系 统、无人机群等领域开展应用。“十五五”时期，该技术将进一 步升级，从“由一个大脑统一指挥”逐步向群体智能发展，即形 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 的发展将使机器人能够进一步深入复杂多变的场景，执行应急救