通过对全球商业模式进行深入的重组和中国经济管理的不断改进，人工智能加速了整合业务管理的各个方面，从辅助工具到新的“生产力系统”。在2025年上半年，面对技术周期的快速发展，中国企业家的审判和行动正成为微观经济阻力的真正代表。北京新闻2025的金融壳牌财务年度会议于7月10日，11日和15日在北京和上海举行。今年的主题是“中国经济：开放和弹性增长”。 7月10日，年度北京新闻壳牌财务会议年度会议正式发布了“中国企业家情报应用研究报告（2025）”（称为“报告”），这是中国公司中人工智能应用的10个主要趋势。 2025年6月，北京新闻喙FInance推出了企业家的人工智能应用调查，该调查涵盖了18个行业，包括制造，技术，金融和互联网，收集了128个业务领导者的有效样本。公司的类型涵盖了中小企业，大集团，新公司和主要平台，其中42.97％是成立10年的成熟公司。 17.19％是大公司，35.16％是微公司。该样本为其报告提供了广泛的频谱和实际温度的强大参考值。该报告总结了公司通过加速人工智能表现出的三个关键趋势，并提供了四项重要的开发建议，以促进人工智能+的发展。 1. Outlook：“人工智能+”的宣传行动更加有效，并为公司智能转型建立新的支点。研究表明，公司展示了加速器的三个重要趋势吃了AI的部署。研究数据表明，有42.97％的公司在其三年战略计划中包括AI，另外22.66％的公司将其视为短期探索的地址。超过60％的公司完全将AI清楚地包括在其未来的商业发展思想中。这种趋势使公司将AI视为一种边缘化的实验技术。它表明，我们将其视为基本变量和组织转型驱动的业务的重组。同时，有25.78％的公司尚未系统地考虑AI策略，而8.59％的公司现在明确表示没有迫切需要。通常，常规公司将“试点实施”更改为“战略融合”。进一步返回，从包括AI在内的商业管理中，有58.59％的公司计划在明年的产品/内容中实施AI，45.31％的公司专注于客户销售和想法，而32.03％的专注公司的杂货。这些方向通常具有商业结构，决策和系统特征，从而证实了对AI的更好战略理解。此外，有19.53％的公司认为“”“”或AI的未来。总而言之，AI的战略价值是在加速速度的公司中实施的。将来，必须从战略协调的角度来加强政策，例如，从某种类型的公司进行“ AI能力开发”的运行范围2.在这项研究中，有89.84％的公司在各种商业链接中使用AI，具有最集中的数据分析和决策支持（57.03％）（创新和研究和产品开发（49.22％）以及服务和客户运营（46.09％）（46.09％）公司正在建立AI作为客户的行业的基础。但是，从组织的能力和系统构建的角度来看，总体情况仍处于结构的早期阶段。 •拥有全日制AI团队的公司中，只有16.41％正在舞台“集成到数据或数据部门”（25.78％）或“尚未建立但尚未成立”（23.44％）。 •关于员工培训，超过40％的公司（47.66％）尚未开始接受AI技能的培训，只有14.06％的公司达到了正常化的培训机制。 •关于AI治理系统，只有11.72％的具有相关系统的公司仍在初步调查中，以查看是否尚未计划。先前的数据表明，AI仍面临公司内部“能力尖叫”的问题。特别是，尚未根据人力资源系统，机构和首席运营力建立闭路机制对组织和可持续发展中AI技术渗透效率的流程的诉讼。将来，政策可以在以下方面提高方向：促进公司，建立“ AI+”组织的能力，并将AI能力纳入员工，模型和就业能力指标的一般培训中。它鼓励公司建立AI和部门间应用程序组的特殊职位，建立链接的人力资源系统实施和构建机制，并形成“应用程序应用程序”的完整闭路。趋势3：公司寻求更多的运营支持政策和生态学。在这项研究中，公司在要求熟练获得的人才（47.66％）以及缺乏AI的经验和技能（43.75％）（43.75％）（33.59％）（33.59％）（29.69％）的过程中发现的主要障碍。考虑到真正的挑战，公司对政府政策的支持。特别是在三个方面：流行人才培训（62.50％）。中小型业务转型（60.16％）以及数据合规性和数据合规性（51.56％）的特殊补贴。此外，有46.88％的公司希望为该行业建立AI应用标准，而32.81％的公司希望为政府行业和大学建立研究耦合平台，这表明公司在机构环境，资源连接机制和行业社区中的明确需求。数据显示，在“技术”过渡到“自下而上和生态调整的政策”的重要阶段的AI应用程序。公司正在寻找的是Genelapoya支持口号的机制和更多混凝土，可行且长期的fectivo。 2。从战略跳跃到政策协调，促进深水“人工智能+”领域进步的研究表明，尽管人工智能五经业务运营中的渗透率继续提高，其深层应用仍受到结构性因素的限制，例如组织能力的建设，政府系统中的延迟以及弥漫性转型的路径。将来，迫切需要在政策方面建立更多的运营联合机制，以整合机构的支持和生态保证，以促进公司的智能转型，以促进“人工智能+”的行为，以更深入，更实用。 1。改进的战略取向和路线共识数据表明，几乎60％的公司尚未包含在他们的愿景中，是中期和长期治疗，而大约30％的公司表示他们仍然没有系统的考虑”或“没有迫切需要。 “这表明在不同地区和行业之间的技术采用道路上存在明显的不确定性。建议政府，我各个级别的工业公园和工业平台组成了一个合作，将当地关键行业与独特的方案等结合在一起，以建立典型的AI应用程序列表，促进“规则”该实施路线，并允许公司在战略层面上具有一定的方向和一定的方向。 Smesthey在数据的积累，模型的适应和员工培训中具有投资和有限的能力。将来，我们将建立“提高公司AI能力的特殊行动”，实施人工智能的一般培训，诊断劳动适应性，使用工具的培训并在各个开发阶段为公司提供分层支持，从而有效地减少了中小型企业的“起始阈值”，并改善了AI转化的一般抵抗力。 3。提高规则与预期治理的责任之间的限制。调查的公司中只有11.72％已建立ISHED AI政府系统。超过60％的公司计划而没有计划治理系统。我们建议您促进行业标准的发展和创建可靠的AI评估机制，并探讨模型责任，“白人”业务身份验证机制和数据操作指南的限制。这将使公司在使用技术时“具有限制感”，这使他们能够继续使用安全性和合规性。 4。促进行业，学术界，研究和应用之间的联系。对于AI转换而言，“目前的模型基于外部服务提供商”和“缺乏光线实施解决方案”是两个基本问题。有必要鼓励大学和研究机构与当地行业结合，以探索可还原的低阈值解决方案，因为大型垂直模型，光算术算法工具和行业数据SandboXES。同时，它通过行业协会，联合研究机构和开放平台加速了“实验室到生产线的加速”，并促进“工业传播最先进的进步”的AI。将来，公司将成为“人工智能+”行动中最具侵略性的执行者，并将成为中央专业人士，将提高我国的新优质生产力。该报告希望将第一行研究数据用作锚点。它提供了负责提出真正参考的人，确定关键问题，阐明地址，设计机构工具，并帮助中国公司进入更高效，更安全和有序的年龄。制作人：北京新闻壳融资制作人：您的Manli协调员：Ren Jiao记者：Ding Shuang Dong Yinan编辑：Chen Li Design：Xu Xiao Ren Wanqing参考文献：Fu Chunyan Zhao Lin