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“中国企业家的人工智能应用研究报告（2025）”（称为“报告”），揭示了中国公司人工智能应用的10个主要趋势。 2025年6月，BeiJing News Beak 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。该报告表明，在AI的转型和应用中，公司关注的关注主要集中在三个方面：数据风险，经济利益和技术依赖性。随着智能人工中央情报局在公司中的最深应用，支持政策变得更加集中和清晰。受访的公司中有62.5％希望对AI进行流行的人才培训，60.16％的人希望中小型企业获得补贴，51.56％n履行数据，表明公司已经进入了一个“关键窗口期”，以实现AI的真实实施。 1。数据和投资福利的安全是企业AI实施的“双单位”。公司正在加速AI的部署，但数据安全也是一个因素。重要的问题，例如投资回报和技术控制，仍然在这种做法中注意。研究数据表明，拥有AI应用程序的公司主要在三个方面面临的最大问题：数据风险，经济利益和技术依赖。关于AI的转型，一项调查显示，有57.81％的公司担心“数据安全和合规性系统”，有43.75％的公司担心“大型平台的过度提供商”造成的治理风险，而22.66％的公司表示“不清楚的规定”是危害AI应用程序的关键因素。这些数据说明了现实的考虑面对D公司实施AI，揭示行业发展是针对实用，谨慎和评估优先事项的新阶段。 “商业数据违规行为”最初以57.81％的参与分类，表明大多数公司在使用AI的过程中专注于自己的数据资产的安全性。这不仅反映了公司对AI系统在“数据的flameata”和“多模型交互”中的潜在风险的敏感性，而且还表明公司已经从纯技术兴趣转变为聚合。监管管理的观点：安全已成为AI大规模实施的“先决条件”。经过更多的延误，有48.44％的公司表示，他们对项目的投资回报率（ROI）没有明确的期望。他们对AI的“概念飞行员”不满意，并开始专注于真正的利益和资源效率。外部模型服务供应商。 “这表明概率AI系统供应的Cadena中“控制”的LEM已成为公司技术策略的重要组成部分。公司将注意力转移到“能力中的相互障碍”和“自动和可控的模型”上。这反映了您的想法。公司控制基础模型的能力变得越来越重要，尤其是当IA逐渐集成到中央商业流程中时。此外，有42.97％的公司担心该模型的生产失控或“幻想”，这反映了公司对AI的稳定性和解释性的技术问题。 22.66％的公司表示对“不清楚法规”的担忧，表明一些公司仍在等待提高AI的实施并监视合规性限制。这表明公司的工作经验已逐步积累，并且对“使用极限”和“道德标准”的理解也已经加深了。尽管公司没有被排除在AI之外，但他们希望AI使业务发展目标更加稳定，透明和更有条理。由于AI的业务应用程序从“测试浪潮”转变为“价值审核”阶段，因此这种类型的商标问题的概括已始终变得成熟和专业。 2。公司的三个主要期望发出了明确的信号。 AI的实施进入了“符合人力资源转型”数据中的一个重要窗口，这表明，人工智能在公司中的最深应用使对支持政策的要求集中并更加清晰。 62.5％的公司期望加强对AI流行人才的培训，而60.16％的公司正在获得有关中小型业务转型的特殊赠款。目前，这三个是公司对公司的最紧急政治期望。这意味着实现人工智能公司正在从“第一个概念”的阶段转变为“能力”和“结构支持”的新阶段，这些政策系统面临着“供应方面的技术投资”的严重变化，转换为“需求方面的业务赋予权力”。在所有支持方案中，公司对AI的人才培训的期望最高（62.5％）。这表明公司通常认识到IA实施不仅取决于中央算法和模型，而且还需要“可用”的基本能力。对培训的需求是扩大业务应用程序方案和真正的“脖子相当瓶子”“它占最大的比例，反映了它的压力。AI不再是“研发部门的独家话题”，但它在60％的组织中获得了特殊的组织，以表达其在60％的范围内获得型号的preception。Rocessions，尤其是中小型企业。该数据表明，公司有真正的动机和明确的AI转型计划，但面对当前促销的资源。它不再是“技术问题”，还包括“制度和道德限制”的治理考虑时期。行业促进机构和技术平台可以使用它来阐明当前AI业务应用程序的支持点和杠杆作用，从而进一步促进“可用”的能力，以“容易且广泛使用”。 Fu Chunyanzhao lin