毕马威：
《2025年人工智能就绪度白皮书-企业数智化转型的Al变革路径与评估指南》

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一、报告基础信息与核心定位

该白皮书由毕马威与思科联合发布，聚焦企业数智化转型中的 “AI 就绪度” 建设，核心定位是从 “产业机遇 - 企业实践 - 硬实力剖析 - 评估体系” 四个维度，为企业提供 AI 变革的全链路指南。通过拆解 AI 就绪度的 “硬实力”（技术、数据、业务）与 “软实力”（战略、治理、人才、组织），结合泛行业调研与企业案例，构建科学的评估体系与行动框架，助力企业识别 AI 转型短板、明确变革路径，实现从 “AI 可用” 到 “AI 好用” 的跨越，筑牢数智化转型根基。

二、新兴 AI 浪潮下的产业机遇

（一）中国 AI 发展的阶段性态势

1. 模型架构：从 “暴力美学” 到 “成本效益革命”
   大模型发展突破 “参数规模 = 性能” 的传统认知，以 DeepSeek 为代表的技术路线通过混合专家架构（MoE）、强化学习等技术，在降低算力成本的同时提升性能（如训练效率提升 15 倍），推动行业竞争焦点从 “参数比拼” 转向 “用户流量争夺” 与 “轻量化场景方案”。例如，OpenAI 向免费用户开放 o3-mini 推理模型，国内厂商纷纷接入 DeepSeek-R1 以降低服务成本，大模型 “普惠化” 加速。

2. 技术演进：从生成式 AI 到代理式 AI、物理 AI
   AI 技术遵循 “感知 AI→生成式 AI→代理式 AI→物理 AI” 路径演进：

• 生成式 AI（如 ChatGPT）聚焦 “内容生成”，已在客服、文档处理等场景规模化应用；
• 代理式 AI（如 AI Agent）具备自主决策与任务规划能力（如 DeepSeek 的思维链推理），可辅助企业打造 “速赢案例”（如供应链优化）；
• 物理 AI（如 DeepMind Gemini Robotics）强调在物理世界交互（如自动驾驶、机器人），需多模态理解与复杂推理能力，是未来重要方向。

3. 基础资源：算力分布式化，数据质量成核心竞争力

• 算力：中国算力总规模超 230EFLOPS（全球第二），但智算中心利用率仅 30%（低于数据中心 50%-60%），分布式算力网络（结合边缘计算、存算一体）成为趋势，可降低单点算力依赖与成本；
• 数据：高质量数据稀缺（中文开源语料不足、垂直领域数据匮乏），数据质量（规模、精度、时效性）成为模型竞争力关键，同时需兼顾隐私合规（如中国 “三大数据法”、欧盟 GDPR）。

4. 基础设施：从 “硬件堆砌” 到 “AI 工厂”
   
   

   传统 IT 基础设施向 “AI 工厂” 转型，需以算力、数据为 “原材料”，实现 token（模型处理的基本单位）的集约化生产。企业级基础设施呈现三大特征：

• 计算：云端预训练 + 本地微调 / 推理成为主流，GPU 服务器架构分为传统型、集成型、模块化、多 GPU 互联型，适配不同规模需求（如中小企业优先模块化架构）；
• 存储：分布式存储成必选项，需支持多模态数据、低延迟访问，存算一体技术可解决传统架构 “数据搬运瓶颈”；
• 网络：高带宽、低延迟以太网渗透率提升，需适配 “训推一体” 架构（兼顾训练高带宽与推理低延迟需求）。

（二）区域性 AI 治理环境

1. 中国内地：发展与治理并重
   
   

   已形成 “政策战略 + 专项法规 + 标准建设 + 技术赋能” 的多维度治理体系：

• 政策：将 AI 纳入新质生产力，推进 “人工智能 +” 行动，2025 年国家人工智能产业投资基金（600.6 亿元）聚焦算力与场景；
• 法规：《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》明确内容安全与合规要求；
• 标准：《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024 版）》提出 2026 年新制定 50 项以上国标 / 行标，规范技术与应用。

2. 港澳地区：国际化与本地特色融合

• 治理特点：依赖现有法律（如香港《个人资料（隐私）条例》）适应性解释，强调行业自律，金融领域遵循巴塞尔协议等国际标准；
• 行业侧重：香港聚焦金融科技（如金管局 “GenA.I. 沙盒”），澳门聚焦旅游与博彩业 AI 监管，未来将加强与内地政策衔接，融入粤港澳大湾区发展。

（三）企业 AI 变革的核心机遇

1. 技术普惠化：从 “用不起” 到 “用得好”
   DeepSeek 等技术突破降低 AI 使用门槛，企业可通过 “基础模型开源化 + 垂直领域私有化定制” 快速部署专属模型（如金融机构本地化部署保障数据安全，中小企业通过 API 快速接入）。

2. 场景纵深发展：AI Agent 激活复杂需求
   AI Agent 可自主拆解任务、协同工具，推动应用从 “通用型”（客服、文档处理）向 “行业特色型”（如电力负荷预测、制药研发）延伸，Gartner 预计 2028 年 15% 日常决策将由 AI Agent 自主完成。

3. 安全防护前置：全生命周期风险管控
   AI 应用从 “单一模型” 转向 “多模型 / 多云协作”，安全风险（数据泄露、模型幻觉、合规风险）凸显，企业需提前布局全链路防护（如某韩国半导体企业因 ChatGPT 导致数据泄露，凸显安全管控重要性），IDC 预测 2027 年 65% 组织将制定 AI 风险政策。

三、企业 AI 变革之路（基于泛行业调研）

毕马威与思科对全国 42 家已布局 AI 的企业（覆盖制造、金融、电信等行业）调研显示，企业 AI 变革呈现 “硬实力优先、软实力滞后” 特征，同时面临多维度挑战：

（一）企业 AI 就绪度现状

1. 战略布局：基础设施为核心，软实力重视不足
   76% 企业将 “算力、网络、存储” 等基础设施建设列为首要战略，仅 40% 关注 “员工 AI 技能培训”，29% 重视 “治理框架”，反映企业倾向先夯实技术基础，再推进组织适配。

2. 就绪程度：多数企业需追赶行业平均
   仅 10% 企业 AI 就绪度 “行业领先”，59%“基本就绪但需追赶”，12%“准备不充分”，核心短板集中在数据质量（37% 企业数据基础薄弱）、技术与业务脱节（34%）。

3. 场景渗透：数据分析、知识管理为主要落地领域
   68% 企业落地 “数据分析” 场景（如自动生成报告），63% 落地 “知识管理”（如文档检索），61% 落地 “会话回答”（如智能客服）；高价值场景（智能决策、视频生成）渗透率不足 30%，受限于模型推理能力与多模态处理门槛。

（二）核心需求与挑战

1. 需求聚焦：价值评估、路径规划、基础设施
   73% 企业将 “AI 投入 ROI 评估” 列为核心需求，68% 需要 “清晰的 AI 转型路径”，66% 关注 “算力建设”，反映企业对 “AI 价值量化” 与 “落地可行性” 的迫切需求。

2. 挑战突出：体验、安全、价值界定

• 54% 企业面临 “AI 使用体验不均衡”（用户需求差异大）；
• 54% 担忧 “AI 安全风险”（数据泄露、模型篡改）；
• 49% 难以界定 “AI 对业务价值的影响”（如风控场景 ROI 难量化）；
• 61% 认为 “技术与业务脱节”（算法与场景匹配度低）。

（三）企业 AI 体系变革路径

1. 技术架构侧：混合部署为主流，安全与幻觉应对前置

• 部署模式：61% 企业选择 “本地 + 公有云混合部署”，平衡灵活性与安全性；
• 风险应对：85% 企业通过 “多租户网络隔离” 保障云端数据安全，61% 采用 “防火墙 + IPS” 防护私域部署，44% 用 RAG（检索增强生成）解决模型幻觉问题。

2. 数据语料侧：标准化与质量提升为核心

• 治理框架：80% 企业建立 “数据标准化体系（MDM）”，59% 部署 “敏感数据自动识别”，56% 通过 Flink 实现 “实时数据质量监控”；
• 质量优化：76% 企业采用 “智能清洗工具”（如 DeepSeek-R1）提升数据准确性，51% 通过 “合成数据生成” 补充稀缺数据（如医疗领域术语图谱）。

3. 基础设施侧：混合模式平衡创新与务实
   39% 企业选择 “核心业务先导投入 + 长尾场景按需扩展”，32%“基于现有数据中心渐进升级”，29%“前瞻布局 3-5 年技术”，通过 “业务需求优先级矩阵”（ROI + 技术可行性）确保基础设施与业务协同。

4. 组织体系侧：敏捷协作与风险管控并重

• 机制建设：73% 企业构建 “跨部门敏捷流程”，66% 建立 “数据标注团队”，39% 设立 “AI 治理委员会”；
• 能力建设：49% 企业采用 “关键能力自研 + 通用模块外包” 模式，71% 部署 “数据防泄漏系统” 应对员工使用 AI 工具的风险（如 API 调用日志审计、AI 白名单）。

四、AI Ready 硬实力变革关键要素剖析

硬实力是企业 AI 就绪度的底层基础，以 “预测下一个 token” 为核心技术范式，涵盖基础设施层、模型服务与编排层、服务治理层，各层关键要素如下：

（一）基础设施层：算力、网络、存储、数据的协同优化

1. 计算：开箱即用、一物多用、安全保障

• 核心价值：AI 算力芯片（GPU/NPU）是核心引擎，云端需高算力密度（支持大模型训练），边缘端需低功耗（支持工业质检、自动驾驶）；
• 变革特性：通过 “软件定义算力” 实现异构资源统一调度，“算力集群化管理” 提升利用率（如某制造企业用思科 AI Pod 实现产线数字孪生，停机时间减少）。

2. 网络：从 “训推分离” 到 “训推一体”，从 SDN 到意图网络

• 核心价值：高带宽、低延迟网络保障 GPU 间通信与数据传输，以太网因通用性成为主流；
• 变革特性：“训推一体” 网络架构统一承载训练（高带宽）与推理（低延迟）需求，意图网络（IBN）可解析业务意图，自动优化网络策略（如某互联网企业用思科 Silicon One 芯片交换机，能效提升显著）。

3. 存储：存算一体、冷热数据自治

• 核心价值：分布式存储支持 PB 级多模态数据存储，弹性伸缩适配负载变化；
• 变革特性：“存算一体” 消除数据搬运瓶颈（如 AI 推理任务），“冷热数据自治” 智能分层存储（冷数据迁移至低成本介质），降低存储成本（某快消企业用 Splunk 优化供应链数据存储，库存周转率提升 15%）。

4. 数据：价值链重构、资产化

• 核心价值：动态数据治理（多源整合、实时监测）、多模态治理（跨模态关联）、合成数据生成（弥补数据缺口）是关键；
• 变革特性：大模型推动 “数据价值链重构”（数据→模型→应用→新数据），数据从 “资源” 转向 “资产”，需建立全生命周期管理（如某制药企业通过数据资产化加速新药研发）。

（二）模型服务与编排层：连接底层资源与上层应用

1. 模型管理与服务化：统一纳管、性能优化

• 核心能力：支持多模型（自研 / 开源 / 商业）统一注册、版本控制，动态调整资源（如 GPU 实例），提供模型市场便于复用；
• 变革特性：针对垂直场景提供预置微调流程（如金融风控模型优化），降低业务人员使用门槛。

2. 智能体与应用编排：Agent 协同、低代码构建

• 核心能力：AI Agent 可自主调用工具、协同多模型完成复杂任务（如自动化报告生成），支持低代码 / 零代码搭建应用；
• 变革特性：“自适应编排” 可根据用户反馈优化流程，“可解释性设计” 满足合规审计（如某制药企业用 Cisco AI Pod 搭建全栈平台，模型上线周期缩短 40%）。

3. 模型通信协议与集成：标准化接口保障互操作性
   
   

   通过标准化协议（如 OpenAI API 规范）实现异构模型集成，API 网关提供路由、认证、流量控制，确保服务稳定（如某出海企业用 Cilium 实现跨云统一调度）。

（三）服务治理层：安全可信与全栈治理

1. 安全可信 AI：端到端防护

• 基础设施层：防护硬件漏洞、网络攻击（如逆向工程风险）；
• 模型层：防范提示词注入、模型窃取（如模型加密、水印）；
• 应用层：内容安全检测（如恶意攻击意图识别）、合规审计；
• 变革特性：可视化（全环境 AI 资产可见）、强检测（提前识别风险）、广覆盖（防护第三方 AI 工具）、可落地（动态调整安全策略），某芯片企业用思科零信任方案保障跨境 AI 应用安全。

2. AI 全栈治理：技术与业务指标联动

• 核心能力：全技术栈联合治理（覆盖基础设施到应用），打通技术指标（如模型精度）与业务指标（如用户转化率），量化 AI 价值；
• 变革特性：大模型赋能治理（如自动生成元数据、自然语言交互界面），某零售企业用 Splunk ITSI 实现 AI 投入与业务价值对齐，优化资源配置。

五、AI Ready 变革评估体系与行动指南

（一）评估体系：四大维度、五级就绪度

1. 评估维度与指标
   
   

   从 “企业架构、数据语料、基础设施、组织体系” 四大维度，拆解 13 项一级指标、41 项二级指标：

• 企业架构：评估 “战略解码合理性”“架构治理能力”（如能否将 AI 战略转化为可执行架构）；
• 数据语料：评估 “数据及时性”“安全策略”（如数据是否满足 AI 训练需求）；
• 基础设施：评估 “按需配置能力”“稳定运行”（如算力是否匹配业务需求）；
• 组织体系：评估 “组织结构敏捷性”“人才培养机制”（如是否有 AI 专项激励）。

2. 就绪度等级划分
   
   

   将企业 AI 就绪度分为 5 级，对应不同提升重点：

• 初始级（≤1 分）：无系统规划，需统一变革意识、强化技术基础；
• 受管理级（1<N≤2 分）：初步建立组织，需明确场景、夯实数据；
• 稳健级（2<N≤3 分）：AI 与业务融合，需打通工作流、资产化管理；
• 量化管理级（3<N≤4 分）：多场景深度应用，需规模化推广、输出最佳实践；
• 优化级（>4 分）：行业领先，需创新商业模式、主导行业标准。

（二）行动指南：七步推进 AI 变革

1. 以评促建
   ：通过 “评价 - 诊断 - 行动 - 再评价” 闭环，精准定位短板；
2. 价值为锚
   ：用 MVP 测试、小范围试点（如某零售企业先落地供应链 AI Agent），锁定高价值场景；
3. 安全为纲
   ：构建全生命周期防护（数据→模型→应用），平衡创新与风险；
4. 架构先行
   ：设计前瞻性架构，推动技术、数据、业务协同；
5. 筑牢底座
   ：分层解耦基础设施、模型层、应用层，夯实算力、数据、算法基础；
6. 内外兼修
   ：对内打破部门壁垒，对外优化生态圈资源；
7. 快速迭代
   ：应对技术与需求变化，动态调整策略（如模型优化、场景扩展）。

六、总结与展望

当前 AI 已从 “技术热点” 转向 “产业刚需”，企业 AI 变革需以 “就绪度” 为核心，平衡硬实力与软实力建设。未来趋势包括：

1. 开源生态深化
   ：基础模型开源化加速 AI 普惠，中小企业可低成本复用技术；
2. 人机协同普及
   ：AI Agent 与人类协作成为主流，重塑工作模式（如 AI 辅助决策、人类监督优化）；
3. 数据资产价值凸显
   ：数据治理与资产化成为企业核心竞争力；
4. 安全治理强化
   ：合规与风险管控从 “事后应对” 转向 “事前预防”。

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