调研背景：企业对AI的认知有多深？

你的企业对AI到底了解多少？AI究竟能干什么、怎么用？用的时候又会踩哪些坑？带着这些疑问，我们发起了一次调研，感谢全国各地朋友的支持。现在，就把这次调研的结果摊开来聊一聊。

第一个判断：AI虽火，企业认知却严重不足

近80%的受访者表示，自己对AI的了解“就一点点”。概念热得烫手，但落到实际认知上，缺口还很大。

认知差距导致应用意识分化

数据显示，超过一半的企业（52%）完全不知道AI在自己工作场景中能干什么、该怎么用。不过另一边，也有近32%的企业表示领导和员工的AI应用意识已经相当强烈。

有认知，才可能有应用意识；有意识，才可能产生行动意愿。43%的企业“很想用AI”，但也有27%的企业觉得“AI还不成熟，先等等”。每项新技术诞生，都少不了这一段观望期，只不过随着企业数字化能力的提升，这个窗口正在被压缩。

企业AI培训严重缺失

64%的企业从未组织过AI相关培训，近30%的也只是象征性地搞过一两次。认知直接影响成败，这块短板不补，后面的事都不好谈。

市面AI产品：了解有限，认知模糊

73%的受访者表示“了解一些”，25%说“不太清楚甚至完全不了解”。这说明，即便在AI热词的光环下，产品功能和适用场景其实还远不够清晰。很多企业用户面对“XX大模型”这样高大上的概念，内心是模糊甚至畏惧的——怕自己不懂技术、不敢碰。AI厂商在宣传策略上，可能得换个思路了。

企业领导的主要顾虑

产品虽多，但大部分传统企业仍在观望。问到“企业领导对AI产品的主要顾虑”，排名第一的是“产品不成熟”，占比高达75%；数据安全排第二，占61%；担心“岗位被取代”的反而只有7%。所以别再说什么员工抵触了——真正的门槛在产品端。

组织层面：AI岗位缺位严重

68%的企业根本没考虑过设置与AI相关的组织或岗位，25%表示“准备设立”。绝大多数企业在这件事上还相当谨慎，没有专门的团队来推动AI落地，效果自然很难保证。

企业实际应用AI的情况

只有16%的企业真正应用了AI产品，45%从未用过，39%只是试用过一些免费工具。应用场景相对集中：50%的企业用得最多的是公文写作，29%用于数据分析，13%在搭建知识库。

说到AI技术实现，25%的企业自建有实力做大模型训练，其他基本靠第三方产品——要么直接上，要么接接口。但自建这条路，专业能力和资金投入是两大硬伤；而用第三方产品，结果准确性、收费标准等问题也不少。

第三方产品效果：远未达预期

75%的企业反映用了之后感觉“一般”，没达到预期效果，只有9%觉得“效率明显提升”。这一方面是企业期望值高、又不太会用；另一方面，国产AI产品本身也还不够成熟。以用户为中心、提升体验，这条路上还有不少功夫要下。

AI在企业难落地的六大原因

• 技术底子薄，支撑不了AI的推广和日常问题处理；
• 组织缺位，没形成系统化的AI应用能力；
• 领导员工缺乏AI意识，这和整体数字化基础薄弱有关；
• 资金投入不到位；
• AI应用价值难以量化，投入产出比算不清；
• 对于非标准化的专业场景，AI处理能力还有待提升。

除此之外，应用场景有限也是个突出问题。举个例子，有制造企业想建个生产工艺大模型，希望AI能精准预测新产品需要什么刀具、工装、材料、能力配置，不用工程师再翻历史数据。想法很好，但实施起来不仅需要千万级投入，对企业的工艺基础也是极大考验，而且行业内的训练数据往往拿不到。现实就是这么骨感。

员工态度：多数积极拥抱

87%的受访者表示“AI是大势所趋，会积极拥抱”。当然也有观望者，原因还是那两点：技术不成熟、场景有限。至于AI在企业里的前景，多数人还是乐观的，但前提是“效率和成本要对得起”。不少受访者建议，最好从单个场景切入，小范围试水，跑通之后再推——避免一上来就踩大坑。

国产AI产品在企业用户眼中的表现

大部分人的评价是：起步阶段，和国外有差距，但发展很快。在To C的应用上，娱乐、情绪陪伴类需求比较多；但在To B的专业场景上，还有很大空间。也有用户直言，部分产品太概念化，看上去种类多，总体质量不高。大家共同的建议是：国内AI厂商需要联手合作、各取所长，别光顾着内卷。

国产AI产品改进方向

1. 别只盯着通用场景，要向企业的专业管理领域深入；
2. 要加强与产业结合的能力，多在实际业务中打磨；
3. 输出质量得提上去，让用户敢信、愿意用；
4. 技术创新才是根本，别搞同质化拼价格那套。

总结：AI不只是技术，更是能力

回过头来看这次调研：AI不只是一种技术，更是一种能力，也是未来企业管理的大方向。但对大多数传统企业来说，目前还是“读不懂、看不透、不敢用、不会用”。先进技术要变成生产力，还需要时间；先进技术在传统管理里要体现价值，还需要更深的融合。企业真正缺的，从来不只是技术，而是技术与业务融合的系统能力。