前言： 支撑层： 以场景为中心进行模型选型，构建Data+AI的数据底座与面向AI的数据安全体系。 基础设施层： AI算力基建向多元异构演进，国产替代背景下软硬件深度协同优化重要性凸显。 应用现状： 随着"百模大战"逐渐落幕，行业竞争重心转变，企业级AI从技术探索期全面转向规模化应用期。得益于大语言模型能力的快速跃升，新一代AI应用已在智能客 服、知识库问答、内容生成等知识密集且交互相对开放的场景中率先取得规模化突破。 关键问题： 在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破，更在于构建系统性、端到端的落地能力。 应 用层 ： Agent成为当前企业级AI应用落地的核心载体，拆解最小任务单元，利用Function Call、MCP、Skills等方式，促进Agent与企业业务流程的深度整合。 组织层： 高 层推动的顶 层设计、员工维度的角色升级共同推动企业的AI转型。 企业级AI应用行业 丨研究报告 研究范畴界定 重点关注企业作为采购和使用主体，以GenAI技术驱动的新一代AI应用 在大模型、AI Agent等技术快速发展的当下，越来越多的企业将数智化转型 ...