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 ...

行业背景与挑战 - 高质量数据是AI大模型训练与应用的基础 但企业面临大模型难以解析非结构化数据的困境[2] 技术解决方案 - OpenDataLab与钉钉基于MinerU引擎联合推出文档解析工具DLU 旨在破解企业AI-Ready数据难题[2] - MinerU是OpenDataLab推出的智能文档解析引擎 在GitHub累计获得超4万星标[2] - MinerU2.0实现解析速度和精度双提升 以0.98B参数达成比肩72B主流大模型的性能[3] - DLU具备广泛文件格式兼容性 支持Office文档/PDF/Markdown/代码文件及钉钉自有格式[3] - DLU支持提取纯文本内容 精准解析图表/公式/插图/化学分子式等复杂视觉元素[3] - DLU可将非结构化数据转换为适合大模型训练的高质量语料[3] 合作方技术实力 - 上海AI实验室OpenDataLab平台拥有7700余个开源精标数据集 为超10万用户提供200余万次数据服务[3] - 钉钉文档和AI表格已深度集成MinerU能力 并通过开放平台向生态开发者开放文档解析功能[3] 未来发展计划 - DLU将于近期开源 深度融入办公协同生态[4] - 支持用户在同一平台完成文档创建/解析提取/知识库管理/数据标注到定制化模型训练的全流程闭环[4] - 目标打造"数据工具中的PyTorch" 助力企业实现AI-Ready数据自由[4] - 钉钉正积极构建AI新生态 为行业数字化转型与智能化升级提供支撑[4]