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2025 年人工智能发展思维导图

2025-01-23 10:49  93

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# 2025 年人工智能发展思维导图 ## 1. 人工智能发展阶段 ### 1.1 已部署到生产中 #### 25.1% 的企业已将 AI 应用程序部署到生产环境中。 #### 小公司：23% 投入生产。 #### 大公司：29% 投入生产。 ### 1.2 仍在制定战略 #### 25% 的企业仍在制定 AI 战略。 ### 1.3 建立概念验证（PoC） #### 21% 的企业正在构建概念验证。 ### 1.4 与用户进行 Beta 测试 #### 14.1% 的企业正在进行 Beta 测试。 ### 1.5 与用户交谈并收集需求 #### 7.9% 的企业正在与用户交谈并收集需求。 ### 1.6 评估 PoC #### 7% 的企业正在评估其概念验证。 ## 2. 人工智能应用程序 ### 2.1 文档解析和分析 #### 59.7% 的企业正在构建文档解析和分析应用程序。 ### 2.2 客户服务/聊天机器人 #### 51.4% 的企业正在构建客户服务和聊天机器人。 ### 2.3 使用自然语言进行分析 #### 43.8% 的企业正在使用自然语言进行分析。 ### 2.4 内容生成 #### 41.9% 的企业正在构建内容生成应用程序。 ### 2.5 推荐系统 #### 25.9% 的企业正在构建推荐系统。 ### 2.6 代码生成和自动化 #### 25.3% 的企业正在构建代码生成和自动化应用程序。 ### 2.7 研究自动化 #### 23.7% 的企业正在构建研究自动化应用程序。 ### 2.8 合规自动化 #### 15% 的企业正在构建合规自动化应用程序。 ## 3. 人工智能模式 ### 3.1 文本 #### 93.8% 的企业使用文本模式。 ### 3.2 图像 #### 49.8% 的企业使用图像模式。 ### 3.3 文件（例如 PDF、Word 文档） #### 62.1% 的企业使用文件模式。 ### 3.4 音频 #### 27.7% 的企业使用音频模式。 ### 3.5 视频 #### 16.3% 的企业使用视频模式。 ## 4. 人工智能模型提供商 ### 4.1 OpenAI #### 63.3% 的企业使用 OpenAI 的模型。 ### 4.2 微软/Azure #### 33.8% 的企业使用微软/Azure 的模型。 ### 4.3 Anthropic #### 32.3% 的企业使用 Anthropic 的模型。 ### 4.4 AWS/基岩 #### 25.6% 的企业使用 AWS/基岩的模型。 ### 4.5 GCP/Vertex #### 15.2% 的企业使用 GCP/Vertex 的模型。 ### 4.6 Groq #### 10.7% 的企业使用 Groq 的模型。 ### 4.7 其他 #### 6.2% 的企业使用其他模型提供商。 ## 5. 人工智能工具 ### 5.1 内部工具 #### 52.2% 的企业使用内部工具进行 AI 开发。 ### 5.2 第三方 AI 开发平台或框架 #### 29.9% 的企业使用第三方 AI 开发平台或框架。 ### 5.3 无需任何工具 #### 17.9% 的企业不使用任何工具进行 AI 开发。 ## 6. 人工智能挑战 ### 6.1 管理人工智能的“幻觉”和提示 #### 57.4% 的企业面临管理 AI 幻觉和提示的挑战。 ### 6.2 优先考虑影响最大的用例 #### 42.5% 的企业面临优先考虑用例的挑战。 ### 6.3 缺乏技术专业知识 #### 38% 的企业面临缺乏技术专业知识的挑战。 ### 6.4 模型速度和性能 #### 33.4% 的企业面临模型速度和性能的挑战。 ### 6.5 数据访问/安全 #### 32.5% 的企业面临数据访问和安全的挑战。 ### 6.6 获得关键利益相关者的支持 #### 21.2% 的企业面临获得关键利益相关者支持的挑战。 ## 7. 人工智能评估 ### 7.1 是否进行评估 #### 57.4% 的企业对 AI 应用程序进行评估。 #### 30.9% 的企业计划进行评估。 #### 11.7% 的企业不进行评估。 ### 7.2 评估方法 #### 75.6% 的企业使用手动测试和审查。 #### 47.9% 的企业使用用户反馈会议。 #### 38% 的企业使用自动评估工具。 #### 27% 的企业使用 A/B 测试。 #### 21.8% 的企业使用开源评估框架。 #### 10.5% 的企业使用第三方评估平台。 ## 8. 人工智能监控 ### 8.1 是否监控 AI 模型 #### 52.7% 的企业在生产中监控 AI 模型。 #### 30.9% 的企业尚未投入生产。 #### 15.2% 的企业不监控 AI 模型。 ### 8.2 监控方法 #### 55.3% 的企业使用内部监控解决方案。 #### 19.4% 的企业使用第三方监控工具。 #### 13.6% 的企业使用云提供商服务。 #### 9% 的企业使用开源监控工具。 ## 9. 人工智能开发角色 ### 9.1 工程 #### 82.3% 的工程团队参与 AI 开发。 ### 9.2 领导层/高管 #### 60.8% 的领导层/高管参与 AI 开发。 ### 9.3 主题专家 (SME) #### 57.5% 的主题专家参与 AI 开发。 ### 9.4 产品 #### 55.4% 的产品团队参与 AI 开发。 ### 9.5 设计 #### 38.2% 的设计团队参与 AI 开发。 ## 10. 人工智能架构 ### 10.1 微调模型 #### 53.5% 的企业不使用微调模型。 #### 32.5% 的企业使用微调模型。 #### 14% 的企业不知道是否使用微调模型。 ### 10.2 矢量数据库 #### 59.7% 的企业使用矢量数据库。 #### 21.83% 的企业不知道是否使用矢量数据库。 #### 19.46% 的企业不使用矢量数据库。 ## 11. 人工智能影响 ### 11.1 竞争优势 #### 31.6% 的企业认为 AI 带来了竞争优势。 ### 11.2 节省大量成本和时间 #### 27.1% 的企业认为 AI 节省了大量成本和时间。 ### 11.3 尚无可衡量的影响 #### 24.2% 的企业认为 AI 尚未产生可衡量的影响。 ### 11.4 更高的用户采用率 #### 12.6% 的企业认为 AI 带来了更高的用户采用率。 ## 12. 2025 年计划 ### 12.1 构建更多面向客户的用例 #### 58.8% 的企业计划构建更多面向客户的用例。 ### 12.2 构建更复杂的工作流程（代理） #### 55.2% 的企业计划构建更复杂的工作流程。 ### 12.3 提升团队技能 #### 41.9% 的企业计划提升团队技能。 ### 12.4 为内部用例构建组织自己的 AI #### 37.9% 的企业计划为内部用例构建自己的 AI。 ### 12.5 使用第三方 AI 工具改善内部运营 #### 33% 的企业计划使用第三方 AI 工具改善内部运营。 ### 12.6 雇佣更多人工智能开发人员 #### 17.1% 的企业计划雇佣更多 AI 开发人员。 ## 13. 结论 ### 2024 年 是 AI 变革的一年，为未来的进步奠定了基础。 ### 2025 年 将重点转向创造更多面向客户的产品和开发复杂的代理工作流程。 ### 工具 将推动更广泛的 AI 采用，释放新的可能性。 ## 14. 方法论 ### 调查对象：1,285 人。 ### 行业分布：技术（46%）、医疗保健（10%）、金融（10%）、零售（4%）、法律（2%）。 ### 团队分布：工程（32%）、管理（21%）、数据科学（16%）、产品管理（10%）、主题专家（10%）。 ### 地区分布：北美（55%）、欧洲（29%）、亚洲（8%）、南美洲（5%）、澳大利亚（3%）。 ### 公司规模：1-50 名员工（48%）、51-500 名员工（20%）、500 名以上员工（32%）。
人工智能 2025年发展 思维导图
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