指标+ AI 数智应用白皮书(2025)

版权声明 本报告版权属于杭州玳数科技有限公司（简称袋鼠云），并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：杭州玳数科技有限公司（简称袋鼠云）”。违反上述声明者，本司将追究其相关法律责任。 微信扫码获取纸质版白皮书 编制说明 自2024年《行业指标体系白皮书》发布以来，袋鼠云持续聚焦企业经营管理与数据资产之间的连接机制，致力于推动指标体系在各行业的深度建设与落地实践。时过一年，随着大模型技术的快速演进，尤其是在2025年初DeepSeek大模型的爆火催化下，加速了AI生态的繁荣。我们愈发清晰地看到——“指标+AI”的融合不仅具备现实可行性，更正在以惊人的速度重塑企业获取洞察、制定决策与执行闭环的方式。 一批全新业态与智能场景正在快速崛起，例如“智能问数”“智能分析”等，通过AI对指标语义的理解、推理与生成能力，打破了过去传统数据分析“门槛高、反馈慢、解释弱”的局限，实现了从“人找数”向“数找人”的根本性转变。 本白皮书正是在此认知基础上编制完成，延续并深化“指标体系即企业经营语言”的理论体系，系统阐述了“指标+AI”的能力架构、关键场景、落地方法与典型案例，力求为企业迈向数智化经营提供具备前瞻性与可操作性的参考。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位行业专家、一线交付团队共同撰写，并在杭州师范大学大数据科学研究院等专业机构的指导下完成。希望通过本书，为企业从“数据驱动”迈向“智能决策”提供一条可实践、可复制的路径。 指导单位：杭州师范大学大数据科学研究院 主编单位：袋鼠云 编写指导（排名不分先后）：陈吉平、宁海元、闵佳 编写小组（排名不分先后）：王心意、蔺敬一、徐艳、赵倩、费翔、刘浩、周坚、陶漫佳、林丹丹、宋明高、王保龙、陈明洋、刘柱、任松岩、徐驰、庄婧瑶、杨威、郑琳、刘朱耀、谭兴旺、张康燃 引言：AI-Ready，我们应该“Ready”什么？ 2025年，企业对人工智能的期待几乎渗透到了每一个角落。大家都在讨论同一个问题——我们准备好“AI-Ready”了吗？在国家层面，“人工智能”与“数据要素”的协同也已成为战略共识。 当“AI-Ready”成为热门词，许多企业迅速购入算力资源、接入大模型接口、部署AIAgent，期望抢占先机。然而，当AI真正进入业务现场，我们看到落地现实往往是：系统之间无法打通，数据定义混乱，指标口径各异，AI看似“有问必答”，却难以对企业经营给出可信的答案。在严肃的B端场景中，不确定性=无法交付。 这不是模型的问题，而是企业自身业务语言还未准备好。一个广为被忽视的事实是：再强大的AI，也无法理解组织内部未被定义清楚的事物。 而企业经营的核心语言，正是“指标”。 在传统管理中，指标承担着量化目标、校准方向、发现偏差、推动改进的角色；而在AI时代，指标更升维为一种可被智能体识别、感知、推理并触发反馈的“通用媒介”。缺乏统一的指标，AI便无法精准理解业务语义；缺乏指标的度量与闭环，AI则难以融入决策流程；缺乏结构化、标准化、语义化的指标体系，所谓的“AI-Ready”，也就成为了技术热潮下的伪命题。 这并非危言耸听。众多客户实践调研中发现：那些真正构建起AI应用能力的组织，往往从未直接以“AI”为起点，而是先回到数据与指标的基本功——先统一数据语言，再逐步叠加智能能力。 因此，我们认为，AI时代真正的“Ready”，远不止于接入模型或堆砌算力，而是要以指标为核心支点，系统构建起一套“可治理、可调用、可解释、可进化”的数据与知识资产体系。 这本白皮书，正是基于这一理念展开：围绕“指标+AI”的融合路径，系统阐述企业如何夯实数据底座、构建指标体系、实现AI赋能，并最终建立起以指标驱动、AI协同的智能化管理能力，为数智转型构建坚实支撑。 AI-Ready，并不是一句口号，而是一次对数据语言、指标能力和组织体系的全面校验。 目录 第一章：企业数据利用的现实困境与决策挑战...................................................................8 一、数据在现代企业中的核心价值与战略意义............................................................8二、人工智能时代下数据的核心作用与逻辑演变......................................................10三、四类企业数据利用模式的瓶颈分析与决策应对..................................................12第二章：企业级指标体系建设方法论与价值实现.............................................................22一、指标的本质..............................................................................................................22二、指标体系的结构逻辑..............................................................................................23三、指标产品化的价值..................................................................................................26四、典型场景与落地实践..............................................................................................29五、指标体系建设方法论..............................................................................................32第三章：指标+AI管理与应用体系.....................................................................................39一、传统指标管理应用困境..........................................................................................39二、指标+AI如何解决传统指标平台的瓶颈与挑战.................................................41三、指标+AI数智应用一体化架构设计思路.............................................................44四、指标+AI数智应用的四大核心场景.....................................................................49第四章：指标+AI数智应用行业解决方案........................................................................62一、能源行业指标体系建设与AI数智应用解决方案..............................................62二、高校行业指标体系建设与AI数智应用解决方案..............................................93三、矿产行业指标体系建设与AI数智应用解决方案............................................122四、汽车行业指标体系建设与AI数智应用解决方案............................................152第五章：指标+AI数智应用落地实践..............................................................................184一、能源行业应用实践................................................................................................184二、高校行业应用实践................................................................................................210三、矿产行业应用实践................................................................................................236四、汽车行业应用实践................................................................................................257参考文献...............................................................................................................................290 第一章：企业数据利用的现实困境与决策挑战一、数据在现代企业中的核心价值与战略意义 （一）数据提升企业对外部环境的感知与响应能力 当前全球经济格局深度重构，地缘博弈、贸易摩擦、科技封锁、产业链重组等多重不确定性持续上升，企业面临前所未有的经营复杂性与战略压力，因此企业的经营环境已经从“确定性为主”过渡到了“高不确定性+高复杂性”的新常态，原有依赖经验、层级和线性流程的经营模式正在失效。在这样的背景下，企业迫切需要一种更可感知、更精细化、更动态的方式来认知市场、客户、供应链和组织本身的状态。这种能力的本质，其实就是“以数据为中介的感知能力”。数据之所以重要，不仅在于它记录了企业过去的行为，更在于它重构了企业的认知边界：它是一种比经验更具普适性、比直觉更具精度的“第二语言”，能使企业具备“看得见的洞察”和“算得清的趋势”。数据基础薄弱、敏感度不足的企业，往往难以及时捕捉外部变化信号，易在关键节点上失去判断力与主动权。而具备扎实数据底座与成熟使用机制的企业，则能够实现对环境的实时感知与动态调整，基于数据驱动实现更高质量的决策与更强韧的经营能力，推动企业在不确定性中保持战略稳定与持续增长。 （二）数据从记录工具跃升为核心生产要素 过去，数据常被视为IT的附属品，是为了辅助系统运行、存档留痕而存在的“结果性资源”；但在今天，数据已经演变为一种独立的、具备可复用性与可再生性的“新型生产要素”，在企业经营中扮演着越来越核心的角色。它既可以作为“原材料”，推动算法驱动的产品优化与服务迭代，也可以作为“能量”，支撑营销获客、用户画像、精细化运营等高杠杆率场景，更可以作为“燃料”，点燃AI、自动化、智能化等一系列关键能力的实现。更深一层看，数据的本质是一种可编程的资产，它不像传统的设备、土地、人力那样固化，而是可以被无数次提取、组合、调度，形成“重复使用而不损耗”的能力资产。因此，那些率先建立起数据资产观、数据运营能 力的企业，其价值创造边界已从传统的“资源-产出”转向“数据-智能-增长”的路径，实现了经营模型的跃迁。 （三）数据治理：现代企业治理体系的关键组成与数字化转型的基础 随着企业组织日益