2025年产业AI应用热力报告
样本说明 样本对象：项目组选取国内近1100家具有代表性的垂直产业平台进行AI动态检索及跟踪，通过企业官网及官方公众号、投资机构、媒体机构有关报道等公开渠道获取相关数据 范围界定：报告中所指“垂直产业平台”，是围绕一个或多个产业领域，聚焦企业研发设计、采购销售、生产制造、仓储物流等核心需求，以数据要素为驱动，提供数字化、网络化和智能化服务，最终实现各类产业资源连接、交互、匹配与价值创造的平台型企业 总体概览01 ——进展迅速，数据为王，头部领跑，资本青睐 初 具 势 能 ， 垂 直 产 业 平 台 已 探 索 形 成 大 量 应 用 层 A I 成 果 据统计，已有196家垂直产业平台对外发布相关业务场景的AI应用，共计503个，共覆盖13个业务场景大类，60+业务场景小类 垂直产业平台AI总体渗透率17.9%，远高于企业级软件领域 u根据IDC最新测算，2025年AI+企业级软件渗透率为9%，预计到2028年将提升至22% 数据来源：《DeepSeek搅动工业AI变局，AI重构工业软件边界》，IDC观察 2.6个 34% 平均每个平台覆盖场景 平台覆盖3个及以上场景 产 业 领 域 A I 技 术 落 地 难 度 大 ， 进 展 慢 垂 直 产 业 平 台 天 然 拥 有 推 动 A I 大 规 模 应 用 的 基 础 优 势 截至目前，已通过网信办备案的626个互联网信息服务算法、439个生成式人工智能服务中，互联网、生活服务、教育、金融、医疗TOP5行业合计占比超85%，电子电器、汽车、钢铁、能化等相关产业领域仅约10% 有数据 深耕垂直产业十余年 懂场景 •已发布AI应用的垂直产业平台中，成立10年以上的占比49%，5-10年的占比43% 缺高质量数据难点1 数据的算法价值高•数据源自平台上企业间真实业务往来，是与业务场景绑定的数据链，而非离散、独立数据点 •难获取：涉及企业私域数据，渠道有限，成本高•难加工：数据标准不统一、多模态，清洗、处理及标注成本高•难协同：产业内中小企业数字化进程慢，数据孤岛现象严重 链接大量产业企业，是AI应用潜在需求方 有市场 •按垂直产业平台平均2%-3%的行业渗透率测算，目前已至少累计服务700万+产业企业 缺高价值场景难点2 推广成本低，AI服务大多已产品化、平台化，更容易实现大规模应用 •产业领域AI应用目前集中在人机交互、客服、文本生成等容错率较高场景，切入研发、采销、生产等核心价值链环节的少，主要受限于相关场景对时效性、精准性要求高，且跨企业、跨行业迁移泛化难 •大量AI应用是对平台已有服务的智能化迭代升级 融资情况 上市情况 以产业互联网平台为例，在库监测的43家上市公司中，几乎均已推出产业AI应用 已发布AI应用的垂直产业平台中绝大多数已完成融资/上市 总量占比高 场景平均覆盖丰富 24-25年完成融资的垂直产业平台中，有15%的平台明确其募资额将用于AI相关研发投入和产品开发 平均每家覆盖4.2个业务场景，远超平均水平（2.6） 合计发布170+场景应用，占总应用数量的34% u公司已自主研发一站式跨境 AI 服务系统，重点解决跨境电商卖家报关退税痛点；u本轮资金将用于技术研发，扩大大模型训练量，持续构建技术优势。——某跨境产业平台 u公司已在以图搜图、智能供需匹配、产品设计优化、供应链协同优化等多个业务场景融入AI； 市值近百亿及百亿级以上的上市公司中，有92%在其最新发布的年报/半年报中，明确披露了公司AI应用进展及总体业务部署情况 根据华兴资本2025年Q2中国一级市场温度指数显示，AI科技及应用赛道是当前交易热度最高的领域之一，平均活跃度达7.7，仅次于AI和物理世界融合的具身智能领域（8.2） 已 发 布 A I 应 用 的 垂 直 产 业 平 台 在 资 本 市 场 更 被 看 好 据不完全统计，从24年至今，垂直产业平台公开披露具体融资金额的融资事件中，已公开发布AI应用的平台，有88%近一年累计融资金额超亿元，远超未发布AI应用的平台（52%） •从二级子赛道看，AI应用排名关注度第一，AI硬件/消费电子、AI Agent次之，且近一年排名相当稳定 热度场景 ——TOP3：行业知识查询；需求预测和趋势洞察；商品检索、筛选和推荐 垂 直 产 业 平 台 A I 应 用 大 类 场 景 热 力 图 平 台 化 采 销 过 程 订单是企业发展的生命线，也是经济循环的晴雨表场景开放程度越高，数字技术融合就越便捷、深入，最先是营销、交易、采购，继而是产品服务和研发环节，制造环节最封闭平台化采销过程涉及多企业、多环节间的匹配和协作，以及信息流、商流、资金流等在线流转，与AI技术优势高度契合，降本提效明显，于客户而言更能带来可衡量、可感知的价值效益 平台化采销过程 •包括需求预测和趋势洞察；商品寻源采购；商品检索、筛选和推荐；商品选型、比较；产品识别及BOM物料解析；在线询比价；在线快速报价；商品动态定价；商品在线下单；订单拆解及匹配分发等业务场景小类 场景解析03 ——普遍性强、差异化弱、就续度好、价值度高 Ø行业知识查询，需求预测和趋势洞察，商品检索、筛选和推荐三大场景在就续度、价值度、易用性、通用性四个方面均表现较好，成为垂直产业平台探索AI技术应用的首选场景 01 就续度高 02 价值度高 均作用于提升产业链上下游交易效率，效果显著 底层数据主要依赖于采购、销售和产品数据，平台相关高质量数据基础好 行业知识查询：主要用于售前咨询，提升用户采购决策效率需求预测和趋势洞察：主要用于选品，平台自身选品或者赋能次终端选品商品检索、筛选和推荐：直接用于供需匹配环节，提升匹配效率和准确性 数据体量大：采购、销售、产品数据在垂直产业平台内覆盖率为100% 更新频率高：实时更新率最高均在75%以上 结构化程度高：基于在线标准化交易流程和SKU产生的数据 数据来源：《2024年产业互联网平台数据要素调查报告》 03 易用性强 04 通用性好 以自有及共生数据为主，潜在数据权属风险相对较低 不同领域垂直产业平台均涉及，且分布较为均衡 采购及销售数据：基于用户在平台上的交易行为自然产生的数据产品数据：基于平台统一的产品主数据标签形成的数据，包括自有产品和第三方供应商产品 第Ⅰ类 第Ⅱ类 通用性受限，仅在部分产业领域具有高价值 价值度高，但就续度较差，高质量数据资源不足 A. 产品识别及BOM物料解析（TOP4）+在线快速报价（TOP10） A. 平台线上营销（TOP7） 解决“多品小批随采”中描述难、选型难、核价难，收到报价单需处理大量商品匹配工作的问题 直接作用于增强平台整体营销推广能力，不同领域间分布较为均衡 依赖于外部市场数据，实时更新率较低，不足30% B.产品设计（TOP5） B.产品生产（TOP8）+生产管理（TOP9） 通过图纸、配方等智能调用、生成，解决非标采购中差异化、个性化需求 作用于生产环节，提升单一工厂的产品交付能力，增强供应链柔性 C.价格及趋势预测（TOP6） 解决大宗原材料采购中面临的价格波动大、风险高问题 依赖于生产过程数据，属于用户数据，且需与工厂设备或内部系统（ERP、MES等）的深度集成，实时数据获取难度大 钢铁、有色、化工等-32% 仪器仪表、金属制品、设备等-33% 主要作为生产辅助材料，存在相关产品种类繁多、管理复杂、流程低效、非标定制响应慢等问题，通过图纸智能识别、智能BOM等相关AI应用解决 主要作为生产主料，相关产品技术规格复杂、标准不一，且市场波动较大，导致产业内企业间交互效率和准确率低，通过在线知识库、智能助手等相关AI应用解决 物流运输、商务服务等-13% 轻工、纺织服装等-22% 主要为各类服务，面临供应资源高度碎片化、业务同质化、服务能力参差不齐，寻源比选费时费力，通过智能推荐、匹配引擎等，提升个性化推荐效率和准确性 主要面向终端消费者，需求波动大，需捕捉消费者偏好变化，抢占市场先机，通过需求预测模型、智能选品系统等相关AI应用解决 发展趋势04 ——AI服务平台化，能力平台数智化，应用创新生态化 能力拓展-泛化能力增强 认知突破-知识储备迁移 效率革新-语义理解加深 体系升级-交互方式灵活 跨领域适应，同一模型处理多种任务 支持复杂对话和逻辑推理 基于通用只是快速适配新场景 支持多模态交互 算法 算力 数据 A I 算 力 成 本 大 幅 下 降达到GPT-3.5水平的系统推理成本降幅超280倍•算力租赁价格大幅下跌，A800、H100等主流GPU近两年跌幅超50%；•小模型崛起、混合专家MoE等架构走向产业化； 核 心 算 法 突 破 ， 基 模 性 能 增 强 足 够 容 量 的 私 有 数 据 价 值 待 挖 掘 从Transformer转向混合专家（MoE） 等高效架构，实现性能和效率倍增国内领先大模型能力与美国的性能差距，自ChatGPT 发布以来，缩小到三个月以内； 产业数字化进程加快，到2023年，我国九成以上规上企业已在生产经营活动中应用数字化信息化技术，97.2%的企业应用信息化管理系统以垂直产业平台带动中小企业协同发展的“链式”转型成为主要模式，汇聚沉淀大量产业数据资源 产品设计 价格生成 营销 生产协同 行业知识查询 动态最优报价/定价提升成单效率 订单高质量交付提升客户满意度 需求快速定义增强规模化供应能力 精准营销引流，增强转化效果 辅助售前咨询促进客户吸引沉淀 仓储物流资源匹配调度 仓储物流状态监测及异常报警 多业务流协同 产融 客服 一体化动态调度提升交付效率 构建数据信用体系缓解难、贵、慢 在线智能客服优化客户体验 流程自动化提高流程效率 加强在途管控保障交付安全和质量 规划阶段 战略层-不会：不知道AI对平台而言能做什么 I.底层知识方法支撑•《年度产业AI应用成熟度报告》-深度解析哪些热度场景值得做、如何做及典型案例•《垂直产业平台AI应用成熟度评估模型》-评估垂直产业平台AI应用总体水平和所在位置，识别短板差距•《垂直产业平台AI应用建设指南》-指引建设的总体过程方法II.AI应用路线图规划设计服务•识别AI场景及机会→设计AI战略，总体布局和实施路线图 哪些业务场景更适合用AI重构？哪些先做，哪些后做？ 执行层-不能：资源不足 高质量数据资源不够技术能力不足人才储备不足研发资金不够 建设阶段 III.技术服务支持 •技术咨询：技术方案设计、技术选型支持•技术实施：委托开发/联合开发，技术集成 运营阶段 IV.专项基金支持 管控层-不敢：安全风险高 •优质项目投资V.阶段性成效评估-AI应用成熟度评估VI.合规安全支持-算法/模型备案，等保，密评 数据权属风险合规风险 产业革命是人类科学技术取得重大突破后，资本推动新技术持续注入产业体系，产业形态和组织模式发生质变，促进产业供给效能和质量大幅提升，经济社会实现跨越式发展的变革性过程 持 续 开 展 产 业 A I 系 列 研 究 《年度产业AI应用成熟度报告》、《垂直产业平台AI应用成熟度评估模型》、《垂直产业平台AI应用建设指南》…… 中国信息协会产业互联网分会华兴资本控股有限公司产业互联网创新研究院北京新质云起科技有限公司 免责声明 本文由中国信息协会产业互联网分会、华兴资本共同编写，谨供读者作参考用途，不应被视为在任何地区对任何证券的研究报告或任何基金募集文件或对基金投资人的任何信息披露文件，不构成任何投资分析或投资建议，也不构成买卖、认购证券或其它金融工具及产品的邀请或保证。读者不应仅依靠本文、而应按照自己的判断作出投资决定，并在作出任何投资行动前咨询专业意见。中国信息协会产业互联网分会、华兴资本与本文所提及的公
