該白皮書由畢馬威與思科聯(lián)合發(fā)布，聚焦企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的 “AI 就緒度” 建設(shè)，核心定位是從 “產(chǎn)業(yè)機遇 - 企業(yè)實踐 - 硬實力剖析 - 評估體系” 四個維度，為企業(yè)提供 AI 變革的全鏈路指南。通過拆解 AI 就緒度的 “硬實力”（技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)）與 “軟實力”（戰(zhàn)略、治理、人才、組織），結(jié)合泛行業(yè)調(diào)研與企業(yè)案例，構(gòu)建科學(xué)的評估體系與行動框架，助力企業(yè)識別 AI 轉(zhuǎn)型短板、明確變革路徑，實現(xiàn)從 “AI 可用” 到 “AI 好用” 的跨越，筑牢數(shù)智化轉(zhuǎn)型根基。

二、新興 AI 浪潮下的產(chǎn)業(yè)機遇

（一）ZG AI 發(fā)展的階段性態(tài)勢

模型架構(gòu)：從 “暴力美學(xué)” 到 “成本效益革命”

大模型發(fā)展突破 “參數(shù)規(guī)模 = 性能” 的傳統(tǒng)認知，以 DeepSeek 為代表的技術(shù)路線通過混合專家架構(gòu)（MoE）、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，在降低算力成本的同時提升性能（如訓(xùn)練效率提升 15 倍），推動行業(yè)競爭焦點從 “參數(shù)比拼” 轉(zhuǎn)向 “用戶流量爭奪” 與 “輕量化場景方案”。例如，OpenAI 向免費用戶開放 o3-mini 推理模型，國內(nèi)廠商紛紛接入 DeepSeek-R1 以降低服務(wù)成本，大模型 “普惠化” 加速。

技術(shù)演進：從生成式 AI 到代理式 AI、物理 AI

AI 技術(shù)遵循 “感知 AI→生成式 AI→代理式 AI→物理 AI” 路徑演進：

生成式 AI（如 ChatGPT）聚焦 “內(nèi)容生成”，已在客服、文檔處理等場景規(guī)模化應(yīng)用；

代理式 AI（如 AI Agent）具備自主決策與任務(wù)規(guī)劃能力（如 DeepSeek 的思維鏈推理），可輔助企業(yè)打造 “速贏案例”（如供應(yīng)鏈優(yōu)化）；

物理 AI（如 DeepMind Gemini Robotics）強調(diào)在物理世界交互（如自動駕駛、機器人），需多模態(tài)理解與復(fù)雜推理能力，是未來重要方向。

基礎(chǔ)資源：算力分布式化，數(shù)據(jù)質(zhì)量成核心競爭力

算力：ZG算力總規(guī)模超 230EFLOPS（第二），但智算中心利用率僅 30%（低于數(shù)據(jù)中心 50%-60%），分布式算力網(wǎng)絡(luò)（結(jié)合邊緣計算、存算一體）成為趨勢，可降低單點算力依賴與成本；

數(shù)據(jù)：高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺（中文開源語料不足、垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)匱乏），數(shù)據(jù)質(zhì)量（規(guī)模、精度、時效性）成為模型競爭力關(guān)鍵，同時需兼顧隱私合規(guī)（如ZG “三大數(shù)據(jù)法”、歐盟 GDPR）。

基礎(chǔ)設(shè)施：從 “硬件堆砌” 到 “AI 工廠”

傳統(tǒng) IT 基礎(chǔ)設(shè)施向 “AI 工廠” 轉(zhuǎn)型，需以算力、數(shù)據(jù)為 “原材料”，實現(xiàn) token（模型處理的基本單位）的集約化生產(chǎn)。企業(yè)J基礎(chǔ)設(shè)施呈現(xiàn)三大特征：

計算：云端預(yù)訓(xùn)練 + 本地微調(diào) / 推理成為主流，GPU 服務(wù)器架構(gòu)分為傳統(tǒng)型、集成型、模塊化、多 GPU 互聯(lián)型，適配不同規(guī)模需求（如中小企業(yè)優(yōu)先模塊化架構(gòu)）；

存儲：分布式存儲成必選項，需支持多模態(tài)數(shù)據(jù)、低延遲訪問，存算一體技術(shù)可解決傳統(tǒng)架構(gòu) “數(shù)據(jù)搬運瓶頸”；

網(wǎng)絡(luò)：高帶寬、低延遲以太網(wǎng)滲透率提升，需適配 “訓(xùn)推一體” 架構(gòu)（兼顧訓(xùn)練高帶寬與推理低延遲需求）。

（二）區(qū)域性 AI 治理環(huán)境

ZG內(nèi)地：發(fā)展與治理并重

已形成 “政策戰(zhàn)略 + 專項法規(guī) + 標(biāo)準(zhǔn)建設(shè) + 技術(shù)賦能” 的多維度治理體系：

政策：將 AI 納入新質(zhì)生產(chǎn)力，推進 “人工智能 +” 行動，2025 年人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金（600.6 億元）聚焦算力與場景；

法規(guī)：《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》明確內(nèi)容安全與合規(guī)要求；

標(biāo)準(zhǔn)：《人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024 版）》提出 2026 年新制定 50 項以上國標(biāo) / 行標(biāo)，規(guī)范技術(shù)與應(yīng)用。

港澳地區(qū)：國際化與本地特色融合

治理特點：依賴現(xiàn)有法律（如香港《個人資料（隱私）條例》）適應(yīng)性解釋，強調(diào)行業(yè)自律，金融領(lǐng)域遵循巴塞爾協(xié)議等國際標(biāo)準(zhǔn)；

行業(yè)側(cè)重：香港聚焦金融科技（如金管局 “GenA.I. 沙盒”），澳門聚焦旅游與博彩業(yè) AI 監(jiān)管，未來將加強與內(nèi)地政策銜接，融入粵港澳大灣區(qū)發(fā)展。

（三）企業(yè) AI 變革的核心機遇

技術(shù)普惠化：從 “用不起” 到 “用得好”

DeepSeek 等技術(shù)突破降低 AI 使用門檻，企業(yè)可通過 “基礎(chǔ)模型開源化 + 垂直領(lǐng)域私有化定制” 快速部署專屬模型（如金融機構(gòu)本地化部署保障數(shù)據(jù)安全，中小企業(yè)通過 API 快速接入）。

場景縱深發(fā)展：AI Agent 激活復(fù)雜需求

AI Agent 可自主拆解任務(wù)、協(xié)同工具，推動應(yīng)用從 “通用型”（客服、文檔處理）向 “行業(yè)特色型”（如電力負荷預(yù)測、制藥研發(fā)）延伸，Gartner 預(yù)計 2028 年 15% 日常決策將由 AI Agent 自主完成。

安全防護前置：全生命周期風(fēng)險管控

AI 應(yīng)用從 “單一模型” 轉(zhuǎn)向 “多模型 / 多云協(xié)作”，安全風(fēng)險（數(shù)據(jù)泄露、模型幻覺、合規(guī)風(fēng)險）凸顯，企業(yè)需提前布局全鏈路防護（如某韓國半導(dǎo)體企業(yè)因 ChatGPT 導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，凸顯安全管控重要性），IDC 預(yù)測 2027 年 65% 組織將制定 AI 風(fēng)險政策。

三、企業(yè) AI 變革之路（基于泛行業(yè)調(diào)研）

畢馬威與思科對全國 42 家已布局 AI 的企業(yè)（覆蓋制造、金融、電信等行業(yè)）調(diào)研顯示，企業(yè) AI 變革呈現(xiàn) “硬實力優(yōu)先、軟實力滯后” 特征，同時面臨多維度挑戰(zhàn)：

（一）企業(yè) AI 就緒度現(xiàn)狀

戰(zhàn)略布局：基礎(chǔ)設(shè)施為核心，軟實力重視不足

76% 企業(yè)將 “算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲” 等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)列為要戰(zhàn)略，僅 40% 關(guān)注 “員工 AI 技能培訓(xùn)”，29% 重視 “治理框架”，反映企業(yè)傾向先夯實技術(shù)基礎(chǔ)，再推進組織適配。

就緒程度：多數(shù)企業(yè)需追趕行業(yè)平均

僅 10% 企業(yè) AI 就緒度 “行業(yè)L先”，59%“基本就緒但需追趕”，12%“準(zhǔn)備不充分”，核心短板集中在數(shù)據(jù)質(zhì)量（37% 企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱）、技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)（34%）。

場景滲透：數(shù)據(jù)分析、知識管理為主要落地領(lǐng)域

68% 企業(yè)落地 “數(shù)據(jù)分析” 場景（如自動生成報告），63% 落地 “知識管理”（如文檔檢索），61% 落地 “會話回答”（如智能客服）；高價值場景（智能決策、視頻生成）滲透率不足 30%，受限于模型推理能力與多模態(tài)處理門檻。

（二）核心需求與挑戰(zhàn)

需求聚焦：價值評估、路徑規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施

73% 企業(yè)將 “AI 投入 ROI 評估” 列為核心需求，68% 需要 “清晰的 AI 轉(zhuǎn)型路徑”，66% 關(guān)注 “算力建設(shè)”，反映企業(yè)對 “AI 價值量化” 與 “落地可行性” 的迫切需求。

挑戰(zhàn)突出：體驗、安全、價值界定

54% 企業(yè)面臨 “AI 使用體驗不均衡”（用戶需求差異大）；

54% 擔(dān)憂 “AI 安全風(fēng)險”（數(shù)據(jù)泄露、模型篡改）；

49% 難以界定 “AI 對業(yè)務(wù)價值的影響”（如風(fēng)控場景 ROI 難量化）；

61% 認為 “技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)”（算法與場景匹配度低）。

（三）企業(yè) AI 體系變革路徑

技術(shù)架構(gòu)側(cè)：混合部署為主流，安全與幻覺應(yīng)對前置

部署模式：61% 企業(yè)選擇 “本地 + 公有云混合部署”，平衡靈活性與安全性；

風(fēng)險應(yīng)對：85% 企業(yè)通過 “多租戶網(wǎng)絡(luò)隔離” 保障云端數(shù)據(jù)安全，61% 采用 “防火墻 + IPS” 防護私域部署，44% 用 RAG（檢索增強生成）解決模型幻覺問題。

數(shù)據(jù)語料側(cè)：標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量提升為核心

治理框架：80% 企業(yè)建立 “數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系（MDM）”，59% 部署 “敏感數(shù)據(jù)自動識別”，56% 通過 Flink 實現(xiàn) “實時數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控”；

質(zhì)量優(yōu)化：76% 企業(yè)采用 “智能清洗工具”（如 DeepSeek-R1）提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，51% 通過 “合成數(shù)據(jù)生成” 補充稀缺數(shù)據(jù)（如醫(yī)療領(lǐng)域術(shù)語圖譜）。

基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)：混合模式平衡創(chuàng)新與務(wù)實

39% 企業(yè)選擇 “核心業(yè)務(wù)先導(dǎo)投入 + 長尾場景按需擴展”，32%“基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心漸進升J”，29%“前瞻布局 3-5 年技術(shù)”，通過 “業(yè)務(wù)需求優(yōu)先J矩陣”（ROI + 技術(shù)可行性）確保基礎(chǔ)設(shè)施與業(yè)務(wù)協(xié)同。

組織體系側(cè)：敏捷協(xié)作與風(fēng)險管控并重

機制建設(shè)：73% 企業(yè)構(gòu)建 “跨部門敏捷流程”，66% 建立 “數(shù)據(jù)標(biāo)注團隊”，39% 設(shè)立 “AI 治理委員會”；

能力建設(shè)：49% 企業(yè)采用 “關(guān)鍵能力自研 + 通用模塊外包” 模式，71% 部署 “數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)” 應(yīng)對員工使用 AI 工具的風(fēng)險（如 API 調(diào)用日志審計、AI 白名單）。

四、AI Ready 硬實力變革關(guān)鍵要素剖析

硬實力是企業(yè) AI 就緒度的底層基礎(chǔ)，以 “預(yù)測下一個 token” 為核心技術(shù)范式，涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施層、模型服務(wù)與編排層、服務(wù)治理層，各層關(guān)鍵要素如下：

（一）基礎(chǔ)設(shè)施層：算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲、數(shù)據(jù)的協(xié)同優(yōu)化

計算：開箱即用、一物多用、安全保障

核心價值：AI 算力芯片（GPU/NPU）是核心引擎，云端需高算力密度（支持大模型訓(xùn)練），邊緣端需低功耗（支持工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛）；

變革特性：通過 “軟件定義算力” 實現(xiàn)異構(gòu)資源統(tǒng)一調(diào)度，“算力集群化管理” 提升利用率（如某制造企業(yè)用思科 AI Pod 實現(xiàn)產(chǎn)線數(shù)字孿生，停機時間減少）。

網(wǎng)絡(luò)：從 “訓(xùn)推分離” 到 “訓(xùn)推一體”，從 SDN 到意圖網(wǎng)絡(luò)

核心價值：高帶寬、低延遲網(wǎng)絡(luò)保障 GPU 間通信與數(shù)據(jù)傳輸，以太網(wǎng)因通用性成為主流；

變革特性：“訓(xùn)推一體” 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)統(tǒng)一承載訓(xùn)練（高帶寬）與推理（低延遲）需求，意圖網(wǎng)絡(luò)（IBN）可解析業(yè)務(wù)意圖，自動優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)策略（如某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用思科 Silicon One 芯片交換機，能效提升顯著）。

存儲：存算一體、冷熱數(shù)據(jù)自治

核心價值：分布式存儲支持 PB J多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲，彈性伸縮適配負載變化；

變革特性：“存算一體” 消除數(shù)據(jù)搬運瓶頸（如 AI 推理任務(wù)），“冷熱數(shù)據(jù)自治” 智能分層存儲（冷數(shù)據(jù)遷移至低成本介質(zhì)），降低存儲成本（某快消企業(yè)用 Splunk 優(yōu)化供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)存儲，庫存周轉(zhuǎn)率提升 15%）。

數(shù)據(jù)：價值鏈重構(gòu)、資產(chǎn)化

核心價值：動態(tài)數(shù)據(jù)治理（多源整合、實時監(jiān)測）、多模態(tài)治理（跨模態(tài)關(guān)聯(lián)）、合成數(shù)據(jù)生成（彌補數(shù)據(jù)缺口）是關(guān)鍵；

變革特性：大模型推動 “數(shù)據(jù)價值鏈重構(gòu)”（數(shù)據(jù)→模型→應(yīng)用→新數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)從 “資源” 轉(zhuǎn)向 “資產(chǎn)”，需建立全生命周期管理（如某制藥企業(yè)通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)化加速新藥研發(fā)）。

（二）模型服務(wù)與編排層：連接底層資源與上層應(yīng)用

模型管理與服務(wù)化：統(tǒng)一納管、性能優(yōu)化

核心能力：支持多模型（自研 / 開源 / 商業(yè)）統(tǒng)一注冊、版本控制，動態(tài)調(diào)整資源（如 GPU 實例），提供模型市場便于復(fù)用；

變革特性：針對垂直場景提供預(yù)置微調(diào)流程（如金融風(fēng)控模型優(yōu)化），降低業(yè)務(wù)人員使用門檻。

智能體與應(yīng)用編排：Agent 協(xié)同、低代碼構(gòu)建

核心能力：AI Agent 可自主調(diào)用工具、協(xié)同多模型完成復(fù)雜任務(wù)（如自動化報告生成），支持低代碼 / 零代碼搭建應(yīng)用；

變革特性：“自適應(yīng)編排” 可根據(jù)用戶反饋優(yōu)化流程，“可解釋性設(shè)計” 滿足合規(guī)審計（如某制藥企業(yè)用 Cisco AI Pod 搭建全棧平臺，模型上線周期縮短 40%）。

模型通信協(xié)議與集成：標(biāo)準(zhǔn)化接口保障互操作性

通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議（如 OpenAI API 規(guī)范）實現(xiàn)異構(gòu)模型集成，API 網(wǎng)關(guān)提供路由、認證、流量控制，確保服務(wù)穩(wěn)定（如某出海企業(yè)用 Cilium 實現(xiàn)跨云統(tǒng)一調(diào)度）。

（三）服務(wù)治理層：安全可信與全棧治理

安全可信 AI：端到端防護

基礎(chǔ)設(shè)施層：防護硬件漏洞、網(wǎng)絡(luò)攻擊（如逆向工程風(fēng)險）；

模型層：防范提示詞注入、模型竊取（如模型加密、水印）；

應(yīng)用層：內(nèi)容安全檢測（如惡意攻擊意圖識別）、合規(guī)審計；

變革特性：可視化（全環(huán)境 AI 資產(chǎn)可見）、強檢測（提前識別風(fēng)險）、廣覆蓋（防護第三方 AI 工具）、可落地（動態(tài)調(diào)整安全策略），某芯片企業(yè)用思科零信任方案保障跨境 AI 應(yīng)用安全。

AI 全棧治理：技術(shù)與業(yè)務(wù)指標(biāo)聯(lián)動

核心能力：全技術(shù)棧聯(lián)合治理（覆蓋基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用），打通技術(shù)指標(biāo)（如模型精度）與業(yè)務(wù)指標(biāo)（如用戶轉(zhuǎn)化率），量化 AI 價值；

變革特性：大模型賦能治理（如自動生成元數(shù)據(jù)、自然語言交互界面），某零售企業(yè)用 Splunk ITSI 實現(xiàn) AI 投入與業(yè)務(wù)價值對齊，優(yōu)化資源配置。

五、AI Ready 變革評估體系與行動指南

（一）評估體系：四大維度、五J就緒度

評估維度與指標(biāo)

從 “企業(yè)架構(gòu)、數(shù)據(jù)語料、基礎(chǔ)設(shè)施、組織體系” 四大維度，拆解 13 項一J指標(biāo)、41 項二J指標(biāo)：

企業(yè)架構(gòu)：評估 “戰(zhàn)略解碼合理性”“架構(gòu)治理能力”（如能否將 AI 戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行架構(gòu)）；

數(shù)據(jù)語料：評估 “數(shù)據(jù)及時性”“安全策略”（如數(shù)據(jù)是否滿足 AI 訓(xùn)練需求）；

基礎(chǔ)設(shè)施：評估 “按需配置能力”“穩(wěn)定運行”（如算力是否匹配業(yè)務(wù)需求）；

組織體系：評估 “組織結(jié)構(gòu)敏捷性”“人才培養(yǎng)機制”（如是否有 AI 專項激勵）。

就緒度等J劃分

將企業(yè) AI 就緒度分為 5 J，對應(yīng)不同提升重點：

初始J（≤1 分）：無系統(tǒng)規(guī)劃，需統(tǒng)一變革意識、強化技術(shù)基礎(chǔ)；

受管理J（1<N≤2 分）：初步建立組織，需明確場景、夯實數(shù)據(jù)；

穩(wěn)健J（2<N≤3 分）：AI 與業(yè)務(wù)融合，需打通工作流、資產(chǎn)化管理；

量化管理J（3<N≤4 分）：多場景深度應(yīng)用，需規(guī)模化推廣、輸出Z佳實踐；

優(yōu)化J（>4 分）：行業(yè)L先，需創(chuàng)新商業(yè)模式、主導(dǎo)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

（二）行動指南：七步推進 AI 變革

以評促建：通過 “評價 - 診斷 - 行動 - 再評價” 閉環(huán)，準(zhǔn)確定位短板；

價值為錨：用 MVP 測試、小范圍試點（如某零售企業(yè)先落地供應(yīng)鏈 AI Agent），鎖定高價值場景；

安全為綱：構(gòu)建全生命周期防護（數(shù)據(jù)→模型→應(yīng)用），平衡創(chuàng)新與風(fēng)險；

架構(gòu)先行：設(shè)計前瞻性架構(gòu)，推動技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)協(xié)同；

筑牢底座：分層解耦基礎(chǔ)設(shè)施、模型層、應(yīng)用層，夯實算力、數(shù)據(jù)、算法基礎(chǔ)；

內(nèi)外兼修：對內(nèi)打破部門壁壘，對外優(yōu)化生態(tài)圈資源；

快速迭代：應(yīng)對技術(shù)與需求變化，動態(tài)調(diào)整策略（如模型優(yōu)化、場景擴展）。

六、總結(jié)與展望

當(dāng)前 AI 已從 “技術(shù)熱點” 轉(zhuǎn)向 “產(chǎn)業(yè)剛需”，企業(yè) AI 變革需以 “就緒度” 為核心，平衡硬實力與軟實力建設(shè)。未來趨勢包括：

開源生態(tài)深化：基礎(chǔ)模型開源化加速 AI 普惠，中小企業(yè)可低成本復(fù)用技術(shù)；

人機協(xié)同普及：AI Agent 與人類協(xié)作成為主流，重塑工作模式（如 AI 輔助決策、人類監(jiān)督優(yōu)化）；

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值凸顯：數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)化成為企業(yè)核心競爭力；

安全治理強化：合規(guī)與風(fēng)險管控從 “事后應(yīng)對” 轉(zhuǎn)向 “事前預(yù)防”。

附件：2025年人工智能就緒度白皮書-企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的Al變革路徑與評估指南-四個維度拆解AI硬實力和軟實力