近日，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快实施“人工智能+”产业发展重点行动。人工智能正迎来在从技术验证迈向产业规模化落地的关键时期。

我国拥有全球最完备、最大规模的产业体系，为人工智能技术落地提供了丰富的业务场景资源。但区别于消费领域，产业领域的业务场景更复杂、专业性更强，对感知、分析、预测、决策、执行等环节的时效性与精准性要求更高，且不同垂直产业间差异显著，导致AI+产业深度融合进程缓慢。

为识别哪些企业更具备成为“AI+产业”关键推动者的潜力，哪些场景更能释放AI技术的价值创造能力，以及如何合理有效选择AI落地场景，中国信息协会产业互联网分会联合华兴资本，重磅发布《2025年产业AI应用热力报告》。本报告基于对1000余家垂直产业平台、500+AI应用的跟踪分析，全景呈现当下产业AI应用最热场景，解析场景选择的内在逻辑，研判未来趋势。

核心观点

01 垂直产业平台是AI技术大规模应用的主力军；

02 平台化采销过程是AI应用热度最高的业务场景大类；

03 场景热度集中，51%的AI技术应用集中在TOP10业务场景小类；

04 TOP3热度场景——行业知识查询，需求预测和趋势洞察，商品检索、筛选和推荐，在就绪度、价值度、易用性、通用性四个方面表现优异，成为落地首选；

05 AI驱动垂直产业平台业务范式转型，“Agent即服务”成为新趋势；

06 TOP10潜力场景——行业知识查询、营销、产品设计、价格生成、生产协同、仓储物流状态监测及异常报警、仓储物流资源匹配调度、产融、客服、多业务流协同，兼具场景的高就续度与高价值度，以及服务的产品化/平台化特征，发展前景广阔。

■ 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。

垂直产业平台是AI技术大规模应用的主力军

1）初具势能，垂直产业平台已探索形成大量应用层AI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。

2）产业领域AI技术落地难度大，进展慢

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%。

■ 难点1：缺高质量数据难获取：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

■ 难点2：缺高价值场景产业领域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

3）垂直产业平台天然拥有推动AI大规模应用的基础优势

■ 有数据

> 覆盖研发设计、采购销售、生产制造、仓储物流主要场景

> 数据实时更新率高

> 平台自有数据居多

自有数据占60%，用户数据占24%，第三方数据占16%

数据来源：《2024年产业互联网平台数据要素调查报告》，中国信息协会产业互联网分会、国家工业信息安全发展研究中心

■ 懂场景

> 深耕垂直产业十余年。

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%。

> 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。

■ 有市场

> 链接大量产业企业，是AI应用潜在需求方。

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。

> 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。

大量AI应用是对平台已有服务的智能化迭代升级。

平台化采销过程是AI应用热度最高的业务场景大类

1）垂直产业平台AI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。

场景热度集中，51%的AI技术应用集中在TOP 10业务场景小类

TOP3热度场景

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 就绪度高

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。

● 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》

■ 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。

● 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

■ 03 易用性强

以自有及共生数据为主，潜在数据权属风险相对较低。

● 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

■ 04 通用性好

不同领域垂直产业平台均涉及，且分布较为均衡。

特别说明：不同产业领域划分参考GB/T 4754—2017《国民经济行业分类》

AI驱动垂直产业平台业务范式转型，“Agent即服务”成为新趋势

1）业务范式

2）大模型能力

3）基础设施

■ 数据

足够容量的私有数据价值待挖掘

● 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

■ 算力

AI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

■ 算法

核心算法突破，基模性能增强

● 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

数据来源：第五次全国经济普查结果，国家统计局；《2025年人工智能指数报告》，斯坦福大学人工智能研究院（Stanford HAI）

TOP10潜力场景

正式启动产业AI系列研究

为深度洞察“AI+产业”融合发展的内在机理和有效路径，助力产业企业更好融合业务场景和AI技术能力，课题组正式启动《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》等系列研究工作。

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责任编辑：kj015

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