但转型面临显著挑战，初期投入成本高和技术人才短缺是主要障碍，且过半数应用部署时长超过半年，凸显技术与业务系统集成的复杂性。企业需重塑AI战略，坚持“痛点导向+ROI计算”，启动数据治理工程，培养“既懂业务又懂工具”的复合型人才。《2025浙商人工智能应用情况调研报告》通过对108份有效问卷和43个深度案例的分析，全面呈现了浙江民营企业人工智能应用的现状、趋势与挑战。调研样本覆盖全省11地市及一二三

AI多模态识别、大模型易用性与智能传感数据能力显著提升，截至2025年9月国内医疗大模型发布量达220个，形成“病前预警-精准诊断-靶向治疗-健康管理”的全流程闭环。应用场景覆盖院内院外，院内通过智能导诊、影像AI、自动化放疗计划等提升诊疗效率，院外则聚焦早期筛查、慢病管理与康复指导，推动医疗模式从“被动治疗”向“主动健康管理”转型。需求端方面，医疗资源分配不均、老龄化加剧、慢病高发等问题凸显，2

在这个飞速变化的时代，人工智能（AI）已经不仅仅是理念上的概念，它正在逐渐融入到我们的工作、学习以及生活的方方面面。然而，随着AI技术的快速发展，尤其是大语言模型的崛起，很多人不禁要问：未来的人工智能将带来哪些变化？我们会面临什么样的机遇与挑战？在2025年，人工智能又将朝哪个方向发展？根据中信建投的研究报告，这些都是需要我们认真思考的问题。这份报告揭示了AI的发展进入了深度推理阶段，通用人工智能

2025年AI未来家应用场景研究报告》显示，AI家庭应用场景的发展受需求与技术双重驱动。社会经济与人口结构变化，如人口老龄化、少子化、“Z世代”崛起等，促使家庭业务需求向智能化、场景化、个性化转变。AI技术的升级，如AI芯片、AIGC、多模态感知等，为满足这些需求提供了技术支撑。报告还介绍了AI在不同家庭场景中的具体应用，如智能家居、视频娱乐、健身、安防、康养、教育和办公等。同时，报告呼吁产业界共

胸外科、心内科、骨科、神外科、内分泌科等科室已实现AI全流程渗透，从诊断到治疗、从术前规划到术后康复，AI技术显著提升了诊疗效率与精准度。尽管行业增速亮眼，但规模化盈利仍是行业普遍面临的挑战，核心症结在于不同主体间的价值分歧，即患者获益与科室效益难以平衡，这成为技术商业化的主要障碍。国家数据局成立后，医疗健康数据资产化进程加速，数据交易与可信数据空间建设逐步推进。这些企业的实践表明，医疗AI的未来

报告由量子位智库打造，基于对全球AI技术发展、产业应用和社会影响的深度调研与分析，全面呈现了人工智能领域的最新现状与未来发展趋势。AI122：全球人工智能AI行业产业重磅研究手册：从算法演进到产业逻辑构建。AI685：2025“人工智能+”发展现状、未来趋势及典型行业应用分析报告。AI254：2024年AI安全白皮书AI255：2024年AI手机白皮书。2.芯片AI化：AI原生需求重塑芯片创新，大

3）AI在科研领域可形成技术底座、核心能力、科研流程、价值输出的闭环，帮助企业提升竞争力；随着AI技术的爆发式发展，AI技术正从锦上添花的辅助工具，演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度，对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究，力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。目前企业级AI应用领域主要有应用软件、技术服务及解决方案、云服务和A

这份报告详细分析了2025年人工智能产业人才的供需格局、行业需求、核心人才供给情况以及未来发展趋势。同时，报告强调了青年人才在AI领域的主导地位，以及跨行业人才流入对AI人才生态的优化作用。此外，报告还提出了未来AI人才发展的方向，包括技术、业务、管理的协同进化，以及多元化人才梯队的构建。智联招聘发布的《2025年人工智能产业人才发展报告》揭示了当前人工智能行业蓬勃发展的态势。报告显示，2025年

报告指出，2024年AI编程工具进入爆发式增长阶段，成为软件开发领域的重要趋势。这些工具通过深度集成自然语言处理技术，极大地简化了开发流程，从代码生成、调试到项目构建等环节，AI逐渐成为开发者的重要助手。特别是AI Agent与AI Coding的结合，推动编程方式从传统的人工编码向“人机协同”模式转变，提升了开发效率并降低了重复性工作负担。AI530：2024-2025中国AI大模型市场现状及发

21世纪初，以网络建设为核心，如基础教育环节推行家校通，搭建校园网络，这是教育信息化的雏形。2012年，国家提出教育信息化十年规划，重点转向硬件及教学环境建设，像平安校园、多媒体教室、标准化考场等建设项目纷纷落地。2018年左右，随着教育信息化2.0的推进，开始从硬件向IT软件过渡，基础教育关注课堂质量控制，高等教育开展辅助课堂教学，实现数字化对人才培养全过程的赋能。2023年后，伴随教育强国计划