朝着具有代理性和物理性 的AI发展 人工智能的广泛应用 对于 产品， 商业模式与流程 • 重塑整个行业 结合其他技术 5 在汽车行业，人工智能将推动所有以技术驱动创新领域的增长。 人工智能影响及公司在汽车转型领域中的实例 软件定义的 自动驾驶汽车 替代传动系统 并且可持续性 新服务和 商业模式 数字化运营 并且供应链 主要 挑战 升级软件开发 数字客户体验与网络安全 受我们行业特定人工智能用例 库的启发 1) 在初次对话中 联系方式 jonas.seyfferth@pwc.co m 3 获取您的AI价值潜力指 示 在一个联合研讨会中 高级副经理 数字/数据/AI战略与 商业模式创新 12 strategyand.pwc.com © 2025 PwC. 所有权利保留。 PwC 指的是 PwC 网络/或其成员公司之一/或更多，每家成员公司都是一个独立法人实体。请查阅 pwc

工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，中国AI产品在C端发展迅速，产品类型涵盖内容创作、智能对话、情感陪伴、效率工具及音视频生成等，应用场景广泛。从商业 模式来看，中国AI产品在C端产品主要采取“免费+订阅制”的商业模式，视觉模态类产品的商业步伐会稍快于语言类产品，如剪映、美图 等产品的会员制AI功能，或无界AI、触手AI等产品的会员制订阅及资源购买。整体来看，大多数C端 AI产品仍然面临用户黏性不足，收费 持续

工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，中国AI产品在C端发展迅速，产品类型涵盖内容创作、智能对话、情感陪伴、效率工具及音视频生成等，应用场景广泛。从商业 模式来看，中国AI产品在C端产品主要采取“免费+订阅制”的商业模式，视觉模态类产品的商业步伐会稍快于语言类产品，如剪映、美图 等产品的会员制AI功能，或无界AI、触手AI等产品的会员制订阅及资源购买。整体来看，大多数C端 AI产品仍然面临用户黏性不足，收费 持续

多元因素成为影响企业创新方向的关键。生成式人工智能技术快速发展，更 广泛的行业自动化用例已经无处不在。新的业务形态和商业模式正在持续出 现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 泉，让企业能够始终保持积极的竞争姿态，在数字化新环境中打造可持续发 改进的速度达到两位数的增长。 图� 企业发展新动能分析 企业发展 新动能 新技术 新环境 新业务 无处不在的AI 自动化 AI重塑发展格局 更加极致的客户体验 “走出去” 数字化创新业务 数字化商业模式 来源：IDC，���� �� 自动化：更广泛的自动化用例已经无处不在。IT自动化、流程自动化和价 值流自动化，可以帮助企业实现自主运营、数字价值工程和创新速度。在 过去几年中，机器人和 数字化创新业务：越来越多的企业认识到加 速数字化创新的重要意义，通过不断转型升 级，寻找高附加值的业务形态。即使在经济 不稳定时期，企业也会持续投入数字化，以 保持足够强大的业务创新能力。 数字化商业模式：数字化企业将更加注重通 过商业模式创新来统筹实现数据的运用、用 户体验的提升、服务的深化以及生态的构 建，以更好地适应数字化环境下消费者行为 的变化、市场动态的快速演进以及技术进步 带来的变革，帮助企业保持竞争优势，实现

化的 影像 AI 模型。训练过程中，影像 AI 需要大量的高质量医学影像数据进行训练和学习。 因此，提供 AI 训练平台，协助医生整理、标注大量的医学影像数据，已成为影像 AI 的 一种新兴商业模式。 三、医学影像设备厂商－智能算法授权 当影像 AI 的产品数量与产品种类逐渐增多，医疗机构选购影像 AI 的决策成本随之提高。 12 因此，不少医生均透露跟更偏好直接从医学影像设备厂商处调用，而非采购独立的工作 将超声与 AI 结合，能够准确识别乳腺病变并进行分类，快速提升医生诊断能力，为更 多的低卫生资源地区提供肿瘤防治服务，目前已有多家企业获批相关 AI 产品。 其中，医准智能在技术创新的同时完成了商业模式上的创新。借助“粉红关 AI”-乳腺癌 智能筛诊疗一体化解决方案，医准智能与北京、上海、广东、浙江、贵州、新疆、云南 等地区政府取得合作，助力基层妇幼保健院及基层医院进行乳腺癌筛查能力建设，协助 6 家企业的财报或招股书显示，2022 年至 2023 年企业呈现不同程度的正增长。这表 明 AI 医疗行业市场整体被进一步拓展，企业纷纷通过扩大市场覆盖范围、新增 AI 医疗 服务以及探索新的商业模式来加速 AI 医疗的市场化进程。 39 图表 29 2022—2023 年 AI 医疗企业营收（千元人民币）及增长率（%） 资料来源：企业招股书、财报 除晶泰科技未公布毛利数据、太美医疗出现小幅度毛利下降情况外，其余

辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理 全面推广阶段：AI 的战略化布局 阶段特点： 组织架构重塑 商业模式创新 全域数智化转型 生态系统构建 典型案例： 战略层面：成立 AI 创新中心，设立首席 AI 官 产品层面：推出 AI 原生产品线 运营层面：构建智能化业务中台 文化层面：建立数智化人才培养体系 存 智慧，在数字文明时代正演绎出新的战略内涵。 以大语言模型为代表的新一代 AI ，早已突破了简单的效率提升，正在为企业带来全方位 的革新动能和效益提升，涵盖客户体验优化、流程自动化、决策支持、商业模式创新等诸 多方面。未来的商业竞争，比拼的将是企业运用 AI 这一"利器"的战术与策略。 根据 IDC 2024 年 8 月对 100 家 AI 转型企业的调研，大模型正在重塑企业的运营模 式，成为企业提升核心竞争力的新引擎。 了解市场和用户/客户需求，寻求 AI 应用场景方面... 算力基础设施能力不足 高技能人才团队短缺 伦理和社会层面的挑战，比如隐私、安全控制、... 法律和政策方面的挑战，如使用不同国家和地区... 商业模式不清晰，尚未形成商业化变现 43.6% 30.2% 29.5% 24.5% 24.3% 19.5% 16.7% 16.5% 14.5% 12.2% 7.4% 5.0% 3

Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.  主机厂在“智驾平权”和市场竞争双重压力下的降本增效诉求，是推动智驾地图向轻量化、众包化、服务 化转型，并催生新型商业模式的关键驱动。 9 市场概述 主机厂降本增效的极致追求：驱动地图方案轻量化 降本方向 代表企业 具体实践 预期效果 推出“智驾平权” 比亚迪 将NOA（导航辅助驾驶）等高阶智驾功能下放至10万元 •车企掌握部分更新能力 •关系更紧密 •接口/工具链支持 主要挑战： 协同效率/需求多变 •深度绑定 •共同投入研发 •探索期, 案例少 主要挑战： 信任/商业模式设计复杂 模式 1: 标准授权 (License / 服务费) 模式 2: 数据合作 (服务换数据/数据交换) 模式 3: 定制/混合模式 (图商基础+车企自研更新) 模式 4: 系重塑 HD Map在L2+量产前景黯淡 L4应用存疑 地图核心价值从“精度”转向“智 能” (规划、语义、训练价值) 图商需转型为“懂智驾的AI数据 /智能服务商” 商业模式创新 (按价值/服务收 费) 舱驾深度融合，追求统一用户 体验 端到端AI模型 世界模型 成熟的众源生态与价值闭环 舱驾一体化芯片与架构 V2X (潜在，中国市场) BEV/Transformer感知

士手 表一样。如果想对它进行数字化，就不能仅仅将其中 一个齿轮换成晶体管，而是必须整体规划如何让所有 零部件都能协同工作。 企业层面 在这一层面，银行应从关注人工智能如何影响银行的战略、商业模式和关键目标入 手，统筹银行整体的转型变革。此举旨在对银行整体的运营模式转型、员工发展以及 风险和控制进行定义。重点是为人工智能转型计划制定路线图，并通过转型办公室管 理资金、跟踪收益并动态调整工作重心，从而实现价值最大化。 重塑员工队伍，培养新技能和实施技能变革，从而在运 营模式中融入人工智能。可借助云和传统技术现代化等 措施，部署人工智能代理和各种模型，并在银行上下利 用数据强化运营。 演进 在演进阶段，应推动商业模式和生态系统的发展，使用人 工智能以及量子计算和区块链等前沿技术来解决行业面临 的重大挑战。人工智能有助于在银行与合作伙伴之间顺畅 地实现价值联动。这一阶段聚焦以实时安全性确保遵循道 德要求 定义最具价值用例 • 探索模型价值机遇 • 融入运营模式 • 建立早期人工智能护栏 • 投资增强人工智能素养 • 迅速启动初期项目 • 制定生态系统战略 • 构建生态系统价值 • 重塑商业模式 • 设立全天候可信人工智能平台 • 利用合作伙伴人力资源 • 协调生态系统变革 赋能 赋能员工 融合 实现工作与人工智能的融合 演进 推动银行发展演变 • 实施职能用例 • 测试、学习和完善

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不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “ 创新落后”的机会成本被不断放⼤ 产品：典型的 2B 能⼒集合 快速推出全家桶和云服务矩阵 市场：典型的 B 端商业模式 快速市场预热和商业化 Prompt engineering 提⽰词⼯程 Nvidia A100 （ A800 ） ⾼性 能卡 RLHF 强化学习 SFT