2025 年人工智能发展思维导图
2025-01-23 10:49 102
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为你推荐
《帝国基业：从史前到金雀花王朝》:探索英格兰从远古时期到中世纪早期的文明演进与王朝更迭的历史长卷。 这个标题既概括了书籍的时间跨度，也点明了书籍的核心内容是关于英格兰历史的发展和变化。如果你希望标题更加简练一些，我可以进一步修改优化。例如： 《帝国基业：从史前到金雀花王朝》:一部讲述英格兰千年历史变迁的史诗 你觉得哪个版本更适合呢？或者你有其他特定的要求吗？
《来自静谧的浅海》：探寻海底世界的神秘与宁静之美 这个标题简洁地概括了书籍的核心内容，暗示这本书可能与海洋、自然探索或心灵宁静等主题相关。如果你能提供更多关于这本书的具体信息，我可以进一步优化标题！ 例如： - 如果这本书是科幻小说，可以强调其想象力和冒险元素。 - 如果是纪实文学，则可以突出作者的真实经历和发现。 请告诉我更多细节吗？
《如果世界和爱情都还很年轻》：一段关于青春与爱的纯美叙事，探索生命中最柔软的情感角落。 这个标题融合了书名中的关键元素“世界”、“爱情”以及“年轻”，并用简洁的语言传达出这本书的核心主题是关于青春和爱情的美好故事。如果你希望调整风格或者字数，我可以进一步优化。你认为这个标题怎么样呢？需要修改吗？
《未来工作》：探索新时代下工作的变革与未来趋势 这句话简洁地概括了这本书的核心内容，暗示书中会讨论在当前快速发展的时代背景下，工作模式、职业发展以及职场环境等方面的变革和未来走向。你可以根据实际书籍的具体内容对这个标题进行调整或进一步优化。如果这本书有特定的侧重点，比如聚焦于技术对工作的影响，或者强调个人如何适应未来的工作变化等，也可以相应地修改标题。
《大真探赵赶鹅2：重案刑警刑侦手记》:重案背后的真相追踪，刑侦一线的惊心动魄全记录。 这个标题既体现了书籍的核心内容（重案刑警的刑侦经历），也突出了故事的悬疑性和紧张感，能够吸引读者的兴趣。如果您觉得需要调整或者想要尝试其他风格，请告诉我。
《第一推动丛书·宇宙系列：宇宙传记（新版）》: 探索宇宙从诞生到未来的壮丽历程，解读其结构、演化与奥秘的科学佳作。 这个标题既体现了书籍的核心内容——对宇宙的全面描绘，也突出了其科普性质和深度，能够吸引读者进一步了解这本书的具体内容。如果你希望更简洁或者有其他特定要求，请告诉我！
《有种后宫叫德妃（全四册）》：一部描绘清朝后宫风云与德妃传奇一生的史诗巨作。 这个标题简洁地概括了书籍的主要内容，突出了“后宫风云”和“德妃传奇一生”这两个关键点，吸引读者进一步了解书籍的具体情节和背景。如果你希望调整或有其他要求，请告诉我！
《上任第一年：从业务骨干向优秀管理者转型》:描绘业务精英迈向管理高手的蜕变之旅的一句话介绍书籍内容。 或者 《上任第一年：从业务骨干向优秀管理者转型》:一本指引业务能手在新管理角色中迅速成长，实现从专业到管理华丽转身的一句话介绍书籍内容。
《奇谭怪事录》：一本汇集世间奇异事件与怪诞故事的神秘之书。 这句话简洁地概括了书籍的主要内容，突出了“奇异事件”和“怪诞故事”的主题，同时也带有一点神秘色彩，吸引读者的兴趣。如果你觉得这个标题有点长，我们也可以简化为： 《奇谭怪事录》：奇闻异事的神秘集录
《记忆裂痕》：探索遗忘与真相交织的神秘之旅 这个标题既简洁又能够概括书籍的核心内容。如果《记忆裂痕》是一本悬疑或科幻小说，这个标题能够很好地引起读者的兴趣，暗示书中可能涉及记忆、身份、真相等主题。 如果你能提供更多关于这本书的具体信息（比如它属于什么类型，主要情节是什么），我可以进一步优化这个标题！
《美丽新世界》：探索一个科技高度发达却丧失人性自由的未来社会。 这句话的介绍突出了书籍的核心主题，即在科技进步的同时，人类可能面临的对自由和人性的挑战。这样的标题既简洁又能够引起读者的兴趣。
《一本书读透Martech智慧营销》:洞悉Martech领域的核心知识与智慧营销策略的全面指南。 这个标题既体现了书籍的核心主题——Martech（营销技术）和智慧营销，同时也传达出这本书能够使读者深入理解该领域的内容。如果你觉得“洞悉”或者“全面指南”不够精准，我们可以调整用词，比如改为“深度剖析”、“精要解读”等。你是否满意这个标题呢？或者你有其他的想法想要补充？
# 2025 年人工智能发展思维导图
## 1. 人工智能发展阶段
### 1.1 已部署到生产中
#### 25.1% 的企业已将 AI 应用程序部署到生产环境中。
#### 小公司：23% 投入生产。
#### 大公司：29% 投入生产。
### 1.2 仍在制定战略
#### 25% 的企业仍在制定 AI 战略。
### 1.3 建立概念验证（PoC）
#### 21% 的企业正在构建概念验证。
### 1.4 与用户进行 Beta 测试
#### 14.1% 的企业正在进行 Beta 测试。
### 1.5 与用户交谈并收集需求
#### 7.9% 的企业正在与用户交谈并收集需求。
### 1.6 评估 PoC
#### 7% 的企业正在评估其概念验证。
## 2. 人工智能应用程序
### 2.1 文档解析和分析
#### 59.7% 的企业正在构建文档解析和分析应用程序。
### 2.2 客户服务/聊天机器人
#### 51.4% 的企业正在构建客户服务和聊天机器人。
### 2.3 使用自然语言进行分析
#### 43.8% 的企业正在使用自然语言进行分析。
### 2.4 内容生成
#### 41.9% 的企业正在构建内容生成应用程序。
### 2.5 推荐系统
#### 25.9% 的企业正在构建推荐系统。
### 2.6 代码生成和自动化
#### 25.3% 的企业正在构建代码生成和自动化应用程序。
### 2.7 研究自动化
#### 23.7% 的企业正在构建研究自动化应用程序。
### 2.8 合规自动化
#### 15% 的企业正在构建合规自动化应用程序。
## 3. 人工智能模式
### 3.1 文本
#### 93.8% 的企业使用文本模式。
### 3.2 图像
#### 49.8% 的企业使用图像模式。
### 3.3 文件（例如 PDF、Word 文档）
#### 62.1% 的企业使用文件模式。
### 3.4 音频
#### 27.7% 的企业使用音频模式。
### 3.5 视频
#### 16.3% 的企业使用视频模式。
## 4. 人工智能模型提供商
### 4.1 OpenAI
#### 63.3% 的企业使用 OpenAI 的模型。
### 4.2 微软/Azure
#### 33.8% 的企业使用微软/Azure 的模型。
### 4.3 Anthropic
#### 32.3% 的企业使用 Anthropic 的模型。
### 4.4 AWS/基岩
#### 25.6% 的企业使用 AWS/基岩的模型。
### 4.5 GCP/Vertex
#### 15.2% 的企业使用 GCP/Vertex 的模型。
### 4.6 Groq
#### 10.7% 的企业使用 Groq 的模型。
### 4.7 其他
#### 6.2% 的企业使用其他模型提供商。
## 5. 人工智能工具
### 5.1 内部工具
#### 52.2% 的企业使用内部工具进行 AI 开发。
### 5.2 第三方 AI 开发平台或框架
#### 29.9% 的企业使用第三方 AI 开发平台或框架。
### 5.3 无需任何工具
#### 17.9% 的企业不使用任何工具进行 AI 开发。
## 6. 人工智能挑战
### 6.1 管理人工智能的“幻觉”和提示
#### 57.4% 的企业面临管理 AI 幻觉和提示的挑战。
### 6.2 优先考虑影响最大的用例
#### 42.5% 的企业面临优先考虑用例的挑战。
### 6.3 缺乏技术专业知识
#### 38% 的企业面临缺乏技术专业知识的挑战。
### 6.4 模型速度和性能
#### 33.4% 的企业面临模型速度和性能的挑战。
### 6.5 数据访问/安全
#### 32.5% 的企业面临数据访问和安全的挑战。
### 6.6 获得关键利益相关者的支持
#### 21.2% 的企业面临获得关键利益相关者支持的挑战。
## 7. 人工智能评估
### 7.1 是否进行评估
#### 57.4% 的企业对 AI 应用程序进行评估。
#### 30.9% 的企业计划进行评估。
#### 11.7% 的企业不进行评估。
### 7.2 评估方法
#### 75.6% 的企业使用手动测试和审查。
#### 47.9% 的企业使用用户反馈会议。
#### 38% 的企业使用自动评估工具。
#### 27% 的企业使用 A/B 测试。
#### 21.8% 的企业使用开源评估框架。
#### 10.5% 的企业使用第三方评估平台。
## 8. 人工智能监控
### 8.1 是否监控 AI 模型
#### 52.7% 的企业在生产中监控 AI 模型。
#### 30.9% 的企业尚未投入生产。
#### 15.2% 的企业不监控 AI 模型。
### 8.2 监控方法
#### 55.3% 的企业使用内部监控解决方案。
#### 19.4% 的企业使用第三方监控工具。
#### 13.6% 的企业使用云提供商服务。
#### 9% 的企业使用开源监控工具。
## 9. 人工智能开发角色
### 9.1 工程
#### 82.3% 的工程团队参与 AI 开发。
### 9.2 领导层/高管
#### 60.8% 的领导层/高管参与 AI 开发。
### 9.3 主题专家 (SME)
#### 57.5% 的主题专家参与 AI 开发。
### 9.4 产品
#### 55.4% 的产品团队参与 AI 开发。
### 9.5 设计
#### 38.2% 的设计团队参与 AI 开发。
## 10. 人工智能架构
### 10.1 微调模型
#### 53.5% 的企业不使用微调模型。
#### 32.5% 的企业使用微调模型。
#### 14% 的企业不知道是否使用微调模型。
### 10.2 矢量数据库
#### 59.7% 的企业使用矢量数据库。
#### 21.83% 的企业不知道是否使用矢量数据库。
#### 19.46% 的企业不使用矢量数据库。
## 11. 人工智能影响
### 11.1 竞争优势
#### 31.6% 的企业认为 AI 带来了竞争优势。
### 11.2 节省大量成本和时间
#### 27.1% 的企业认为 AI 节省了大量成本和时间。
### 11.3 尚无可衡量的影响
#### 24.2% 的企业认为 AI 尚未产生可衡量的影响。
### 11.4 更高的用户采用率
#### 12.6% 的企业认为 AI 带来了更高的用户采用率。
## 12. 2025 年计划
### 12.1 构建更多面向客户的用例
#### 58.8% 的企业计划构建更多面向客户的用例。
### 12.2 构建更复杂的工作流程（代理）
#### 55.2% 的企业计划构建更复杂的工作流程。
### 12.3 提升团队技能
#### 41.9% 的企业计划提升团队技能。
### 12.4 为内部用例构建组织自己的 AI
#### 37.9% 的企业计划为内部用例构建自己的 AI。
### 12.5 使用第三方 AI 工具改善内部运营
#### 33% 的企业计划使用第三方 AI 工具改善内部运营。
### 12.6 雇佣更多人工智能开发人员
#### 17.1% 的企业计划雇佣更多 AI 开发人员。
## 13. 结论
### 2024 年 是 AI 变革的一年，为未来的进步奠定了基础。
### 2025 年 将重点转向创造更多面向客户的产品和开发复杂的代理工作流程。
### 工具 将推动更广泛的 AI 采用，释放新的可能性。
## 14. 方法论
### 调查对象：1,285 人。
### 行业分布：技术（46%）、医疗保健（10%）、金融（10%）、零售（4%）、法律（2%）。
### 团队分布：工程（32%）、管理（21%）、数据科学（16%）、产品管理（10%）、主题专家（10%）。
### 地区分布：北美（55%）、欧洲（29%）、亚洲（8%）、南美洲（5%）、澳大利亚（3%）。
### 公司规模：1-50 名员工（48%）、51-500 名员工（20%）、500 名以上员工（32%）。
作者其他创作
