2025年AI和自動化趨勢報告

歡迎閱讀《2025

年

UiPathAI

和自動化趨勢報告》簡介歡迎閱讀我們發(fā)布的關(guān)于

2025

年及以后

AI

和自動化發(fā)展趨勢的報告。我們的目標是為您提供所需信息和“遠見”，助您了解業(yè)界環(huán)境，并利用其中不斷涌現(xiàn)的機遇。為了總結(jié)出這些趨勢，我們對第三方研究進行了細致分析，還融合了我們在與逾萬家

UiPath

客戶、全球

UiPath

社區(qū)的數(shù)百萬成員以及數(shù)千家技術(shù)和市場推廣合作伙伴合作的過程中所獲得的獨到見解。我們還吸收了

UiPath

AI

科學家、產(chǎn)品開發(fā)者、軟件工程師和自動化策略師，以及我們的銷售、營銷和客戶支持團隊的觀點。將當前正在發(fā)生的事提煉為一系列簡短的趨勢向來都是一個挑戰(zhàn)。但事實證明，在今年做到這一點要比往年更難，因為有太多強大的力量正在各顯神通。其中最主要的便是代理型

AI

的迅速崛起，它為軟件智能代理提供了智能，使其不僅能夠理解為實現(xiàn)目標需要采取哪些行動，還能自主采取這些行動。作為

AI

科學的一大飛躍，代理型

AI

對企業(yè)自動化有著重大影響，并與我們的許多發(fā)展趨勢交織在一起。但這并不代表生成式

AI

已被淘汰。盡管許多組織仍在努力確定和擴展其生成式

AI

計劃，但他們實際上已經(jīng)能夠通過它獲得收益，一是通過以“由外而內(nèi)”的方式內(nèi)置于企業(yè)軟件中的

AI，二是通過由

LLM

驅(qū)動的全新方法，這二者均能幫助企業(yè)掌控內(nèi)部數(shù)據(jù)，并借此獲得優(yōu)勢。最后，AI

對我們的公共和私人生活的影響正在不斷擴大和加深，為此企業(yè)和技術(shù)提供商需要及時掌握一系列全新法規(guī)，這些法規(guī)會監(jiān)管各個方面，包括虛擬勞動力管理、版權(quán)歸屬，以及模型訓練中的數(shù)據(jù)使用等。很明顯，今年趨勢報告的內(nèi)容將會十分豐富。接下來我們將開始深入探索。UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告2監(jiān)管升級：全球各地都在采取行動以駕馭

AI

的強大力量。立法者和法院持續(xù)加緊對虛擬世界的監(jiān)管。7依靠

RAG

從零開始：新工具可掌控數(shù)據(jù)洪流。今年，上下文是關(guān)鍵；知識（圖表）就是力量；LLM

的規(guī)模正在持續(xù)擴大。6“內(nèi)置

AI”幫助企業(yè)走出幻滅低谷。盡管企業(yè)仍然難以依靠自身獲取

AI

價值，但科技公司可彌補其間差距。5人與計算機分工協(xié)作：開始對工作進行重新分配。誰能以最出色的方式完成任務(wù)，人還是計算機？企業(yè)將從根本上重新思考“工作”的含義。4智能代理可以利用一系列自動化機會。2025

年上線：企業(yè)中需要同時使用智能代理和機器人的重要用例。3啟動編排：代理生態(tài)系統(tǒng)初具雛形。技術(shù)提供商創(chuàng)造了一個讓智能代理、機器人和人員能夠和諧共處的環(huán)境。2隨著代理型

AI

時代的來臨，AI

已從思考轉(zhuǎn)向行動。智能代理可獲得自主理解、規(guī)劃和行動的能力，而這將改變一切。12025

年UiPathAI

和自動化趨勢概述UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告3隨著代理型

AI

時代的來臨，生成式

AI為

AI在應(yīng)用方面的巨大飛躍奠定了基礎(chǔ)：它將深刻改變組織、在這些組織中工作的人員以及工作的本質(zhì)。這一飛躍就是代理型

AI，一種讓軟件智能代理能夠以動態(tài)方式自主規(guī)劃、決策和調(diào)整的人工智能。這些以目標和行動為導向的智能代理建立在生成式

AI和大型語言模型（LLM）的基礎(chǔ)上，并通過大型行動模型（LAM）和其他先進

AI的組合獲得了規(guī)劃和行動的新能力，可自主執(zhí)行大量復(fù)雜的任務(wù)，做出細致入微的決策，以及完成端到端流程。這類全新虛擬工作骨干無需依賴業(yè)務(wù)規(guī)則，也無需嚴格遵循預(yù)定義的流程來完成工作。相反，智能代理將能夠利用自身功能對簡明易懂的語言提示和事件觸發(fā)做出響應(yīng)，通過復(fù)雜的流程進行推理，采取一系列行動來達成目標，并不斷學習和改進。它們將能夠規(guī)劃和引導采取這些行動所需的資源和工具，其中最主要的便是

RPA

機器人（請參見側(cè)邊欄：“未來是智能代理和機器人的天下”）。智能代理的出現(xiàn)將改變未來的一切。試想一下，您將有機會重新設(shè)計業(yè)務(wù)流程以提高速度、效率和準確性；工作可以在人類和智能代理之間重新分配，讓人類更自由地進行創(chuàng)作和協(xié)作；競爭基礎(chǔ)和運營模式可以在代理時代被重新定義。想象一下，在一個

15%

的決策由智能代理自主做出的組織中工作——Gartner?

預(yù)測，到

2028

年將會出現(xiàn)這種情況。1智能代理會被廣泛采用嗎？種種跡象表明，答案是肯定的。先行者在廣泛的用例和行業(yè)中取得了成功，證實了智能代理在速度、反應(yīng)時間、個性化、效率和創(chuàng)新方面可帶來顯著提升，這激起了技術(shù)分析師和企業(yè)領(lǐng)導層的興趣。Gartner

已將代理型

AI列入

2025

年的

25

大技術(shù)趨勢

2，而

IDC

則指出，全球在代理型

AI方面的支出已從

2023年的

0

美元躍升至

2024

年的近

4

億美元。而這只是個開始；他們預(yù)計，到

2028

年，全球在這個領(lǐng)域的支出將增長

10

倍，達到超過

40

億美元，也就是說，該領(lǐng)域的復(fù)合年均增長率（CAGR）高達

68%。32025

年，部分企業(yè)會率先采用智能代理，內(nèi)置于領(lǐng)先技術(shù)中的智能代理將得到更廣泛的使用，人們也將投資建立經(jīng)過精心編排的跨企業(yè)智能代理系統(tǒng)，這一切都將為上述增長奠定基礎(chǔ)。趨勢

17152%的高管表示，AI

智能代理將推動他們的工作流邁入更高的自動化水平%的高管表示，他們計劃在

2024

年使用智能代理

4未來是智能代理和機器人的天下。代理自動化會取代機器人流程自動化（RPA）嗎？完全不會。事實上，據(jù)

IDC預(yù)測，從

2024年到

2028

年，全球在RPA

領(lǐng)域的支出將增加一倍以上，達到82

億美元。5這是因為代理型

AI讓組織能夠在更多地方實現(xiàn)自動化，而智能代理需要依靠安全、高效、可靠的

RPA

機器人來執(zhí)行大量新工作。您的

2025

年待辦事項：進一步了解代理型

AI

和代理自動化。UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告4啟動至少一個使用代理自動化的流程。按照本文思路，密切關(guān)注先行者，或者成為先行者。AI

已從思考轉(zhuǎn)向行動。是時候召喚您的智能代理了。顯然，代理生態(tài)系統(tǒng)包含一系列復(fù)雜的功能。但毫無疑問的是，這個生態(tài)系統(tǒng)將在

2025

年迅速成型，并出現(xiàn)在您身邊的企業(yè)中。啟動編排：沒有明確定義的角色、系統(tǒng)和流程的人類工作場所將會陷入混亂，不僅表現(xiàn)欠佳，生產(chǎn)力也會極為低下。虛擬工作場所也是如此。如果沒有有力的基礎(chǔ)架構(gòu)、編排和控制，代理型

AI就無法有效擴展。要充分發(fā)揮代理型

AI的潛力，企業(yè)需要強勁的代理基礎(chǔ)架構(gòu)。相關(guān)技術(shù)必須能夠支撐眾多代理在分散的技術(shù)環(huán)境和高度復(fù)雜的運營活動中有效工作。它必須有能力實現(xiàn)智能代理、機器人和人員之間的協(xié)作，同時提供控制、可見性和主動監(jiān)管。雖然這些功能的許多組成部分已經(jīng)存在，但企業(yè)代理自動化的完整生態(tài)系統(tǒng)尚未完全形成。不過，這一趨勢已經(jīng)初現(xiàn)端倪。2025年，我們將在這一領(lǐng)域看到大量活動，因為一批

AI技術(shù)公司（其中包括

UiPath）將不斷創(chuàng)新和投資，將企業(yè)級代理自動化平臺推向市場。編排是代理生態(tài)系統(tǒng)中最重要的部分之一，對于在企業(yè)技術(shù)、系統(tǒng)和應(yīng)用程序的復(fù)雜組合中協(xié)調(diào)代理任務(wù)、管理工作流以及優(yōu)化運營來說至關(guān)重要。這種功能必須能夠支持多個代理單獨或協(xié)同工作，將決策和行動組合成連貫的序列。它還需要為

AI智能代理和

RPA

機器人之間的工作交接提供便利，讓智能代理能夠隨時取用所需的機器人“四肢”，以便完成工作?？纱_保正確數(shù)據(jù)在正確時間到達正確智能代理手中的功能也至關(guān)重要，同樣重要的還有上下文錨定、觸發(fā)器警示以及記憶和學習系統(tǒng)。為了與代理編排功能協(xié)同，代理自動化平臺還需要提供一個場所，以便針對不同流程、權(quán)限級別和工作場所角色快速構(gòu)建、配置和啟動各種智能代理。此外，這些平臺還應(yīng)包括一個強大的提示詞庫和預(yù)配置的智能代理，這些功能都能顯著縮短智能代理開發(fā)時間并提高性能。最后，相關(guān)技術(shù)必須包含持續(xù)監(jiān)控智能代理活動和評估性能的方法，以及安全、監(jiān)管和人機協(xié)同功能。由智能代理構(gòu)建的工作流、智能代理的行動、模型輸入和輸出、智能代理決策的底層邏輯和數(shù)據(jù)（事實上就是智能代理所做的一切）都需要保持透明公開、可管理、可預(yù)測和安全。趨勢

22024年至2025年，代理自動化市場將增長3

倍（從約

3

億美元增長至約

9

億美元）3

倍36

%2024

年至

2028

年的復(fù)合年均增長率為

36%6您的

2025

年待辦事項：關(guān)注代理型

AI技術(shù)的發(fā)展，它們來得很快。就建立和擴展代理型

AI生態(tài)系統(tǒng)制定計劃，并采取措施加以推進?！皼]有編排，就沒有代理型

AI。”-

UiPath

CEO

兼聯(lián)合創(chuàng)始人

Daniel

Dines代理生態(tài)系統(tǒng)初具雛形。自動化公司開始布局，讓智能代理也能大展拳腳。UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告5智能代理可以利用一系列自動化機會。代理自動化是一個“機會均等”的機遇，適用于不同行業(yè)、部門和活動。它為端到端自動化開辟了一系列全新工作流。那么，代理自動化最早將在哪里立足？這些信息又將如何幫助您規(guī)劃代理日程？以下是可以考慮的部分領(lǐng)域：客戶服務(wù)：智能代理可以大幅提升呼叫中心的工作效率。例如，麥肯錫報告稱，在智能代理的幫助下，某大型呼叫中心每小時多解決了

14%

的問題。7高度個性化的銷售和營銷：配備實時數(shù)據(jù)、上下文以及正確的需求和行為預(yù)測模型后，智能代理既可以支持人工代表提供一對一服務(wù)，也可以利用自身的對話功能提供一對一服務(wù)。業(yè)務(wù)運營：智能代理能夠持續(xù)監(jiān)控并評估海量流數(shù)據(jù)，然后實時決策、規(guī)劃和執(zhí)行，這使他們能夠自主管理供應(yīng)鏈、庫存水平、需求預(yù)測和物流規(guī)劃?；颊咦o理：復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境，需要對信息流進行持續(xù)監(jiān)控，在不斷變化的環(huán)境中做出概率性而非基于規(guī)則的決策……患者護理是讓智能代理施展其

AI驅(qū)動能力的絕佳領(lǐng)域。軟件開發(fā)：AI

已經(jīng)深度融入至程序員的活動中。例如，它為

Google

的產(chǎn)品創(chuàng)建了超過

25%

的代碼。8

這還不是全部：智能代理可以設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)和執(zhí)行測試、自動調(diào)試等?？茖W

/

制藥研究：通過自主設(shè)計并進行實驗、分析結(jié)果并提出假設(shè)，智能代理可以擴展實驗室的能力并加速創(chuàng)新。可以考慮的領(lǐng)域不勝枚舉；在任何復(fù)雜、成本高昂、勞動密集、數(shù)據(jù)飽和、時間敏感的流程中，代理自動化都可能會成為您問題的答案。請尋找具有這些特點的用例，在這些用例中，您的智能代理可以發(fā)揮出最大的作用，產(chǎn)生最大的影響。趨勢

3您的

2025

年待辦事項：在短時間內(nèi)，創(chuàng)建最適合用例的簡短列表。了解實施這些用例所需的資源。實施一到兩個測試用例?！爸悄艽硭茚尫诺膬r值來自于其能夠自動化一系列復(fù)雜用例的潛力

......這些用例歷來都很難以具有成本效益或時間效益的方式解決。”9——麥肯錫公司，“Why

Agents

Are

theNextFrontierofGenerativeAI”，2024

年UiPath

客戶在哪些方面采用了智能代理？以下是我們在前沿領(lǐng)域觀察到的情況：智能文檔處理（IDP）和通信挖掘：代理自動化正在幫助它們建立端到端自動化。銀行和金融服務(wù)：對于投資顧問而言，智能代理可收集、分析和編制財務(wù)數(shù)據(jù)報告。在貸款領(lǐng)域，智能代理可執(zhí)行審核文件、制定決策以及自動生成并處理所有文件等工作。智能代理還會負責欺詐和合規(guī)性監(jiān)控。客戶支持：部分

AI

智能代理可收集數(shù)據(jù)并提供實時建議和處理。其他智能代理可實現(xiàn)高度個性化的端到端代理與客戶互動。保險和醫(yī)療保健索賠管理：從評估索賠申請資料到解決索賠事宜，智能代理可顯著加快索賠處理速度。制造業(yè)：AI

智能代理可以全天候監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)流，為設(shè)備維護、產(chǎn)品質(zhì)量和供應(yīng)鏈優(yōu)化提供支持。代理自動化將在

2025

年大顯神通。UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告6人與計算機分工協(xié)作：開始對工作進行重新分配。OpenAI

的一項研究估計，AI

可為將近

20％

的員工承擔一10半的工作。 麥肯錫估計，到

2030

年，30％

的工作量將由計算機而非員工完成。11

而這些研究是在代理型

AI

全面興起之前完成的。鑒于代理時代帶來的可能性，企業(yè)勞動力管理的新要務(wù)是“重新設(shè)計和重新分配”。從

2025

年開始，一直到

2020年代末及以后，企業(yè)將需要集中精力應(yīng)對重塑運營模式、重新規(guī)劃工作、重新培訓人員以及在虛擬員工和人類員工之間重新分配任務(wù)和流程等巨大挑戰(zhàn)。高層領(lǐng)導處于這場變革的最前沿，他們面臨的挑戰(zhàn)是將公司帶入一個朦朧但正在快速逼近的未來狀態(tài)。他們將得到正在快速崛起的顧問和運營設(shè)計師群體的幫助，這些人員擅長構(gòu)思新的

AI運營模式、管理大規(guī)模變革以及創(chuàng)建并實施跨企業(yè)代理系統(tǒng)。人力資源部門將需要對成千上萬的員工進行再培訓并提升其技能，使員工能夠使用新的

AI工具，并與智能代理進行有效合作。他們需要找到既掌握了技術(shù)技能，又具備批判性思維、問題解決和創(chuàng)造力等核心能力的新員工。他們還必須重新考慮招聘計劃，并重新制定評估和獎勵制度。

IT

部門的任務(wù)也不輕松。組織會要求

IT

部門建立融合了AI

和自動化的工作場所生態(tài)系統(tǒng)，以促進虛擬員工、人類員工和

AI工具之間的協(xié)作。而當前的自動化卓越中心（CoE）將轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌拇碜詣踊行?，負責?gòu)建和管理智能代理，以確保智能代理能夠迅速完成指定工作。工會、政府、學術(shù)界、政策制定者也將深受影響

......

這是一個全球性現(xiàn)象，它的發(fā)展將影響每個人。許多思想領(lǐng)袖預(yù)測，勞動力供需模式將發(fā)生重大變化。麥肯錫認為，這對

STEM、醫(yī)療保健、法律和創(chuàng)意領(lǐng)域的工作者來說可能是好事，因為這些領(lǐng)域的工資很可能會變得更高。而另一方面，辦公室工作人員、生產(chǎn)工人和客戶服務(wù)代表將供過于求。總之，全球成百上千萬的工作者將經(jīng)歷麥肯錫所說的“職業(yè)轉(zhuǎn)換”，例如，歐洲有

1200

萬，美國也有

1200

萬。12

13

總體而言，這相當于

2024

年第二季度歐洲勞動力的約

5.5％

14

和截至

2024年

9

月美國勞動力的約

7.4％。15對于那些繼續(xù)工作的人來說，他們的工作方式將發(fā)生轉(zhuǎn)變。趨勢

4重新設(shè)計完成工作之道。對于未來一年的啟示是什么？巨大的變革浪潮正在我們腳下形成。您需要立即開始構(gòu)想未來，并讓您的組織做好充分準備，以便成功迎接未來。您的

2025

年待辦事項：利用流程挖掘和任務(wù)挖掘，找出

AI

可執(zhí)行任務(wù)占比最高的工作。召集人力資源部門、員工、業(yè)務(wù)線負責人、IT

部門和運營部門，展開以下工作：··規(guī)劃公司的

“

未來勞動力

”確定合適的代理技術(shù)和工具對員工進行再培訓并提升其技能為任務(wù)的重新分配做好準備“AI

不會搶走您的工作，會搶走您工作的是那些懂得使用

AI

的人。”——經(jīng)濟學家、IMD

商學院教授

Richard

E.

Baldwin在

2023

年世界經(jīng)濟論壇增長峰會上的演講UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告7“內(nèi)置

AI”幫助企業(yè)走出幻滅低谷。在挖掘

AI潛力方面，高層領(lǐng)導變得有些灰心喪氣，這并非毫無理由。他們在

AI上花費了數(shù)百萬美元，但只有大約一半的

AI原型可以投入生產(chǎn)。在最近的一項調(diào)查中，70％

的受訪者表示，他們只啟動了

30％

或更低比例的計劃項目。16

因此，三分之二的受訪者對自己組織捕獲

AI

成果的能力感到遲疑或不滿也就不足為奇了。17但這并不意味著企業(yè)沒有通過

AI獲得很多價值。只是這些價值來自于不同的地方：在過去的一年中，企業(yè)技術(shù)公司在其產(chǎn)品中使用

AI的情況呈爆炸式增長。而且這種增長在短期內(nèi)不會放緩。實際上，Gartner

預(yù)測，到

2026年，超過

80％

的企業(yè)軟件供應(yīng)商將在其產(chǎn)品中嵌入

AI，而在2023

年這一比例僅為

1％。18最常見的一種

AI用例是什么呢？是

Copilot。幾乎所有大型企業(yè)軟件提供商都在使用它們，其中包括

Google、GitHub、SAP、Salesforce、Microsoft

等公司。（我們的相應(yīng)產(chǎn)品是

UiPath

Autopilot

?。）而且它們正在創(chuàng)造實際價值。約

70％

的早期用戶表示，Microsoft

Copilot

提高了他們的工作效率，并提升了工作質(zhì)量。19

GitHub

的Copilot

使任務(wù)完成率提高了

26％。20

就我們的產(chǎn)品而言，UiPath

Autopilot

?

for

Developers

將自動化開發(fā)時間縮短了

75％。21

對于我們的一位客戶來說，UiPath

AutopilotforTesters

更是減少了

50％

的手動測試工作量。22但這項技術(shù)仍有更多價值未被發(fā)掘，問題的重點在于如何讓人類開始使用

Copilot。（例如，約

30%

至

40%

的程序員仍未使用

GitHub

的

Copilot，盡管他們本應(yīng)是對技術(shù)十分友好的群體。23）因此，我們預(yù)計企業(yè)將會圍繞培訓、跟蹤和激勵最終用戶使用

Copilot

開展大量活動。各類技術(shù)公司的產(chǎn)品內(nèi)部還嵌入了更多其他

AI功能，且AI正在顯著提升客戶的生產(chǎn)力、準確性，并為客戶節(jié)省成本。請參閱下一頁的例子，了解

AI

在我們的產(chǎn)品

UiPathTest

Suite

?

中的應(yīng)用。這還只是

UiPath

的例子。如果將這種創(chuàng)新模式推廣至所有大型企業(yè)軟件公司，AI

的影響力應(yīng)該足以讓企業(yè)從“幻滅”轉(zhuǎn)向“振奮”。2025

年，企業(yè)可以期待其企業(yè)技術(shù)供應(yīng)商為其提供更多

AI價值，并且一定要制定計劃，以便充分利用這些價值。趨勢

5技術(shù)提供商的“內(nèi)置

AI”可讓用戶輕松獲得收益。您的

2025

年待辦事項：確保您的企業(yè)充分利用企業(yè)技術(shù)中內(nèi)置的

AI：了解現(xiàn)有的

AI

功能以及這些功能的用處。培訓員工應(yīng)用內(nèi)置工具（例如Copilot），并養(yǎng)成使用習慣?！耙陨墒?/p>

Al

為核心的技術(shù)正在從炒作轉(zhuǎn)變?yōu)榇蠖鄶?shù)技術(shù)提供商的重要推動力。”-Gartner，“EmergingTechImpact

Radar:ArtificialIntelligence”，2024年

1月UIPATH.COM.CN

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2025

年

AI和自動化趨勢報告8測試自動化測試管理測試設(shè)計搜索文檔生成低代碼測試自動化修復(fù)測試自動化中的驗證錯誤UIPATH.AI

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2025

年

AI和自動化趨勢報告9為

SAP

事務(wù)生成測試執(zhí)行模糊驗證生成編碼

API

測試自動化用自然語言搜索項目根據(jù)需求生成測試生成綜合測試數(shù)據(jù)重構(gòu)編碼測試自動化導入手動測試用例質(zhì)量檢查要求生成編碼測試自動化生成表達式生成測試見解報告示例：AI

在

UiPath

Test

Suite

中的作用AI

和自動化可以接管許多曾經(jīng)需要手動完成的任務(wù)，顯著提高測試人員的工作效率，同時提升測試覆蓋率。來源：UiPath依靠

RAG

從零開始：眾所周知，過量的數(shù)據(jù)正在拖累我們。根據(jù)

Gartner

的一項研究，近半數(shù)的數(shù)字工作者表示，他們難以找到有效執(zhí)行工作所需的數(shù)據(jù)。平均每名員工每周要浪費將近

3.5

小時來應(yīng)對信息負擔。還有

38％

的員工表示，他們必須加班才能應(yīng)對這些問題。24雜亂無章且分散的數(shù)據(jù)不僅讓員工備受困擾，也為構(gòu)建和擴展

AI模型帶來了困難。在最近的一項針對

AI高管的調(diào)查中，36％

的受訪者表示，他們難以為模型獲取優(yōu)質(zhì)的訓練數(shù)據(jù)；39％

的受訪者認為確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性是一大主要挑戰(zhàn)。25值得慶幸的是，各種利用生成式

AI、大型語言模型（LLM）以及其他

AI科學領(lǐng)域最新突破的新技術(shù)和工具正不斷涌現(xiàn)，為數(shù)據(jù)難題提供了更好的新型解決方案。其中主要包括知識圖譜、檢索增強生成（RAG）、GraphRAG

和內(nèi)部

/私有

LLM。知識圖譜是事件、概念和文檔等現(xiàn)實世界實體的圖形表示。它們可將分散在不同數(shù)據(jù)存儲庫中的相關(guān)信息連接起來，進而帶來可觀的收益。例如，通過改進某大型電子商務(wù)平臺的搜索引擎建議，知識圖譜將該平臺的點擊率提高了

35％。26

2023

年，知識圖譜的市場規(guī)模為

10

億美元；預(yù)計到

2030

年，其市場規(guī)模將增長至

60

多億美元（復(fù)合年均增長率為

18.1％）。27檢索增強生成（RAG）可讓生成式

AI模型在生成響應(yīng)時訪問真實世界數(shù)據(jù)，進而提高生成式

AI模型的性能，將生成式

A“I

從巧妙的小把戲變成商業(yè)優(yōu)勢”。28

例如，RAG

幫助一家全球咨詢公司將顧問搜索信息的時間縮短了

40%，每年可節(jié)省

500

萬美元。29

按照預(yù)計，2024

年到

2030

年間

RAG

市場規(guī)模的復(fù)合年均增長率將達到44.7%；且到

21

世紀

20

年末，該市場規(guī)模將達到

90

億美元。30GraphRAG

可將知識圖譜引入

RAG

流程，進一步優(yōu)化流入

AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。這一過程提高了準確性，減少了“幻覺”，提升了計算效率，并能在更好地感知上下文的基礎(chǔ)上生成響應(yīng)。一項研究發(fā)現(xiàn)，基于

GraphRAG的系統(tǒng)可將所需

Token

的數(shù)量減少

26%

至

97%

不等。31內(nèi)部或私有LLM

是基于組織專有數(shù)據(jù)，以安全方式訓練而成的

AI模型，通常專注于特定流程或決策流。如果開發(fā)得當，這些模型能提供更相關(guān)、更準確的見解，在公司防火墻內(nèi)將企業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為重要的優(yōu)勢。由于從頭開始構(gòu)建此類模型難度很大且成本高昂，因此許多公司選擇從基礎(chǔ)

LLM

入手，再利用專有數(shù)據(jù)來進一步完善。2030

年，全球在

LLM

上的支出將超過

220

億美元，從

2024年起以近

50%

的年增長率增長。32這四種方法正在推動企業(yè)在訪問、整理和利用數(shù)據(jù)方面實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。再加上允許用戶通過自然語言“向計算機提問”來查找和整合數(shù)據(jù)的簡明界面，很明顯，我們與數(shù)據(jù)的關(guān)系現(xiàn)正處于朝著更好的方向轉(zhuǎn)變的邊緣。趨勢

6>75%相比于通用

LLM，使用專用

LLM

可使數(shù)據(jù)相關(guān)性提升超過

75%**

UiPath

DocPath

LLM

與

ChatGPT-4o

的對比，測試由

UiPath研發(fā)團隊在一組多樣化企業(yè)文檔上進行新工具可掌控數(shù)據(jù)洪流。新方法不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)管理將迎來全新格局，而人類和模型終將成為勝者。您的

2025

年待辦事項：全新技術(shù)和工具拓展了可能性，您應(yīng)將“利用

AI

實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)型”設(shè)立為這一年的優(yōu)先項目。UIPATH.COM.CN

|

2025

年

AI和自動化趨勢報告10“在善用

AI

并享受它帶來的無數(shù)好處之前，需要先緩解與其相關(guān)的重大風險?！薄獑?/p>

·

拜登，美國第

46

任總統(tǒng)，《關(guān)于安全、可靠、值得信賴地開發(fā)和使用人工智能的行政命令》，2023

年

10

月監(jiān)管升級：全球各地都在采取行動以駕馭

AI

的強大力量。雖然

AI正在不斷開辟新的技術(shù)前沿，但不受約束的實驗窗口期也正在逐漸關(guān)閉。全球各地的監(jiān)管機構(gòu)都已明確表示，是時候讓該行業(yè)走向成熟、并接受問責文化了。法院也開始介入，涉及知識產(chǎn)權(quán)、圖像和數(shù)據(jù)所有權(quán)等等的多起與AI

相關(guān)的重要案件正在審理中。近十年來，監(jiān)管活動一直在不斷壯大力量，而生成式

AI得到快速、廣泛的采用更是讓監(jiān)管活動的熱度急劇升溫。僅在美國，50

個州在

2024

年就提出了近

500

項相關(guān)法案，與

2023

年的

130

項相比出現(xiàn)了大幅增加。美國國會也在加強對

AI的監(jiān)督，與

2023

年相比，提出的相關(guān)法案數(shù)量翻了一番。其中，美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會（FTC）尤其強勢，已在多起案件中針對數(shù)據(jù)濫用和算法偏見采取行動，其中較為出名的一次便是針對

Meta

公司違反

2012

年面部識別技術(shù)相關(guān)法令的行為對

Meta

實施處罰。全球范圍內(nèi)，類似的監(jiān)管活動也在迅速增加，其中歐盟的《AI法案》最具代表性。這項具有里程碑意義、涵蓋范圍廣泛的法案于

2024年

8

月生效，對

AI應(yīng)用程序采用了基于風險的監(jiān)管方法。它明確禁止了某些應(yīng)用程序（政府評分等），并對高風險系統(tǒng)（如就業(yè)篩選和醫(yī)療保健領(lǐng)域使用的系統(tǒng)）提出了嚴格要求。《AI法案》還解決了部分涉及版權(quán)和內(nèi)容所有權(quán)的棘手問題，要求生成式

AI模型公開其訓練數(shù)據(jù)并遵守版權(quán)法。說到版權(quán)，美國和歐盟最近均重申，100%由

AI生成的輸出內(nèi)容不符合版權(quán)要求，必須有人類參與其中。33

但具體要參與到什么程度，目前仍不明確。這些紛紛擾擾的監(jiān)管活動為世界各地的企業(yè)帶來了巨大的不確定性。企業(yè)領(lǐng)導者并不是不希望看到相關(guān)法規(guī)的制定，恰恰相反，德勤針對高管的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，78%

的高管希34望加強對

AI

的監(jiān)管。 但他們需要知道這些法規(guī)的具體內(nèi)容，然后才能放心地向前推進。事實上，當企業(yè)被問及其生成式

AI計劃受阻的最大原因時，“監(jiān)管的不確定性”是最常見的回答（36%）。35

除立法部門外，司法部門也已下場。最近備受矚目的訴訟案（如

Getty

Images

控告

StabilityAI侵犯版權(quán)的案件）突顯出與

AI開發(fā)相關(guān)的法律風險正在日益增加。因此，利用生成式

AI的組織必須做好準備，以便接受針對其訓練數(shù)據(jù)來源和使用權(quán)的更為嚴格的審查。在

2025年間，各類組織將開始投注更多精力，以確保自己為應(yīng)對監(jiān)管做足了準備。他們有大量的工作要做，因為：目前只有大約一半的組織制定了生成式

AI監(jiān)管框架；開展正式立法監(jiān)測的組織還不到一半；只有三分之一的組織對其生成式

AI的實施情況進行了正式盤點。36

目前，世界各地的政府和司法活動正在迅速將“無拘無束的

AI行業(yè)”轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)管嚴格的行業(yè)，因此上述準備水平遠遠不夠。

趨勢

7立法者、領(lǐng)導者和律師正在構(gòu)建有關(guān)

AI

的法律框架。您的

2025

年待辦事項：密切關(guān)注法院和立法者的動向，為新法規(guī)可能提出的要求做好準備。實施強有力的數(shù)據(jù)監(jiān)管和安全措施。優(yōu)先考慮

AI

算法的透明度和可解釋性。針對與

AI

相關(guān)的決策建立明確的問責機制。UIPATH.COM.CN

|

2025

年

AI和自動化趨勢報告11參考文獻UIPATH.COM.CN

|

2025

年

AI和自動化趨勢報告124.5.NationalCIOReview，“LIVEfromGartnerITSymposium:

The

Rise

of

Agentic

AI”，2024

年

10

月。Gartner?*，“GartnerTop10StrategicTechnologyTrends

for

2025”，2024

年

10

月。IDC，“WorldwideIntelligentProcessAutomationSoftware

Forecast,

2024-2028”，2024

年

8

月。Capgemini，“HarnessingtheValueOfGenerativeAI

2ndEdition:TopUseCasesAcrossSectors”，2024

年5

月。IDC，“WorldwideIntelligentProcessAutomationSoftware

Forecast,

2024-2028”，2024

年

8

月。IDC，“WorldwideIntelligentProcessAutomationSoftware

Forecast,

2024-2028”，2024

年

8

月。McKinsey&Company，“ThePromiseandthe

Realityof

Gen

AI

Agents

in

the

Enterprise”，2024

年

5

月。Fortune，“Over

25%

of

Google’s

Code

Is

Now

WrittenbyAI—andCEOSundarPichaiSaysIt’sJusttheStart”，2024

年

10

月。McKinsey&Company，“WhyAgentsArethe

NextFrontier

of

Generative

AI”，2024

年

7

月。Eloundou、Tyna

等人，“GPTs

are

GPTs:

An

Early

Look

at

the

Labor

Market

Impact

Potential

of

LargeLanguage

Models”，2023

年

8

月。McKinsey&Company，“TheeconomicpotentialofgenerativeAI:Thenextproductivityfrontier”，2023

年6

月。McKinsey

&

Company，“A

New

Future

of

Work:

The

RacetoDeployAIandRaiseSkillsinEuropeand

Beyond”，2024

年

5

月。McKinsey&Company，“GenerativeAIandthe

Futureof

Work

in

America”，2023

年

7

月。歐盟統(tǒng)計局，“EU

Labour

Market

-

QuarterlyStatistics”，2024

年

9

月。美國勞工統(tǒng)計局，“Employment

Situation

—

October2024”，2024

年

11

月。Deloitte，“Deloitte’sStateofGenerativeAIintheEnterprise

Quarter

Three

Report”，2024年

8

月。BCG，“AIRadar:FromPotentialto

ProfitwithGenAI”，，2024

年

1

月。Gartner?*，“EmergingTechImpactRadar:

ArtificialIntelligence”，2024

年

1

月。Microsoft，“WhatCanCopilot’sEarliestUsers

TeachUs

About

Generative

AI

at

Work?”，2023

年

11

月。Cui,Zheyuan（Kevin）等人，“TheEffectsofGenerativeAIonHighSkilledWork:Evidencefrom

ThreeFieldExperimentswithSoftware

Developers”，

2024

年

9

月。UiPath

自動化卓越中心UiPath

客戶Cui,Zheyuan（Kevin）等人，“TheEffectsofGenerativeAIonHighSkilledWork:Evidencefrom

ThreeFieldExperimentswithSoftware

Deve