“下一轮AI卖的不是工具，而是收益”——这句话已经成为当下行业的“金句”。而AI若想体现收益，就需要与企业不同的业务场景结合，才能真正体现出AI的价值与收益。

在9月12日由钛媒体与ITValue共同主办的2025 ITValue Summit 数字价值年会主论坛上，“场景” 一词高频出现在现场各行各业CIO、CEO们的演讲和分享中。

当AI从卷技术走向卷应用，场景就成为AI技术真正落地的土壤。从宏观层面来看，AI应用场景的选择关系到企业战略的聚焦。在竞争激烈的市场环境中，企业资源有限，必须将有限的资源投入到最有可能产生回报的地方。

在这个过程中，很多CIO都认为需要从两个维度评估场景是否值得率先被AI重构——技术成熟度、价值定位。很多企业的CIO都曾表示，他们的企业在落地AI应用时，会率先选择包括数据成熟度高、AI技术发展成熟等在内的技术成熟度高的场景。而如果这些场景恰好又是触及企业核心业务痛点，应用AI能够帮助企业优化成本，增加收益的场景，那么这个场景就在企业率先应用AI技术的“象限”里。

反之，对于一些技术成熟度低，应用价值不高，或者不明确的场景，就不适合AI的应用。

AI应用场景的选择是企业AI战略成功的关键。一个好的场景能够使企业在战略、资源、技术等方面实现有效的聚焦和优化，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。通过对场景选择的科学评估，包括价值、可行性和风险的评估，以及结合企业自身的业务情况和数据资源禀赋，企业能够更加精准地选择适合自己的AI应用场景。

能成为硬通货的“场景”通常被认为具备以下几点特征：首先，场景需要具备一定的创新性，不能是大同小异的；第二，场景要能深入的融入到企业的业务系统中，解决现实的需求，为企业的降本增效做出贡献；第三，场景要具备一定的可复用性，也就是能解决一个行业，或者一个领域的共性问题，且复制成本低，复制难度低，性价比高。

钛媒体创立了栏目，以年度榜单形式，评选并发布当年在新技术、新领域或新思路方面具有突破性，且已产生实际应用价值的“年度创新场景”。

今年，这三个维度在落地实践上更加具象：创新性与技术实用主义更进一步结合；技术与业务深入融合的场景越来越多；为实现场景复用，不同模块也在有机耦合……

因此，2025年创新场景榜单聚焦于AI的落地应用，推出「年度AI应用TOP榜」评选，旨在发掘和表彰在AI应用层面具有示范意义的优秀案例。

获奖场景

智能教育场景——科大讯飞AI学习机

场景总结：作为首个提出“因材施教”的AI学习机概念的品牌，科大讯飞在教育积累和AI技术上具备先发优势，首创“测-学-练”闭环学习系统，通过几道题测出孩子学习水平，定制个性化学习方案，并推荐练习题，形成螺旋闭环。还独家与教育部考试院成立联合实验室，深度参与中高考阅卷评分工作，并将同源技术应用于AI学习机。

汽车金融场景——易鑫AI智能体

场景总结：易鑫推出Agentic大模型，具备整合推理、多模态、领域专用模型、语音模型，实现动态决策与多代理协同能力。深度赋能汽车金融“获客-进件-智能风控-资金链路-智能客服-资管大脑”全业务链路，实现全链路智能化、自动化。

人力资源场景——科锐国际AI招聘匹配模型

场景总结：在AI技术赋能下，科锐国际将招聘全流程升级为“智能驱动模式”：从候选人的自动匹配、动态追踪，到客户端的精准拓客、需求预判，再到全流程的数据分析与自动化管理，实现了中高端招聘“效率、精准度、智能化”的三重提升，成为AI重塑人力资源服务行业的典型场景。

多模态交互场景——阿里云多模态交互开发套件

场景总结：该方案借助通义实验室的应用算法能力，对AI硬件的常见场景进行了分析，专项定制了数个小尺寸意图识别模型，在确保效果的同时最大程度降低时延。另外依托于阿里云百炼平台的生态，使得用户可以灵活自主得添加各类接口、MCP、智能体，极大程度地扩展了应用的能力边界。而且在阿里云自研算力的加持下，保障了性能和稳定的前提下让成本可控。使其最终成为硬件厂商用得起、用得好的解决方案。

AI营销场景——海信X亚马逊云科技，广告素材生成

场景总结：依托亚马逊云科技Amazon Bedrock与Amazon Nova Canvas， 海信商显30天内上线“AI生成广告素材付费订阅功能”，将广告图片从几小时制作缩减至几分钟；同时开创“硬件+AI 增值服务”的盈利新模式，形成全新营收增长点。

智能投顾场景——九方智投AI智能体

场景总结：依托九章证券领域大模型的金融语言理解与任务处理能力，“九方灵犀”已成为九方智投在智能投顾方向的重要战略抓手。2025年初至今，全平台累计对话交互量已突破 1800 万次，服务覆盖行情解读、策略推荐、热点问答、股票诊断等多样化投顾需求；用户智能投顾场景渗透率达到 10%+，整体用户满意度超过 50%；实现对九方智投核心产品及业务的全线赋能。

AI财富管理场景——盈米且慢金融MCP服务

场景总结：该方案通过创新的“面向AI的再资产化”理念，将专业金融能力标准化为AI可高效调用的"资产"，实现了金融数据、投顾内容、投研服务、投顾服务与通用服务五大能力与AI的高效整合。这一创新有效解决了通用大模型在金融场景中的应用痛点，为构建专业、可靠的AI金融应用提供坚实基础。

零售客服场景——网易云商AI智能体

场景总结：该方案有效弥补传统NLP客服机器人关键词匹配的局限性，可自主、精准理解客户意图与情绪，动态调用知识库、业务系统、外部工具及多智能体协同网络，完成从用户咨询响应、业务办理、营销转化到工单流转等全链路任务，实现端到端客户服务。

能源交易场景——原力光年AI智能体

场景总结：LEMMA突破了传统AI工具的局限性，具备L4级别的"主动意识"，能够自主监控市场环境、主动发现机会、智能制定策略并自动执行决策，真正实现了"机器主动服务人类"的AI交互新模式。该方案广泛应用于能源交易、虚拟电厂调度、储能系统优化、负荷预测等多个核心场景。

合规质检场景——中关村科金AI智能体

场景总结：华福证券与中关村科金联手打造的证券行业大模型智能质检系统，依托AI大模型技术与业务场景深度融合，通过智能体+全量数据处理中枢，突破传统小模型质检瓶颈，实现100%全量质检，质检准确率提升40%，投诉率降低12%，助力华福证券合规展业，为证券行业数字化风控提供了创新实践样本。

医疗诊断场景——智慧眼科技AI智能体

场景总结：“砭石+DeepSeek”双引擎在汝城县中医医院完成智慧云中医平台建设，整合计算机视觉、信号处理、自然语言处理及知识图谱等先进技术，医疗诊断准确率超过90%。通过"智慧诊疗+智慧药房+智慧管理"三位一体的创新模式，赋能基层中医药服务能力提升。

智能座舱场景——面壁智能AI智能体

场景总结：面壁智能发布的“小钢炮超级助手cpmGO”，是全球首个落地车端的纯端侧智能助手，也是面壁智能“模型即Agent”愿景的一次技术实践。基于MiniCPM，在车规级SoC上本地完成语音、视觉、车控推理，带来与云端全面对齐的“原生端侧体验”。

门店商品管理场景——多点数智AI出清系统

场景总结：生鲜商品AI出清以20品100家店为标准；按额预估，月收入提升9w+，一天提升利润额3000+元；按率预估，平均20%门店不用再5折出清，商品正价销售率提升10%；每日鲜促销费用减少15%；综合可以将生鲜损耗率控制在3%，保持商品有货率达到98%。

快递物流场景——深圳前海百递网络AI快递系统

场景总结：快递100自主研发的百递云GPT，集成整合了7个公有云闭源大模型和私有云开源大模型，集各大模型之所长，形成混合智能（Hybrid AI）的“大模型应用开发平台”，集中管理模型、按业务场景路由，构建快递物流专业知识库以及开发和编排AI应用组件。

智慧交通场景——杉数科技AI决策运营平台

场景总结：杉数科技智慧交通AI决策解决方案，优化人、车、路全环节资源配置，打造轨道交通行业智慧运营新模式，一体化智慧运营决策平台全面破解决策难题，实现人车路的全局优化和动态联调。