企业版访万企调查问卷
1.
贵单位目前在哪些业务场景中已落地应用人工智能技术？（多选）
A. 智能客服与营销
B. 生产流程优化/预测性维护
C. 数据分析与商业智能决策
D. 内容生成（文案/图像/代码）
E. 暂未应用，处于调研阶段
F. 其他（请填空）______
2.
当前应用AI时，贵单位面临的最大内部阻力是什么？（多选）
A. 数据质量或数据安全合规问题
B. 现有员工数字技能不足，难以驾驭工具
C. 投入产出比（ROI）不明确
D. 缺乏清晰的战略规划
3.
如果与高校合作，贵单位最希望的合作形式是？（多选，最多选3项）
A. 提供真实业务数据/场景，举办AI算法竞赛或工作坊
B. 共建实习实训基地，让学生参与实际项目开发
C. 委托高校针对企业具体难题做横向课题研发
D. 邀请高校教师为企业员工做AI通识培训
E. 共同开发基于企业真实案例的课程教材
4.
若高校想培养“企业即插即用型”AI人才，您认为必修的3门核心实务课应是什么？（多选）
A. 提示词工程与交互设计
B. RAG检索增强生成实战
C. AI Agent智能体搭建
D. 大模型微调与本地化部署
E. 数据清洗与标注策略
F. 行业场景项目实战
G. 其他（请填空）______
5.
未来1-3年，贵单位更急需哪类AI相关人才？（多选）
A. 顶尖算法研发（博士/研究员级别）
B. 懂业务的应用型工程师（会调用API、微调模型）
C. 具备AI思维的复合型管理人才（懂技术也懂业务）
D. 基础数据标注/清洗人员
E. 其他（请填空）______
6.
如
果贵单位计划在内部推广AI，最先会从哪个部门/场景切入?
（多选）
A. 市场营销与内容创作（文案、海报、社媒运营）
B. 客户服务与销售（智能客服、话术辅助、客户画像）
C. 研发与工程（代码辅助、测试自动化、技术文档）
D. 内部管理与行政（会议纪要、人事招聘、财务报销）
E. 生产与供应链（预测调度、质量检测、物流优化）
7.
贵单位更倾向于以下哪种AI产品/服务采购方式?
A. 使用成熟商业产品（如钉钉/飞书内置AI、企业级SaaS）
B. 使用开源模型自行二次开发（如Llama、Qwen等）
C. 采购云厂商的AI平台服务（如MaaS、API调用）
D. 完全自研基础模型（仅极少数大厂适用）
E. 混合模式，视场景而定
8.
您认为AI对贵单位现有员工岗位的影响程度如何?
A. 大规模替代——部分岗位将被AI取代
B. 辅助增强——大部分岗位会使用AI工具提升效率，但人仍是主体
C. 岗位重组——现有岗位职责会重新定义，新岗位不断出现
D. 几乎无影响——AI与我们的工作方式关联不大
9.
贵单位未来更倾向于以何种组织方式推进AI相关工作?
A. 组建独立的AI部门/事业部，集中攻坚
B. 在各业务部门设立AI专员，分布式推进
C. 与外部AI服务商/咨询公司长期合作，外包为主
D. 由现有IT/数字化部门兼管，不设专职团队
10.
在AI应用过程中，您最担心的是以下哪个问题?（多选）
A. 数据安全与商业秘密泄露
B. AI生成内容的准确性和可靠性（幻觉问题）
C. 合规风险（版权、隐私法规、监管政策）
D. 过度依赖导致员工核心能力退化
E. 投入巨大但效果不及预期
11.
您认为未来2-3年内，AI最有可能在哪个方面对您的行业产生最大改变?（多选）
A. 客户体验个性化水平大幅提升
B. 运营成本结构发生根本性变化
C. 产品/服务创新的速度和频次加快
D. 行业竞争格局洗牌，市场份额重新分配
E. 监管与合规要求随AI发展而大幅调整
12.
贵单位主要通过哪种渠道了解AI技术动态与行业案例?
A. 行业报告与咨询公司（如Gartner、艾瑞、麦肯锡等）
B. 技术社区与开源平台（如GitHub、Hugging Face、知乎等）
C. 同行交流与行业会议/沙龙
D. 云厂商或AI服务商的推介与培训
E. 高校/科研机构的学术成果与讲座
13.
贵单位目前或未来是否考虑在招聘环节中引入AI工具（如简历筛选、AI面试、能力测评等）?
A. 已在使用，效果不错
B. 尝试过，但效果一般或已暂停
C. 正在调研，有计划在近期引入
D. 暂不考虑，招聘更依赖人工判断
E. 明确反对，认为AI参与招聘存在偏见或不公风险
14.
贵单位在推动AI应用的同时，对员工再培训/转岗的支持计划是怎样的?
A. 有系统计划——已制定或正在制定全员AI素养提升的培训体系
B. 局部支持——针对部分受影响岗位提供定向培训或转岗机会
C. 员工自发——主要由员工自行学习，公司提供少量资源但不强制
D. 尚未考虑——认为这是员工个人的事，与公司关系不大
15.
您认为企业在推广和应用AI技术时，最应承担的社会责任是以下哪一项?（多选）
A. 防止算法歧视——确保AI决策不因性别、年龄、地域等因素产生偏见，维护社会公平
B. 能耗与环保——关注大模型训练和推理的碳排放，践行绿色AI理念
C. 就业保障——在AI替代人力时，主动承担员工再培训和转岗安置责任
D. 信息真实性——对AI生成内容进行标识和审核，防止虚假信息传播
E. 普惠可及——避免AI技术被少数巨头垄断，推动AI工具在中小企业和社会各阶层中公平可及
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