2025年人工智能驱动商业变革：Google揭秘五大关键趋势

随着人工智能的快速发展，其在商业领域的应用越来越广泛且深入，正在改变企业的运营、竞争和创新方式。了解这些趋势有助于企业高管制定合适的人工智能战略，使企业在市场中获得竞争优势，利用人工智能解决实际问题，提升效率和客户体验，同时保障安全。

我们详细翻译解读Google Cloud报告，文末有报告信息。

作者：张长旺，图源：旺知识

报告基于多种数据源分析确定了 2025 年人工智能的五大商业趋势。多模态 AI 整合多源数据提升准确性和体验，面临数据训练和公平性挑战；AI 智能体从聊天机器人进化到多智能体系统，多种类型智能体为各行业创造价值；辅助搜索改变信息获取方式，企业和消费者均受益；AI 驱动客户体验更个性化无缝；AI 增强安全防御应对威胁，虽有挑战但企业积极应用。这些趋势重塑商业，推动企业创新发展。

引言

本报告为企业高管提供关键洞察，助力其塑造 2025 年及以后的组织人工智能战略。在每个趋势中，您都能找到推荐的技术资源，可与团队分享以加深理解。

本报告中的五大战略趋势基于对多个重要数据源的数据分析得出，这些数据源包括：谷歌云（Google Cloud）与美国国家研究集团（National Research Group）合作开展的一项针对 2500 名全球企业决策者的研究——生成式人工智能的投资回报率》；全球谷歌趋势中增长最快的人工智能话题；第三方研究与洞察；以及谷歌人工智能思想领袖对时事的见解。我们使用了 NotebookLM（《时代》杂志 2024 年最佳发明之一）对这些数据源进行整理，确定出将在 2025 年重塑商业的五大趋势。

人工智能已改变全球市场动态

人工智能引发了一波快速创新浪潮，且其步伐没有放缓的迹象。其不断发展的能力将在 2025 年继续推动企业运营、竞争和创新方式的根本性转变。

在深入探讨塑造 2025 年商业的五大人工智能趋势之前，首先了解人工智能如何影响当今的全球市场动态，并为未来几年的商业转型奠定基础至关重要。

人工智能早期采用者主导市场

人工智能深刻地改变了竞争格局。早期利用人工智能的公司，尤其是那些为人工智能专门打造的公司，有望在今年引领创新客户体验产品的浪潮，获得市场份额，并进一步领先于传统竞争对手。

人工智能资本投资激增

在人工智能模型的快速改进和企业采用的推动下，人工智能成熟度正成为经济健康的关键指标，促使政府重新思考政策、法规甚至教育，以支持人工智能驱动的增长。领导战略将超越人类，把人工智能智能体视为客户和合作伙伴。

对数据中心容量的需求飙升

到 2026 年，企业基础设施中的人工智能采用率预计将增长超过 30%。这种快速采用率引发了对“支持人工智能”的数据中心容量的全球需求，即能够处理人工智能工作负载所需的高计算能力和功率密度的数据中心空间。到 2030 年，对支持人工智能的数据中心容量的需求预计将以平均每年 33%的速度增长，未来五年数据中心支出预计将翻倍。

超大规模提供商帮助企业消除企业人工智能采用的障碍

“超大规模提供商”或云服务提供商将通过投资建设配备人工智能优化基础设施的数据中心来帮助消除人工智能创新的障碍，这些基础设施包括谷歌定制设计的 TPU、NVIDIA GPU、网络和存储，以及光互连和液冷等提高人工智能工作负载效率的专用组件。

人工智能智能体（AI Agent）成为主流

人工智能智能体正在推动价值链各个环节的巨大改进。这些利用人工智能代表用户追求目标和完成任务的软件系统正迅速变得更加复杂和精确。一场在众多用例中提供最高质量、最低延迟功能的竞赛正在展开，例如帮助开发者比以往更快地构建和部署人工智能的智能体构建器。技术领导者已经在为人工智能智能体的下一阶段进化——多智能体系统（在第 2 章中关于人工智能智能体的内容）奠定基础。

企业已采用多模态大语言模型实现核心业务自动化

在 2025 年期间，企业将从人工智能实验阶段转向在运营中大规模应用，专注于可衡量的成果。根据安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）的说法，价值 2500 亿美元的业务流程外包（BPO）市场已经成熟，适合进行专门的人工智能自动化。他们确定了两个关键的机会领域：为广泛行业执行特定功能的横向人工智能使能器，以及为特定行业（如零售运营或医疗保健协助）构建端到端工作流程的垂直自动化解决方案。

在此阶段，企业已开始建立风险管理、安全、成本控制和整体治理体系，这些是成功大规模采用人工智能的基础。

2025 年五大趋势概览

• 趋势 01：多模态人工智能——释放情境的力量

• 趋势 02：人工智能智能体——从聊天机器人到多智能体系统的演变

• 趋势 03：辅助搜索——知识工作的新前沿

• 趋势 04：人工智能驱动的客户体验——无缝到近乎无形

• 趋势 05：人工智能加持下安全更严密更强大

趋势 01：多模态人工智能——释放情境的力量

2025 年是企业采用人工智能的关键一年，这在很大程度上得益于多模态学习及其带来的情境感知能力。

多模态人工智能通过整合图像、视频和音频等不同数据源以及基于文本的命令，模拟人类学习方式。这使人工智能能够以前所未有的准确性解读和学习更广泛的情境信息源，生成更精确、定制化和贴合需求的输出，创造出自然直观的体验。

该技术使企业能够改进复杂数据分析、简化工作流程，并增强人工智能驱动的洞察的可获取性，使其成为未来企业运营的关键工具。

了解更多关于多模态人工智能的信息：2025 年全球多模态人工智能市场规模为 24 亿美元；到 2037 年底，全球多模态人工智能市场规模将达到 989 亿美元。

多模态人工智能的优势

• 更强的基础能力：多模态大语言模型的关键优势之一是能够整合和处理多种形式的数据——将语音、文本、图像、音频和视频相结合，以提高对人类命令的理解和响应能力。它可以同时合并这些输入，生成基于企业真实情况且在信息交换和更新时实时更新的广泛高质量输出。

• 增强的决策能力：多模态人工智能使组织能够通过结合非结构化和结构化数据挖掘更深入的洞察并增强数据分析能力。这些洞察可用于提高后端效率和前端用户体验，在零售、医疗保健和客户服务等行业尤为如此。

• 更个性化的客户交互：多模态人工智能生成个性化客户交互的能力是另一项核心业务优势。通过结合视觉、音频和基于文本的输入，虚拟助手变得更灵敏、更准确，从而提高客户满意度。

开拓者证明多模态人工智能的变革力量

拜耳（Bayer）致力于让企业更轻松地将人工智能应用于医学影像，将不断增长的数据转化为有价值且有影响力的洞察，节省放射科医生的时间，并帮助他们为患者利益优化重要工作。

保诚（Prudential）正在使用谷歌的 MedLM 语言模型系列简化和总结与医疗索赔相关的文件，包括医疗报告和发票，以实现更快的审批和赔付。

向多模态人工智能的转变并非没有挑战

多模态人工智能模型需要大量数据进行有效训练。然而，企业可以通过优先选择以高质量和长上下文能力著称且专为大规模生产部署设计的人工智能模型来应对这一挑战。

确保人工智能模型的公平性并消除不公平偏差仍然至关重要，这需要严格遵循负责任的人工智能原则。随着对负责任人工智能解决方案的需求增长，支持企业践行这一原则的资源和框架也在不断增加。

2025 年行业预测——金融服务

我们将继续看到人工智能模型如何用于分析多模态数据，如市场评论视频或央行直播流，同时考虑语音语调、面部表情和肢体语言等非语言线索以及文本，以更细致入微地理解情绪。——谷歌云受监管行业董事总经理扎克·莫夫（Zac Maufe）

2025 年行业预测——制造业与医疗保健和生命科学

我们预计制造商将专注于使用生成式人工智能主动解决运营效率和维护需求。通过分析多模态传感器数据，如文本、视频、噪声和振动，可以在设备故障发生前识别潜在异常，最大限度地减少停机时间并提高生产率。

我们将看到采用多模态人工智能模型分析医疗记录、影像数据和基因组信息以得出有见地的总结的情况增加，更接近个性化医疗的愿景。——谷歌云制造业全球总监普拉文·拉奥（Praveen Rao）、谷歌云生命科学战略与解决方案全球总监什韦塔·马尼亚尔（Shweta Maniar）

趋势 02：人工智能智能体(AI Agent)——从聊天机器人到多智能体系统的演变

人工智能应用已从聊天机器人演变为能够处理复杂工作流程的复杂人工智能智能体。多智能体系统是下一阶段的发展方向。

具有深度智能的智能体人工智能与传统软件程序有很大不同。人工智能智能体具备推理、规划和记忆能力，具有一定的自主决策、学习和适应能力。凭借这些能力，它们能够无缝管理复杂工作流程、自动化业务流程并支持员工。如今，许多人工智能应用包括多个有人参与的智能体（human-in-the-loop，HITL）来处理复杂工作流程。

员工正在培养与这些人工智能智能体协作的新技能，将人类创造力与人工智能的分析能力相结合。斯坦福大学、麻省理工学院和美国国家经济研究局（NBER）的一项研究发现，使用人工智能助手使员工每小时解决的问题平均增加 15%，从而提高了工作效率。

人工智能智能体的采用率正在增长根据凯捷（Capgemini）对 1100 名大企业高管的调查：

• 82%的受访者认为人工智能智能体将显著提高工作流程自动化程度并改善客户服务满意度；

• 71%的受访者计划在未来 3 年内整合人工智能智能体；

• 10%的受访者已经在使用人工智能智能体。

该研究还发现，经验和技能较少的员工在人工智能智能体的协助下，工作输出的速度和质量都有所提高，而经验最丰富、技能最高的员工在速度上几乎没有提升，在质量上反而有所下降。

人工智能智能体技术的下一阶段更进一步。多智能体系统（MAS）由多个独立智能体组成，这些智能体协作实现超出单个智能体能力的目标或复杂工作流程。多个任务在智能体之间协调完成，而单个智能体在任务之间通常需要人工协调和干预。自动驾驶打车服务 Waymo One 就是当今使用的一个例子。

为客户创造价值的六类人工智能智能体

在我们的客户中，我们发现实现人工智能转型的首要关注点集中在六类智能体上：

六类人工智能智能体

• 客户智能体：客户智能体通过理解客户需求、回答问题、解决客户问题或推荐合适的产品和服务来提供个性化的客户体验。它们在各个渠道无缝工作，并可集成到产品体验中，通过语音和视频提供全天候的客户服务和支持。查看趋势 4，了解谷歌云的客户互动套件如何让多个人工智能智能体与人协同工作，打造人工智能驱动的客户体验。

合作伙伴亮点：BrainLogic 使用 Anthropic 的 Claude 在 Vertex AI 上构建专门为拉丁美洲设计的生成式人工智能产品，为数百万人使用的个人人工智能助手（Zapia）提供支持。

百思买（Best Buy）通过其生成式人工智能驱动的虚拟助手解决问题的速度比以往快 90 秒，这些助手可以帮助排除产品问题、重新安排订单交付和管理订阅。

• 员工智能体：员工智能体通过简化流程、管理重复性任务、回答员工问题以及编辑和翻译关键通信来提高生产力。这些智能体旨在提高效率和促进协作，让员工有更多时间专注于工作的人文方面。

动物健康领域的全球领导者礼来公司（Elanco）实施了一个由 Vertex AI 和 Gemini 驱动的生成式人工智能框架，以支持关键业务流程，如药物警戒、客户订单和临床洞察。自去年推出以来，已实现 190 万美元的年化投资回报率。

合作伙伴亮点：Box 利用 Gemini 通过对企业内容元数据进行摘要、分析和提取来构建下一代智能内容管理解决方案，使公司能够安全、高效地管理其内容。

澳大利亚领先的零售商沃尔沃斯（Woolworths）通过在谷歌Workspace产品中为 10000 多名行政员工提供“帮我写”功能，增强了员工在通信方面的信心。

• 创意智能体：创意智能体旨在增强现有的设计、艺术和制作技能，能够生成内容、图像和创意。它们可以协助设计、写作、个性化和活动策划——帮助营销和创意团队探索和构建更好的创意概念。

能够从简单的文本或图像提示生成逼真视频和图像的生成式人工智能模型使公司能够简化工作流程，并为视觉叙事开辟新的可能性。

合作伙伴亮点：Typeface 是企业内容创建的生成式人工智能平台，使财富 500 强品牌和企业营销人员能够使用 Gemini 和 Ilmagen3 创建多模态品牌内容。

POD 与广告公司 Tombras 合作，使用 Gemini 创建了“世界上最智能的广告牌”：在他们的卡车上开展的一项活动，可以适应纽约市的每个街区。广告使用实时数据馈送，因此它们在 29 小时内更新，覆盖了所有 299 个街区，生成了 6000 多个标题。

• 数据智能体：数据智能体旨在支持研究和数据分析，能够从数据中找到有意义的洞察并采取行动，同时确保结果的事实准确性。它们甚至可以帮助提出我们尚未想到的问题，然后找到答案。这一切都有助于在整个企业中获得更深入的洞察和更具影响力的决策。

华纳兄弟探索公司（Warner Bros. Discovery）使用 Vertex AI 构建了一个人工智能字幕工具，总成本降低了 50%，手动为文件添加字幕的时间减少了 80%（不使用机器学习的情况下）。

• 代码智能体：代码智能体通过人工智能支持的代码生成和编码辅助帮助开发者和产品团队加速软件开发，并加快对新语言和代码库的掌握。一项对 4867 名软件开发者的研究显示，使用人工智能编码助手的开发者每周完成的任务数量增加了 26%。具体而言，该研究强调了代码更新次数增加了 13.55%，代码编译次数增加了 38.38%。

Regnology 使用 Gemini 1.5 pro 构建了其 Ticket-to-Code Writer 工具，实现了将错误工单自动转换为可操作代码，显著简化了软件开发流程。

要推进人工智能智能体的发展仍有工作要做。该研究发现，虽然人工智能助手提高了经验较少和技能较低员工的生产力，但实际上却阻碍了高级和经验丰富开发者的生产力。弥合这一差距需要软件开发者在设计直观用户体验方面发挥积极作用。

Turing 是一家通用人工智能基础设施公司，其开发团队在使用 Gemini Code Assist 时，开发者生产力提高了 33%。

• 安全智能体：安全智能体可以通过减轻攻击或加快调查速度来强化组织的安全态势。它们还可以检测新威胁，并在几秒钟内搜索 Mandiant 的大量前沿研究，以了解威胁行为者的行为。

2025 年行业预测——零售

我们预计零售商将专注于实施创意智能体，为营销团队提供协助，如生成以客户为中心的营销活动、文案和产品描述，以及为活动和编辑内容策划定制图像和创意内容。——谷歌云全球零售战略与解决方案总监保罗·特普芬哈特（Paul Tepfenhart）

2025 年行业预测——媒体和娱乐

内容智能体有潜力成为媒体和娱乐公司在整个媒体供应链中利用的新超级力量，以简化内容创作、降低成本和时间、理解和提取内容洞察以进行搜索和盈利，并向全球观众分发个性化内容。——谷歌云媒体与娱乐全球总监阿尔伯特·赖（Albert Lai）

2025 年行业预测——电信

与通信服务提供商采用客户智能体的方式相同，我们预计他们将扩大网络智能体的使用，以协助开展诸如故障根本原因分析、容量规划场景、开发和执行新实验室设备的测试用例以及培训新现场技术人员等活动。——谷歌云电信行业负责人马特·安德森（Matt Anderson）

趋势 03：辅助搜索——知识工作的新前沿

人工智能改变了世界发现信息的方式，从检索信息转向创造知识。

搜索呈现新维度

用户不再局限于在搜索栏中输入关键词，而是将与能够理解和响应图像、音频、视频和对话提示的人工智能驱动的搜索工具进行交互。这种深刻的转变是由生成式人工智能的日益普及和多模态搜索能力的快速发展驱动的，这使用户能够以自然体验世界的方式寻求信息。

先进的人工智能驱动的搜索技术包括网站搜索、产品搜索和客户支持自助服务搜索。它正在帮助企业丰富和优化产品数据目录，节省大量人工工作，并提高转化率和交叉销售效率。

预计到 2031 年，企业搜索市场规模将达到 129 亿美元。

随着搜索能力的这些进步加快步伐，各行各业的企业都在重新构想用户访问和与信息交互的方式。

人工智能驱动的企业搜索的好处

• 更快的数据访问：员工可以快速有效地查找和利用内部数据，提高生产力并做出更明智的决策。

• 更先进、更直观的搜索：这些智能知识库能够理解复杂查询，处理各种数据格式（包括文档、电子表格和多媒体），以提供高度相关的信息，进而促进创新和增长。

• 更深入的人工智能驱动的洞察：将人工智能智能体与企业搜索集成将知识检索提升到一个新水平。智能体可以访问和分析公司数据，执行复杂任务并提供有见地的建议。

这对消费者也有附带好处。采用人工智能驱动的搜索工具的品牌正在为客户提供新的服务和支持水平。

穆迪公司（Moody's Corporation）为其员工提供来自谷歌云的大语言模型，这些模型将快速筛选公共文档和公司自己的信息数据库，以帮助他们撰写分析报告。

例如，在人工智能驱动的企业搜索之外，还有辅助员工体验的潜力。用户不仅可以通过人工智能搜索发现精确信息，还可以通过细化复杂查询、提供情境化洞察甚至触发操作来获得有用的帮助。

领先企业采用强大的新搜索功能：

• Snap在其“My AI”聊天机器人中部署了Gemini的多模态功能，此后在美国，用户与“My AI”的互动量增长了超过 2.5 倍。

• 梅奥诊所（Mayo Clinic）通过Vertex AI搜索让数千名科研人员能够访问价值50PB的临床数据，加速了跨多种语言的信息检索。

• 世界最大的纸浆制造商和可持续生物经济的领导者Suzano，试图通过生成式人工智能增强数据访问。为此，他们与谷歌云合作开发了Vagalumen，这是一种使用自然语言在Suzano基于云的数据源中查找信息的解决方案。

2025年行业预测 - 金融服务

我们预计会有更多金融机构为员工优先提供针对其特定角色的强大内部知识搜索。例如，贷款专员和风险分析师在搜索特定贷款申请的信息时会得到不同的结果。——谷歌云受监管行业董事总经理扎克·莫夫（Zac Maufe）

2025年行业预测 - 零售与医疗保健和生命科学

我们预计生成式人工智能将继续改变零售搜索，使客户能够使用自然语言、图像或语音命令查找产品，从而提供更高质量的搜索结果。

我们预计会看到更广泛地采用直观、理解医学术语、复杂词汇和缩写的情境搜索——帮助减轻医疗专业人员的行政负担，同时改善患者教育和研究。——谷歌云全球零售战略与解决方案总监保罗·特普芬哈特（Paul Tepfenhart）、谷歌云医疗保健战略与解决方案全球总监阿希玛·古普塔（Aashima Gupta）

趋势 04：人工智能驱动的客户体验——无缝到近乎无形

客户参与应用程序和企业搜索相结合，使客户体验（CX）变得无比顺畅，技术仿佛隐形。

人工智能助力客户体验飙升

客户服务和支持是新一代人工智能计划的首要重点领域，55%的组织认为在未来12个月内这很重要。

就像基于文本的客户服务聊天机器人不是最终的前沿一样，如今的实时对话洞察和基于语音的客户支持功能也只是垫脚石，而非人工智能驱动的客户体验的最终目标。当公司能够准确地为客户提供他们想要的东西，提供无缝、个性化和高效的体验，以至于客户甚至没有意识到他们与公司的客户服务或支持技术进行了交互时，这个目标才会实现。

70.7%的高管将为员工提供内部协助列为他们的前三大客户体验用例之一。

人工智能解决常见的客户体验挑战

• 客户支持与个性化：71%的消费者期望公司提供个性化互动。人工智能驱动的洞察通过分析用户行为（从购买历史和浏览行为到社交媒体活动）来生成更个性化的营销内容和产品推荐，已被证明是预测客户需求和偏好的有力工具。

75%的客户在其持续体验中使用多个渠道。人工智能驱动的虚拟客户服务智能体在每个接入点实现一致的全渠道体验。

• 客户情绪：客户忠诚度得分较高的公司在10年内的股东累计回报率为282%（相比之下，其他公司为81%）。积极的客户情绪会带来更高的客户忠诚度。人工智能驱动的情绪分析通过实时分析电子邮件、社交媒体帖子和聊天互动等一系列接触点来帮助品牌评估客户意见。然后，品牌可以利用这些洞察更好地响应客户需求。

• 自助服务搜索结果：只有28%的美国成年网民信任人工智能提供的信息。人工智能聊天机器人提供不准确的回复加剧了这个问题。人工智能增强的搜索能够理解复杂查询、处理各种数据格式并提供高度相关的信息。随着组织将这些功能嵌入自助服务搜索工具中，结果将变得更加准确和相关，人们对这些工具的信任也会增加。

• 支持内容：全球约30%的B2C营销决策者将数据质量管理视为实施成功营销策略的主要挑战。生成并优化能够直接回答真实客户问题的支持内容，使团队能够大规模地将客户搜索数据转化为个性化内容。

各行业中，人工智能驱动的客户体验正在兴起

阿拉斯加航空公司（Alaska Airlines）正在使用生成式人工智能为旅行者打造愉悦的旅行规划体验。阿拉斯加构建了一个生成式人工智能目的地搜索体验——Careline，它能帮助客人通过一个提示就规划好假期并获得最佳航班优惠。

Discover Financial使用谷歌云的生成式人工智能为其10000名客服中心员工赋能，从而缩短解决问题的时间并提升客户体验。

Klook是亚洲领先的体验和旅游服务平台，正在构建全组织的人工智能能力，为客户、合作伙伴和员工（包括使用Gemini Code Assist为Klook平台进行测试和生成代码的开发者）提供个性化和优化的体验。

KDDI公司使用Gemini模型开发了一个广告策划工具，通过无缝匹配KDDI及其集团公司的人物数据来提高营销准确性，从而显著提高点击率。

NotCo是一家智利食品科技公司，以其植物性动物产品替代品而闻名，它创建了一个全天候可用的人工智能聊天机器人，用户可以简单地向聊天机器人询问销售、库存或任何其他数据问题并生成报告。这使NotCo的团队能够实时获得有价值的洞察，从而更快、更有信心地做出数据驱动的决策。

2025年行业预测 - 零售

我们预计零售商将扩大他们的生成式人工智能实验，以创造更多个性化互动和全渠道支持，例如个人人工智能造型师、建议穿搭的视觉展示，以及使用生成式人工智能生成图像或视频。——谷歌云全球零售战略与解决方案总监保罗·特普芬哈特（Paul Tepfenhart）

2025年行业预测 - 制造业

我们预计将从传统的库存销售模式向复杂的按订单生产销售模式转变。为推动这一转变，制造商需要对其运营有一个强大、实时的视图，统一其信息技术（IT）和运营技术（OT）数据，并优化产品设计、生产、营销和客户服务。——谷歌云制造业全球总监普拉文·拉奥（Praveen Rao）

2025年行业预测 - 电信

我们预计生成式人工智能将继续为每个独特客户推动更个性化的旅程，无论其参与渠道如何。例如，一家希望开设新分支机构的中小企业可以利用产品和服务推荐智能体来定义满足其所有连接、通信和销售点需求的服务套餐。——谷歌云电信行业负责人马特·安德森（Matt Anderson）

趋势 05：人工智能加持下安全更严密更强大

2025年是人工智能融入安全和隐私最佳实践的革命性一年。

人工智能有潜力成为每个安全专业人员工具包中的强大工具，有助于加强安全防御、识别和对抗威胁、减轻人工工作并加快响应速度。难怪如此多的组织正在探索使用它的方法。例如，对打击虚假信息的安全解决方案的需求预计今年将激增——高德纳（Gartner）预测，到2028年，50%的企业将采用专门针对虚假信息安全用例的产品、服务或功能，而2024年这一比例不到5%。

在安全领域，组织不能自满。未能防范新出现的威胁比以往任何时候都代价高昂——2024年全球数据泄露的平均成本比上一年增加了10%，达到488万美元。

再加上攻击者正在使用人工智能增加攻击的数量和影响，很明显组织迫切需要部署人工智能驱动的安全工具。

人工智能以新颖的方式增强安全性

人工智能在安全领域的主要用例包括：22% 规则创建、19% 攻击模拟

当组织应用安全人工智能和自动化时，平均数据泄露成本降低220万美元。

攻防之战愈演愈烈

将人工智能集成到网络安全中并非没有挑战。最大的挑战是什么？正如预测的那样，防御机制和人工智能驱动的威胁之间的“军备竞赛”，因为攻击者利用人工智能进行更复杂的攻击，包括自动网络钓鱼和漏洞利用。针对传统上缺乏端点检测和响应解决方案的边缘设备和平台的攻击数量也有所增加，以及“利用本地资源”攻击的增加，在这种攻击中，攻击者利用合法进程和协议进行恶意行动。

另一个挑战是资源问题。根据云安全联盟（CSA）和谷歌云的研究，超过三分之一（33%）的安全专业人员将技能差距和知识渊博员工的短缺视为在安全领域实施人工智能的挑战。美国系统网络安全协会（SANS Institute）的研究发现，组织越来越寻求精通人工智能和网络安全的专业人员，66%的组织预计需要扩大人工智能专业知识。

合作伙伴亮点：帕洛阿尔托网络（Palo Alto Networks）使用Gemini创建一个基于组织数据和安全协议的、全天候支持的基础人工智能助手，以提高智能体效率和响应时间，这大大提高了响应的准确性。

公司利用人工智能工具加强安全

拜耳利用谷歌云支持安全威胁识别，并从高安全标准中获益。

Apex Fintech通过谷歌安全运营将复杂威胁检测的创建时间从数小时缩短到仅几秒。

新西兰电信公司One New Zealand正在努力将谷歌安全运营中的生成式人工智能能力融入其中，以最终更快地预测、准备和应对安全风险。

2025年行业预测 - 制造业

我们预计制造商将采用人工智能驱动的系统来验证数据完整性并检测提示注入风险，确保用于训练人工智能驱动的机器人和机械的数据的真实性和可靠性。这将涉及强大的数据溯源跟踪和异常检测，以识别不一致和潜在风险。——谷歌云制造业全球总监普拉文·拉奥（Praveen Rao）

2025年行业预测 - 媒体和娱乐

合成媒体提供了创造性的可能性，从重现标志性人物到创建与名人的个性化互动体验。然而，深度伪造有可能传播虚假信息、侵犯版权并侵蚀对内容真实性的信任。媒体和娱乐公司将提升人工智能的负责任使用以及支持它的工具和模型——作为一项关键的行业行动。——谷歌云媒体与娱乐全球总监阿尔伯特·赖（Albert Lai）

结论

我们已经看到多模态人工智能如何使交互更加直观和自然，为更丰富、更类人化的通信体验铺平道路。

人工智能智能体正在简化工作流程并提高生产力，预示着人机协作将达到新的效率高度的未来。人工智能驱动的搜索正在彻底改变知识发现，改变我们在企业中访问和与信息交互的方式。人工智能驱动的客户体验正变得更加个性化和无缝，提供了一个企业能够以极高的准确性预测和满足个人需求的未来。

并且人工智能安全解决方案正在加强对日益复杂的威胁的防御，确保全球组织拥有更安全、更具弹性的数字环境。

在这个充满活力的时期，组织正在利用人工智能从概念走向影响。通过将先进的人工智能与强大的基础设施、开发工具、数据、安全和协作解决方案相结合，企业能够以大胆创新的方式解决问题，并重新构想解决方案以实现以前不可能的事情。

这就是人工智能的未来，它比你想象的更近。

作者：张长旺，图源：旺知识

参考资料

• 标题：Google Cloud AI Business Trends 2025: Real-world challenges Reimagined solutions

• 单位：谷歌云（Google Cloud）

• 标签：人工智能、商业趋势、云计算、多模态 AI、AI 智能体、辅助搜索、客户体验、安全

• 概述: 本文主要探讨了 2025 年谷歌云人工智能在商业领域的五大趋势，包括多模态 AI、AI 智能体、辅助搜索、AI 驱动的客户体验和 AI 安全等方面的发展与应用。

• 链接：https://cloud.google.com/resources/ai-trends-report