**Perforce《2025游戏技术现状报告》现已正式发布，由JetBrains提供洞察支持。**该报告基于对全球521位来自游戏、媒体与娱乐、汽车与制造业等行业领袖及创作者的深入调研，全面揭示了游戏引擎与生成式AI如何作为核心驱动力，从"实验探索"迈向"业务必需"，并正在重新定义各行业的创新边界。
龙智作为Perforce中国授权合作伙伴，将此重磅报告完整翻译为中文，并将以系列文章的形式陆续发布，旨在帮助中国开发者与管理者洞悉全球的技术趋势，以为您的业务发展与创新提供前瞻性启示。
*本期为报告 Part 2。
从试验到整合：生成式 AI 的成熟之路
生成式 AI 采用的加速趋势
生成式 AI 在各行业持续快速发展，目前已有 70% 的受访者正在使用这些工具（高于去年的 65%）。虽然 ChatGPT 仍是首选工具（46%），但我们也观察到更多新工具的广泛采用，包括 Google Gemini（15%）、Anthropic Claude（11%）和 DeepSeek（10%）。工具的多样化表明市场正在走向成熟，组织正在寻找更契合其需求与工作流程的专用 AI 工具。
生成式 AI 的商业价值前所未有地强劲。根据 IDC 的研究，企业在生成式 AI 技术上每投入 1 美元，即可带来 3.70 美元的回报。这一强劲的投资回报率推动了生成式AI的加速采用。根据 2025 年汤森路透的调查，95% 的专业人士认为 AI 将在未来五年内成为其组织工作流程的核心。
然而，在企业充分利用这些优势之前，仍需解决若干组织层面的障碍。IBM 商业价值研究院发布的一份报告指出，企业在采用生成式 AI 时面临以下五大挑战：
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数据准确性与偏差问题
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缺乏专有数据访问权限
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生成式 AI 专业知识不足
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财务依据或商业案例不充分
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隐私与保密性问题
这些障碍还受到治理缺口的影响------超过一半的汤森路透受访者（52%）表示他们的工作缺乏正式的生成式 AI 政策，近三分之二（64%）的人员从未接受过相关培训。
那些现在就主动应对这些挑战的组织，将在生成式 AI 从新兴技术演变为核心业务能力的过程中占据有利位置。
内容与代码的 AI 应用
去年，65% 的受访者表示他们已将 AI 工具整合进工作流程。今年我们进一步调查了使用 AI 进行内容创作与代码开发的情况。结果显示，26% 的受访者使用生成式 AI 进行内容创作，28% 用于代码生成、审查与测试。
尤其值得注意的是汽车与制造行业对 AI 的广泛采用。该领域中，有 50% 的受访者表示他们使用 AI 进行代码生成、审查与测试。此外，43% 的受访者还使用 AI 工具进行数据分析与洞察。
为何汽车与制造行业积极拥抱 AI 创新
汽车与制造企业开始采用 AI 进行编码与数据分析，是因为其运营需求、数据基础设施与战略重点与 AI 技术的优势高度契合：
效率与成本降低
汽车与制造行业在竞争激烈的市场中运作，利润空间有限。AI 可通过提升设计与开发效率、优化制造流程、增强供应链管理来降低成本。
示例：美国制造业的一项研究指出，汽车公司已进行多项重大投资，包括福特投入 70 亿美元用于AI驱动的制造。该研究强调了员工技能提升、持续创新，以及关键的 AI 与自动化技术，如 AI 视觉系统、协作机器人与预测性维护系统。
软件开发
生成式 AI 可以通过起草代码、编程语言转换、重构旧系统与自动生成文档来加速软件开发生命周期。由于这些流程对快速的产品迭代与分布式团队的复杂系统开发至关重要，创新型汽车与制造企业已开始采用 AI。
示例：麦肯锡的一份报告概述了 AI 如何贯穿整个汽车软件设计生命周期。从系统架构的定义到测试用例的开发与解决，AI 能够有效减少人为错误并加快开发周期。
安全与合规
AI 驱动的仿真与数字孪生技术使汽车制造商能够在虚拟环境中测试车辆是否符合碰撞安全与排放标准，无需昂贵的实体原型。机器学习算法还可以实时监控车辆的传感器数据，检测异常、预测零部件故障，并确保持续符合安全法规。
示例：丰田研究院开发了将工程与安全约束纳入设计流程的生成式 AI 模型。其 AI 工具可在模拟测试中运行数字原型，从而在开发早期识别潜在问题。
价值链协作
汽车与制造行业每天都会产生大量数据。AI 工具擅长处理与解读这些数据，从而识别洞察与趋势，以提升整个产品生命周期的生产效率。
示例：《Automotive Logistics》的一篇文章探讨了大型汽车公司如何使用 AI 提升供应链的可视化、灵活性、预测能力与风险管理。AI 驱动的可视化工具使跨职能团队即使在动荡的环境中，也能保持信息一致。
然而，36% 的受访者表示，文件共享困难是协作的主要障碍。显然，拥有正确的数据管理解决方案是解决该问题并简化协作的关键。
媒体与娱乐：生成式 AI 的核心试验场
媒体与娱乐行业（M&E）不仅在采用 AI，更在定义其应用方式。如今，86% 的 M&E 受访者已将生成式 AI 整合进工作流程，领先于所有其他行业。这一趋势延续了去年报告中的发现，当时 M&E 不仅在采用率上领先，也在部署的AI工具种类上居于前列。
为何媒体与娱乐行业引领 AI 浪潮
AI 并非取代人类创意，而是为其赋能。根据世界经济论坛（WEF）发布的《媒体、娱乐与体育中的人工智能》白皮书，以下趋势解释了为何 M&E 行业在 AI 应用上领先于其他行业：
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**速度需求：**团队面临不断加快内容交付的压力。52% 的创作者（来源：WEF）表示， AI 同时提升了创意与效率，并解决了可扩展性问题。
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**规模化个性化内容：**AI 通过在流媒体、社交媒体与搜索平台上定制内容来增强消费者体验，从而提升用户参与度与粘性。
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**降低成本，拓展创意愿景：**AI 通过实现更快地构思、原型设计与可视化来加速创意流程，帮助团队以更低的成本探索创意概念。
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**陡峭的采用曲线：**仅一年时间，创作者中 的AI 使用率就从 34% 激增至 92%（来源：WEF），促使团队迅速采用，以免被淘汰。
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**AI 自然融入创意流程：**与其他行业不同，AI 功能可直接嵌入 M&E 的生产流程，增强从构思到最终输出的每个创作阶段。
灯光、镜头、AI！
媒体与娱乐不仅是 AI 采用最快的行业，更是 AI 创意潜力被测试、优化与实现的地方。今天发生的各种工作流程、突破与大胆实验，将塑造其他行业未来的创作、交付以及与观众互动的方式。
以YouTube 的 Dream Track 实验为例：它允许创作者使用 Charli XCX、Demi Lovato 和 T-Pain 等艺术家的声音生成 30 秒的 AI 原声配乐------重新定义音乐创作流程，让粉丝更贴近明星。这类实验不仅令人惊艳，更预示着 AI 将在内容协作、版权管理与观众互动等方面带来变革。随着媒体与娱乐行业的 AI 市场规模预计在 2032 年达到 1200 亿美元，该行业正迅速成为可扩展、个性化内容交付的典范（来源：WEF）。
来自 JetBrains 的洞察
AI 趋势
在快速发展的 AI 工具领域，只有 ChatGPT 与 GitHub Copilot 保持了持续的人气。越来越多的 AI 技术正在被采用，包括去年几乎未被观察到的工具，如 Google Gemini（15%）、Anthropic Claude（11%）与 DeepSeek（10%），它们如今与 ChatGPT 并驾齐驱，后者仍处于领先地位。此外，用户对文本生成图像模型似乎感到不满。自去年以来，DALL·E、Midjourney 和 Adobe Generative Fill 等工具的受欢迎程度显著下降。
然而，对 AI 的谨慎态度仍在持续，因为未在工作流程中使用 AI 的受访者比例仅从 34% 降至 30%。
AI 用户 vs 非 AI 用户
我们对使用 AI 工具的受访者与未使用者进行了对比分析。
无论是否使用 AI，两个群体面临的最大挑战几乎一致，比例也非常接近。值得注意的是，两个群体都指出创新的最大障碍是缺乏团队成员和/或相关知识。看来，即使是 AI 也无法克服资源和洞察力短缺所带来的根本性挑战。
非 AI 用户也更可能表示，他们未使用或不确定是否使用 CI/CD 自动化工具。
报告未完待续，敬请关注！
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