您目前从事的新能源领域细分方向是？
光伏发电
风力发电
储能技术
新能源汽车
氢能
智能电网
其他
您在新能源行业的工作年限是？
1年以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您在日常工作中接触或使用人工智能（AI）相关工具或技术的频率是？
您认为人工智能在您所在的新能源细分领域，主要可以应用于哪些环节？（可多选）
研发与设计
生产制造与运维
能源管理与调度
故障预测与诊断
市场分析与客户服务
供应链优化
其他
您对人工智能技术推动新能源行业发展的整体信心程度如何？（1分表示非常不看好，5分表示非常看好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前制约人工智能在新能源领域大规模应用的最主要因素是？
技术成熟度不足
初始投资成本过高
缺乏行业数据与标准
专业人才短缺
现有业务流程难以改造
法律法规不明确
其他
综合考虑功能与潜在价值，您向同事或同行推荐采用AI解决方案的可能性有多大？（0-10分，0分=完全不可能，10分=极有可能）
在评估一项AI解决方案时，您最看重的三个因素是什么？请选择最重要的一项。
解决问题的实际效果（如提升效率、降低成本）
技术的先进性与可靠性
供应商的品牌与口碑
总拥有成本（TCO）与投资回报率（ROI）
部署与集成的便捷性
售后支持与服务
对于一项能明确提升您工作效率10%的AI工具，您能接受的最高年费（或订阅费）占您个人年收入的比例大约是？
0.5%以下
0.5%-1%
1%-2%
2%-5%
5%以上
愿意支付，但需根据具体工具评估
如果一项AI服务的定价模式从“一次性买断”改为“按使用量或效果付费”，您的接受度会？
假设一个AI预测性维护软件，能将设备非计划停机时间减少20%。您认为合理的定价基准应该是？
节省成本的固定比例（如节省额的10%-20%）
按监控的设备数量阶梯计价
与同类传统软件价格挂钩（如溢价30%-50%）
按年订阅，设置固定费用
其他
在采购决策中，如果AI解决方案的价格比传统方案高，您需要多短的“投资回收期”来说服自己或团队？
6个月以内
6-12个月
1-2年
2-3年
3年以上，更关注长期战略价值
您更倾向于通过哪些渠道获取或采购AI相关产品或服务？（可多选）
直接向AI技术供应商采购
通过行业集成商或解决方案商
使用云服务商（如AWS， Azure， 阿里云）的AI平台
采用开源框架自行开发
与高校或研究机构合作开发
其他
您对AI服务提供商提供“免费试用期”或“概念验证（POC）”的需求程度如何？
非常需要，是决策的必要前提
比较需要，有助于评估效果
一般，有更好，没有也可
不太需要，更相信案例和口碑
完全不需要
您对当前市场上AI解决方案的定价透明度满意吗？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果AI工具在提升效率的同时，可能导致部分岗位的工作内容发生变化，您的态度是？
积极拥抱，是释放人力从事更高价值工作的机会
谨慎乐观，需要配套的转岗培训与保障
有所担忧，可能带来组织不稳定
强烈反对，应优先保障就业
没有明确看法
您认为，未来3年，AI在新能源领域的应用会如何影响相关产品或服务的市场价格？
显著降低整体成本与价格
初期推高价格，长期会下降
对价格影响不大，主要提升价值
可能导致市场分化，高端服务更贵
不确定
对于AI在新能源领域的应用与商业化，您还有哪些具体的意见、建议或担忧？