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普华永道:2026全球人工智能效能研究中国报告

   日期:2026-06-25 10:57:04     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
普华永道:2026全球人工智能效能研究中国报告

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普华永道2026年全球AI效能研究给出的第一个判断是:AI创造的价值并没有被平均分配。在被调研的1,217家企业中,前20%的AI领军企业拿走了74%的AI驱动经济收益;AI适配度最高的企业,其AI驱动绩效是其余企业的7.2倍。这意味着,AI竞赛正在从“有没有”快速转向“用得好不好”,而中国企业已经站在了第一梯队。


中国企业AI适配度已与全球领军企业持平,应用能力甚至略胜一筹

从AI适配指数来看,中国企业整体得分与全球AI领军企业持平,应用能力还小幅领先。这并非“投入大但见效低”的印象,而是有着明确的能力支撑:

跨行业融合是中国企业最突出的优势。 在跨企业协作、客户需求响应、跨行业生态价值解锁等方面,中国企业均领先于AI领军企业。其中,与行业外企业协作、跨行业生态合作的渗透率分别是全球其他企业的2到3倍。这与国内完整的产业生态、旺盛的数字化需求以及政策推动下的“人工智能+”实践密切相关。

执行层落地效率同样亮眼。 在流程自动化、标准化作业替代等执行类AI应用上,中国企业小幅领先领军企业,落地速度快、规模化推广执行力强。报告显示,中国企业AI应用在价值链上的覆盖度已与领军企业持平,在需求生成、支持服务等环节甚至超过领军企业,已逐步摆脱“AI只在少数部门试点”的碎片化状态。

但“持平”不等于“没有差距”。报告用“应用强于基础”概括了中国企业的能力结构:AI应用能力略优于全球领军,AI基础能力只是持平,而在某些基础子维度上明显落后。


真正的差距藏在价值闭环、创新转化和自主化应用里

报告提出的AI适配指数由九大因素构成,涵盖AI应用能力和AI基础能力。对比之后可以发现,中国企业的短板集中在五个地方:

第一,价值闭环能力弱。 62%的中国企业能系统追踪AI对业务的实际影响,比领军企业低8个百分点;76%制定了覆盖短长期优先级的AI路线图,比领军企业低6.5个百分点。部分企业仍在“重技术试点、轻价值落地”的惯性里,投入未必能转化为可衡量的业务回报。

第二,创新“易试难推”。 中国企业在实验设施、环境和人员上的投入甚至超过领军企业,但缺乏把单点成功经验沉淀并转化为组织整体能力的机制。结果是:试点启动快,规模化推广慢,创新投入的长期复利被卡在中间环节。

第三,高阶自主化应用不足。 在“自主和自我优化”这一最高阶AI应用层级上,中国企业占比仅7%,低于全球其他企业的8%,更不到领军企业15%的一半。更多AI应用仍停留在“辅助人工”的生成式场景,离“自主决策”还有距离。

第四,员工信任度滞后。 中国企业在培训、激励机制、业务与技术协同上均优于领军企业,但员工对AI生成洞察的信任度不足。技术投入再充分,如果最终决策者对结果持保留态度,AI就无法真正嵌入日常决策。

第五,治理与合规执行不到位。 中国企业已建立较成熟的治理组织和制度框架,但在数据安全实操、监管合规流程、高风险用例审查等执行层面仍落后于领军企业。随着国内AI监管规则细化,这一差距可能带来实际合规风险。


钱投得不少,但投资的弹性和创新韧性还差一截

中国企业的AI资金投入是领军企业的两倍,但钱并没有完全花在刀刃上。在创新型AI投资、长期ROI不确定但高回报项目的投入意愿上低于领军企业;过去12个月AI支出平均增速为24%,也低于领军企业的36%。

更关键的是资源配置的灵活性。当业务优先级变化时,领军企业把资源重新分配到高价值AI项目上的敏捷度明显高于中国企业。换句话说,中国企业不缺投入,缺的是动态调整投入的能力,以及对长期、高风险、高回报创新的容忍度。

技术底座层面也存在类似问题。中国企业在数据治理、IT基础设施、工作流重构上不输领军企业,但云平台弹性扩展能力、单一可信数据源维护上仍有差距。这会直接影响AI从试点走向规模化的效率。


企业该做什么:从“部署”转向“效能”

报告给出的建议可以归纳为五条:

  1. 建立全生命周期价值追踪机制。 每个AI项目都要绑定可量化的收入、效率、客户体验指标,而不是只追踪技术参数。对6个月内没有明确价值产出的试点,要有终止或重新定位的勇气。

  2. 提升资源调度灵活性。 在保持投入强度的同时,增加长期创新型项目的资源占比,并建立随业务优先级变化快速调拨资源的机制。

  3. 攻坚高阶应用场景。 跳出“AI=降本工具”的固化认知,每年布局2到3个探索业务模式重塑、跨行业价值挖掘的试点,重点推进自主优化、复杂决策等高级应用。

  4. 补强云平台与数据底座。 以核心场景为导向升级云平台能力,同步开展数据溯源、资产梳理和质量治理,确保核心数据统一可信、可复用。

  5. 补齐信任与治理短板。 持续完善基于岗位的AI培训,配套绩效激励;推动业务、数据、技术团队共同参与AI设计;建立跨职能治理委员会,落地符合国内监管要求的AI框架,并通过标准化模板和轻量审查机制兼顾效率与合规。


AI竞赛已经进入效能决胜阶段。中国企业有应用优势,但能否把这份优势转化为持续商业价值,取决于价值闭环、创新转化、高阶应用、信任与治理能否补上。红利不会平均分配,真正拉开差距的从来不是投入多少,而是转化率多高。


本文基于普华永道《2026全球人工智能效能研究中国报告撰写详细内容请查阅原文。

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