2025年中国企业级智能生产力行业白皮书

目录 执行摘要1 企业级智能生产力的内涵与市场机遇2 企业组织能力建设的三种范式3 绚星智慧科技：企业级智能生产力解决方案的领导者4 企业级智能生产力最佳实践5 白皮书研究方法 行业访谈 案头研究 •沙利文独有的数据库•头豹数据平台•各类公开资料•定量结合定性的方式进行多层次多维度研究 •与企业级智能生产力行业产业链各环节头部企业专家进行一对一深度访谈•访谈企业覆盖企业级智能生产力企业、AI企业、企业培训与组织成长优化企业等 白皮书撰写背景及内容摘要 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 •企业中沉淀的大量文档、案例、经验、制度，本质上是“知识资产”；•深度智能化通过AI进行分类、检索、生成和推理，使这些知识实时服务业务决策与操作。 •以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级，助力企业提升智能知识管理、岗位技能、业务流程、人才赋能与治理优化。•企业级智能的核心价值点：•核心KPI可量化•组织级ROI衡量 业务流程•通过将流程嵌入AI工作流，实现跨部门、跨岗位的自动协作与闭环，将依赖人工或规则的低效工作流程转化为智能化业务流程。 本白皮书核心内容摘要： •基于大语言模型、多模态与多智能体架构，从底层具备“智能内生性”；不仅能处理语言、视觉、音频等多模态信息，还能在跨岗位、跨流程中自动协同，形成覆盖知识—人才—业务—治理的智能化工作流。 岗位技能智能化 与信息系统和业务链条全面打通 •结合行业知识、业务逻辑与隐性经验，沉淀出能够直接指导实践的“行业智慧”。作为AI与产业结合的桥梁，使智能能力不止停留在通用层面，而能真正解决行业痛点，转化为差异化竞争力。 •通过AI“岗位分身”的形式，将经验型岗位技能（如销售话术、研发调试方法）固化为可复用的智能助手，把对个人经验的过度依赖转化为智能化支撑，从而帮助新人快速上手，并整体提升组织的人效水平。 智能化•单靠AI局部优化不够，必 须 与 现 有 的ERP、CRM、HR系统等对接，避免“信息孤岛”；•同时将企业上下游（供应链、客户链）的业务链条打通，让智能化贯穿生产、运营、销售、服务的全链条。 •强调大规模、标准化、可复制的应用能力。从工具到流程再到组织，实现“技术-业务-治理”的深度融合，确保AI在企业内部不仅能跑通实验，更能支撑长期运营，产生对KPI（人效、时效、质效与现金流）的可量化贡献。 术语与名词表 企业级智能生产力知识域人才域业务域治理域多模态模型LLMRAGROI以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行。企业内部外部的知识资产（文档、流程、经验、客户数据、市场信息等）的数字化、结构化与智能化管理域。围绕员工全生命周期（招聘、入职、学习发展、绩效、晋升、激励）的智能化管理与优化域。直接面向组织运营和价值创造环节（销售、客服、供应链、财务、研发等）的智能赋能域。涵盖企业的战略规划、流程制度、合规风险与数据安全的智能治理域。（Vision + NLP + Audio）：多模态模型是能够同时处理不同类型数据模态（文本、图像、语音/音频、视频等）的AI模型.大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，具备理解、生成和推理自然语言的能力。（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）：是一种将大语言模型（LLM）与外部知识库结合的技术框架。指投资后收入的收益与成本之间的百分比率，是一种衡量获利能力的指标，用于评估一项投资的效率或盈利能力。产业级Know-How是指企业在特定行业长期积累的系统化知识、业务逻辑与隐性经验，能够直接支撑大规模应用与业务落地。 目录 企业组织能力建设的三种范式3 绚星智慧科技：企业级智能生产力解决方案的领导者4 企业级智能生产力最佳实践5 企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇 智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级，助力企业提升智能知识管理、流程自动化、人才赋能与治理优化，有效面对企业发展痛点： 企业核心挑战与痛点 提升组织协同效率 组织协同效率低 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 通过将知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与信息系统和业务链条全面打通，智能生产力实现跨部门、跨岗位的高效协同，减少信息孤岛和流程摩擦，加快决策速度。 量化人才价值与绩效 人才价值难以量化 借助智能化的数据采集和分析工具，员工在知识贡献、流程优化和协作中的行为和成果可被量化，为绩效管理和人才发展提供精准依据，实现人效与业务成果的闭环关联。 企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理与实际业务产出脱节，人才激励与发展难以精准匹配组织战略目标。 业务流程与数字化工具深度融合 业务流程与数字化工具脱节 虽然企业引入了多类数字化工具或系统，但这些工具往往与业务流程和战略目标割裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。 智能生产力通过流程编排、自动化和智能决策支持，将工具与业务流程紧密集成，实现端到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。 整合数据与知识资产 数据与知识难以聚合和利用 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产无法沉淀或高效复用，使得决策依赖经验而非数据驱动，创新和优化空间受限。 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用，支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 创新与应变能力不足 企业在快速变化的市场环境下，缺乏自我学习和快速适应机制，流程固化、人才能力滞后，导致在效率、质量和创新上难以形成持续跃升。 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。 企业级智能生产力指以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行 企业级智能生产力 关键洞察 AI原生+产业级Know-How +工业级落地：•在AI技术快速发展的背景下，企业可基于标准化、可复制、可扩展、具备工程化落地可靠性的AI原生系统能力（包括大语言模型LLM、检索增强生成RAG、多智能体体系、工作流编排），同时融合深厚的产业级Know-How，不同于传统单点工具式的流程优化，这类平台通过智能体与全域数据底座的深度融合，实现业务流程、人才管理与知识沉淀的全面打通。行业内企业在实践过程中，可搭建覆盖知识资产—岗位技能—业务流程—信息系统与业务链条全面打通的企业级智能生产力平台，其中：•组织能够实现端到端业务可视化、智能化协作和持续优化，形成从知识、人才到业务流程的完整闭环，实现效率、质量、创新和韧性的整体跃迁。•组织既是智能生产力的设计者和资源整合者，也是人机协同和持续优化的推动主体，在整个闭环中起到核心协调和价值放大的作用。 业务流程智能化•通过流程挖掘、智能决策支持和工作 知识资产智能化•将企业内部分散的知识、经验、文档 岗位技能智能化•通过AI驱动的人才画像、能力测评、 流编排，将企业核心业务流程数字化、标准化并智能化，实现端到端流程优化。•打通各环节信息流与操作流，实现工具、数据、岗位和业务的协同，使流程与战略目标紧密对齐，形成可量化的业务价值闭环。 学习路径推荐和协作助理，智能化识别岗位所需技能和员工现有能力，并提供个性化学习和任务匹配方案。•将人才能力与业务流程直接关联，确保关键岗位人员在业务操作和决策中发挥最大价值，支持组织整体协同与效率提升。 和数据进行结构化、标准化和智能化管理；通过知识库、语义检索、智能推荐和生成式AI，实现知识的高效沉淀、复用与扩散。•打通各业务系统的数据与信息流，使业务决策、流程操作和人才协作都能够直接利用组织沉淀的知识。 信息系统与业务链条全面打通：组织能够实现端到端业务可视化、智能化协作和持续优化，形成从知识、人才到业务流程的完整闭环。 AI原生技术 治理与安全类 确保AI应用的可靠性、合规性与可控性：•AI可解释性与审计追踪（提供输出链路溯源）•控制与数据安全权限 数据来源：沙利文研究 智能生产力以关键KPI和ROI原则为衡量标准，贯穿知识、人才、业务和治理四大领域，并遵循工具到流程再到组织的三级演进路径实现落地 关键洞察 智能生产力应用的落地遵循工具→流程→组织的三级演进：•工具层解决单点场景问题，提升个体操作的人效 与时效；•流程层通过端到端嵌入，推动知识、人才、业务与治理的线性优化，缩短周期、提升转化；•组织层最终形成全域闭环，将知识沉淀（学）、人才成长（才）、业务转化（业）与治理合规（效）全面打通。 •学（知识资产）：知识沉淀与调用→提高员工人效与知识利用效率•才（岗位技能）：人才培养与胜任→缩短上手周期、提升人才质效•业（业务流程）：业务流程智能化→提升成交速度、赢单率、客户复购•效（全链条）：合规与风险控制→降低合规成本，保障组织经营结果 人效（合规/审批自动化率↑）时效（审计追溯周期缩短）质效（风险事件率↓、覆盖率↑）经营（合规成本↓、风险损失↓） •其衡量统一落在人效、时效、质效与经营KPI上，并通过自助化率、上手周期、成交周期、赢单率等转化为经营现金流改善，同时以最小限度权限和可追溯证据链确保数据合规，实现可量化、可追溯的ROI提升。 数据合规与治理原则 最小限度权+可追溯证据链+透明责任链 ROI原则：以自助化率、上手周期、成交周期、赢单率等转化为经营现金流的改进 智能生产力的关键赛道机遇包括：场景红利全面释放、政策与资本双轮驱动、技术与生态日趋成熟，以及组织转型的必然推进 随着销售、人力、培训、客服、财务等高频业务的数字化基础逐步成熟，企业的流程已经具备标准化和数据化特征，这为AI的深度介入创造了天然土壤。AI不仅能在这些场景中迅速切入并提升效率，还能通过对高频、刚性需求的覆盖实现规模化复制，从而形成可持续的应用红利。 在政策层面，国家积极推动产业智能化升级，将AI视为提升生产力的重要引擎；在资本层面，投资重心也从早期的“概念炒作”转向“落地ROI”，更加关注实际应用的现金流改善与商业回报。政策与资本的双轮驱动，为企业部署AI提供了方向感与资金支持，加速了产业级应用的普及。 随着多模态模型、智能体编排、RAG等核心技术的成熟，AI的能力已从单点对话拓展到复杂业务处理。同时，SaaS、ERP、CRM、LMS等企业系统生态逐渐打通，使AI能够无缝嵌入现有业务环境。技术与生态的双重完善，让AI不再是孤立的工具，而是可规模化复制、可深度集成的生产力引擎。 企业级智能生产力仍处于早期阶段，成长空间广阔；智能生产力服务主要包括AI人才培训与发展，AI人才管理与效率工具，以及智能协作与知识工具助手三大类 智能生产力服务市场分类 •AI赋能的人才培训市场在当前处于初期发展时期，但随着企业对复合型人才需求的快速上升，智能生产力服务将通过AI技术帮助企业快速培养、提升员工能力，从以效率提升为主的自动化工具，扩展到以“智能决策+组织成长”为核心的综合平台。其市