企业CIO行动指南（2026）

企业AI：价值引领，入实向深 内容简介 IDC电子书IDC电子书 执行概要 随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进，以人工智能为核心的数字技术已成为各国培育新质生产力、抢占未来竞争制高点的战略抓手。中国明确将人工智能纳入重点发展领域，通过深入实施“人工智能+”行动，推动数智技术与实体经济深度融合，这一宏观政策导向为智能体赛道的崛起提供了坚实的发展土壤。科技产业正迎来一场以智能体为核心的范式重构。技术浪潮的背后，是企业对AI价值的期待从“工具赋能”向“生产力变革”的深刻转变，企业智能体成为承接技术爆发与价值期待的核心载体。 企业AI趋势洞察研究发现 分行业发现深度挖掘 落地建议方案实现 联想委托IDC开展定制化研究，对国内620名政企机构IT和业务决策者展开调研。本文以该研究为基础，旨在洞悉中国范围内AI在千行百业中的发展进程，聚焦CIO群体及其它IT领域核心决策参与者如何认知以企业智能体为代表的AI技术，以及对这些技术的需求，具体包含应用场景、落地挑战、价值期待、需求优先级等，以及应对未来行业环境变化的举措与相对应的策略规划。 研究方法论 企业AI：价值引领，入实向深 IDC电子书IDC电子书 2026年CIO价值路径(1/2)：构建AI价值驱动的业务变革引擎 执行概要 企业智能体的蓬勃发展正成为企业实现价值引领的重要驱动力，形成AI产业最鲜明的注脚。企业迫切需要一种能穿透组织壁垒、融入业务肌理的智能形态，将AI能力从成本中心转化为价值引擎。真正有价值的AI，应当是能自主理解、规划并执行复杂任务的“执行实体”，而非被动响应指令的辅助工具。 企业AI趋势洞察研究发现 分行业发现深度挖掘 落地建议方案实现 研究方法论 企业AI：价值引领，入实向深 IDC电子书IDC电子书 2026年CIO价值路径(2/2)：释放AI共创赋能的持续进化动能 执行概要 企业智能体的高效搭建需要打破与服务商之间的供需壁垒，立足企业核心业务场景与长期发展战略，从体系层面协同设计适配性解决方案。既兼顾AI与直接增值链的融合，也统筹迭代优化、合规治理等全流程需求，让解决方案不仅满足当下智能化转型痛点，更具备灵活迭代能力，真正让智能体成为激活企业价值增长的核心载体 企业AI趋势洞察研究发现 分行业发现深度挖掘 落地建议方案实现 研究方法论 企业CIO行动指南（2026）企业AI趋势洞察研究发现 应用现状 IDC电子书 企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张 执行概要 企业AI趋势洞察研究发现 应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张 价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长 面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革” 超级智能体-“企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起量，但认同与需求待提升 落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践 服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务 AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡” 异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟 AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性 AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 分行业发现深度挖掘 企业智能体的使用比例实现跨越式增长，从试点到全面应用均显示出明显的加速态势。这一提升不仅反映了企业对智能体技术的认可，也表明智能体正在成为企业数字化转型的重要推动力量。随着越来越多企业将智能体纳入核心战略，智能体的应用已成为推动业务创新和管理升级的关键引擎。 落地建议方案实现 在具体应用方面，企业智能体已开始部署于员工办公、客户服务、营销/销售等多个应用场景，通过与企业现有ERP、CRM、SCM等系统的API集成，实现数据流的自动采集、处理与反馈，提升了端到端流程的自动化与智能化水平。在不远的未来，智能体将不仅在前台业务环节如客户服务和营销销售中发挥着提升客户体验、优化业务流程的作用，还将逐步渗透到后台支持领域，如财务、法务、人力资源和IT运维等，助力企业实现全流程的数字化升级，实现从“前台到后台”的迁移。数据显示，企业平均在3.5个应用场景中部署了智能体，这一数字预计将在2026年增长至6.7，企业对智能体的应用在深度和广度两方面均持续扩展。 研究方法论 与此同时，面向不同行业垂类场景，基于“行业领域大模型+行业知识库+行业流程know-how”的行业内领域智能体将实现繁荣，由局部核心价值场景向全场景加速扩张。这一过程将不仅提升企业效率，还有助于推动全链条数字化升级。其实现不仅依赖于智能体的可扩展架构、跨系统集成能力和数据治理机制，也对企业的安全合规、模型可解释性和持续优化能力提出更高要求。 价值诉求 IDC电子书 运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长 执行概要 企业AI趋势洞察研究发现 应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张 价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长 面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革” 超级智能体-“企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起量，但认同与需求待提升 落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践 服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务 AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡” 异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟 AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性 AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 当前，企业在推动智能体落地时，最核心的目标是通过智能体技术实现主营业务的持续增长和市场份额的扩大。从全公司层面来看，企业专注于通过智能体在数据采集、流程自动化、智能决策支持、预测性分析等方面的能力提升，实现对主营业务增长的赋能，普遍将“驱动主营增长”作为智能体应用的首要诉求。 分行业发现深度挖掘 在其它方面，企业亦不断探索和拓展新的场景，使智能体逐步成为企业降本增效、创新变革和提升韧性的核心工具。通过机器学习、数据挖掘和实时数据处理等技术手段，企业不仅能够缩短对市场变化的响应时间，还能提升业务连续性和系统的抗风险能力，实现更高水平的运营韧性和敏捷性。 落地建议方案实现 值得注意的是，不同企业角色在智能体应用价值上的侧重有所差异。CEO等高层管理者更关注智能体在推动业务模式创新方面的潜力，希望借助智能体实现企业战略转型和新兴业务的孵化。技术负责人则更看重智能体在降本增效和业务增长方面的实际作用，强调技术落地对企业运营效率和业绩提升的直接贡献。业务决策人则更加重视智能体带来的业务韧性，包括提升企业应对市场变化和风险的能力，确保企业在复杂环境下保持稳定发展。 研究方法论 面临的挑战 IDC电子书 AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革” 执行概要 企业AI趋势洞察研究发现 应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张 价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长 面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革” 超级智能体-“企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起量，但认同与需求待提升 落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践 服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务 AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡” 异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟 AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性 AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 随着智能体技术的发展，企业面临的挑战焦点正由算力和数据等技术底座问题逐步转向“效果、ROI与业务流程变革”。算力和数据等底层问题不再是主要瓶颈，企业能够更容易地获取和部署大模型。相比2024年探索期聚焦于算力供给、数据治理和模型稳定性，企业在2026年初的核心挑战已转向业务价值验证与流程重构。企业更关注智能体能否无缝嵌入现有业务流程，推动业务模式创新，并产出可量化、可验证的投资回报（ROI）。 分行业发现深度挖掘 落地建议方案实现 在这一阶段，智能体应用的衡量标准不再仅限于技术可行性，而是进一步涵盖业务流程优化、工作效率提升，以及对主营业务增长的直接贡献。企业在智能体落地过程中将更加注重业务价值的实现和流程的深度变革。随着智能体技术的不断成熟，企业不再满足于仅仅将智能体作为技术创新的象征，而是更加关注其在实际业务场景中的应用效果和价值创造能力。企业希望通过智能体的深度嵌入，实现业务流程的全面优化和重塑，从而提升运营效率、增强客户体验、推动产品和服务创新，并最终实现主营业务的持续增长。 研究方法论 超级智能体 IDC电子书 “企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起量，但认同与需求待提升 执行概要 企业AI趋势洞察研究发现 企业超级智能体定义：以智能体形态独立存在及嵌入服务对象全旅程触点的企业统一门户，是企业的总代表（企业双胞胎），通过调度企业内部领域智能体网络、企业知识库等为服务对象提供全旅程服务，具备感知与交互、认知与决策、自主与演进功能，贯穿这三大功能的基座的是数据安全和隐私保护。 应用现状-企业智能体加速普及：逐渐从“单点尝试”走向全场景规模化扩张 价值诉求-运营价值优先：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长 面临的挑战-AI落地挑战重心转移：从“技术底座”转向“业务价值验证&流程变革” 超级智能体-“企业超级智能体”方兴未艾：企业认知已起量，但认同与需求待提升 落地策略-企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体：推动AI共创实践 服务商选择-一体化交付能力受企业青睐：企业看重服务商全栈AI解决方案和全周期服务 AI算力发展格局-AI算力私有化部署占比提升：从“公有云优先”转向“混合更均衡” 异构算力现状-多元异构算力加速普及：与算力管理及运维平台的协同仍存显著鸿沟 AI基础设施需求-“智能运维”需求刚性增强：降低AI基础设施运维工作的强度与复杂性 AI组织保障-“自上而下”+“外部合作”双轮驱动AI落地：企业加速引进复合型人才 “企业超级智能体”已经开始在市场上引起关注，但整体认同度和实际需求仍处于较低水平。数据显示，目前企业对企业超级智能体的认知度达到61%，说明多数企业已经了解或听说过这一概念。然而，真正认可其价值的企业比例仅为30%，明确表达出实际需求的企业更是只有13%。这一数据反映出企业超级智能体在企业中的普及和应用还处于早期探索阶段，距离大规模落地尚有较大距离。 分行业发现深度挖掘 造成这一现象的主要原因在于企业对企业超级智能体与实际业务间的关联度存在疑虑。许多企业认为企业超级智能体与自身业务场景的契合度不高，难以直接带来业务增量或流程优化。此外，企业超级智能体的引入往往需要对现有IT架构进行较大幅度的重构，这不仅涉及技术层面的复杂调整，还会带来难以估算的成本和资源投入。法律责任与权限安全也是企业在考虑部署企业超级智能体时的重要顾虑。企业超级智能体具备更强的自主决策和执行能力，这使得企业在数据安全、合规性、权限管理等方面面临新的挑战。企业担心在实际应用过程中，企