企业CIO行动指南（2026）

企业AI趋势洞察研究发现

• 应用现状：企业智能体应用正从单点尝试向全场景规模化扩张，已部署于员工办公、客户服务、营销/销售等多个场景，并逐步渗透到财务、法务、人力资源和IT运维等后台支持领域。未来，智能体应用将覆盖企业核心增值链，实现从“前台到后台”的迁移。
• 价值诉求：企业采用智能体的首要动因是驱动主营增长，其次是降本提效和打造新增长引擎。不同企业角色对智能体应用价值的侧重有所不同，CEO更关注业务模式创新，技术负责人更看重降本增效，业务决策人则更重视业务韧性。
• 面临的挑战：AI落地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”。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）。
• 超级智能体：“企业超级智能体”概念已引起关注，但认同度和实际需求仍处于较低水平。企业对其与实际业务的关联度存在疑虑，担心引入带来的成本和资源投入，以及法律责任与权限安全等问题。
• 落地策略：企业优先引入陪跑伙伴搭建企业智能体，以“陪跑”方式共同识别需求、解决问题、持续优化，确保项目顺利落地。智能体落地通常涉及五大核心环节，其中“联合开发”模式的占比均超过60%。
• 服务商选择：企业青睐提供全栈AI解决方案和全周期服务的服务商，看重其全链路AI能力体系、弹性AI算力资源、智能体全生命周期运维能力、数据采集、治理、分析和价值挖掘能力，以及端到端的安全防护和合规保障。
• AI算力发展格局：AI算力部署策略正从以公有云为主的集中式模式，向混合部署和分布式架构转型。私有云、本地部署以及端边侧算力的占比持续提升，整体比例从54%增长至69%。
• 异构算力现状：异构算力普及率已达85%，但算力管理调度与运维平台的采纳率仅为32%。企业亟需提升对算力管理调度平台的重视，推动算力资源的智能化管理和高效运维。
• AI基础设施需求：企业亟需依赖服务商来完善智能运维能力，选择AI基础设施时更倾向于选择能够提供一体化综合解决方案，并要求该方案具备智能运维能力。
• AI组织保障：企业主要通过招募AI人才、开展员工培训来推动智能体项目的发展。人才建设成为企业智能体落地的核心保障，企业需要具备数据科学和工程能力的专业人才，以及“懂行业know how”的AI专家。
• 分行业发现：制造业、金融业、政府、教育、医疗卫生、流通业等行业均在不同程度上应用企业智能体，并面临着各自行业的挑战。例如，制造业面临数据孤岛、边缘实时性、模型可解释性以及工业安全等挑战；金融业面临数据隐私保护、模型可解释性、监管合规以及系统稳定性等挑战；政府行业面临数据安全与隐私保护、系统互联互通、算法公平性与透明度以及跨部门协同机制等多重挑战；教育行业面临教育数据孤岛、算法公平性与教育伦理、以及师生对AI的接受度等关键挑战；医疗卫生行业面临数据隐私与安全保护、模型可解释性与临床验证、以及行业监管合规等关键挑战；流通业面临数据孤岛、用户隐私保护、多渠道系统适配以及算法决策公平性等关键挑战。
• CIO行动建议：企业与AI解决方案和服务提供商协同推动智能体与核心业务系统的深度融合，释放数据驱动的洞察力，提升决策效率和运营敏捷性，从而最大化智能体在创新、降本增效和业务模式重塑等方面的价值潜力，实现智能体在业务流程中的全方位赋能。
• 联想企业AI赋能体系：联想提供全栈AI解决方案，联合联想禾木咨询团队，对企业核心增值链进行全面诊断，结合联想AI Library的行业案例库，锁定3-5个高价值场景。联想以全栈AI产品与全周期陪跑服务为核心，将企业的AI应用从一次性部署的“静态工具”，转变为持续进化的“智能共生体”。
• 联想全链路知识治理&安全体系：联想依托无代码智能体编排引擎、百应智能体2.0、行业场景智能体矩阵等能力，实现AI Ready知识与业务智能体的无缝协同，快速搭建基于企业专属知识的业务智能体。联想将可信AI理念贯穿全栈，提供覆盖数据、模型、应用三层的治理工具链。
• 联想混合式AI生态优势：联想凭借混合式AI生态优势（全栈AI产品生态、全球合作伙伴网络、联合共创平台）及全栈AI服务能力，能够扮演“生态连接器”和“联合创新催化器”的角色，根据企业具体需求，精准匹配并牵头组建包括技术伙伴、行业专家在内的共创联合体，共同开发行业专属AI解决方案，共享创新成果，实现从“单独创新”到“生态共进”的跨越。