乘智而上，向新而行 全球人工智能效能研究中国报告

普华永道全球人工智能效能研究中国报告 前言 随着人工智能（AI）技术与实体经济融合的进程不断推进，AI已成为驱动数字经济转型升级、构筑企业核心竞争优势的关键引擎，也是各类企业加快实现科技自立、推动可持续增长的重要抓手。 2026年，普华永道全球开展的人工智能效能研究显示，对许多企业而言，如火如荼的AI活动并未转化为可衡量的回报，现阶段价值高度集中于极少数企业。在我们调研的全球1,217家公司中，仅20%的AI领军企业（AI leaders）斩获了74%的由AI技术驱动的经济收益。 AI领军企业与其他企业的主要差异何在，中国企业的AI发展又处于何种水平？我们通过AI适配指数对每一家受访企业进行了评估分析。研究发现，成功的领军企业具备精准锚定业务痛点、构建量身定制的技术底座，并将AI深度植入企业基因的能力。随着国家对AI战略发展的重视和公私部门对AI的大力投入，中国企业的AI发展快步向前，趋近于领军企业水平，跻身全球第一梯队。 本报告通过对比AI领军企业、中国企业、其他企业的AI适配指数，剖析领军企业如何利用AI技术带来效能增长，同时分析中国企业在AI发展过程中的竞争优势和结构性不足，并基于领军企业的制胜之道，提出相关建议，帮助企业利用AI实现可持续收入增长。 “ 人工智能正在重塑全球发展格局，我们的2026年全球AI效能研究明确指出，系统化AI布局将为企业带来可观红利。中国AI应用生态活力充沛，产业跨界融合成效突出，落地实践走在全球前列。随着中国AI市场的蓬勃发展，这里将持续产出多元化创新范本，为全球AI产业迭代、实体经济数字化转型提供重要参考，持续助力全球数字经济协同发展。 何睦宁普华永道中国主席兼首席执行官 中国企业关键发现 1.中国企业1AI适配度全球领先，多数指标优于全球AI领军企业中位值。2.行业融合优势显著：跨企业协作、客户需求响应、跨行业生态价值解锁等行业融合类AI应用渗透率领先领军企业，跨行业协作渗透率是全球其他企业的2.3倍左右。3.执行层落地效率突出：流程自动化、标准化作业替代等执行类AI应用小幅领先领军企业，AI落地速度快、规模化推广执行力强。4.价值闭环仍有缺口：尽管多数企业已开始关注AI的实际业务价值并建立了长短结合的战略规划，但其系统化的追踪能力与战略落地执行力仍显著滞后于领军企业。5.创新转化效率偏低：创新试验基础投入超过领军企业，但缺乏从单点试点到规模化推广的拓展机制，创新成果易被困在试点阶段，投入的长期复利效应不足。“试点容易、规模化落地难”的现象依然普遍存在。6.信任与治理有待强化：企业对AI的信任基础尚显薄弱，员工普遍对AI生成的洞察持保留态度，未能像领军企业那样将其充分融入日常决策。同时，在合规体系建设上，多数企业仍未达到行业标杆所具备的监管标准。无论是在应用意愿还是合规能力上，均存在明显的提升空间。 目录 01全球企业的AI效能研究 05 （一）AI适配度高的企业，拥有7.2倍的效益06（二）AI适配指数（AI Fitness Index）框架08（三）全球AI领军企业特征10 02中国企业AI适配指数分析13 （一）中国企业AI适配度处于全球第一梯队14（二）AI应用能力：表现亮眼，应用增长和规模化优于全球水平，自主化和自优化能力有待提升17（三）AI基础能力：达全球上游水平；投入高，基建强，AI创新和执行转化能力有待加强21 34 03中国企业AI效能发展潜力与展望 （一）对比全球AI领军企业35（二）重点国家企业AI效能特点38（三）发展启示与展望39 全球企业的AI效能研究 随着企业加速AI投资，企业家们往往发现，相关投资活动并不总能带来更好的财务结果表现。普华永道此次全球研究发现，目前AI的价值主要集中在少数企业中。 我们调研的1,217家企业遍布全球各地，涵盖25个行业，其中前20%的企业占据了AI驱动收益的74%。 （一）AI适配度高的企业，拥有7.2倍的效益 为理解为何一些企业能从AI中获得真实回报，而大多数企业却未能如愿，普华永道对受访企业进行了基准评估，衡量其由AI驱动的财务绩效——这一指标综合了AI带来的收入增长和效率提升，并经过行业中位数调整，确保各企业之间的可比性。 与此同时，我们向这些企业的高管收集了其在60项AI管理与投资实践中的参与情况，以检验这些实践对AI驱动财务绩效的影响，并将这些实践归纳为九大因素，涵盖企业使用AI的方式（AI use），以及让AI变得可靠、可扩展的基础能力（AIfoundations）。这 九 大因 素共 同 构 成 了 普 华 永 道AI适 配 指 数（AI FitnessIndex）。 *AI驱动绩效（此处显示为相对于中位数的百分点差异）是一项综合衡量指标，涵盖相对于行业中位数的AI驱动收入以及AI驱动的效率/成本收益。AI效率指AI带来的效率提升与成本降低的平均值。 注：除非特别说明，本报告中所有数据及图表均来自普华永道全球人工智能效能研究，并由普华永道中国分析整理 研究结论清晰而有力：最具AI适配性的企业——AI领军企业2，其AI驱动的财务绩效是其他企业的7.2倍。 （二）AI适配指数（AI Fitness Index）框架 衡量AI适配度的九大因素 AI适配指数由衡量六大AI基础能力（AI foundations）与三大AI应用能力（AI use）的指标构成： AI基础能力AI应用能力 具体来讲： 广度与深度 从行业融合中捕捉价值 先进性 评估AI能在多大程度上促成跨行业竞争或协作，可能包括感知跨行业的新兴价值池、响应客户需求的变化，或通过跨行业协作从生态系统的伙伴关系中释放新价值。AI领军企业更有可能利用AI从行业融合中获取增长，这是影响AI驱动绩效的最强AI适配因素。 衡 量 企 业 最 先 进 的AI应 用 水平，可将其视为一个谱系：从使用AI简要总结长文本，到构建自主、自我优化的智能体。AI领军企业使用自主运行AI的可能性是其他企业的两倍。 衡量AI在价值链各环节的应用广度，以及在各职能工作流程中部署的深度。AI领军企业在广度与深度方面的得分约是其他企业（Others）的两倍。 治理与风险 数据与技术 创新 衡量企业是否拥有现代化、可扩展的平台，以及人人可及、可信且多样化的数据来源。关键 在 于 ： 可 重 复 使 用 的AI组件，以及在重点应用中可复制的、经 过 重 新 设 计 的 工 作 流程。相较而言，AI领军企业淘汰过时且成本高昂的IT应用、系统和基础设施的可能性是其他企业的两倍以上。 衡量企业在创新方面有多友好，同时又有多严谨。企业是否拥有专用的创新基础设施（如沙箱环境）？是否在业务单元内嵌入创新所有权？是否定期进行组合审查，以测试、优先排序、扩展、终止AI举措？AI领军企业更有可能提供专用的创新基础设施，并频 繁 审 查 创 新 组 合 以 扩 展AI举措。 指 在AI从 设 计 到 部 署 的 过 程中，管理AI风险所需的安全措施、访 问 控 制、监 管 合 规 流程、伦理框架和监督机构。AI领军企业拥有指导AI战略的负责 任 的AI框 架（包 括 用 例 选择、设计、部署和持续监控）的可能性是其他企业的1.6倍。 员工队伍 投资 战略 衡量领导层和员工是否具备构建AI并在日常决策中有效使用AI所需的技能、激励机制、协作模式以及信任水平。调研显示，AI领军企业表示其员工参与持续的、基于角色的AI学习课程的可能性是其他企业的1.7倍，且这些员工信任AI生成的洞见的可能性是其他企业的两倍。 衡 量AI的 资 金 投 入 和 资 源 配置。投资水平是否充足？当优先级发生变化时，能否灵活重新分配资源，同时仍支持长期创新？领军企业更有可能进行充足的投资、敏捷地重新分配资金，并投资于长期成果。 企业战略与AI部署之间的连接强度。组织是否对AI路线图优先排序？每个用例是否都与明确的业务目标挂钩？是否跟踪业务影响？是否有人对每个关键AI成果负责？ （三）全球AI领军企业特征 我们的研究发现，最具AI适配性的企业在以AI推动业务重塑和增长、搭建AI基础、推广AI应用这三个方面的表现均成倍优于其他企业： 01以AI推动业务重塑与增长 领军企业从战略选择出发，将AI与一系列高价值业务目标对齐，把技术视为增长和业务重塑的引擎，而非仅仅是提升生产力的工具。他们优先布局价值流动的机遇，尤其是竞争边界模糊、新生态正在形成的领域，并且会像管理业务组合一样推进相关规划，明确权责归属与衡量机制。 •领军企业利用AI创新商业模式的可能性是其他企业的1.5倍。•领军企业和其他企业都在使用AI提升效率，但前者利用AI创造收入的可能性比后者高1.2倍。•领军企业更倾向于使用AI挖掘新兴价值池（1.8倍）、更好地与自身行业外的企业合作（3倍）、进行跨界企业竞争（2倍），以及从生态系统中解锁新价值（2.3倍）。 02搭建针对性的AI基础 在提升AI应用程度时，具备扎实AI基础的企业，其AI驱动绩效的提升幅度近乎是基础薄弱企业的两倍。关键在于，领军企业只培养实现目标所需的能力，避免无方向的转型。他们会进行充分且灵活的投资，升级关键数据与技术平台，建立员工能力信心，赋能创新，同时落地规模适配的治理机制。 •领军企业的投入是其他企业的2.5倍，且灵活管理相关投资的可能性远高于后者。•领军企业搭建“适配需求”的企业能力。例如，较其他企业，领军企业创建可复用AI组件的可能性高2.4倍，为优先级AI应用提供匹配的高质量数据的可能性高1.7倍。 03规模化推广成功的应用 领军企业有选择性地做规模化推广——并非把AI零散铺向所有领域，而是让优先级用例在整个企业内持续落地。他们在团队、区域、产品以及驱动目标达成的决策节点中复用已验证的有效方案；将AI嵌入核心工作流和系统，从而改变工作开展方式；以更复杂的方式应用AI，从简单的总结工具升级为自动化解决方案。 •领军企业将AI深度应用到价值链各业务环节的可能性约为其他企业的两倍，覆盖公司战略、供应链运营以及前后台办公等领域。•领军企业以更复杂水平运营AI的可能性接近其他企业的两倍（如AI自主运行）。 更高的AI适配水平改善了一系列中间绩效成果，进而塑造财务结果。AI领军企业较其他企业更有可能报告其AI组合加速了新产品和服务上市。他们还表示，AI帮助实现了业务和运营模式转型、决策质量提升，以及客户体验与信任改善——这些正是许多高管重点关注的改进指标。 AI应用与AI基础之间也存在类似的复合效应。当拥有强大基础的企业增加AI应用时，其AI驱动绩效的改善幅度几乎是基础较弱企业的两倍。实际上，AI基础能力提升了AI活动转化为可衡量成果的转化率，更强的数据和平台缩短了部署时间，工作流重构和员工信任构建则提高了采用率。更高的采用率反过来产生更丰富的数据和反馈，即每一次部署都在不断地改进系统并提升影响。 案例实践 一家大型科技提供商提升客户体验 背景 一家拥有数百万客户的大型科技公司面临客户对个性化无缝服务的期望不断上升的难题。然而，其主要依赖人工的客户互动模式无法跟上这一趋势，公司领导希望在控制成本的同时改善客户体验。 行动 普华永道设计并部署了一个AI驱动的全渠道联络中心，结合预测意图建模，进行自适应对话和实时分析，并支持人工和AI智能体。集中式AI智能体管理中心实现了跨渠道编排、规模化部署以及治理与监督。此外，为帮助员工有效使用新软件，公司还部署了企业级负责任AI、提升了劳动力，并安排人机团队开展新工作方式等。 成果 立竿见影且可衡量：客户解决请求的通话时间缩短25%，转接率最多下降了60%，更多问题在首次联系时得到解决。客户体验也得到改善：公司净推荐值（NPS）上升7%，客户满意度上升10%。 中国企业AI适配指数分析 相较于全球主要经济体，中国在人工智能领域起步布局更早，顶层产业扶持政策连贯且落地力度突出，国内各类市场主体落地AI的积极性显著高于全球平均水平，企