2026 中国 B2B 企业 AI 增长运行状态报告

本《2026中国B2B企业A I增长运行状态报告》（下称“报告”）的知识产权以及衍生的任何相关权利均归上海径硕网络科技有限公司（下称“径硕”）所有。本报告仅供个人和公司通过径硕官方渠道或径硕授权的合作伙伴渠道（合称“径硕授权渠道”）下载取得。未经径硕的许可，任何个人或公司不得以商业化的目的引用报告中的内容，或将其取得的报告以其他区别于径硕授权渠道的方式进行宣传、传播，或向公众和其他第三方提供报告的下载服务。就任何侵犯径硕权利的行为，径硕将追究其法律责任。本报告的内容仅供参考，径硕不对任何因参考本报告内容而做出的商业决策的结果负责。 序言 本 白 皮 书 基 于2 0 2 6年 初 针 对 中 国B 2 B企 业 的 专 项 调 研 数 据 ， 深 入 分 析 了 当 前 企 业 在A I增 长 执 行 系 统 建 设 中 的 现 状 、 挑 战 与 未 来 趋 势 。 调 研 覆盖制 造/工 业 、 专 业 服 务/咨 询 、 高 科 技/软 件等 多 个 行 业 ， 共 收 集2 9 2份 有 效 问 卷 ， 全 面 呈 现 了 不 同 规 模 、 不 同 行 业B 2 B企 业 在A I应 用 进 程 中的 真 实 画 像 。 通 过 对 调 研 数 据 的 多 维 度 分 析 ， 本 报 告 旨 在 揭 示B 2 B企 业A I应 用 的 成 熟 度 差 异 、 高 价 值 应 用 场 景 、 落 地 阻 碍 因 素 及 未 来 投 入 趋 势 ， 为 企 业 制 定2 0 2 6年A I增 长 战 略 提 供 数 据 驱 动 的 决 策 参 考 。 Part 1 调研样本画像 本次调研，有三重结构性视角 我们想通过本次调研报告呈现的，并不是“中立抽象”的A I观点集合，而是一组高度贴近企业真实增长运作的观察视角。 我们天然具备三重视角来进行观察： 第二，跨职能协作视角 第一，增长执行视角 第三，多规模企业视角 调研中参与者多来自直接对获客、转化与增长结果负责的岗位，使本次调研更容易捕捉到， 样本分布横跨成长型企业与大型企业，使A I的落地状态不被单一规模放大或掩盖 调研同时覆盖销售、客户成功与综合管理角色，使结果能够呈现， 不同职能在同一增长系统中，对A I价值与瓶颈的差异感知 A I在内容、线索、销售推进等执行层面的真实使用状态与现实阻力。 正是这三种视角的叠加，使本报告得以从“是否使用A I”，进一步观察到AI在真实增长系统中的运行方式、错位与边界。 调研样本 本次调研样本，覆盖了当前中国B2B企业的核心类型 有效样本数：292份 •行业：工业制造、专业服务、高科技为主体 •企业规模：从5000万以下到10亿以上，分布均衡 •角色：综合管理（CEO/COO/VP）、市场/增长、销售/商务、客户成功/服务 本次调研样本，来自当前中国B2B企业的核心人群 本次调研中，“市场/增长”角色占比较高， 其中包含品牌、数字化、数字营销、 SEO / SEM投放及直接对获客结果负责的增长职能人员，共同构成当前B2B企业中最贴近增长执行的一线角色。 这一分布表明， AI的实际落地，往往从明确的增长需求出发，而非抽象的技术探索。 在这一过程中，管理层更多承担方向与资源配置的角色，由增长团队基于真实业务场景，推动AI在具体执行中的应用。 《2026中国B2B企业A I增长运行状态报告》 市场与增长角色最先行动，管理层决定能否系统化 在企业内部，AI的最初推动与感知，往往来自最贴近增长结果的一线角色。 本次调研中，“市场/增长”相关角色占比最高，这一类角色并不只指传统市场部门，而是广泛覆盖了：品牌、数字化营销、Digital、SEO / SEM、增长运营等直接对获客、转化与增长结果负责的职能。 这并非调研偏向所致，而是反映了一个更普遍的现实：AI的实际落地，往往不是从技术探索开始，而是从增长压力与执行需求中被率先“拉入体系”。 与此同时，管理层在这一过程中更多承担的是方向判断与资源配置的角色——是否给予预算、是否允许跨部门协同、是否将A I从工具尝试升级为系统能力，往往决定了A I能否真正进入企业的日常运行。 AI已进入更复杂的B2B场景 本次调研样本中，制造/工业企业占比最高， 其次为：专业服务/咨询；高科技/软件/科技服务企业。 本报告将半导体等高度工程化、流程密集的产业 一并纳入「制造/工业」大类进行分析， 以更真实反映复杂B2B生产场景中的A I应用环境。 为避免行业拆分过细， 本报告将医疗、教育、内容/设计服务、建筑、航运等行业合并归入「其他」。 这一分布表明，AI已不再局限于标准化程度较高的行业， 而是进入流程复杂、知识密集、且对执行稳定性要求更高的B2B场景。 从成长型到大型企业，AI正在成为共同议题 本次调研样本在企业营收规模上分布相对均衡， 覆盖5000万以下的成长型企业，以及2亿以上的中大型B2B企业。 这一结构表明，AI已不再只是头部企业的专属议题，而是在不同发展阶段的B2B企业中同时被提上日程。 对成长型企业而言，A I更多被视为提升效率与补足能力的工具；对中大型企业而言，A I则开始进入流程、协作与系统层面的讨论。 《2026中国B2B企业A I增长运行状态报告》 这是一份站在增长执行视角的AI运行观察 本报告并非一份“A I技术能力清单”，也不试图评判不同模型或工具的优劣。 我们更关心的，是一个更具体的问题： 当AI被引入企业增长体系之后，它是否真的改变了增长执行的方式？ 在真实的B2B场景中，A I并不是孤立存在的技术能力， 而是嵌入在内容产出、线索筛选、销售推进、客户运营与数据复盘等日常运作之中。 因此，本报告的观察重点，不在“是否使用”，而在： •是否进入核心流程•是否改变跨部门协作•是否缓解真实瓶颈•是否具备可持续的运行逻辑 也正是在这一视角下，我们将看到一些并不平均的结构性现象。 《2026中国B2B企业A I增长运行状态报告》 Part 2 02AI融入增长体系的进程 增长执行中的真实卡点，正在暴露组织结构问题 增长执行层：最耗人力，也是AI最该下场的地方 高频执行、可流程化的工作，正在成为AI最具性价比的切入点 问卷中有一道多选题：过去一年，您觉得「执行耗人力，但一旦跑顺就能明提开增长效率」的工作是什么？我们想要识别一类关键的工作：执行很耗人力，但一旦跑顺，就能明显拉开增长差距。 从受访者的选择集中度来看，这些高价值工作大多集中在增长执行层： 内容产出、线索分层判断、跟进节奏管理等环节，仍高度依赖人工经验与个人判断。 但这也是A I在B2B增长中最容易“发挥价值”的场景—— 人类凭经验完成初始布局、框定规范后，将后续高频、可流程化、可衡量的执行动作，交给“系统承接”。 备注：受访者最多选3项，因此该图反映的是‘优先级集中度’，而非全量工作负担。 AI能不能跑顺，取决于是否跨得过“组织协作”这一关 最大的耗人力项，并非AI可替代场景，但决定了AI是否能持续发挥价值 在所有被提及的“高耗人力但有增长空间”的工作中，“跨部门协作与信息对齐”被提及次数最高。 A I无法代替人去协调目标、澄清责任或做组织决策。 但这恰恰揭示了一个更关键的现实： 跨部门协作并不是AI的应用场景， 而是AI能否持续发挥价值的前提条件。 当内容、线索、推进节奏等执行动作开始被系统承接，但市场、销售、交付之间仍缺乏统一的节奏与判断标准，A I带来的效率提升，往往会被组织摩擦迅速抵消。 当协作规则与节奏无法对齐，AI的价值就难以在增长系统中持续放大。 规模越大，“跨部门协作成本”越是第一大消耗项 从上一页的数据上看，“跨部门协作与信息对齐”在所有企业规模区间，均位列高频被提及的核心问题之一。且值得注意的是：在5000万以下企业与10亿以上企业中，该问题的内部提及占比显著高于其他规模段； 在小规模企业中，协作问题更多来自： •流程尚未成型•职责边界模糊•信息高度依赖“人记得、当面说、临时拉群” 在大规模企业中，协作问题则演化为： •流程已存在，但割裂在不同部门•系统各自为政，信息无法自然流动•决策链条拉长，对齐成本急剧上升 因此，AI能否提效真正的分水岭在于：组织是否已经将“协作”，从依赖个人经验与临时协调，升级为可被系统承载、可被持续复用的能力。 这也解释了一个关键现象：AI在“协作开始成为瓶颈”的那一刻就必须介入。 小公司若不提前结构化协作与信息流，A I只能放大混乱；大公司若无法让A I进入协作与对齐层，A I只能停留在局部提效。 协作能力是否被结构化，决定了AI是“加速器”，还是“噪音放大器”。 中等规模企业，增长开始被“判断失效”拖慢 在本次调研中，我们在中等规模企业区间（2亿–10亿、5000万–2亿）中发现，他们大部分痛点集中于： •线索质量判断与分层•跟进节奏与推进优先级•客户真实需求的系统性挖掘•多系统、多渠道数据的汇总与复盘 这样规模的企业，运营已超过“靠经验推进”的上限，增长受阻的根本原因，已不再是某个环节特别薄弱，而是“判断标准尚未形成一致”。 这也是为什么：中等规模企业，往往是“最想用AI、却最难跑顺AI”的阶段。 如果A I只是被用来提升单点效率—— 在判断体系尚未统一之前，A I只能加快局部动作，却无法减少整体内耗。 《2026中国B2B企业A I增长运行状态报告》 成长型企业，除了“让人更快”，更重要“把经验留下来” 在5000万以下规模企业中，增长执行高度依赖个人： 内容靠个人经验产出；节奏靠关键人推动 流程更多依赖临时判断，而非稳定规则。 在这一阶段，AI的第一层价值是明确且现实的： 让同样的人力，产出更多结果。 但如果A I仅停留在这一层，它往往只是在放大个人效率，而无法改变组织对关键人的依赖。 因此，对小企业而言，更值得追求的是AI的第二层价值：将个人经验转化为可复用的判断与流程，让AI逐步成为组织运行的一部分，而不是个人工具。 当A I被用于沉淀内容标准、判断规则与执行逻辑，它在帮助组织完成从“靠人”到“靠系统”的过渡。 这，才是成长型企业，最容易被忽略、但最具长期价值的AI用法。 AI是否能规模化，取决于组织是否形成一致判断 优先级混乱，是AI难以系统化落地的隐性障碍 企业在过去一年推进增长过程中，并非只遇到单一问题，而是呈现出一种高度分散、同时发生的状态。 从提及次数占比靠前的几项来看，这些问题并未形成清晰的“单一主线”。 尤其在“每个环节都有问题，很难找到优先级”这一选项上，虽然绝对提及次数不及部分执行型问题，却高度集中地反映了一种更深层的现实： 组织并非不知道问题在哪里，而是不知道哪一个问题，值得被率先系统化解决、以及如何设立优先级才能投入产出比最高。 在这样的状态下，A I很难被明确嵌入某一条核心增长链路，更容易被分散使用在多个点状场景中，最终停留在“局部提效”，而非“结构性改善”。 同一套增长系统中，不同角色的痛点感知高度错位 市场、销售、客户成功与管理层，看到的是不同的“真问题” 在同一套增长系统中，不同角色并不是“意见不同”，而是他们看到的是完全不同的增长断面。 市场关注“前端是否跑得动”，销售关注“结果是否可预测”，客户成功关注“存量是否被榨干”，管理层关注“系统是否可控”。 当这些判断长期并行存在，组织就会陷入一个典型状态：每个问题都成立，但没有一个被真正优先解决。 同一套增长体系中，AI的价值判断正在分化（1/4） 在同一批样本中，不同职能对“增长过程中最常遇到的卡点”，呈现出高度不一致的判断。 从数据上看，并不存在一个被所有人一致认定的“首要问题”。 相反，不同角色更容易优先放大与自身职责直接相关、且最消耗精力的那一类问题。 市场/增长角色，更集中感知到“线索跟进高度依赖人工、效率难以提升”，“有投入