2026企业决策智能实践合集：2026决策智能趋势动态及领先企业最佳实践

A Practical Guide to AI-DrivenBusiness Outcomes 2026企业决策智能实践合集 2026决策智能趋势动态及领先企业最佳实践 观远数据 杭州观远数据有限公司成立于2016年，总部位于杭州，在北京、上海、深圳、广州、成都等地设有分支机构，是国内AI决策智能领军企业，国家级专精特新“小巨人”企业、高新技术企业。 公司始终秉持「让业务用起来，让决策更智能」的使命，专注于企业决策智能，致力于推动数据、AI与业务知识的深度融合，帮助企业打通从数据洞察、决策分析到业务行动的完整闭环，构建面向未来的智能决策能力。 自成立以来，观远数据持续深耕零售消费、制造、金融、互联网等行业，依托丰富的行业实践，不断沉淀企业经营方法论、业务知识与最佳实践，探索AI在真实业务场景中的深度应用，让AI不仅能够理解数据，更能够理解业务、辅助决策、驱动行动。 联系我们 公司地址：杭州市余杭区文一西路998号海创园18号楼708室 官方网站：www.guandata.com 咨询电话：400-880-0750 邮箱: hello@guandata.com 中文官网: https://www.guandata.com/ 英文官网: https://www.guandata.com/en 声明 本刊物所载内容均来⾃「DecideX ·决策智能新世代｜2026观远数据AI战略升级暨新品全球⾸发」嘉宾公开演讲 本刊物所载企业案例中涉及的数据均已脱敏处理，部分内容使用虚拟数据。 本刊物由©杭州观远数据有限公司所有，未经许可不得以任何方式或途径复制或传播。 致辞 从数据智能，迈向决策智能 十年来，我们扎根零售、消费、制造等千行百业的业务现场，一路陪伴企业走完数字化上半场。过去，绝大多数企业的核心诉求是补齐数据短板：搭建数据平台、统一指标口径、落地 BI 分析，让管理者看得见经营全貌。如今，这套数据能力已经成为企业标配，依托数据看懂业务、拆解问题，是数字化交出的第一份答卷。 但深耕一线越久，我们越清晰感知到企业数字化的全新瓶颈。缺数据、看不见业务的时代早已过去，海量报表、实时看板唾手可得，可真正的难题转向了「高质量决策」。市场瞬息万变，资源投放、销量异动、库存排产、供应链调配等复杂经营问题摆在眼前，数据只能提供客观依据，却无法自动给出权衡后的最优解法。企业长久依赖高管、资深业务专家的个人经验做判断，那些藏在脑海里的取舍逻辑、隐性规则、试错沉淀，无法标准化留存，更难以转化为全员可用的组织能力。 这也让我们更加笃定：企业数字化的下一程，核心建设目标不再是单纯的数据能力，而是完整的决策能力。数据的价值是看清现状，驱动企业持续增长的是每一次完整经营判断，以及决策落地后的闭环行动。 大模型与Agent技术的成熟，让我们找到了打通数据、知识、经验的全新路径。行业里很多人聚焦AI生成文案、快速提效的表层能力，但在观远看来，企业级AI 的核心价值远不止于此：它第一次有机会承载企业专属业务上下文，把零散的数据、行业Know-how、历代经营经验沉淀为可复用的组织资产。AI不止能分析数据，更能读懂每家企业独有的业务规则、风险红线与经营目标，深度嵌入业务流程参与判断，在持续实践中自我迭代优化。 DecideX决策智能平台，正是我们基于这份长期思考交出的答案。它并非追逐AI热潮仓促推出的新品，而是观远十年数据智能之路的自然延伸。历经九年技术沉淀与上千家客户场景打磨，恰逢AI技术迎来质变拐点，我们终于得以将积累多年的数据底座、行业场景、落地实践融为一体，让AI深度参与企业全链路经营，完成从数据洞察到智能决策的完整闭环。 我们将围绕ContextIsAllYouNeed这一企业级AI 第一性原理，详解DecideX如何以八大决策单元、七层上下文层，搭建企业专属决策智能平台,剖析继交易系统、分析系统之后，决策系统成为企业第三类基础设施的底层逻辑,直面传统 BI 行业变局，厘清通用大模型与企业决策智能平台不可逾越的产业鸿沟。 我们始终是产业里的务实激进派，不堆砌虚无的技术概念，不渲染脱离业务的科幻叙事。从早年提出「先让业务用起来」，到如今重心转向「让决策更智能」，十年初心从未改变。我们希望用一套可落地的决策闭环，把企业散落在各处的经营智慧系统留存，减少依赖直觉的拍脑袋决策，让一线员工能够拥有全局判断力，完成从个人经验到组织智能的跃迁。 站在AI规模化落地的关键节点，交出时代的答卷。期待与所有伙伴一同完成从数据智能到决策智能的产业进阶，让每一次经营决策都有据可依、可追溯、可持续进化。 CONTENT目录 01·行业洞察 决策智能时代已经到来决策，才是企业真正需要沉淀的能力0209 02·路径探索 DecideX——重新定义企业AI决策平台 03·最佳实践 从一个成功场景开始：联合利华的 AI Native 实践从数字化到 AI Native：来伊份的经营进化减少经营决策噪音：秋田满满的电商Agent实践212427 04·POD场景化产品实践 POD 01｜GuanCLIPOD 02｜经营例会 AgentPOD 03｜零售门店 AgentPOD 04｜OpsDeX 电商经营决策Agent32353841 05·经验交流平台 本届盛况往届盛况4546 01 ⾏业洞察 Insights 从数据时代，到决策时代 决策智能时代已经到来 陈果 企业知识开源首席布道师 企业AI正在迈入新的发展阶段 人工智能近期的发展速度远远超出了人们的预期。从生成式AI掀起全球热潮，到大模型能力持续突破，再到Agent成为产业关注的核心方向，AI正以前所未有的速度重塑软件产业，也重新定义企业数字化的发展路径。 几乎所有企业都在思考同一个问题：AI究竟能够为企业创造什么价值？ 相比消费领域AI产品的快速普及，企业级AI的发展却呈现出截然不同的节奏。越来越多企业已经部署了大模型、上线了智能助手，也开始尝试将AI引入办公、客服、研发等不同场景，但真正能够深入业务流程、持续创造经营价值的应用依然凤毛麟角。大量AI项目停留在知识问答、内容生成或效率工具阶段，与企业最初期待的经营变革之间，仍存在明显距离。 这一现象并非技术能力不足，而是企业AI的发展正在进入新的阶段。 回顾过去十余年的企业AI实践，从机器视觉、智能外呼，到大模型智能体，再到AgenticAI，每一次技术演进都推动了企业应用边界的扩展。但真正决定企业价值的，从来不是模型能力本身，而是AI是否能够真正参与企业经营，帮助企业完成决策，并推动业务持续优化。 这也意味着，企业AI的发展重点，正在从“模型竞争”逐步转向“应用竞争”。 扫码获取 陈果分享完整PPT AI真正突破的，不是智能，而是认知方式 很多人会把今天的大模型理解为“更聪明的计算机”，但事实上，它所代表的是人工智能发展路径的一次重要转变。 陈果在演讲中分享了一个经典的例子。如果人类希望实现飞行，可以有两种不同的路径。 一种方法，是制造一只真正会飞的机械鸟。它拥有羽毛、骨骼和翅膀，尽可能模拟鸟的一切结构，希望机器最终变成一只真正的鸟。另一种方法，则是发明飞机。飞机不会长出羽毛，也不会模仿鸟拍打翅膀，而是借助空气动力学，实现了与飞翔相同的结果。 它并不是在复制人类大脑的运行机制，而是在寻找另一种能够完成相同认知任务的方法。人工智能真正模拟的，并不是人的全部，而是人脑在完成认知活动时所展现出的能力。 这种思想，在人工智能领域被称为Emulation（效仿）。 过去，人们更多希望计算机按照人类思考的方式，一步一步完成推理；今天，人们更关注的是，它是否能够完成与人类相同的认知结果。 正因如此，大模型真正改变的，并不仅仅是计算能力，而是知识获取与认知形成的方式。它开始具备理解自然语言、整合海量知识、完成复杂推理以及规划任务的能力，让AI第一次能够承担过去大量依赖人类认知完成的工作。 企业AI真正的挑战，不在模型，而在应用 2026年，NVIDIA创始人黄仁勋提出了著名的 AI Five-layer Cake（AI五层蛋糕）模型，将整个AI产业划分为能源、芯片、基础设施、模型以及应用五个层次。过去几年，全球AI产业的大量资源、资本与创新主要集中于底层能力建设——从GPU、算力基础设施，到基础模型训练，再到推理框架优化，底层能力不断突破，也推动了整个产业高速发展。 然而，位于金字塔最顶层、最接近企业价值创造的应用层，却没有迎来同样规模的爆发。 越来越多企业发现，即使拥有领先的大模型能力，也未必能够直接转化为经营价值。与此同时，全球咨询机构和大型企业也开始重新审视AI战略：企业投入不断增加，但真正形成业务回报的案例仍然有限。 企业经营面对的是充满不确定性的真实世界。供应链需要平衡成本与库存，零售需要在价格、商品、渠道之间不断优化，制造需要在效率、质量、交付之间持续权衡。这些问题涉及大量上下文、业务规则、组织协同以及经验判断，并非简单依靠一次问答即可完成。 因此，企业真正需要的，不是一个更聪明的聊天机器人，而是能够理解业务、参与业务，并推动业务持续改善的新一代智能系统。 三个经典理论，重新理解AI的能力边界 1950年，英国计算机科学家艾伦·图灵提出了一个影响至今的问题：如果一台机器在对话过程中已经让人无法分辨它究竟是机器还是人，那么它是否已经拥有了智能？ 这便是后来广为人知的图灵测试（Turing Test）。几十年来，它一直被视为人工智能发展的重要标志。随着大语言模型的发展，越来越多的人认为，今天的大模型已经基本具备了通过图灵测试的能力。它能够理解自然语言、生成逻辑清晰的回答，也能够完成复杂的知识推理，在交流过程中越来越接近人与人的沟通体验。 但图灵测试回答的，只是“机器是否能够像人一样交流”。它并没有回答另一个更重要的问题：机器是否真正理解了人类的知识？ 这便引出了人工智能领域另一个经典理论——波兰尼悖论（Polanyi’sParadox）。 20世纪60年代，哲学家迈克尔·波兰尼提出了一句后来被广泛引用的话：“我们知道的，远比我们能够表达出来的更多。” 对于企业而言，这种“无法表达的知识”无处不在： 经验丰富的采购能够提前察觉供应风险 优秀的门店经理知道什么时候应该调整商品陈列 资深销售能够在客户的一句话中判断真正需求。 这些能力，并不存在于制度或流程中，也很难完整写成一份操作手册，它们更多来自长期实践形成的经验、直觉与判断。过去很长一段时间，人工智能主要采用符号主义路线，希望通过人为编写规则，让计算机按照规则完成推理。 但现实世界中的大量知识，本身就无法完全规则化。这就是机器人学领域著名的莫拉维克悖论（Moravec’sParadox）。 它提出了一个看似反直觉的现象：对于计算机而言，下棋、微积分、逻辑推理等复杂认知任务反而更容易实现。而对于人类来说轻而易举的环境感知、动作协调、情境理解，却异常困难。 今天的大模型能够写代码、写方案、完成复杂分析，但面对真实世界复杂、多变、充满上下文的业务环境，它仍然无法完全替代人的经验判断。 企业经营，本质上就是这样一个复杂系统。一次经营决策，不仅涉及数据，还涉及业务规则、组织协同、行业经验、风险控制以及价值取舍。这些因素共同构成了企业真实的经营环境，也决定了AI无法简单替代一个完整岗位。 因此，未来企业真正需要思考的问题，不再是“AI能不能替代人”，而是如何让AI与人共同完成决策。 企业数字化，正在经历第三次跃迁 如果回顾过去几十年企业信息化的发展，会发现整个数字化历程大致经历了三个阶段。 第一个阶段，是记录（Record）。 ERP、CRM、MES、WMS等信息系统逐步普及，企业开始将采购、生产、销售、财务等业务全面数字化，所有经营活动不断沉淀为数据。计算机第一次承担起“记录”企业经营的职责。 第二个阶段，是洞察（Insight）。 随着数据仓库、商业智能（BI）、数据分析平台的发展，