乘智而上，向新而行
普华永道全球人工智能效能研究中国报告
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
“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
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
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
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。
1.本报告中的“中国企业”指受访中国内地企业，不包括中国香港、澳门和台湾地区企业。
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 3普华永道
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
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
03 中国企业AI效能发展潜力与展望 34
（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
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01
全球企业的
AI效能研究
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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（AI
foundations）。这九大因素共同构成了普华永道AI适配指数（AI Fitness
Index）。
（一）AI适配度高的企业，拥有倍的效益
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%。
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 7
经行业调整后，AI适配度最高企业的AI驱动绩效*是其他企业的倍
*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
-10
0
10
20
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
AI适配度最高企业
的平均AI驱动绩效得分
AI适配度排名前20%企
业的AI驱动绩效是其他
企业的倍
底部80%企业的平
均AI驱动绩效得分
2.本报告中的AI领军企业（AI leaders）是指在人工智能驱动的绩效表现中位列前20%的企业，其相关数据指标
为前20%企业的中位值。
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
效是其他企业的倍。
AI适配度的五等分位
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 88
（二）AI适配指数（AI Fitness Index）框架
AI
适配指数
2
先
进
性
广度与深度
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。
具体来讲：
先进性
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。
从行业融合中捕捉价值
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
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
创新
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。
治理与风险
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倍。
数据与技术
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。
战略
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？
投资
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。
员工队伍
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。
99
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 10
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
后者高倍。
• 领军企业更倾向于使用AI挖掘新兴价值池（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
（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组件的可能性高倍，为优先级AI应用提供匹配的高质量数据的可能性
高倍。
（三）全球AI领军企业特征
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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。
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
案例实践
一家大型科技提供商提升客户体验
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 12普华永道
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%。
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02
中国企业AI适配
指数分析
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中国企业在全球AI适配度排名中位居第一梯队，整体AI适配能力不仅高于全球平
均水平，部分能力甚至略超过全球AI领军企业。从能力结构来看，中国企业呈现
出“应用强于基础”的特征，AI应用能力表现略优于全球AI领军企业，AI基础能
力和AI领军企业持平。跨行业融合应用是中国企业最大的优势领域，治理与风险
合规则是明显的短板。
10分制，倍数为AI领军企业与中国企业得分的比值
5
AI领军企业 中国企业 其他企业
中国企业AI适配度
AI适配指数得分 AI基础得分 AI应用得分
（一）中国企业AI适配度处于全球第一梯队
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，企业主动投入资源推进AI规模化落地已成普
遍趋势，形成了“政策引导+产业实践”双向驱动的发展格局。
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 15
20%
19%
23%
21%
27%
26%
25%
27%
28%
34%
33%
41%
56%
53%
59%
52%
66%
62%
58%
60%
56%
64%
62%
65%
49%
60%
62%
55%
65%
59%
65%
70%
62%
65%
62%
65%
0% 20% 40% 60% 80%
增加了无需人工干预即可做出的
决策数量
降低了能源消耗和/或减少了浪费
转变了业务模式
加快了新产品/服务的上市速度
转变了运营模式
创造了新的或改善了产品/服务
降低了风险
提高了组织敏捷性
改善了合规性
提高了决策质量
改善了客户体验、满意度或信任
提高了员工生产力
其他企业 AI领军企业 中国企业
2x
倍数
问：贵司完整的AI组合在多大程度上改善了以下结果？（仅显示“在极大程度上”和
“在很大程度上”的回复）
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
“中国企业的AI发展已跻身全球领先行列。我们的AI适配指数显示，中国企业的表现略优
于全球其他AI领先国家和地区，且在AI应
用方面的优势较其基础设施方面更为突出。
在创新方面，中国企业在实验设施、环境和
人员上保持了较高投入，甚至超过了全球AI
领军企业，展现出旺盛的活力。
李尚义
普华永道中国副主席兼管理合伙人
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 17
全球调研显示，AI领军企业与其他企业的核心差异在于应用导向：大多数企业仅将
AI用于现有业务的效率提升，而领军企业则将AI作为业务增长与模式重构的引擎，
其利用AI重构商业模式的可能性是其他企业的倍，利用AI发现跨行业新兴价值池
的概率是其他企业的倍，特别是那些围绕客户需求、需要创新的多行业产品和服
务组合的价值池。随着产业融合满足这些需求，重塑商业模式的企业将获得更多回
报。中国企业的AI应用呈现出明显的增长导向特征，接近甚至超过领军企业水平。
（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
问：AI在贵司以下各职能中应用的程度如何？（广度：AI所应用的价值链领域；深
度：柱高表示已在价值链各组成部分中规模化或嵌入AI的受访者比例）
23%
25%
22% 22%
42% 44% 44% 41%40%
50%
40%
48%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
需求履行
（如供应链运营）
需求生成
（如营销/销售）
方向设定
（如公司战略、研发）
支持服务
（如财务、IT、
人力资源）
01 广度与深度：全价值链覆盖度高，水平全球领先
全球调研显示，AI领军企业AI应用覆盖全价值链的程度约为其他企业的2倍，
价值可在多个环节协同放大。中国企业的AI应用覆盖度和AI领军企业持平，且
在需求生成、支持服务两个环节超过了领军企业，应用落地深度处于全球第
一梯队，已逐步摆脱了多数企业AI仅集中在少数部门试点的碎片化问题。
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 18
02 先进性：高阶应用成熟领先，自主优化能力仍有增长空间
在AI的落地应用上，中国企业呈现出典型的“重执行、轻决策、弱自主”特
征，反映出当前中国AI应用虽落地速度快、覆盖面广，但在自主化和智能化
程度方面仍需进一步提升。在利用AI进行多任务执行这一层面，中国企业小
幅领先AI领军企业，凸显出我们在流程自动化和标准化作业替代上的强大执
行力与规模优势。
然而，在代表自主智能的“自主和自我优化”层面，中国企业仅为7%，低于
其他企业（8%），且不及全球领军企业（15%）的一半。同时，中国企业在协
助起草等生成式场景占比偏高，说明我们的AI目前更多充当着“辅助人工”
的工具角色，尚未真正进化为“自主”+“替代大脑”的智能引擎。
总体而言，中国AI正处于从单纯的效率工具向战略决策支撑转型的关键期，
亟需突破浅层自动化，向具备自主进化能力的智能决策体系跃升。
问：以下哪一项最能描述贵司最先进的AI应用方式？
8%
17%
21%
37%
17%
15%
31%
17%
30%
5%
7%
32%
12%
35%
11%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
自主和
自我优化
在防范机制范
围内执行多项
任务
执行需要人工批
准的常规任务
分析、
预测和推荐
协助、
总结和起草
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 19
03 从行业融合中捕捉价值：增长导向突出，行业融合应用领先
领军企业更有可能利用AI从产业融合中获得增长，这是影响AI驱动绩效的最强
因素。中国企业在跨企业协作、客户需求响应、数据价值创造、跨行业生态
价值解锁这4项上均领先AI领军企业，其中与行业外企业协作、跨行业生态合
作的渗透率分别是其他企业的2-3倍左右，行业融合类AI应用优势突出。此
外，在新兴价值池感知、价值链/业务能力重构、跨行业竞争三个维度，中国
企业的表现略低于领军企业，表明在使用AI洞察长期行业机会、驱动内部架构
升级的能力建设方面还有待提升。
问：贵司在多大程度上将AI用于以下方面？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程
度上”的回复）
17%
26% 27%
21%
33%
41% 41%
50%
58% 61%
42%
60%
67%
63%
55% 56%
63%
40%
50%
78%
67%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
3x
与行业外的
公司开展合
作/协作
重构价值
链或业务
能力
跨行业协作，
从客户或生态
系统中探索新
价值
与行业外
的公司展
开竞争
感知新兴
价值池
应对客户
需求的变化
通过数据创
造新价值
2x
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
背景
企业税务工作往往面临政策复杂、跨区域税务信息查询难、风险识别滞后等痛
点，过往依赖人工处理不仅效率低、经验难沉淀，还容易出现合规隐患，同时在
国际化业务推进过程中，也需要更高效、精准的税务分析与决策支撑，因此亟需
搭建智能化的税务工作体系，降本提效的同时强化合规能力。
行动
普华永道帮助该企业基于RAG架构与Deep Agent框架，打造专属税务智能中枢
（Tax AI Workspace），适配主流大模型并对接企业内部财税知识库，落地对
话、税务知识查询、智能翻译、文档生成、风险分析等多个功能模块，覆盖税务
研究、问题咨询、跨境翻译、风险预警等全场景税务工作需求，作为7x24小时的
AI辅助工具支持税务人员作业，所有输出内容均可追溯、可审计，保障合规。
成果
该智能中枢落地后实现多维度价值：税务研究查询效率显著提升，支持跨区域、
多司法辖区的税务信息快速获取；提前识别潜在税务风险，减少合规不确定性和
事后补救成本；将过往的税务经验结构化沉淀，降低对关键人员的依赖；为管理
层提供全面准确、可追溯的税务信息，既支撑日常税务决策，也为企业出海等国
际化战略提供可靠的合规支持。
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 20普华永道
案例实践
某集团通过建设税务智能中枢，提效降险，支撑决策
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全球调研指出，瞄准AI重塑与产业融合机会并不难，难的是持续、可复制地交付
成果。AI领军企业不会把基础设施建设当成是简单的“升级换代”，而是为AI高
价值目标的规模化应用提供必要支撑。这些基础建设可重构AI的经济模型：其降
低了摩擦阻力、减少了重复造轮子以及“一次性”项目的浪费，使得每一次新的
部署都变得更快、更省、更稳。这主要体现为一种“转化率效应”，一旦表现欠
佳的企业建立起正确的实践体系，平均而言，每一个新增AI用例带来的回报都将
翻一番。调研显示，中国企业的AI基础能力建设已与领军企业持平。
（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
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01 战略：管理推动水平较高，价值追踪与实现较弱
中国企业在AI规划和实施中展现出较强的自上而下的推动能力，领导层直接问
责比例已和领军企业持平。但在路线规划、愿景和业务目标一致性、业务影
响追踪方面，中国企业低于领军企业6-8个百分点，仍存在“重技术试点、轻
价值落地”的问题。中国企业需从“重部署”向“重运营”与“重实效”转
型，不应再单纯追求AI用例的数量扩张，而应着力构建精细化的价值度量体系
与敏捷迭代机制，确保每一个AI项目都能紧密锚定可量化的业务收益。
58%
40%
62%
49%
82%
70%
79%
74%76%
62%
71%
74%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
我们制定了AI计划
路线图，并在短期
和长期时间范围内
进行了优先级排序
系统性地追踪AI的
业务影响（如收入
提升、成本降低、
其他AI相关
KPI等）
我们的AI愿景与业
务目标保持一致
领导层（C级高
管；AI领军企业）
对AI成果直接负责
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程度上”
的回复）
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背景
当下零售行业竞争加剧，消费者需求越发个性化，传统的粗放运营模式很难支撑
营收增长。该零售集团已经完成了基础数字化建设，积累了不少经营数据，但一
直没有成熟的AI落地路径，无法把数据价值转化为实际的业务提升，因此决定打
造AI大脑，将AI能力和业务场景结合，探索和经营效果挂钩的落地模式，降低前
端决策门槛，实现可持续的业务增长。
行动
普华永道帮助该客户规划从生产、供应到销售的全运营周期AI智能场景，并围绕
用户运营、到店消费、门店备货三类核心场景落地AI应用：打通全链路数据后，
自动识别用户消费偏好以推送适配的优惠券，用户到店消费时结合实时购买商品
推荐高匹配的加购商品，同时基于销售、季节等特征自动生成门店备货建议和销
售日报并提交至店长，所有AI应用的效果都和实际经营收益绑定，确保技术落地
不脱实。
成果
目前相关AI功能已经获得明确的业务价值。用户智能推荐覆盖集团超过一亿的全
量用户，优惠券核销率翻倍，拉动营收显著提升；到店加购推荐上线后，加购订
单占比增长超过三倍，进一步拉高了单客收入；智能备货服务落地后，门店商品
缺货率明显下降，单店营收和利润明显上涨。
案例实践
某零售集团通过构建AI大脑，实现从生产到销售的可量化、全场景
智能决策
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 23普华永道
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02 投资：资金投入占比领先，但创新不足且灵活性弱
全球调研显示，AI领军企业对AI的投资远高于其他企业，为其倍。软件、银
行、媒体与娱乐行业的领军企业投资最多，约占年度收入的5%。除了充足的AI
投入，这些企业还努力使投资与业务需求保持一致。根据研究，他们在业务优先
级变化时重新分配财务和人力资源至高价值AI项目上的可能性是其他企业的
倍。这一做法与诸多将动态资源分配与卓越财务成果相关联的研究一致。
中国企业在AI资金投入上表现出较高的水平，是AI领军企业的两倍。然而，在
创新型AI投资和资源配置灵活性上存在明显短板——在面对业务优先级调整
时，将资金和人力重新分配到高价值机会的敏捷度仍明显落后于领军企业。
同时，支出增速略低于领军企业，后续需保持投入稳定性，保障高价值项目
的资源供给。
34%
42%
51%
55%
65%
68%
59% 59% 60%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
我们的AI投资水平足以
实现我们的AI目标
投资于创新型AI项目，以
获得长期回报，即使短期
ROI并不确定
能够在优先级发生变化时，
将财务和人力资源重新分配
到更高价值的AI机会上
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大
程度上”的回复）
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 25
问：贵司的AI支出（内部团队、工具、培训、治理、供应商、资产开发、数据服务
等）在过去/未来12个月发生了何种变化（平均变化）？
28%
34%
36%
44%
24%
34%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
过去12个月
未来12个月
问：贵司今年（2025年）AI支出占收入的百分比（中位数支出）?
2%
5%
10%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
其他企业 AI领军企业 中国内地 倍数
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 26
03 创新：创新试验基础完善高效，但拓展受限制，转化较低
中国企业创新呈现出“前期活跃、后期受阻”的典型特征。在实验设施、环
境和人员支持上的投入较高，甚至超过了AI领军企业，展现出旺盛的创新活
力。然而，值得注意的是，许多企业仍缺乏将单点成功经验沉淀并转化为组
织整体能力的有效机制，这使得创新成果在从试点走向规模化的过程中面临
障碍。这种“易试难推”的结构性瓶颈，客观上制约了创新投入长期复利价
值的积累与增长速度，延缓了规模化收益的兑现节奏，对长期增长动能的持
续培育产生了影响。
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程度
上”的回复）
35%
42%
54%
61%
57%
63%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
我们提供专用基础设施（如
沙箱环境）以支持AI实验
我们通过嵌入在业务部门的
指定负责人来支持AI创新
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 27
问：您是否参与过组织内部的任何AI试点？
84%
88%
93%
0%
100%
200%
300%
400%
500%
600%
700%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
回答“是”的比例
如果是，试点启动后多久该
举措开始为公司提供价值？
（平均月数）
问：贵司多久进行一次AI组合审查，以实现以下目标？（仅显示“每周”、“每两
周”和“每月”的回复）
40%
34%
21%
56%
50%
28%
59%
43%
28%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
优先安排AI计划 扩展AI计划 终止AI计划
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 28
04 员工队伍：激励和培训机制完善，全员积极响应，但对AI信任度不足
全球调研指出，有效的技能提升旨在教会员工如何在日常工作场景中应用AI。
领军企业更倾向于为员工提供这种持续的、基于岗位的AI学习，其高管团队也
更有可能以身作则，通过参加培训课程并在工作中显性化地使用AI来树立良好
榜样。
中国企业在AI落地的人员和组织层面展现出极强的执行驱动力，无论是激励机
制的设定、岗位培训的普及，还是业务与技术团队的协同共创，均优于领军
企业水平，特别是管理层的高参与度与积极的投入，构建出一个拥抱AI、积极
尝试的良好态势。然而，这种高强度的资源与制度投入并未完全转化为同等
的决策质量，员工对AI产出的深层信任度相对滞后。
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程度
上”的回复）
29%
32%
36% 37%
38%
51%
60%
69%
62% 60% 60%
65%
54%
66% 63%
68%
63%
67%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
我们的员工信任
AI生成的洞见，
并在决策时据此
采取行动
我们的绩效激
励机制鼓励员
工在工作中尝
试和使用AI
我们的员工参
加持续的、基
于岗位角色的
AI学习课程
我们的数据、
IT和业务领域
团队共同创建
AI 解决方案
我们能够吸引
所需的AI技术
专家（如数据
科学家、机器
学习工程师）
我们的领导层
拥抱AI（如资
助举措、参加
培训并使用AI
工具）
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道普华永道全球人工智能效能研究中国报告 29普华永道
背景
该公司分销商在WeCom上遇到代理回复慢、无法就平台信息提问的问题；销售
代表同时收到大量咨询，在内部文档和系统中查找答案耗时极长。两者均面临响
应效率低下、信息分散、人工支持负担重的痛点。
行动
与普华永道合作，设计并部署了三类AI智能代理：Knowledge Agent提供常见问
题即时自助服务与24x7全天候支持，减少基础咨询等待时间；Ticketing Agent将
复杂或定制请求自动升级至合适专家，并实现跨平台工单创建与实时状态跟踪；
Insight Agent利用AI解决长尾与高度特定问题，基于交互模式提供主动建议，并
实现从提问到解决方案的端到端自动化。
成果
通过部署三种智能代理，企业实现了基础咨询的即时响应与自动化处理，复杂工
单的精准路由与高效流转，以及基于数据分析的主动洞察与预测。常规问题大幅
减少，人工代理得以专注于高价值复杂咨询。跨平台咨询实现统一视图管理，
SLA与审计追踪得到强化。AI持续学习机制进一步减少了未来工单量，整体提升
了分销商与销售代表的服务体验与工作效率。
案例实践
某快消品公司通过构建不同的智能代理，为分销商和销售代表提供决
策支持服务
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 30
05 治理与风险：拥有成熟的体系和框架，但执行效能不足
全球调研指出，领军企业对治理高度重视，确保其以加速交付而非拖慢进度
的方式落地，并由治理委员会制定“负责任的AI”政策，各业务团队则通过标
准构建模板、快速检查点和常态化监测等机制将其融入日常工作。这种模式
让常规用例得以高速流转，因为团队只需将最高风险的项目提交委员会审
核，从而避免了全量审批带来的流程阻滞。AI领军企业更有可能建立起这套机
制，他们采用成文的“负责任的AI”框架的概率是其他企业的倍——该框
架覆盖从用例筛选到应用监控的全流程；同时，设立跨职能AI治理委员会的概
率也是其他企业的倍。
中国企业在AI治理的顶层规划和制度建设上已基本实现向全球领先水平对齐，
包括建立“负责任的AI”框架、跨职能治理委员会及数据安全合规体系。但相
比领军企业，中国在数据安全实操与法规遵从的执行力度上仍有待提升。
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程度
上”的回复）
39%
43%
51%
58% 58%
64% 63%
67%
70% 69%
61% 61% 62% 61%
67%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
一份成文的负责任
AI框架指导着我们
的AI战略，包括用
例选择、设计、部
署和持续监控
一个跨职能的
AI治理委员会
制定我们的AI
政策，在部署
开始前定期审
查高风险用
例，并监督正
在运行的系统
我们实施了基于
岗位角色的数据
和AI访问控制，
以确保适当的数
据隐私水平
我们有一个正式流
程来与监管机构互
动并遵守数据保护
和AI法规（如
GDPR、欧盟AI法
案、HIPAA）
我们应用强大且最
新的安全措施来保
护数据、AI模型和
底层基础设施
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 31
06 数据与技术：数据治理基础和IT基建领先，但数据源可信和云平台
能力有待提高
全球调研指出，阻碍AI规模化落地的最关键制约因素通常在于数据质量与可访
问性、技术集成的复杂性，以及因重复构建同类组件（如数据通道和集成
层）而产生的隐性成本。AI领军企业着力于攻克上述瓶颈阻碍，以打造高价值
场景，其构建可复用且经集中编目的AI组件（避免重复开发）的可能性是其他
企业的倍；同时，其为AI应用提供所需高质量数据的可能性亦是其他企业
的倍。
中国企业在数据治理、IT基础建设与流程重塑上展现出较高的水平，无论是高
质量数据的供给、可重复使用的AI组件、先进的IT设备，还是对工作流的深度
重构这几方面，均达到甚至优于AI领军企业。然而，在单一可信数据源的维护
与云平台的弹性拓展上仍有一定差距。
问：您在多大程度上同意以下各项陈述？（仅显示“在极大程度上”和“在很大程度
上”的回复）
21%
18%
26%
34%
37%
55%
51%
40%
56%
57%
59%
75%
54%
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54%
66%
0%
10%
20%
30%
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50%
60%
70%
80%
其他企业 AI领军企业 中国企业 倍数
我们拥有可重复
使用的AI组件，
集中编目，因此
团队很少需要从
零开始构建
我们已淘汰过
时且成本高昂
的IT应用、系
统和基础设施
我们重新设
计工作流程
以融入AI，而
非简单地添
加AI工具
我们的员工能
够快速找到并
使用高质量数
据，用于当前
和未来的AI
工作
我们维护单
一、可信的
关键数据记
录，可供整
个业务访问
我们运行基于
云的技术平
台，该平台可
快速扩展并实
时提供数据
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
背景
当前，该企业在采购与财务流程中面临一系列效率与管控难题。文档管理方面，协
议、采购订单和发票分散在多个系统与本地文件夹中，缺乏统一的可信来源，检索
与交叉引用极为耗时。预算监控方面，数据需手动从采购系统、企业资源规划
（ERP）系统等多个平台汇总，信息滞后，难以支持实时决策。数据验证环节，金
额、条款、成本中心等不匹配问题发现过晚，导致返工、付款延迟与总账过账错
误。三向匹配对账则完全依赖人工逐行核对，过程繁琐、易出错，成为月结的主要
瓶颈。这些痛点导致整体流程效率低下、风险增加且管控困难。
行动
与普华永道合作，从四个关键环节实施数智化变革。首先，建立集中化的文档库，
实现协议、采购订单和发票的统一存储与即时检索，支持按合同、供应商或部门进
行快速查找。其次，部署实时仪表盘，提供预算跟踪、支出分析、合同利用率监控
及主动预警功能，消除数据滞后问题。第三，引入AI技术，在数据源头进行提取与
过账前验证，提前拦截金额、条款等不匹配错误，防止问题向下游流转。最后，启
用AI对账引擎，自动完成协议、采购订单与发票的三向匹配，并即时显示不匹配项
与异常情况。
成果
该项目帮助企业在采购环节实现了从分散、手动、滞后、易错的流程向集中、自
动、实时、智能的体系转变。一是文档检索效率显著提升，用户可在统一平台上即
时获取所需文件；二是预算监控实现实时化，管理层能够基于最新数据做出决策；
三是数据错误在源头被有效拦截，返工与付款延迟问题大幅减少；四是三向匹配对
账实现自动化，月结瓶颈被彻底打破。最终，项目不仅提升了采购与财务团队的工
作效率，降低了操作风险与成本，还加强了对预算与支出的管控能力，为企业构建
了一个高效、透明且可追溯的采购与财务管理闭环。
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 32普华永道
案例实践
某制造企业利用智能体实现采购与财务流程的数智化
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
“企业应跳出“AI降本”的固化认知，主动攻坚高阶应用场景，利用AI挖掘跨行业新兴价
值池、探索业务模式重塑。在基础底座建设
上，以场景导向替代盲目转型，优先围绕核
心场景升级云平台与数据治理能力。此外，
完善员工培训与信任机制、健全治理合规体
系，同样是平衡创新效率与风险管控的关键
支撑。唯有将战略闭环、创新韧性与制度建
设协同推进，才能真正释放AI的长期复利效
应，在全球竞争中赢得持续增长动能。
黄启佳
普华永道中国咨询业务主管合伙人
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
03
中国企业AI效能
发展潜力与展望
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 35
中国企业整体的AI建设已跻身全球第一梯队，部分能力甚至超过了AI领军企业，但
仍存在可提升的空间：
• 战略与价值闭环能力待补全：中国企业在AI战略落地的价值追踪环节存在明显短
板。约62%的受访企业可系统性追踪AI对业务的实际影响（包括收入提升、成本
降低、核心业务KPI改善等），较AI领军企业低8个百分点；76%制定了覆盖短
期与长期优先级的AI战略路线图，较领军企业低个百分点，部分企业仍存在
“重技术试点、轻价值落地”的问题，导致部分AI投入无法转化为实际回报。
• 创新投入韧性待提升：中国企业的AI投入强度虽超过全球平均水平，但对长期创
新的支持和投入稳定性仍不足。仅59%愿意投资短期ROI不明确、但长期回报潜
力高的创新AI项目，较领军企业低7个百分点；过去12个月中国企业AI支出平均
增速为24%，较领军企业（36%）低12个百分点，投入增速的差距可能会进一
步放大长期创新能力的差异。
（一）对比全球AI领军企业
立足于本次全球AI效能研究数据，结合普华永道长期跟踪的人工智能
观察来看，依托国内完备的产业生态、持续落地的顶层AI扶持政策与
国内企业高涨的智能化转型意愿，中国企业AI发展具备充足的中长期
增长空间。
“十五五”规划纲要提出全面实施“人工智能+”行动，以算力、算
法、数据三位一体夯实底层供给，加强关键技术自主创新研发与全行
业场景渗透。伴随国内数字化配套制度持续完善、企业逐步补齐AI治
理与技术底座短板，未来中国企业有望达到和全球顶尖AI领军企业全
面持平的AI绩效发展水平。
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 36
• 高阶AI应用和自主化存在短板：中国企业的AI应用增长和普及已持平AI领军企
业，但高阶的自主类应用仍有明显缺口。约7%实现了“自主和自我优化”型
AI应用，占比仅为全球领军企业的一半，差距接近8个百分点；同时仅50%的
企业将AI用于感知行业新兴价值池，较领军企业低10个百分点，在需要高自主
性、高预判性的场景竞争力不足。
• 技术底座性能和数据可信度待加强：中国企业的IT现代化、数据可用性优势明
显，但支撑大规模AI落地的云底座能力仍有欠缺。66%运营的云平台支持快速
扩展、可实时提供数据，较领军企业低9个百分点；54%维护了全企业可访问
的核心数据统一可信记录，较领军企业低5个百分点。云平台的拓展性和实时
性不足、数据源可信性不足等问题会直接制约AI规模化落地的效率。
• 员工文化和对AI的信任度待提高：中国企业的AI人才吸引力和培训覆盖率均领
先全球，但员工对AI的信任度仍有提升空间。仅54%的企业员工信任AI生成的
洞察并将其用于日常决策，较领军企业低7个百分点，信任不足会直接降低AI
的实际使用率，导致技术投入无法转化为业务价值。
• 治理与合规体系完备性不足：中国企业建立了较成熟的AI治理组织和制度政
策，但适配AI规模化和监管要求的治理体系仍待完善。仅61%建立了对接监
管，且符合数据与AI监管要求的正式流程，较领军企业低9个百分点，随着国
内的AI监管规则逐步细化，企业需要重视合规，否则可能带来合规风险。
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
“我们建议企业树立明确的AI价值主张，确定具备竞争优势的优先发展领域，界定商业模
式和业务能力所需的关键变革，同时将成效
与具体考核指标挂钩。这些目标可以通过设
计路线图分阶段推进，将高影响力的应用场
景与基础数据与技术相融合。高层管理团队
通过问责机制对所有工作进行监督统筹，在
提升回报效率、优化资源调度、升级应用场
景、巩固基础底座和健全合规治理等各个方
面不断释放发展潜力。
周伟然
普华永道中国人工智能主管合伙人
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 38
（二）重点国家企业AI效能特点
在AI推动变革的时代，我们的全球调研发现，全球各地区的重要经济体和新兴科
技国家均在结合自身产业基础、制度优势，努力走出AI驱动的本地化发展路径：
新加坡
在AI战略与业务目标对齐、高阶自主优化类AI场景落地方面更为先进，其“自主和自我优
化”型AI应用占比达中国的2倍以上；在AI路线图优先级排序和业务影响跟踪方面表现突
出，但创新是其相对其他地区表现较弱的地方，尤其是在利用AI感知新兴价值池及重构价
值链或业务能力方面落后明显，且面临将技术投资转化为创新成果的挑战。
美国
基础研究与底层技术生态积淀深厚，Transformer等核心AI技术架构、主流深度学习框架及
高端AI芯片产业均具备较强技术话语权，在前沿技术原创性突破上积累较多；战略在各领
域中表现最强，AI实验基础设施趋近于领军企业，但使用AI促进行业融合是其较弱环节，
跨行业协作和价值链重构是突出短板，且企业在从AI投资中获得类似组织重构收益方面存
在困难。
英国
AI实验基础设施建设更完备，为AI创新试错提供了更好的底层支撑，在治理与风险领域表
现最强；AI专用实验基础设施表现较好，但数据与技术是其相对于其他地区表现最弱的地
方；在利用AI跨行业协作释放新价值以及感知新兴价值池方面短板突出，且企业在实现根
本性组织变革方面明显落后于AI领军企业。
法国
AI治理体系精细化程度更高，在角色化访问控制、监管合规流程、安全防护落地的普及率方面
表现均高；同时AI投入韧性与资源灵活性更为突出，长期创新项目投入意愿和跨项目动态调优
资源的机制更为先进，但使用AI促进行业融合是其表现最弱的领域；在利用AI重构价值链和业
务能力以及跨行业协作方面落后明显，且企业在实现类似战略重构收益方面存在困难。
德国
在数据与技术领域表现最强，在安全保护和监管合规流程方面表现突出，几乎接近AI领军企业
水平，但员工队伍是其相对表现最弱的地方；在利用AI跨行业协作释放新价值以及响应客户需
求变化方面短板突出，且企业通过AI组合实现业务模式转型方面明显落后于领军企业。
沙特阿拉伯
AI治理体系精细化程度较高，在安全保护和监管互动流程方面表现突出，战略是其最强指
标，创新是表现最弱的领域，最大短板源于缺乏支持AI实验的专用基础设施，且企业在实
现无需人工干预的自动化决策能力方面明显落后于AI领军企业。
印度
AI基础表现强于AI应用，战略是其最强指标，投资领域是与AI领军企业表现最接近的环节，
但数据与技术是其相对其他地区表现最弱的领域；在利用AI与自身行业以外的公司开展合作
以及跨行业协作释放新价值方面短板最为突出，同时，印度企业在实现根本性组织变革方面
的进展较为温和。
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 39
普华永道第29期全球CEO调研显示，42%的全球CEO将商业转型速度能否匹配科
技变革（含AI）的范围与节奏列为当前最为关心的议题。本期AI效能研究恰好从
两大维度、九个方向，为企业未来的AI部署与发展提供了重要启示。
• 补全战略价值闭环，提升投入回报效率：建议企业建立AI项目全生命周期价值
追踪机制，为每个AI项目明确可量化的收入、效率、客户体验等业务指标，而
非仅追踪技术参数。可参考AI领军企业普遍采用的“月度商业价值评审”机
制，定期评估AI项目的价值进展，终止6个月内无明确价值产出的试点项目，
将资源向高价值项目倾斜。
• 强化长期创新投入，优化资源调度机制：建议企业在保持现有投入强度的基础
上，适度提升长期创新型AI项目的资源占比，同时建立灵活的资源动态调度机
制，可随业务优先级变化快速将资源向高价值增长类AI项目倾斜。
• 攻坚高阶应用场景，释放增长潜力: 企业应逐步跳出“AI=降本工具”的固化认
知，而是利用AI挖掘跨行业新兴价值池、探索业务模式重塑。参考AI领军企
业，每年布局2-3个AI驱动的试点项目，并明确其落地效果的标准；同时开展
高阶AI应用标杆示范，基于自主优化、跨行业价值挖掘等能力遴选重点场景，
探索AI在复杂决策、动态优化等高阶场景的落地路径，以提升AI对业务的价值
贡献度。
• 聚焦场景优化基础底座和数据，避免盲目转型：企业应优先针对核心AI场景升
级云平台的能力，同步开展数据溯源、数据资产梳理、数据质量提升等数据治
理重点工作，保障核心数据的统一可信。通过参考领军企业普遍采用的“场景
导向”的底座建设逻辑，以更低成本实现AI规模化落地。
（三）发展启示与展望
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道 40
• 完善AI文化和规则配套机制，提升AI信任度和采纳率：考虑到员工AI决策适配
和在AI信任方面的顾虑，企业可以进一步完善基于岗位的AI持续培训体系，配
套相应的绩效激励政策，鼓励员工在工作中尝试和使用AI工具；推动业务、数
据、技术团队共同参与AI项目的开发设计，让AI解决方案更贴合业务实际需
求，提升员工对AI的信任度和使用意愿。同时，参考AI领军企业，通过设定防
护机制与操作规范进一步筑牢员工信任，当人们清楚了解AI的授权使用范围、
何种情况需向上呈报以及责任归属时，便能更自信地运用该技术。
• 健全治理合规体系，平衡创新与风险：企业应加快建立跨业务、技术、合规部
门的AI治理委员会，落地符合国内AI监管要求的AI框架，在高风险AI用例部署
前开展合规审查。同时可通过标准化模板、轻量审查等机制兼顾治理要求和落
地效率。可参考AI领军企业，其更愿意建立企业级AI框架，指导用例选择、设
计、部署和持续监控，同时其设立跨职能治理委员会的概率是其他企业的
倍，有效平衡AI创新落地与合规风险。
综合来看，中国企业在AI发展的浪潮中快步向前，发展水平已跻身全球前列，尤
其在行业融合、跨企业协作与流程自动化方面表现突出，但在高阶自主化应用、
创新转化效率及治理合规等方面仍有待提升。从AI基础设施部署和规模化应用的
全流程来看，当前中国AI产业正进入从“量的积累”向“质的飞跃”的关键转型
期，亟需政府在宏观层面进行统一部署与指导，以补齐短板、加固长板，推动人
工智能产业实现整体跃升。
• 行业对AI高阶应用与自主化能力突破的需求日益迫切。企业正从“工具替代”
向“自主决策”阶段迈进，但在复杂决策、动态优化等领域的落地仍面临技术
瓶颈与场景验证不足的挑战。这需要政府统筹设立标杆场景、联合创新发展基
金与产学研协同平台，为行业提供可复制的实践路径与资源支撑。
• 行业对云底座与数据标准体系的需求愈发突出。随着AI应用从试点走向规模化推
广，企业普遍面临的数据质量参差不齐、数据孤岛严重、云平台兼容性等问题严重
影响了试点向规模化落地的进度。这需要政府加快完善统一可信数据源与弹性云平
台的标准体系规划，提升数据质量与可访问性，打通从试点到规模化的转化通道。
• 行业对AI信任与合规生态建设的需求持续增强。在AI应用日益广泛的同时，企
业在负责任AI框架落地、跨部门治理协同、监管合规操作等方面仍缺乏统一及
确定性的指引。这需要政府在持续优化负责任的AI框架和跨部门治理委员会机
制的基础上，加快出台适配监管要求的操作指南，帮助行业在创新效率与风险
防控之间实现平衡。
若这些AI发展与应用的共性需求能够得到快速满足，将不仅推动中国人工智能产
业实现“量的积累”，更将激发“质的提升”的跨越式发展。在此基础上，我们
有理由相信，中国企业AI发展将从“效率提升”迈向“模式重构”，进一步释放
增长潜力，并带动中国加快进入智能经济新形态。
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普华永道全球人工智能效能研究中国报告 普华永道
“面向未来，企业在AI领域的发展逻辑，正从“有没有”的资源投入阶段，转向“用得好
不好”的效能提升阶段。企业需要改变“重
部署、轻价值”的惯性思维，构建从战略对
齐、资源调度到治理保障的完整闭环。同
时，政府、产业与学术界也需协同发力，营
造开放、可信任的AI发展环境，让技术创新
真正服务于经济社会的可持续增长。
周星
普华永道中国公共事务主管合伙人
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