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2026年企业AI落地趋势研究报告发布｜爱分析报告

发布日期：2025-12-31 12:09:00 浏览次数： 1519

作者：爱分析ifenxi

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自2023年爱分析启动“企业AI落地趋势研究”项目以来，这已是第三年持续追踪并呈现AI技术在企业端的演进脉络与落地路径。

三年来，我们见证了大模型、Agent等AI技术热词从渗透到深度嵌入企业运营流程，以及从单点工具迈向体系化部署的关键历程。本系列报告始终期望，为企业决策者提供清晰、可操作的AI落地指引，找准方向、理性投入、实现价值。

本次《2026年企业AI落地趋势研究报告》的推出，正值AI应用从试点速赢进入全面推广的转折点。面对日益复杂的市场竞争与降本增效压力，企业高管不再满足于AI是否要用的讨论，而是更加关注AI如何用好——选择什么场景？如何落地实施？如何实现速赢？如何在企业内规模化复制？

为此，爱分析深度调研超过百家不同行业的代表性企业，结合对CIO、CDO及业务线负责人的访谈与问卷数据，力图还原企业AI落地最真实的图景。

与往年相比，本年报告的核心在于明确提出数字员工这一认知范式。我们发现，将AI视为能够独立创造价值的员工而非被动执行的工具，是解锁AI规模化应用的关键思维转变。这一转变不仅影响了技术发展趋势，也革新了场景挖掘与落地的方法、预算分配的优先级。

本报告将系统阐述数字员工如何重塑企业生产力，从认知升维、技术突破、场景重构到预算分配，为企业用户提供一套完整的实施框架。我们相信，在数字员工成为新质生产力的2026年，本报告可为企业提供前瞻布局的路线图，助其在这场效率变革中赢得先机。

注：扫描下图二维码可领取完整版《2026年企业AI落地趋势研究报告》。

认知转变，从系统工具到数字员工

2026年，企业AI应用将从试点速赢进入全面推广阶段，高管对AI的认知和定位也在发生转变。

越来越多的企业高管开始意识到，AI不仅是IT系统或者技术工具，更是能够独立创造业务价值的数字员工。根据《斯隆管理评论》与BCG展开的联合调研，全球76%的高管认同AI是数字员工，而不是工具。

传统的高管视角中，人类员工做出决策、AI工具自动化执行任务。然而，伴随着AI能力增强，它不仅是被执行的工具或等待指令的助手，而是越来越像自主的数字员工，能够执行多步骤流程并动态调整以完成目标。

数字员工能力演进三层级

根据ifenxi研究，数字员工在企业落地呈现出清晰的三层演进路径，从助手到协作者、再到自主员工。层次越高，数字员工的自主决策能力越强，完成的任务流程越长、复杂度越高。

图1：数字员工的3个层次

数字员工的3个层级，可以通过销售分析场景的案例得以体现。

在助手阶段，销售管理者会要求数字员工查询本季度某国家或区域销售额，此时数字员工仅完成数据检索任务，完全由人类主导决策流程。进入协作者阶段，数字员工可以主动分析销售数据趋势，识别异常，并给出销售策略调整建议，实现人机协同决策。而达到自主员工阶段，数字员工能够独立完成包含市场环境、竞争态势、大客户分析等多维度的完整销售分析报告，从数据收集到洞察生成完全自主决策。

数字员工重构评估体系

这种认知转变直接推动了企业对于AI评估体系的重构。

在传统的系统工具体系下，企业评估AI应用的主要维度是终端用户满意度、使用行为以及响应速度和准确率等技术指标。例如，企业在评估AI质检项目时，主要关注平均响应时间、响应准确率等指标。

然而，在数字员工体系下，评估重点转向了人均产能等业务价值指标。此时，企业评估AI质检项目时，更为关注每位质检员能够管理的生产线数量增长，即人均产能提升，这才是衡量数字员工价值的核心指标。

图2：AI评估体系重构

除了评估体系的重构，数字员工这一认知转变，还将重塑企业的技术战略、应用场景构建与预算资源分配。

技术趋势，数字员工能力的三重突破

随着企业高管对于AI的认知从系统工具向数字员工倾斜，企业AI技术发展的方向变得更为明晰，即打造堪比和超越人类员工的工作能力。

展望未来，企业AI技术发展趋势聚焦于三个关键方向：让数字员工能够处理复杂任务的“通用能力”，解决特定问题的“专项能力”，以及实现团队协作的“组织能力”。2026年将成为这些能力实现突破性进展的关键年份，为数字员工的规模化应用奠定坚实基础。

图3：企业AI技术发展趋势

通用能力跨越式发展

数字员工的单体通用能力，决定了其能否像人类员工一样，独立完成一个长时段内的复杂任务。这项能力是数字员工从协作者升级为自主员工的核心基础，直接关系到企业能否实现大幅的人均产能提升。

在任务处理时长方面，数字员工将实现从碎片级任务到工作日级任务的跨越。根据METR预估，基础模型可以完成的复杂任务时长每7个月翻一番。2025年末，GPT-5.1可以完成人类专家2小时42分钟的复杂任务。按此推测，2026年末，基础模型可以完成人类专家时长8小时的复杂任务。

图4：基础模型可以完成的人类专家任务时长变化

以销售运营专家的岗位角色举例。专家在2小时可以完成的是《某区域客户销售数据分析》，包含整理CRM数据、评估潜客质量并分配给对应的销售人员。专家在8小时可以完成的是《某区域客户季度销售增长方案》，包含完整的客户质量分析、Pipeline预测、重点客户销售策略等系列交付物。

任务时长的大幅提升，意味着数字员工不再仅限于处理零散的即时任务，而是能够像人类员工一样，持续投入并完成从需求分析到成果交付的端到端复杂项目。

与此同时，数字员工的多模态理解能力也将迎来飞跃发展。

此前，企业隐形知识被埋没在积累的大量视频影像中。而在过去的两年中，基础模型在10分钟以内的视频理解和推理能力层面发展迅速。

以衡量多模态理解能力的Video-MMMU基准测试为例，该测试数据集中80%以上视频长度在10分钟以内。在该基准测试中的模型评分中，谷歌Gemini系列提升显著，从1.5Pro的53.89%大幅提升至3.0Pro的87.6%。

图5：Video-MMMU评测

未来，基础模型的视频理解能力将达到数小时级别。Google公开表示，Gemini 2.5 Pro可以在低分辨率和200万token上下文窗口中，处理长达6小时的视频。伴随着视频处理时长的高速进步，数字员工将能够更准确地解析现实世界中复杂的多媒体信息，为自主决策提供支撑。

上述通用能力的突破将催生全新的业务场景。以设备运维领域的巡检为例，数字员工能够学习大量的历史维修视频资料，并结合实时传感器数据，在巡检过程中持续识别设备异常模式。它不仅能发出预警，更能基于对设备运行机理的理解，生成维修建议，从而有效提升巡检效率。

这种通用能力的提升，使得数字员工在需要持续注意力和综合判断力的场景中，可以展现出接近甚至超越人类员工的工作效能。未来随着8小时复杂任务和多模态理解能力的实现，企业可以真正将数字员工纳入日常排班体系，实现人力资源结构的优化重组。

特定能力专项优化

正如人类员工需要行业知识、企业知识的积累一样，数字员工同样需要在特定业务领域达到专家级的表现水平。单体特定能力专项优化正是为了解决企业场景中的准确性需求，使数字员工能够在成本可控的前提下，具备解决专业问题的能力。

首先，特定场景的模型将持续进化，展现出专项突破趋势。以OCR这一超过十年历史的特定场景模型为例，2025年DeepSeek、Google、腾讯等多家基础模型厂商都先后发布了新版OCR模型，皆在将光学识别与长上下文压缩融合，并且保留文档中的表格、公式等富媒体内容，从而提升该场景的模型表现。在工艺图纸、研发技术文档等行业和企业专属知识层面，新版OCR模型可以大幅提升关键信息提取准确率以及对于专属知识的理解能力。

在模型性能优化的同时，特定场景模型的参数尺寸也越来越小，降低了企业部署模型所需的算力成本。2025年10月发布的DeepSeek-OCR模型参数量仅3B，11月发布的腾讯HunyuanOCR参数量仅1B。这种专且小的技术趋势，使数字员工能够在资源受限的环境下保持高水平的专业表现。

其次，在工程化层面，知识图谱与RAG的结合愈加成熟，基本解决了困扰大模型应用的幻觉问题。这意味着企业无需投入大量资源进行模型训练，即可达到业务所需的准确性要求，为数字员工在关键业务场景的可靠应用扫清了障碍。

最后，当前的开源模型生态呈现爆炸式增长，显著降低了企业的模型采购成本。在Hugging Face平台上，开源模型数量已经超过210万，覆盖各类业务场景，形成完整的模型工具箱。而且，在开源模型中，10亿参数以下的小模型下载量占比高达92%，也显示出市场对专且小的模型具有强烈需求。

图6：不同参数尺寸模型下载量对比

在特定能力优化的技术趋势下，数字员工未来可以深入企业的核心业务环节，在研发、生产、运营等专业领域展现出与人类员工相同的工作表现。

组织协同能力初现

当数字员工从独立作业走向协同工作时，组织协同能力就成为决定其价值上限的关键因素。这种能力使得多个数字员工能够像人类组织一样运作，即团队拥有共同目标，管理者进行统一的工作规划与任务分配，团队成员各司其职、互相协作。

从技术发展趋势角度，对标管理者角色的规划Agent将在2026年初具雏形。届时，基础模型将能够实现人类专家8小时工作时长的复杂任务，那么基于目标进行任务拆解以及多Agent动态编排将成为可能。同时，行业在协作协议标准化方面已经夯实了基础。MCP和A2A交互接口基本形成共识，为不同数字员工之间的顺畅协作奠定了基础。

在国内某企业的2026年规划中，已将探索规划Agent纳入工作日程。例如，当系统出现原材料短缺预警时，规划Agent将自主完成一系列应对措施：调度采购数字员工寻找备选供应商，同时安排物流数字员工重新规划运输路线，并通知生产数字员工调整排产计划。

这种组织协同能力的成熟，将使得数字员工从执行单一复杂任务，升级为能够执行复杂流程的团队。随着协同标准的完善和最佳实践的积累，2026年有望成为数字员工协同工作的元年，为组织效率带来新的突破。

场景新篇，数字员工嵌入企业核心业务

在2023-2025年期间，企业高管对于AI落地时有诟病。主要问题在于，AI落地场景太少，局限于知识库问答或数据分析。这些场景虽能提升局部效率，却徘徊在核心业务的边缘，难以触及价值创造的关键环节。

其症结在于，企业始终试图将AI视为一个超级工具，期望通过优化模型算法来攻克那些人类专家都感到棘手的复杂问题。

例如，某四川钢铁国企在多年前就与AI大厂展开深度合作，围绕钢铁料消耗工序进行AI建模以提升生产质量，并实现对人工作业的替代。但是面对生产环境数据获取不完整、隐性知识众多等问题时，这种AI建模思路显得力不从心、效果不佳。

方法论变化，从流程优化到任务拆解

数字员工认知的确立，为突破这一僵局提供了新的思路。企业可以通过改善和优化人类专家的工作任务，从而释放更大的人均产能。也就是说，企业挖掘AI场景的方法，可以从过去单一的“业务流程优化”，增加新的方法“员工任务拆解”。这两种思路并非替代关系，而是视角与起点不同，下面的对比图揭示了两者的区别与结合点。

图7：两种AI场景挖掘与落地方法论对比

传统的业务流程优化方法，着眼于端到端的流程痛点与效率瓶颈，核心目标是提升整体业务运行质量和效率。其实施路径是梳理流程、识别断点、部署AI工具，典型产出是一个个AI模型。

而员工任务拆解方法，则聚焦于核心岗位，特别是岗位员工每日、每时的具体工作任务，核心目标直接指向提升该岗位的人均产能、实现部分任务替代。其实施始于对岗位工作的分析，评估每项任务的AI可行性，并设计人机协作规则，最终产出是数字员工岗位说明书和人机协作SOP。

二者相互融合，可以构成数字员工落地的完整思路。业务流程优化为企业指明了哪些岗位具有最高的优化价值，解决了在哪里投入的问题；而员工任务拆解则提供了将AI价值注入这些关键岗位的具体路径，解决了如何落地的问题。最终，企业可以基于数字员工嵌入，重新优化业务流程，这将引导AI的价值从边际改善走向核心贡献。

实践案例，生产工艺优化

以下，通过某铝生产企业的工艺优化案例来阐述员工任务拆解AI落地方法。

铝电解过程复杂度高，涉及磁场、热效应、浓度等各种专业机理，人类专家进行仿真尚且难以实现，AI建模难度更高。同时，工业生产过程中经常出现不可观测或者缺乏测量手段等问题，导致数据匮乏，AI无从建模。因此，在传统的业务流程优化视角中，AI是无法解决生产工艺优化问题的。

如果转换为员工任务拆解视角，决定生产质量、效率、安全等工艺的核心岗位是生产现场的槽控工区长。工区长的每日工作任务包括，日常生产安排、分析电解槽运行状况、制定控制指令、现场安全检查、生产质量检查、电解槽运行数据管理、建立长期生产档案等。

从这些项目中，企业挖掘AI可以协助和替代工区长完成的工作任务。最终，上线的数字员工在分析电解槽运行情况、槽控策略推荐、运行数据管理等多个场景落地生根。通过充分释放工区长的产能，数字员工的介入提升了整条产线的质量与效率。

预算分配，AI占比激增

随着对于数字员工认知的逐步增强，企业对AI的投入信心也将显著增强，推动AI预算进入高速增长阶段。基于ifenxi对于企业CIO的调研，2026年企业IT预算整体呈现持平态势，但AI预算占比却出现迅猛提升，这标志着AI在企业落地阶段将从试点速赢转向全面推广。

IT预算持平，AI预算大涨

在整体IT预算方面，调研显示约40%的企业预计2026年预算将增长，同时39%的企业表示预算可能下降。因此，预计整体预算水平2026年与2025年将基本持平。

图8：2026年企业IT预算变化

其中，央国企的预算增长最为明显。这主要受信创政策和国资委”AI+”专项行动的推动。而金融机构作为企业IT预算的另一大贡献者，其2026年预算增速预计较低。六家国有大型商业银行的IT预算一般占整体金融机构的一半，其IT预算增长率在2024年就已经低至2.15%，预计2025、2026年还会进一步放缓。这主要源于金融机构利润的增长趋缓。

与此形成鲜明对比的是，AI预算占比正经历显著跃升。

调研数据显示，2026年近一半企业的AI预算将占IT总预算的20-30%，另有约31%的企业占比在10-20%之间，这意味着80%企业至少将10%的IT预算投入AI领域。而在去年同一时期的调研中，绝大多数企业AI预算占比还停留在10%以下。

图9：2026年企业AI预算占比预期

在AI预算投向上，算力和Agent是绝对的两大核心领域，同时大模型与小模型的协同应用也仍是重要投入方向。值得注意的是，生成式AI在企业侧提及的频率越来越低，转向以Agent为核心。

企业AI应用即将步入全面推广阶段

AI预算激增的同时，我们也看到单应用建设成本处于下降趋势。

图10：应用建设成本变化

从成本结构来看，单应用建设涉及算力、数据治理、工程化、合规及人力等多个环节。其中，算力成本因模型参数小型化趋势而下降，工程化成本随着知识图谱+RAG的成熟度提升而降低，人力成本也因Agent平台进步呈现微降。相反，数据治理和知识治理成本则明显上升，而合规成本基本持平。总体而言，单应用建设成本依然呈下降趋势。

AI预算增长与单应用建设成本下降相辅相成，将共同加速企业AI的普及。预计，2026年将成为AI全面推广的关键年份。