目錄序言

..........................................................................................................

2第一章

認知轉變

，從系統(tǒng)工具到數(shù)字員工...................................................

3第二章

技術趨勢

，數(shù)字員工能力的三重突破...............................................6第三章

場景新篇

，數(shù)字員工嵌入企業(yè)核心業(yè)務..........................................11第四章

預算分配

，AI

占比激增.................................................................

14第五章

未來圖景

，人機協(xié)作新生態(tài)...........................................................

18關于愛分析

..............................................................................................

19研究與咨詢服務

.......................................................................................

20法律聲明

.................................................................................................

211

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2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告序言自2023年愛分析啟動“企業(yè)AI落地趨勢研究”項目以來

，這已是第三年持續(xù)追蹤并呈現(xiàn)AI技術在企業(yè)端的演進脈絡與落地路徑。三年來

，我們見證了大模型

、Agent等AI技術熱詞從滲透到深度嵌入企業(yè)運營流程

，以及從單點工具邁向體系化部署的關鍵歷程。本系列報告始終期望，為企業(yè)決策者提供清晰、可操作的AI落地指引

，找準方向

、理性投入

、實現(xiàn)價值。本次《

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告》

的推出

，正值AI應用從試點速贏進入全面推廣的轉折點

。面對日益復雜的市場競爭與降本增效壓力

，企業(yè)高管不再滿足于AI是否要用的討論，而是更加關注AI如何用好——選擇什么場景？如何落地實施？如何實現(xiàn)速贏？如何在企業(yè)內規(guī)?；瘡椭疲繛榇?/p>

，愛分析深度調研超過百家不同行業(yè)的代表性企業(yè)

，結合對CIO

、CDO及業(yè)務線負責人的訪談與問卷數(shù)據(jù)

，力圖還原企業(yè)AI落地最真實的圖景。與往年相比

，本年報告的核心在于明確提出數(shù)字員工這一認知范式

。我們發(fā)現(xiàn)

，將AI視為能夠獨立創(chuàng)造價值的員工而非被動執(zhí)行的工具

，是解鎖AI規(guī)?；瘧玫年P鍵思維轉變

。這一轉變不僅影響了技術發(fā)展趨勢

，也革新了場景挖掘與落地的方法

、預算分配的優(yōu)先級。本報告將系統(tǒng)闡述數(shù)字員工如何重塑企業(yè)生產力，從認知升維、技術突破、場景重構到預算分配，為企業(yè)用戶提供一套完整的實施框架。我們相信，在數(shù)字員工成為新質生產力的2026年

，本報告可為企業(yè)提供前瞻布局的路線圖

，助其在這場效率變革中贏得先機。2

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告第一章

認知轉變

，

從系統(tǒng)工具到數(shù)字員工2026年

，企業(yè)AI應用將從試點速贏進入全面推廣階段

，高管對AI的認知和定位也在發(fā)生轉變。越來越多的企業(yè)高管開始意識到

，AI不僅是

IT系統(tǒng)或者技術工具

，更是能夠獨立創(chuàng)造業(yè)務價值的數(shù)字員工

。根據(jù)《斯隆管理評論》

與

BCG展開的聯(lián)合調研1

，全球76%的高管認同AI是數(shù)字員工

，而不是工具。傳統(tǒng)的高管視角中

，人類員工做出決策

、AI工具自動化執(zhí)行任務

。然而

，伴隨著AI能力增強

，它不僅是被執(zhí)行的工具或等待指令的助手，而是越來越像自主的數(shù)字員工，能夠執(zhí)行多步驟流程并動態(tài)調整以完成目標。數(shù)字員工能力演進三層級根據(jù)ifenxi研究，數(shù)字員工在企業(yè)落地呈現(xiàn)出清晰的三層演進路徑，從助手到協(xié)作者、再到自主員工

。層次越高

，數(shù)字員工的自主決策能力越強

，完成的任務流程越長

、復雜度越高。1

The

EmergingAgentic

Enterprise:

How

Leaders

Must

Navigatea

NewAgeofAI3

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖

1

：數(shù)字員工的3個層次數(shù)字員工的3個層級

，可以通過銷售分析場景的案例得以體現(xiàn)。在助手階段，銷售管理者會要求數(shù)字員工查詢本季度某國家或區(qū)域銷售額，此時數(shù)字員工僅完成數(shù)據(jù)檢索任務，完全由人類主導決策流程。進入?yún)f(xié)作者階段，數(shù)字員工可以主動分析銷售數(shù)據(jù)趨勢，識別異常，并給出銷售策略調整建議

，實現(xiàn)人機協(xié)同決策

。而達到自主員工階段，數(shù)字員工能夠獨立完成包含市場環(huán)境、競爭態(tài)勢、大客戶分析等多維度的完整銷售分析報告

，從數(shù)據(jù)收集到洞察生成完全自主決策。數(shù)字員工重構評估體系這種認知轉變直接推動了企業(yè)對于AI評估體系的重構。在傳統(tǒng)的系統(tǒng)工具體系下

，企業(yè)評估AI應用的主要維度是終端用戶滿意度

、使用行為以及響應速度和準確率等技術指標。例如，企業(yè)在評估AI質檢項目時，主要關注平均響應時間、響應準確率等指標。然而

，在數(shù)字員工體系下

，評估重點轉向了人均產能等業(yè)務價值指標

。此時

，企業(yè)評估AI質檢項目時，更為關注每位質檢員能夠管理的生產線數(shù)量增長，即人均產能提升，這才是衡量數(shù)字員工價值的核心指標。4

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖2：AI評估體系重構除了評估體系的重構，數(shù)字員工這一認知轉變，還將重塑企業(yè)的技術戰(zhàn)略、應用場景構建與預算資源分配。5

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖3

：企業(yè)AI技術發(fā)展趨勢通用能力跨越式發(fā)展數(shù)字員工的單體通用能力，決定了其能否像人類員工一樣，獨立完成一個長時段內的復雜任務。這項能力是數(shù)字員工從協(xié)作者升級為自主員工的核心基礎，直接關系到企業(yè)能否實現(xiàn)大幅的人均產能提升。在任務處理時長方面，數(shù)字員工將實現(xiàn)從碎片級任務到工作日級任務的跨越。根據(jù)

METR2預估

，基礎模型可以完成的復雜任務時長每7個月翻一番

。2025年末

，GPT-5.1可以完成人第二章

技術趨勢

，數(shù)字員工能力的三重突破隨著企業(yè)高管對于AI的認知從系統(tǒng)工具向數(shù)字員工傾斜，企業(yè)AI技術發(fā)展的方向變得更為明晰

，即打造堪比和超越人類員工的工作能力。展望未來，企業(yè)AI技術發(fā)展趨勢聚焦于三個關鍵方向：讓數(shù)字員工能夠處理復雜任務的“通用能力”，解決特定問題的“專項能力”，以及實現(xiàn)團隊協(xié)作的“組織能力”。2026年將成為這些能力實現(xiàn)突破性進展的關鍵年份

，為數(shù)字員工的規(guī)?；瘧玫於▓詫嵒A。2

/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks6

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2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖4

：基礎模型可以完成的人類專家任務時長變化以銷售運營專家的崗位角色舉例。專家在2小時可以完成的是《某區(qū)域客戶銷售數(shù)據(jù)分析》，包含整理CRM數(shù)據(jù)

、評估潛客質量并分配給對應的銷售人員

。專家在8小時可以完成的是《某區(qū)域客戶季度銷售增長方案》，包含完整的客戶質量分析

、Pipeline預測

、重點客戶銷售策略等系列交付物。任務時長的大幅提升，意味著數(shù)字員工不再僅限于處理零散的即時任務，而是能夠像人類員工一樣

，持續(xù)投入并完成從需求分析到成果交付的端到端復雜項目。與此同時

，數(shù)字員工的多模態(tài)理解能力也將迎來飛躍發(fā)展。此前

，企業(yè)隱形知識被埋沒在積累的大量視頻影像中

。而在過去的兩年中

，基礎模型在10分鐘以內的視頻理解和推理能力層面發(fā)展迅速。以衡量多模態(tài)理解能力的Video-MMMU3基準測試為例

，該測試數(shù)據(jù)集中80%以上視頻長度在

10分鐘以內

。在該基準測試中的模型評分中

，谷歌Gemini系列提升顯著

，從

1.5Pro的53.89%大幅提升至3.0Pro

的87.6%。類專家2小時42分鐘的復雜任務

。按此推測

，2026年末

，基礎模型可以完成人類專家時長8小時的復雜任務。3

https://videommmu.github.io/#Leaderboard7

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖

5

：Video-MMMU評測未來，基礎模型的視頻理解能力將達到數(shù)小時級別

。Google公開表示

，Gemini2.5Pro

可以在低分辨率和200萬token上下文窗口中，處理長達6小時的視頻4。伴隨著視頻處理時長的高速進步，數(shù)字員工將能夠更準確地解析現(xiàn)實世界中復雜的多媒體信息，為自主決策提供支撐。上述通用能力的突破將催生全新的業(yè)務場景。以設備運維領域的巡檢為例，數(shù)字員工能夠學習大量的歷史維修視頻資料，并結合實時傳感器數(shù)據(jù)，在巡檢過程中持續(xù)識別設備異常模式。它不僅能發(fā)出預警，更能基于對設備運行機理的理解，生成維修建議，從而有效提升巡檢效率。這種通用能力的提升，使得數(shù)字員工在需要持續(xù)注意力和綜合判斷力的場景中，可以展現(xiàn)出接近甚至超越人類員工的工作效能。未來隨著8小時復雜任務和多模態(tài)理解能力的實現(xiàn)，企業(yè)可以真正將數(shù)字員工納入日常排班體系

，實現(xiàn)人力資源結構的優(yōu)化重組。特定能力專項優(yōu)化正如人類員工需要行業(yè)知識、企業(yè)知識的積累一樣，數(shù)字員工同樣需要在特定業(yè)務領域達到4

/gemini-2-5-video-understanding8

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2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告專家級的表現(xiàn)水平。單體特定能力專項優(yōu)化正是為了解決企業(yè)場景中的準確性需求，使數(shù)字員工能夠在成本可控的前提下

，具備解決專業(yè)問題的能力。首先

，特定場景的模型將持續(xù)進化

，展現(xiàn)出專項突破趨勢

。以OCR這一超過十年歷史的特定場景模型為例，2025年

DeepSeek

、Google、騰訊等多家基礎模型廠商都先后發(fā)布了新版OCR模型

，

皆在將光學識別與長上下文壓縮融合

，并且保留文檔中的表格

、公式等富媒體內容，從而提升該場景的模型表現(xiàn)。在工藝圖紙、研發(fā)技術文檔等行業(yè)和企業(yè)專屬知識層面

，新版OCR模型可以大幅提升關鍵信息提取準確率以及對于專屬知識的理解能力。在模型性能優(yōu)化的同時，特定場景模型的參數(shù)尺寸也越來越小，降低了企業(yè)部署模型所需的算力成本

。2025年

10

月發(fā)布的

DeepSeek-OCR模型參數(shù)量僅

3B

，

11

月發(fā)布的騰訊HunyuanOCR參數(shù)量僅

1B。這種專且小的技術趨勢，使數(shù)字員工能夠在資源受限的環(huán)境下保持高水平的專業(yè)表現(xiàn)。其次

，在工程化層面

，知識圖譜與RAG的結合愈加成熟

，基本解決了困擾大模型應用的幻覺問題

。這意味著企業(yè)無需投入大量資源進行模型訓練

，即可達到業(yè)務所需的準確性要求

，為數(shù)字員工在關鍵業(yè)務場景的可靠應用掃清了障礙。最后，當前的開源模型生態(tài)呈現(xiàn)爆炸式增長，顯著降低了企業(yè)的模型采購成本。在HuggingFace5平臺上，開源模型數(shù)量已經(jīng)超過210萬，覆蓋各類業(yè)務場景，形成完整的模型工具箱

。而且

，在開源模型中

，

10億參數(shù)以下的小模型下載量占比高達92%

，也顯示出市場對專且小的模型具有強烈需求。5

https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats9

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2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖6

：不同參數(shù)尺寸模型下載量對比在特定能力優(yōu)化的技術趨勢下，數(shù)字員工未來可以深入企業(yè)的核心業(yè)務環(huán)節(jié)，在研發(fā)、生產、運營等專業(yè)領域展現(xiàn)出與人類員工相同的工作表現(xiàn)。組織協(xié)同能力初現(xiàn)當數(shù)字員工從獨立作業(yè)走向協(xié)同工作時

，組織協(xié)同能力就成為決定其價值上限的關鍵因素。這種能力使得多個數(shù)字員工能夠像人類組織一樣運作，即團隊擁有共同目標，管理者進行統(tǒng)一的工作規(guī)劃與任務分配

，

團隊成員各司其職

、互相協(xié)作。從技術發(fā)展趨勢角度

，對標管理者角色的規(guī)劃Agent將在2026年初具雛形

。屆時

，基礎模型將能夠實現(xiàn)人類專家8小時工作時長的復雜任務

，那么基于目標進行任務拆解以及多Agent動態(tài)編排將成為可能

。同時

，行業(yè)在協(xié)作協(xié)議標準化方面已經(jīng)夯實了基礎

。MCP和A2A交互接口基本形成共識

，為不同數(shù)字員工之間的順暢協(xié)作奠定了基礎。在國內某企業(yè)的2026年規(guī)劃中

，

已將探索規(guī)劃Agent納入工作日程

。例如

，當系統(tǒng)出現(xiàn)原材料短缺預警時

，規(guī)劃Agent將自主完成一系列應對措施

：調度采購數(shù)字員工尋找備選供應商

，

同時安排物流數(shù)字員工重新規(guī)劃運輸路線

，并通知生產數(shù)字員工調整排產計劃。這種組織協(xié)同能力的成熟，將使得數(shù)字員工從執(zhí)行單一復雜任務，升級為能夠執(zhí)行復雜流程的團隊

。隨著協(xié)同標準的完善和最佳實踐的積累

，2026年有望成為數(shù)字員工協(xié)同工作的元年

，為組織效率帶來新的突破。10

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告第三章

場景新篇

，數(shù)字員工嵌入企業(yè)核心業(yè)務在2023-2025年期間

，企業(yè)高管對于AI落地時有詬病

。主要問題在于

，AI落地場景太少，局限于知識庫問答或數(shù)據(jù)分析。這些場景雖能提升局部效率，卻徘徊在核心業(yè)務的邊緣，難以觸及價值創(chuàng)造的關鍵環(huán)節(jié)。其癥結在于

，企業(yè)始終試圖將AI視為一個超級工具

，期望通過優(yōu)化模型算法來攻克那些人類專家都感到棘手的復雜問題。例如

，某四川鋼鐵國企在多年前就與AI大廠展開深度合作

，

圍繞鋼鐵料消耗工序進行AI建模以提升生產質量，并實現(xiàn)對人工作業(yè)的替代。但是面對生產環(huán)境數(shù)據(jù)獲取不完整

、隱性知識眾多等問題時

，這種AI建模思路顯得力不從心

、效果不佳。方法論變化

，從流程優(yōu)化到任務拆解數(shù)字員工認知的確立，為突破這一僵局提供了新的思路。企業(yè)可以通過改善和優(yōu)化人類專家的工作任務

，從而釋放更大的人均產能

。也就是說

，企業(yè)挖掘AI場景的方法

，可以從過去單一的“業(yè)務流程優(yōu)化”，增加新的方法“員工任務拆解”。這兩種思路并非替代關系

，而是視角與起點不同

，下面的對比圖揭示了兩者的區(qū)別與結合點。11

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖7

：兩種AI場景挖掘與落地方法論對比傳統(tǒng)的業(yè)務流程優(yōu)化方法，著眼于端到端的流程痛點與效率瓶頸，核心目標是提升整體業(yè)務運行質量和效率

。其實施路徑是梳理流程

、識別斷點

、部署AI工具

，典型產出是一個個AI模型。而員工任務拆解方法，則聚焦于核心崗位，特別是崗位員工每日

、每時的具體工作任務，核心目標直接指向提升該崗位的人均產能、實現(xiàn)部分任務替代。其實施始于對崗位工作的分析，評估每項任務的AI可行性

，并設計人機協(xié)作規(guī)則

，最終產出是數(shù)字員工崗位說明書和人機協(xié)作

SOP。二者相互融合，可以構成數(shù)字員工落地的完整思路。業(yè)務流程優(yōu)化為企業(yè)指明了哪些崗位具有最高的優(yōu)化價值

，解決了在哪里投入的問題；

而員工任務拆解則提供了將AI價值注入這些關鍵崗位的具體路徑，解決了如何落地的問題

。最終，企業(yè)可以基于數(shù)字員工嵌入，重新優(yōu)化業(yè)務流程

，這將引導AI的價值從邊際改善走向核心貢獻。實踐案例

，生產工藝優(yōu)化以下

，通過某鋁生產企業(yè)的工藝優(yōu)化案例來闡述員工任務拆解AI落地方法。12

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告鋁電解過程復雜度高，涉及磁場

、熱效應

、濃度等各種專業(yè)機理，人類專家進行仿真尚且難以實現(xiàn)

，AI建模難度更高

。同時

，工業(yè)生產過程中經(jīng)常出現(xiàn)不可觀測或者缺乏測量手段等問題

，導致數(shù)據(jù)匱乏

，AI無從建模

。因此

，在傳統(tǒng)的業(yè)務流程優(yōu)化視角中

，AI是無法解決生產工藝優(yōu)化問題的。如果轉換為員工任務拆解視角，決定生產質量、效率、安全等工藝的核心崗位是生產現(xiàn)場的槽控工區(qū)長

。工區(qū)長的每日工作任務包括

，

日常生產安排、分析電解槽運行狀況

、制定控制指令

、現(xiàn)場安全檢查

、生產質量檢查

、

電解槽運行數(shù)據(jù)管理

、建立長期生產檔案等。從這些項目中

，企業(yè)挖掘AI可以協(xié)助和替代工區(qū)長完成的工作任務

。最終

，上線的數(shù)字員工在分析電解槽運行情況、槽控策略推薦、運行數(shù)據(jù)管理等多個場景落地生根。通過充分釋放工區(qū)長的產能

，數(shù)字員工的介入提升了整條產線的質量與效率。13

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖8

：2026年企業(yè)

IT預算變化其中，央國企的預算增長最為明顯

。這主要受信創(chuàng)政策和國資委”AI+”專項行動的推動

。而金融機構作為企業(yè)IT預算的另一大貢獻者

，其2026年預算增速預計較低

。六家國有大型商業(yè)銀行的

IT預算一般占整體金融機構的一半

，其

IT預算增長率在2024年就已經(jīng)低至2.15%

，預計2025

、2026年還會進一步放緩

。這主要源于金融機構利潤的增長趨緩。與此形成鮮明對比的是

，AI預算占比正經(jīng)歷顯著躍升。調研數(shù)據(jù)顯示

，2026年近一半企業(yè)的AI預算將占IT總預算的20-30%

，另有約31%的企業(yè)占比在

10-20%之間，這意味著80%企業(yè)至少將

10%的

IT預算投入AI領域。而在去年同第四章

預算分配

，AI

占比激增隨著對于數(shù)字員工認知的逐步增強，企業(yè)對AI的投入信心也將顯著增強，推動AI預算進入高速增長階段

?；趇fenxi對于企業(yè)CIO的調研

，2026年企業(yè)

IT預算整體呈現(xiàn)持平態(tài)勢，但AI預算占比卻出現(xiàn)迅猛提升

，這標志著AI在企業(yè)落地階段將從試點速贏轉向全面推廣。IT預算持平

，AI預算大漲在整體

IT預算方面

，調研顯示約40%的企業(yè)預計2026年預算將增長

，

同時39%的企業(yè)表示預算可能下降

。因此

，預計整體預算水平2026年與2025年將基本持平。14

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖9

：2026年企業(yè)AI預算占比預期在AI預算投向上，算力和Agent是絕對的兩大核心領域

，同時大模型與小模型的協(xié)同應用也仍是重要投入方向

。值得注意的是

，生成式AI在企業(yè)側提及的頻率越來越低

，轉向以Agent為核心。企業(yè)AI應用即將步入全面推廣階段AI預算激增的同時

，我們也看到單應用建設成本處于下降趨勢。一時期的調研中

，絕大多數(shù)企業(yè)AI預算占比還停留在10%以下。15

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖

10

：應用建設成本變化從成本結構來看，單應用建設涉及算力、數(shù)據(jù)治理、工程化、合規(guī)及人力等多個環(huán)節(jié)。其中，算力成本因模型參數(shù)小型化趨勢而下降，工程化成本隨著知識圖譜+RAG的成熟度提升而降低

，人力成本也因Agent平臺進步呈現(xiàn)微降

。相反，數(shù)據(jù)治理和知識治理成本則明顯上升，而合規(guī)成本基本持平

?？傮w而言

，單應用建設成本依然呈下降趨勢。AI預算增長與單應用建設成本下降相輔相成

，將共同加速企業(yè)AI的普及

。預計

，2026年將成為AI全面推廣的關鍵年份。16

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告圖

11

：企業(yè)AI應用所處階段調研表明

，當前已有

56%的企業(yè)處于試點速贏階段

，預計明年將推進至全面推廣期

。此外，國務院設定了2027年Agent普及率超過70%

、2030年超90%的目標

，這一政策導向進一步強化了企業(yè)落地AI

的速度。綜上所述

，AI預算激增不僅反映了技術信心的提升

，更將推動企業(yè)從局部試點邁向全面推廣

，為生產力注入新活力。17

|

2026年企業(yè)AI落地趨勢研究報告第五章

未來圖景

，

人機協(xié)作新生態(tài)隨著技術突破

、場景重構和預算分配的協(xié)同推進

，2026年將成為企業(yè)AI落地的突破年份。數(shù)字員工將成為企業(yè)組織架構中不可或缺的生產力要素。未來三年，企業(yè)競爭的核心將從"擁有多少AI技術和應用"轉向"如何管理數(shù)字員工隊伍"。領先的企業(yè)將建立完善的人機協(xié)作機制，推動人類員工專注于創(chuàng)造性工作

。同時，知識和數(shù)據(jù)治理能力將