AI时代的商业进化蓝图2026白皮书：激活主动智能 从‘单点人效’到‘系统智效’的战略跃迁

目录 范式跃迁：定义“更主动的 AI” 4445536162707180878998第一篇章：敏捷破局与增长引擎 —— 试错成本重置与营收驱动案例 1：玛氏案例 2：森马第二篇章：系统深潜与中枢接管 —— 方法论确立与组织演进案例 3：安克创新第三篇章：前沿推演与物理智变 —— 多智能体协同与重资产重构案例 4：博世电动工具案例 5：美的集团第四篇章：范式颠覆与生态跃迁 —— 底层逻辑重写与能力资本化案例 6：施耐德电气案例 7：矩阵纵横（暗壳） 151822261.1 能力演进 : 打破响应式瓶颈，迈向“点 - 线 - 面”协同1.2 核心界定 : 觉醒主动智能，跨越新旧范式的分野1.3 战略基座 : 构建“企业判断系统”，夯实 AI 时代护城河1.4 重构 AI 成熟度旅程 : 迈向 L3 主动级 蓝图深化：主动 AI 时代的 3x3 战略矩阵 未来展望：迈向自主智能与人机共生 34372.1 AI 战略目标广度 ( 横轴 ): 从“工具辅助”到“价值接管”2.2 AI 落地深度 ( 纵轴 ): 从“单点验证”到“人机共生” 序言 每一次重大技术变革，真正改写商业秩序的，并不只是工具更强了，而是组织如何重新安排知识、权力与责任。今天，人工智能正在跨过这样一道分水岭：它不再只是响应指令、辅助个体的工具，而开始进入流程、参与判断、接管任务，成为企业运行机制的一部分。由此，企业竞争的重心也在悄然转移——从“有没有用上 AI”，转向“能否把 AI 嵌入经营系统，并稳定创造可验证、可复制、可持续的价值”。 为管理语言，将局部实践升维为系统认知，把短暂的效率红利沉淀为长期的组织能力。在全球产业格局深度重组、技术边界持续外溢的当下，推动这样直击本质的研究与对话，恰逢其时，且尤显必要。 本白皮书正是在这样的思考下展开。它并不把 AI 视作一组彼此分离的工具清单，而是将其放回企业战略目标、落地深度与组织演进的坐标系中加以审视，进而为企业辨识阶段、校准方向、规划演进提供一套判断框架。它也不满足于描述技术趋势本身，而试图回答更关键的问题：当企业从“人效”走向“智效”，从局部试验走向系统协同，管理者应如何重估价值、重设边界、重塑系统。我们期待，这份研究提供的不只是方法，更是判断；不只是路径，更是定力。 这意味着，管理者面对的已不只是一次技术升级，而是一场关于战略、组织与治理的系统重构。过去两年，企业在内容生成、客户服务、研发辅助、市场洞察等环节不断积累成果；但真正决定胜负的，并非若干单点效率的改善，而是组织能否让智能体在清晰边界内稳定承担任务，能否将数据、行业知识与反馈机制沉淀为“企业判断系统”，能否在授权、风控与协同之间建立新的秩序。AI 正在从答案的提供者，转变为任务的承担者；人则将更多成为方向的设定者、边界的守护者和责任的承担者。 未来真正值得期待的，不是一个被技术替代的商业世界，而是一个因技术而被重新组织、重新激发、重新创造的商业世界。谁能够把算法的力量与人的判断结合起来，把效率的追求与责任的承担统一起来，把局部创新转化为系统能力，谁就更有可能在下一阶段竞争中赢得主动。愿本白皮书为读者提供一份穿越喧嚣、面向本质的参照，也为智能时代的商业进化标注一处清醒而坚定的坐标。 也正因此，未来领先企业与跟随企业之间的差距，未必首先体现为模型能力的高下，而更可能体现为谁能更早完成流程再造、组织重构与治理升级；谁能把零散试验转化为稳定闭环；谁能把技术可得性转化为经营确定性。在算力日益普惠、模型能力持续平权的今天，真正稀缺的，不再是工具本身，而是把工具纳入经营秩序的能力；不再是模型可得性，而是将模型转化为组织能力的本领。 人工智能的发展并非沿着单一的全球模式推进，而是呈现出区域范式并行的多极化格局：欧洲强调监管与伦理，中国注重规模化落地，美国则以技术驱动为核心。面对这一复杂的生态，全球化运营的组织愈发需要跨越并融合不同视角的能力。 作为一所立足中国、联结欧洲、面向世界的商学院，中欧不仅致力于架起跨区域的视野桥梁，更在此基础上，将目光深探至企业运行的本质。我们尤其关注：当 AI 从“辅助工具”走向“主动节点”，企业应如何重新理解效率、重构岗位，并重新界定人与系统的边界。 濮方可 (Bournois, Frank) 教授中欧国际工商学院联席院长（欧方） 商学院的责任，绝非追逐一时的技术热词，而是帮助企业将技术语言转译 中欧国际工商学院院长（中方） 在这一过程中，企业对人工智能的接入方式也呈现出明显的阶段差异。一部分组织仍停留在以效率提升为目标的赋能型应用阶段；一部分组织开始围绕智能体构建新的业务流程；而少数领先企业，则正在探索能够由智能体直接创造商业价值的运行结构。这些差异表明，人工智能正在从单点工具能力逐步演进为组织级能力结构，其影响范围已经超出技术层面，进入企业战略、组织与治理体系之中。 序言 过去三年，人工智能的发展正在经历一次重要的阶段性变化。 正是在这一背景下，仅依赖单一企业经验或局部技术观察，已难以解释人工智能正在企业内部发生的真实变化。企业面对的并不是“是否使用 AI”的问题，而是如何理解不同阶段之间的结构差异，以及如何在不确定的路径中识别可持续推进的方向。 如果说 2023 年的标志性事件，是生成式模型首次进入公众视野，并迅速改变人们对软件能力边界的想象；2024 年的核心问题，是企业如何将模型嵌入具体业务场景并形成初步应用；那么进入 2025 年之后，一个更加普遍却也更加复杂的问题逐渐浮现： 特赞科技基于多年企业级人工智能应用落地经验，以及围绕智能体参与组织运行方式的系统性方法论探索，也形成了以智能体为核心的新型运行结构实践，Generative Enterprise Agent（GEA）架构路径，为理解“主动智能”如何进入企业提供观察样本之一。Generative Enterprise Agent（GEA）通过将意图理解、任务编排、上下文系统与执行能力整合为统一运行机制，使 AI 能够围绕真实业务目标进行推理、决策与执行，并持续运行在企业工作流之中。 当越来越多组织已经接入人工智能之后，为什么稳定、可复制、可持续的业务价值仍然难以规模化出现？ 这一变化标志着人工智能正在从能力扩展阶段进入系统重构阶段。企业面对的，不再只是“是否使用 AI”的问题，而是“如何让 AI 真正参与工作”的问题。从“帮我写”到“帮我想”，再到“帮我做”，意味着人工智能正在从辅助个体工作的工具，逐步进入任务执行结构本身。然而，这一步并不只是技术能力的提升，更涉及系统接口、上下文结构与组织协同方式的重塑：如何让智能体进入既有业务流程，而不是停留在系统之外形成新的工具层叠，正在成为企业智能化转型的关键分水岭。 基于此，特赞科技联合中欧国际工商学院，依托中欧 X 特赞人工智能与商业创新研究基金，通过过去一年的跨行业案例调研与持续实践观察，系统梳理当前企业在人工智能应用中的典型阶段特征，总结从局部效率提升走向系统能力重构的关键转折点，在 2025 年企业 AI 落地的 3x3 战略蓝图的基础上，提出“人效”与“智效”的分析框架，用以描述人工智能进入组织运行结构之后所带来的变化方式。 同时，产业层面的另一个重要变化也正在显现。随着模型能力持续趋同，企业竞争优势的来源正在发生转移。模型正在成为类似基础设施的通用能力，而上下文体系、反馈机制与业务接口能力正在成为新的生产要素。企业真正的差异，不再首先来自是否拥有模型，而来自是否能够围绕模型构建持续运行的系统结构，使智能体能够在真实业务环境中稳定推进任务并形成闭环结果。 《AI 时代的商业进化蓝图（2026）》将围绕企业在不同阶段的典型实践路径，系统讨论人工智能如何从辅助工具逐步演进为执行结构，并进一步影响组织分工方式、知识沉淀机制与价值创造逻辑。我们希望，这份研究能够为企业理解自身所处位置、判断下一步演进方向，以及识别从“单点人效”走向“系统智效”的关键条件，提供一套更具结构性的参照框架。 这种变化进一步影响了组织结构本身。越来越多工作正在由“一个人加一组智能体”完成，团队规模缩小，但系统能力扩大；岗位数量减少，但角色类型增加。新的岗位开始围绕上下文构建、模型行为塑造与任务闭环设计出现。企业对人工智能的需求，也因此从工具采购转向系统能力建设，从局部效率提升转向组织运行方式重构。 当生成能力逐渐普及之后，真正稀缺的能力不再只是生产速度，而是判断能力；不再只是输出数量，而是选择质量。评测体系、专家示范数据以及系统设计能力，正在成为智能体系统能够进入真实业务流程的重要条件。人工智能的竞争焦点，正在从技术能力竞争转向组织能力竞争。这意味着企业智能化的关键，不再只是部署模型，而是如何构建能够承载模型运行的结构性环境。 范凌 特赞科技创始人及 CEO同济大学教授、博导、设计人工智能实验室主任中欧 X 特赞人工智能与商业创新研究基金执行委员会主席 前言：迈入“智效”时代 从这个意义上说，2025 年是 Agent 元年，2026 年则是“智效”进入深水区的一年。企业真正要回答的，不再是“要不要上 AI”，而是“如何让 AI从演示价值变成经营价值”。这要求管理者改变过去把 AI 看作单一软件采购项目、创新试验项目或 IT 赋能项目的思路，转而把 AI 视为一项贯穿战略、技术与业务的系统工程，打通战略层的顶层设计、技术层的能力支撑与业务层的真实场景。任何一个环节缺位，所谓“智效”都难以成立。 如果说 2024 年是生成式 AI 进入企业视野、重塑管理者想象力的一年，那么 2025 年则可以被视为企业智能体真正登场的一年。过去一年，大模型的能力边界继续外扩，尤其是推理、规划、调用工具与多轮执行能力明显增强，推动企业对 AI 的期待，从“会生成内容的工具”迅速转向“能够承担任务的智能体”。在这一轮跃迁中，企业使用 AI 的方式也发生了关键变化：从把 AI 当作员工的“副驾驶”，转向尝试让 AI 在特定场景中直接接管部分任务链条。 与此同时，智能体时代也在改写企业的数据逻辑与竞争逻辑。传统范式下，企业往往先花费大量时间和资金完成数据治理，再谈训练模型、部署应用。这一路径适合少数拥有雄厚资源、已经完成存量治理的大企业；但对更多数据基础薄弱、数据分散且高度非结构化的企业而言，新的机会正在出现：借助Agent“边跑边整理”，在执行业务的同时生成结构化、可回流、可优化的“活数据”，形成“业务行动—数据回流—模型优化”的实时闭环。由此，AI 不再只是建立在既有数据资产之上的附加层，而开始成为企业生产新数据、沉淀新知识、形成新反馈的引擎。 但热潮之下，真正的问题并不在于企业是否已经“用上了 AI”，而在于企业是否已经开始获得可持续、可复制、可验证的业务价值。过去两年，企业界最常见的现象之一，是演示很多、试点很多、概念验证很多，真正能够跨越部门边界、进入核心流程、形成稳定回报的项目却并不多。大量 POC 止步于实验室，停留在局部提效、个体辅助和短期试验层面；一些项目在展示时令人惊艳，一旦进入真实业务环境，便暴露出流程脱节、责任不清、反馈缺失、难以规模化等问题。换言之，企业面临的已不再只是“能不能做出一个 AI 应用”，而是“能不能把 AI 嵌入业务系统，并让它持续创造结果”。 这也解释了为什么到了 2026 年，真正稀缺的已不是通用模型能力，而是企业自身的判断系统。模型越来越通用，能力越来越平权，真正构成护城河的，是企业能否把私有数据、行业 know-how 与闭环反馈机制整合成一个持续进化的系统。Agent 的主动性，本质上不是来自模型本身，而是来自上下文、约束、流程接口和反馈机制的共同塑造。离开这些，智能体再强，也只是漂浮在业务表层的“聪明工具”；嵌入这些之后，智能体才可能成为真正的“数字员工”。 这正是 2026 年企业 AI 应用进入“智效”时代的背景。所谓“人效”，强调的是人在既有流程中借助工具提升效率，本质上仍是人主导、AI 辅助；而所谓“智效”，则强调智能体在