从单点工具到系统重构中国实体产业探索AI管理新路径
从单点工具到系统重构 中国实体产业探索AI管理新路径
2026年07月20日 16:22
新华财经上海7月20日电（记者沈寅飞）一直以来，全球 人工智能 驱动的组织变革与管理创新研究，多以硅谷科技企业为主流讨论方向。近年来，一些国内制造、 汽车 、医药、医疗等实体产业模仿海外AI落地范式，却又难以适配中国实体产业的发展实情，本土化AI管理创新与组织变革路径亟待探索。
然而，这一困扰行业发展的难题也在引起更多关注和悄然发生改变。记者在2026世界 人工智能 大会（WAIC）的首场AI管理创新论坛中了解到， 神州数码 联袂哈佛商业评论中国，集结学界专家、行业咨询机构、实体企业一线管理者，围绕AI时代企业流程重塑、组织升级、人机协同等核心命题开展深度研讨。业内人士指出，破局之道在于立足本土产业实际，以流程重塑为核心，将AI深度嵌入业务链路，重构人机分工，并建立分层价值评价体系，通过长期迭代沉淀组织智能资产，实现规模化价值释放。
近九成企业陷浅层应用规模化困局何解？
生成式AI与智能体技术规模化普及以来，国内企业AI研发与落地投入持续加码，但产业落地成效呈现显著分化。麦肯锡行业调研数据显示，国内仅5%-7%的AI落地企业实现显著财务效益，88%的企业仍停留在单点文档处理、智能问答等浅层工具应用阶段，AI技术尚未深度融入企业核心业务流程，技术投入与价值产出存在明显错配。
同济大学经济与管理学院副院长王洪伟说，个人端AI效率提升无法直接转化为企业组织绩效增长。海外科技企业业务流程原生适配数字化、智能化体系，而国内实体企业流程体系历经长期积淀，存在数据分散、系统割裂、权责固化等问题，简单叠加AI工具仅能形成表层赋能，无法实现组织生产力的系统性质变。
与此同时，制造业作为实体经济核心支柱，其AI落地困境似乎更具行业代表性。北汽 新能源 享界超级工厂设备工程部部长李明宇结合工业一线实践表示，工业AI规模化落地面临多重现实约束：高精度生产数据采集成本偏高，造成数据供给与模型需求错配；传统AI模型针对性强、复用性弱，难以适配全产线、全场景应用；同时，工业生产对确定性、可追溯性要求严苛，大模型概率化输出特性，无法直接适配工业自动化决策场景，安全合规成为制造业AI深度落地的核心壁垒。
医药创新领域同样面临流程智能化改造难题。 神州数码 AIBG AI产研中心总经理侯浩介绍，国内 创新药 企FDA合规CSR报告编制工作高度依赖资深研发专家，传统模式下单份报告编制周期长达3个月。由于临床数据、试验文献、研发资料分散在多套系统及线下文档中，且核心研发经验高度集中于少数资深人员，新人承接难度大、流程复用性差，单点AI工具无法串联全流程业务链路，难以释放智能化转型价值。
那么如何看待和解决行业普遍存在的AI落地低效问题？ 神州数码 董事长郭为认为，根源在于企业对AI价值的认知偏差。市场多数主体将AI定位为效率优化工具，忽略其重构生产要素、重塑组织体系的核心价值。他以景德镇制瓷七十二道标准化工序为例阐释产业逻辑：传统手工业通过流程拆解、标准固化实现规模化产能跃迁，当下企业AI落地的核心逻辑与之相通，即通过技术赋能，将企业隐性的专家经验、零散的业务流程，转化为可标准化、可迭代、可复用的智能化运行体系。
“数据即权利，智能即资产。”郭为提出，AI时代企业长期发展的核心优势，源于高质量的数据治理能力与可沉淀、可增值的组织智能资产。在AI治理层面，行业应摒弃封堵、对抗的保守思维，借鉴都江堰“乘势利导、因时制宜”的治理智慧，将 AI智能体 深度嵌入端到端业务流程，构建人机共生、动态迭代的内生型智能组织体系。
据了解，针对国内企业“业务流程割裂、算力资源闲置”等问题，神州数码依托全域数字化技术积淀，打造软硬一体化全栈AI解决方案。目前，该套解决方案已在医药、制造等实体产业实现规模化落地。在 创新药 企场景中，神州问学通过多智能体协同赋能，串联合规报告编制全流程，整合行业文献、临床数据等合规资源，将报告编制周期从3个月压缩至数天。在工业制造场景中，系统可自动归集设备参数、生产报表、工艺手册等资料，赋能工程师快速定位生产异常、排查工艺问题，有效沉淀产业实操经验、缩短故障处置周期。
财报数据显示，神州数码2025年全年总营收突破1438亿元，其中AI相关业务整体规模达330亿元，同比大幅增长48%。AI软件及服务收入同比增长165%；自有品牌AI算力产品（以神州鲲泰为核心）收入增长62%，累计服务千余家 汽车 、医药、高端制造实体企业，产业化落地成效显著。
告别海外复制本土人机共舞重构组织新秩序
业内人士普遍认为，破除AI浅层应用困境、释放产业智能化价值，核心在于重构人机协同模式、优化组织运行机制、建立科学价值评价体系。同时还需要结合国内实体产业落地实践，形成适配中国市场的AI管理创新共识。
“AI是企业能力的放大器，而组织发展方向、战略决策、价值取舍的核心，始终取决于人的选择与担当，企业管理的核心仍是赋能人、成就人。”北京大学国家发展研究院管理学教授杨壮认为，AI技术快速迭代背景下，企业管理者需坚守人的主体性核心地位，杜绝技术依赖。
德勤中国咨询业务首席增长官黄伟强表示，行业需彻底摒弃“人机替代”的零和博弈思维，明确“碳基人”与“硅基智能体”的差异化价值定位：由 AI智能体 承接高频重复、规则固定、数据密集的运算统计类工作，释放人力效能；由企业员工聚焦复杂战略决策、客户价值创造、跨界创新突破等核心工作。同时，需将该协同逻辑深度融入企业制度、流程与考核体系，构建常态化、规范化的人机共生机制。
事实上，近年来，针对实体企业落地场景，一些模式已实现价值验证。如一些国内连锁零售企业通过梳理顶尖运营管理经验，搭建专属知识图谱与 AI智能体 ，实现货品调配、客流分析、盈利测算等常规工作自动化运行，管理人员得以脱离重复性事务，聚焦客户服务与团队管理，单人服务辐射范围大幅拓宽，企业运营效率与经营质量同步提升。
上海财经大学特聘教授胡延平认为，AI for Process的重要机会，在于通过“Agent OS+Agent Platform+Agent Web”等基础设施，将模型、智能体与企业核心系统打通，形成可统一接入、协同运行的能力底座，推动AI真正进入业务流程并释放规模化价值。
而针对AI价值量化难题，王洪伟提出，AI for Process需要构建分层级、全周期的价值评价体系：一是基础效率维度，实现单点工作任务处理效能提升；二是流程质量维度，优化跨部门协同效率、降低业务返工率与异常处置周期；三是经营价值维度，赋能企业营收、利润等核心财务指标改善。同时，王洪伟也认为，AI流程重塑与组织升级属于长期系统性工程，经营效益释放存在滞后性，企业需摒弃短期速效思维，建立长期迭代、持续优化的运营机制。这也是神州数码为客户提供全生命周期AI数字化服务的核心逻辑。
业内人士普遍认为，中国实体产业的AI转型，无法复刻海外轻量化、纯技术导向的变革模式，必须立足本土产业链特征、组织架构特点与合规经营要求，以AI for Process流程重塑为核心抓手，通过技术赋能沉淀组织智能、明晰人机权责边界、完善配套管理机制。未来，依托产业、学界、媒体的深度联动，一套适配中国制造业、 汽车 、医药等核心实体产业的本土化AI管理创新体系，或将持续完善成型，为全国企业智能化转型提供核心参考。
（文章来源：新华财经）