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
益语智库 · 2026-06-25
基于全球1,217家企业的AI适配指数，解释AI领军企业为何集中获得经济收益，并分析中国企业的应用优势与价值闭环短板。
---
title: "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"
publisher: "普华永道"
date: 2026-06-25
summary: "基于全球1,217家企业的AI适配指数，解释AI领军企业为何集中获得经济收益，并分析中国企业的应用优势与价值闭环短板。"
topics: [战略, 业务设计, 组织, AI 技术]
---
# 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
## 报告速览
报告要回答的不是企业是否部署了AI，而是AI活动能否持续转化为经济收益。普华永道将60项管理与投资实践归纳为九大因素，以AI适配指数比较全球领军企业、中国企业与其他企业。研究显示，价值高度集中：中国企业总体已进入全球第一梯队，但仍需要补上价值追踪、创新规模化、员工信任与治理能力。
==**前20%的企业获得74%的AI经济收益，说明价值差距来自系统性适配能力，而不是部署项目的数量。**==
| 维度 | 说明 |
| --- | --- |
| 样本 | 全球1,217家企业，覆盖25个行业 |
| 领军企业定义 | AI驱动绩效位列前20%的企业 |
| 核心工具 | AI适配指数：3项AI应用能力 + 6项AI基础能力 |
| 中国企业优势 | 跨行业协作、客户响应、执行落地与规模推广 |
| 主要短板 | 价值追踪、创新转化、信任与治理 |
## 核心问题
| 问题 | 解读视角 |
| --- | --- |
| AI价值为何集中在少数企业？ | 比较应用强度、基础能力与财务绩效 |
| 中国企业处于什么位置？ | 与全球领军企业和其他企业双重对标 |
| 高投入为何不必然带来高回报？ | 考察战略、投资、创新与规模化机制 |
| 下一步如何形成复利？ | 把数据、组件、人才和治理沉淀为可复用能力 |
## 核心结论
| 结论 | 意义 |
| --- | --- |
| 前**20%**企业获得**74%**的AI经济收益 | AI价值存在明显集中效应 |
| AI适配度最高企业绩效为其他企业**7.2倍** | 系统能力比单点工具更能解释差距 |
| 中国企业应用能力强于基础能力 | 执行优势需要价值跟踪与治理支撑 |
| 行业融合是中国企业突出优势 | 跨企业协作渗透率约为其他全球企业**2.3倍** |
```chart
type: bar
title: 不同AI适配度分组的经行业调整AI驱动绩效
unit: 得分
x: 第一五分位, 第二五分位, 第三五分位, 第四五分位, 第五五分位
y: -2.6, 0.3, 4.6, 6.4, 15.7
```
## 研究方法与证据边界
研究覆盖全球1,217家公司和25个行业，考察60项AI管理与投资实践，并通过统计分析检验这些实践与AI驱动财务绩效之间的关系。九大因素分成应用与基础两组。报告中的领军企业数据通常取前20%企业的中位值，因此不应把组间倍数理解为每一家企业都会实现的回报。
| 维度 | 说明 |
| --- | --- |
| 应用能力 | 广度与深度、先进性、从行业融合中捕捉价值 |
| 基础能力 | 创新、治理与风险、数据与技术、战略、投资、员工队伍 |
| 绩效口径 | 经行业调整后的AI驱动财务绩效 |
| 比较组 | 全球领军企业、中国内地企业、其他全球企业 |
| 边界 | 相关性分析不能自动证明单一实践直接导致财务回报 |
## 01 AI适配指数如何解释价值差距
指数的关键价值在于把“做了多少AI项目”改写为“能否把AI转化为可靠、可扩展的业务能力”。应用能力决定AI进入价值链的范围与深度，基础能力决定这种应用能否被复用、治理并形成复利。
| 能力组 | 因素 | 要回答的问题 |
| --- | --- | --- |
| AI应用 | 广度与深度 | 是否覆盖关键职能并重构工作流 |
| AI应用 | 先进性 | 是否从摘要工具走向自主和自我优化 |
| AI应用 | 行业融合价值 | 是否��现跨行业价值池并协同生态伙伴 |
| AI基础 | 战略、投资、创新 | 目标、资源和试验组合是否连成闭环 |
| AI基础 | 数据技术、治理风险、员工队伍 | 系统是否可靠、可扩展且被信任 |
## 02 领军企业的三条制胜路径
领军企业并非在所有方向平均投入，而是先把AI与高价值目标对齐，再建设足以支撑这些目标的基础能力，最后通过可复用组件、重构工作流和持续学习扩大应用。基础与应用之间形成正反馈，才是7.2倍绩效差距背后的核心逻辑。
| 路径 | 领军做法 | 报告中的差异信号 |
| --- | --- | --- |
| 以AI推动重塑与增长 | 围绕增长、商业模式和新价值池设定目标 | 跨行业合作可能性为其他企业3倍 |
| 搭建针对性基础 | 升级关键平台、数据、人才与治理 | 复用AI组件的可能性高2.4倍 |
| 推广应用 | 把成功用例嵌入价值链并持续反馈 | 应用覆盖价值链程度约为其他企业2倍 |
## 03 中国企业：应用领先，闭环仍待补强
中国企业的优势来自大规模场景、产业协同和较强执行力，尤其擅长流程自动化、客户响应和跨行业生态应用。但在自主优化、价值追踪、员工对AI洞察的信任以及规模化治理方面仍与最佳实践存在差距。
```chart
type: bar
title: AI应用从执行向自主优化升级的代表性比例
unit: %
x: 中国企业自主和自我优化, 其他企业自主和自我优化, 全球领军企业自主和自我优化
y: 7, 8, 15
```
- 中国企业不能只依赖落地速度，应把业务收益责任落实到具体用例。
- 创新基础投入较强，但从试点到规模化的组合管理仍是短板。
## 04 从试点组合转向价值组合
企业需要以业务影响而不是模型上线数量管理AI组合：每个用例都应有明确的价值假设、业务负责人、数据与风险要求、规模化门槛以及退出条件。这样才能避免“试点容易、规模化难”并把有限资源投向可持续价值。
| 阶段 | 关键判断 | 治理动作 |
| --- | --- | --- |
| 立项 | 是否对应重要业务目标 | 明确价值基线与负责人 |
| 试验 | 是否有可验证增量 | 沙箱、数据与风险门槛 |
| 扩展 | 组件和流程能否复用 | 统一平台与变更管理 |
| 运营 | 收益是否持续 | 自动化看板与模型监控 |
| 退出 | 机会成本是否过高 | 及时停止并回收资源 |
## 结论与行动建议
对中国企业而言，下一阶段不是继续增加孤立试点，而是把应用优势转化为可衡量、可治理、可复用的企业能力。
| 行动 | 牵头角色 | 验证指标 |
| --- | --- | --- |
| 建立用例级价值责任制 | 业务负责人和CFO | 每个重点用例有基线、收益和复盘 |
| 建立AI组合评审机制 | 战略、创新与技术团队 | 扩展、暂停、终止决策有统一门槛 |
| 提升组件和数据复用 | CIO、CDO | 复用率、部署周期和数据质量改善 |
| 把员工信任纳入运营指标 | CHRO和业务管理者 | 采用率、复核率和培训有效性 |
| 统一治理与持续监控 | 风险、合规与AI治理团队 | 从设计到生产的可追溯控制 |
> 数据说明：图表与倍数均来自报告。前20%领军企业相关指标通常使用该组中位值；中国企业指中国内地受访企业。日期采用PDF元数据所示的2026年6月25日。