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售后服务上门服务电话，智能分配单据：普华永道周星：中国企业的整体AI适配能力已超越全球平均水平

　　作为连续第二年参与链博会的参展机构，今年普华永道以“AI时代的加速引擎”为核心参展主题。本届链博会普华永道创新打造“智能经济新形态= f(生态×认知×应用)”展台方程式，按照产业进化逻辑划分三大展示赛段：强健发展底座、扩大AI市场应用、深化人机协同，完整呈现从AI基础设施搭建、全行业落地应用到人机协同共生的全链条创新成果，聚焦破解供应链协同低效、AI技术落地转化困难等行业普遍痛点，助力全球供应链向智能经济新模式转型。

　　当前，人工智能正从技术概念快速走向产业落地，中国企业AI转型成效备受关注。在链博会期间，普华永道发布《普华永道全球人工智能效能研究中国报告》，并全球首发“AI适配指数全球测评体系”。普华永道中国公共事务主管合伙人周星接受采访，解读中国企业AI发展现状与产业变革趋势。

　　中国企业AI适配度稳居全球第一梯队

　　基于对全球25个行业1217家企业的调研评估，《普华永道全球人工智能效能研究中国报告》显示，中国企业整体AI适配度超越全球平均水平，处于全球第一梯队，部分能力领先全球AI领军企业。　

普华永道中国公共事务主管合伙人周星接受记者采访

　　周星指出，中国企业AI应用能力全球领跑，在客户响应、跨企业协作、跨行业生态价值释放等场景优势显著，跨行业协作渗透率约为全球其他企业的2.3倍。

　　她总结了四大核心成因：

　　一是顶层政策持续稳定，长期布局AI产业，为企业数字化转型提供了良好的政策环境；

　　二是依托超大规模市场与完备全产业链，落地场景丰富，企业AI投入意愿强、执行效率高、价值链覆盖全面；

　　三是跨行业融合、生态共建能力突出，有效激活跨界增量，是拉高整体指数的关键因素；

　　四是企业组织敏捷、执行力强，在资金投入、算力基建、流程革新等方面处于全球上游，AI规模化落地速度更快。

　　AI适配指数：为企业提供可量化的转型路径

　　本次首发的AI适配指数全球测评体系，是一套全球统一的量化评估标准，核心用于衡量企业将AI投入转化为真实业务收益的成熟度。

　　周星介绍，数据显示，高AI适配度企业的综合绩效，是普通企业的7.2倍。该指数可帮助企业精准查摆战略、技术、人才、治理等维度的短板，告别盲目投入，制定精准可落地的转型方案，让AI投入转化为实实在在的业务增长与财务回报。

　　AI深度重构全球供应链竞争格局

　　谈及AI对全球产业的深层变革，周星表示，AI不应局限于效率工具，而要重塑业务流程、打通产业协同、构建全新全球链接能力，AI将加速行业分层，重塑全球产业竞争格局。普华永道发布的《2026年人工智能效能报告》指出，74%的AI经济价值集中在20%行业头部企业。领先企业跳出单纯降本增效的浅层应用，依托AI重构业务流程、打通全产业链协同链路，构筑独有全球资源链接能力。未来市场竞争将告别单一成本比拼，转向以数据、算法为核心的产业生态协同竞赛，AI将成为衡量企业全球供应链竞争力的核心分水岭。

　　普华永道在今年链博会完整展示AI全赛道落地路径与全球产业服务经验，为各行业企业智能化转型提供清晰参考，持续助力中国企业巩固AI发展领先优势，以人工智能技术驱动全球价值链协同升级。

本月行业协会传递新研究成果普华永道周星：中国企业的整体AI适配能力已超越全球平均水平

　　作为连续第二年参与链博会的参展机构，今年普华永道以“AI时代的加速引擎”为核心参展主题。本届链博会普华永道创新打造“智能经济新形态= f(生态×认知×应用)”展台方程式，按照产业进化逻辑划分三大展示赛段：强健发展底座、扩大AI市场应用、深化人机协同，完整呈现从AI基础设施搭建、全行业落地应用到人机协同共生的全链条创新成果，聚焦破解供应链协同低效、AI技术落地转化困难等行业普遍痛点，助力全球供应链向智能经济新模式转型。

　　当前，人工智能正从技术概念快速走向产业落地，中国企业AI转型成效备受关注。在链博会期间，普华永道发布《普华永道全球人工智能效能研究中国报告》，并全球首发“AI适配指数全球测评体系”。普华永道中国公共事务主管合伙人周星接受采访，解读中国企业AI发展现状与产业变革趋势。

　　中国企业AI适配度稳居全球第一梯队

　　基于对全球25个行业1217家企业的调研评估，《普华永道全球人工智能效能研究中国报告》显示，中国企业整体AI适配度超越全球平均水平，处于全球第一梯队，部分能力领先全球AI领军企业。　

普华永道中国公共事务主管合伙人周星接受记者采访

　　周星指出，中国企业AI应用能力全球领跑，在客户响应、跨企业协作、跨行业生态价值释放等场景优势显著，跨行业协作渗透率约为全球其他企业的2.3倍。

　　她总结了四大核心成因：

　　一是顶层政策持续稳定，长期布局AI产业，为企业数字化转型提供了良好的政策环境；

　　二是依托超大规模市场与完备全产业链，落地场景丰富，企业AI投入意愿强、执行效率高、价值链覆盖全面；

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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

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