作者:林义心发布时间:2026-06-28 20:28:13 点击数:23408

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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。

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一、引言

随着数字技术、绿色经济与平台生态的深度融合,新经济环境已呈现“要素重构、生态重塑、约束强化、风险常态化”的特征,对企业传统管理模式形成系统性挑战。近年来,全球经济格局深度调整,数字经济、平台经济、绿色经济成为新经济的核心载体。据中国信息通信研究院数据,2023年我国数字经济规模达50.2万亿元,占GDP比重提升至41.5%;同时,“双碳”目标推动产业绿色转型,2024年我国绿色制造体系覆盖企业超万家。新经济环境下,企业面临的不再是单一技术或市场的变革,而是“技术迭代加速(如AI大模型普及)、市场需求碎片化、政策约束刚性化(如ESG披露要求)、供应链风险常态化(如地缘政治冲击)”的多重挑战,传统“层级制、规模化、低成本”的管理模式已难以适配。

二、新经济环境的核心特征分析

新经济并非单一领域的变革,而是“技术、市场、政策、生态”多维度叠加形成的新型经济形态,新经济环境具有知识密集、信息化、网络化等特点,市场变化快速、消费者需求个性化等特征,具体表现在以下几个方面:

数字化与信息化主导:以互联网、大数据、人工智能等技术为核心基础设施,企业运营、市场交易、用户互动等环节全面向数字化迁移,数据贯穿企业研发、生产、销售全过程,成为关键要素。

市场动态化与需求个性化:受供求关系影响,技术迭代加速推动产品生命周期缩短,市场竞争格局快速变化;消费者需求从标准化转向定制化、多样化,对产品体验和服务响应速度要求更高。

创新驱动化与边界模糊化:创新不再局限于技术领域,商业模式、管理模式创新成为核心竞争力;企业边界逐渐打破,跨界合作、平台化生态(如供应链协同、产业互联网)成为主流形态。

可持续化与不确定性:绿色低碳发展成为企业生存的基本要求,ESG(环境、社会、治理)表现纳入企业评价体系;企业需兼顾经济利益、社会责任与环境影响,实现长期价值增长;经营风险的不确定性成为常态。

全球化与本地化交织:跨界跨领域合作成为常态,数字技术推动资源全球流动,但地缘政治、文化差异促使企业在全球化布局中注重本地化运营,平衡全球效率与区域适应性。

三、当前新经济环境下企业管理存在的问题

基于新经济环境的特征,当前企业管理存在四大突出问题,这些问题并非孤立存在,而是相互关联、形成“短板效应”:

(一)战略规划不合理:缺乏协同思维

部分企业的战略规划短视,仍聚焦“短期市场份额”或“单一技术突破”。一是缺乏对数字经济等趋势的前瞻形研判,数字化转型战略缺乏系统性,数据价值为充分发挥;二是“重竞争轻生态”,传统企业仍将同行视为竞争对手,不愿参与平台生态合作,如部分零售企业拒绝接入第三方配送平台,错失流量红利;三是“战略调整滞后”,面对技术迭代(如AI大模型),企业多采取“被动跟随”策略,而非主动布局,导致错失技术窗口。

(二)组织架构僵化:科层制管理效率低下

传统科层制“金字塔式”架构存在“层级多、决策慢、部门壁垒”的问题,决策效率低,市场响应迟缓,影响运营效能。一是决策链条长,如某传统制造企业一项生产线调整决策需经过“车间-分部-总部”多个层级,耗时长,错过市场窗口期;二是部门协同弱,销售部门与研发部门数据不互通,导致研发产品与市场需求脱节;三是组织弹性不足,面对突发风险,企业难以快速组建临时团队应对,只能依赖固定部门流程,效率低下。

(三)运营管理低效:“数据孤岛”问题普遍存在

企业成本控制精细化程度不高,资源利用效率低。尽管多数企业已开展数字化建设,导致运营效率难以提升。一是内部数据割裂,生产部门的设备数据、财务部门的成本数据、销售部门的订单数据分别存储于不同系统,无法实现“生产-成本-销售”的联动分析;二是外部数据协同不足,企业与供应链伙伴(如供应商、物流商)的数据未打通,导致供应链响应滞后;三是智能化技术应用深度不够,数据驱动决策机制未有效建立。

(四)人才体系断层:缺乏“数字+绿色+业务”复合型人才

新经济对人才的需求从“单一技能”转向“复合能力”,但企业人才体系存在明显短板。一是人才结构失衡,传统技术人才(如机械工程师)过剩,而“数字+业务”(如数据分析师)、“绿色+业务”(如碳管理师)的复合型人才短缺,据智联招聘2024年数据,我国碳管理师岗位缺口超50万人;二是培养机制滞后,企业仍以“内部培训”为主,缺乏与高校、科研机构的协同培养,导致人才技能跟不上技术迭代;三是激励机制僵化,多数企业仍采用“固定薪酬+绩效奖金”的传统激励方式,对核心人才(如AI算法工程师)缺乏长期激励(如股权激励、项目分红),导致人才流失率高。

四、新经济环境下企业管理的提升策略

针对上述问题,本文从“战略-组织-运营-人才”四维协同视角,提出系统性的管理提升策略,强调“策略之间的联动性”。

(一)更新管理理念:构建“绿色-预警”协同战略

推进“绿色”转型,实现“绿色降本”:将绿色目标纳入企业战略,实现“绿色降本”。例如,三一重工建设“灯塔工厂”时,通过物联网技术实时监测设备能耗,结合AI算法优化生产流程,使工厂能耗降低20%,同时生产效率提升30%;某钢铁企业利用数字孪生技术模拟炼钢过程,优化原料配比,减少碳排放15%,年节约成本超亿元。

建立动态调整机制,应对不确定性:加强预警监测,通过大数据分析技术监测技术迭代、政策变化、市场需求等风险信号,定期调整战略。例如,某互联网企业建立“AI技术跟踪小组”,实时关注AI大模型的发展趋势,2024年及时将AI技术融入产品研发,推出智能客服系统,用户满意度提升25%。

(二)优化组织结构:打造“敏捷-协同”新型组织架构

推行扁平化架构,缩短决策链条:减少中间管理层级,下放决策权,建立“总部-业务单元”两级架构,赋予业务单元更多决策权,提高决策效率。例如,海尔推行“人单合一”模式,将企业拆分为数千个“小微组织”,每个小微自主决策、自负盈亏,决策周期从“月级”缩短至“日级”,2023年海尔小微组织推出的创新产品占比达70%。

组建跨域敏捷团队,打破部门壁垒:针对特定任务,组建由研发、销售、财务、供应链等部门人员构成的敏捷团队,实行项目制管理,任务完成后团队解散。例如,某汽车企业在芯片短缺时,快速组建“芯片替代研发团队”,联合研发、采购、生产部门人员,仅用2个月就完成替代芯片的测试与生产,避免了生产线停工。

(三)加强运营管理:推进“数据驱动+资源循环”的运营革新

搭建数字化协同平台,赋能组织协作:构建企业级数据中台,整合内部各部门数据与外部生态伙伴数据,引入企业微信、飞书等协同工具,实现“文档共享、实时沟通、数据互通”。例如,某零售企业通过飞书平台整合“门店销售数据、总部库存数据、物流配送数据”,门店可实时查看库存并发起补货申请,补货周期从3天缩短至1天,库存周转率提升40%。

推行循环经济模式,提升资源效率:通过“产品回收-再制造-二次销售”的循环模式,降低资源消耗与成本。例如,某手机企业推出“以旧换新+再制造”业务,回收旧手机后拆解零部件,重新用于新手机生产,原材料成本降低15%,同时减少电子垃圾污染,提升品牌形象。

(四)发挥人才作用:建立“复合型人才培养+柔性激励”体系

校企协同培养,共育复合型人才:制定科学人才引进政策,加强员工培训,与高校共建“数字+绿色”特色专业(如碳管理、数据科学),设立实习基地,定向培养符合企业需求的人才。例如,某新能源企业与清华大学共建“新能源与碳管理学院”,2024年培养的复合型人才入职后,快速推动企业碳排放监测系统建设,使碳核算效率提升50%。

推行“轮岗+项目制”培养,提升人才复合能力:安排员工在不同部门(如数字部门、绿色部门、业务部门)轮岗,参与跨域项目,培养“一专多能”的能力。例如,某制造企业安排机械工程师参与数据中台建设项目,使其掌握数据分析技能,成为“机械+数据”复合型人才,推动生产线数字化改造效率提升30%。

实施柔性激励,留住核心人才:针对不同类型人才设计差异化激励方案,如对AI算法工程师采用“股权激励+项目分红”,对碳管理师采用“低碳目标奖金+职业晋升通道”。例如,某互联网企业对核心AI团队给予项目利润10%的分红,2024年该团队推出的智能推荐系统使平台交易额增长28%,团队留存率达95%。

五、结论与展望

新经济环境下,企业管理提升不是“单点优化”,而是“战略-组织-运营-人才”的系统性变革。本文通过分析新经济的“要素重构、生态重塑、约束强化、风险常态化”特征,指出企业存在的“战略短视化、组织刚性化、数据孤岛化、人才断层化”问题,并提出“三维战略、新型组织、绿色运营、柔性激励”的提升策略,核心逻辑是“以战略为引领、以组织为载体、以运营为核心、以人才为支撑”,实现多维度协同。

在新经济浪潮下,企业唯有打破传统管理思维,主动拥抱“数字、绿色、生态”趋势,发挥人才引领作用,通过系统性管理提升,创新运营管理模式,才能在不确定性中把握机遇,实现高质量发展。

(南昌职业大学:高习文)【吴一凡】

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