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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。

本月官方发布行业报告普华永道周星：中国企业的整体AI适配能力已超越全球平均水平

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　　中国企业AI适配度稳居全球第一梯队

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普华永道中国公共事务主管合伙人周星接受记者采访

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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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