报告概述
本报告基于IDC对620名政企机构IT和业务决策者的调研，聚焦企业智能体的发展进程与落地实践。报告从应用现状、价值诉求、落地挑战、超级智能体认知、落地策略、服务商选择、AI算力部署、异构算力管理、基础设施需求、组织保障等多个维度展开分析，并深入制造业、金融业、政府、教育、医疗、流通六大行业，揭示不同行业的智能体部署特点与挑战。报告旨在帮助CIO及IT决策者理解企业AI从“工具赋能”向“价值链重构”的转变，并为构建AI价值驱动的业务变革引擎提供策略参考。
报告的核心结论
企业智能体从试点走向全场景规模化扩张
目前已有72%的企业正式使用智能体，平均部署场景数从当前的3.5个预计增长至2026年的6.7个。智能体应用已覆盖员工办公、客户服务、营销销售等多个核心场景，并正向财务、法务等后台领域延伸，成为企业数字化转型的关键推动力。
AI落地挑战从技术底座转向业务价值验证与流程变革
2026年企业面临的五大挑战中，应用效果不达预期、缺少成熟流程和方法论、ROI不明确位列前三，而算力和数据等底层问题已不再是主要瓶颈。企业关注焦点转向智能体能否无缝嵌入业务流程并产出可量化的投资回报。
混合式AI架构成为算力部署的主流路径
企业AI算力中公有云占比下降14个百分点，私有云和本地部署比例持续提升。混合部署架构被广泛采用，兼顾数据安全、算力自主与低时延场景适配，成为企业级AI落地的首选方案。
AI人才竞争聚焦“技术-业务”复合型专家
63%的企业计划在2026年招募“AI+行业”跨界人才，50%的企业计划招募AI合规治理专家。人才缺口从通用技术能力转向具备行业知识与技术融合能力的复合型专家，组织自身技术能力成为智能体项目评估的核心要素。
报告回答的关键问题
企业智能体的应用现状如何？
企业智能体已进入规模化普及阶段，72%的企业已正式使用智能体，平均在3.5个场景中部署，预计2026年将增至6.7个场景。应用场景以员工办公、客户服务、营销销售为主，并逐步向财务、法务等后台扩展。
企业部署智能体面临哪些主要挑战？
当前最大挑战是应用效果不达预期、缺少成熟的流程和方法论、ROI不明确。相比2024年，算力和数据等底层问题已不再是主要瓶颈，挑战焦点转向业务价值验证与流程重构。
企业AI算力部署趋势是怎样的？
企业AI算力从公有云优先转向混合均衡部署，私有云和本地部署占比从54%提升至68%。核心驱动因素包括数据安全、算力自主和低时延场景适配，混合架构成为主流。
企业如何选择AI解决方案服务商？
企业看重服务商的全栈式解决方案（52%）和多种模型选择（53%），全周期服务能力是关键。42%的企业要求弹性可扩展的AI算力资源，38%需要智能体全生命周期运维能力。
报告中的代表性数据
企业智能体正式使用率
2026年，企业已部署智能体并正式使用（含已部署和全面应用），2024年该比例为7%，显示出跨越式增长。
企业总AI算力中私有云及本地部署占比
未来一年规划，相比过去一年的54%，企业计划将私有云、本地及端边侧算力占比提升至68%，公有云占比下降14个百分点。
计划招募AI行业跨界人才的企业比例
2026年，企业计划招募具备行业知识与AI技术融合能力的复合型人才，同时50%的企业计划招募AI合规治理专家。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包含企业智能体采纳率、应用场景优先级、价值期待排序、挑战演变对比等核心数据图表，直观展示AI落地进程。
- 分行业深度分析：覆盖制造业、金融业、政府、教育、医疗、流通六大行业，每行业包含智能体部署现状、TOP场景、挑战及AI算力基础设施详情。
- 企业超级智能体专题：定义、认知度与需求调研，分析企业超级智能体的发展前景与障碍。
- AI算力基础设施部署方案：各行业AI算力部署方式对比、异构算力普及率与管理平台采纳率，以及基础设施服务商选择标准。
- 组织与人才建设策略：AI项目核心推动力量变化、人才缺口画像、招聘与培训计划，以及评估智能体项目时的组织要素。
- CIO行动指南与落地建议：针对核心价值突破、AI底座构建、人才体系、AI养成、治理前置、外向型共创六大方向给出具体行动建议，并附联想企业AI赋能体系方案。
- 研究方法论：调研样本量、行业分布、岗位级别和企业规模构成，确保数据代表性。
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