【導(dǎo)讀】2026年7月19日，在2026 WAIC央國(guó)企數(shù)智化轉(zhuǎn)型論壇上，愛分析首席分析師張揚(yáng)受邀做了題為《從應(yīng)用領(lǐng)航到數(shù)字員工的范式轉(zhuǎn)軌》的主題分享。本次論壇由科大訊飛主辦，中國(guó)電力建設(shè)集團(tuán)首席信息官吳張建、國(guó)家管網(wǎng)集團(tuán)數(shù)字化部總監(jiān)駱科東、國(guó)元證券人工智能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人于申等央國(guó)企代表同場(chǎng)出席，就AI時(shí)代央國(guó)企數(shù)智化轉(zhuǎn)型規(guī)劃與實(shí)踐，進(jìn)行了分享與討論。
張揚(yáng)在分享中指出，過去兩年，央國(guó)企的AI落地基本上走完了從觀望到行動(dòng)的階段，56%的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入試點(diǎn)，場(chǎng)景也在從通用辦公向核心業(yè)務(wù)遷移。但更關(guān)鍵的問題是：這一切做完之后，到底創(chuàng)造了多少價(jià)值？
根據(jù)愛分析調(diào)研顯示，78%的央國(guó)企仍然把降本增效作為AI的首要目標(biāo)，而國(guó)資委要求的價(jià)值創(chuàng)造，顯然不只是降本。
張揚(yáng)判斷，央國(guó)企AI正在經(jīng)歷一次范式轉(zhuǎn)軌，從建應(yīng)用到養(yǎng)數(shù)字員工。建應(yīng)用是以項(xiàng)目為單元、交付即終點(diǎn)、逐年折舊；養(yǎng)數(shù)字員工是以能力為單元、持續(xù)運(yùn)營(yíng)、按產(chǎn)出衡量。這是兩套完全不同的組織能力和預(yù)算邏輯。
以下為張揚(yáng)的分享實(shí)錄。
01、56%已試點(diǎn)，但78%的目標(biāo)只是降本增效
先看政策。國(guó)資委對(duì)央企有四大考核維度，價(jià)值創(chuàng)造、戰(zhàn)略落實(shí)、科技創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)。最核心的是價(jià)值創(chuàng)造。過去大家理解的價(jià)值創(chuàng)造，是凈利潤(rùn)、經(jīng)濟(jì)增加值這些指標(biāo)。現(xiàn)在越來越看重新的東西，戰(zhàn)略層面的價(jià)值、科技帶來的自主創(chuàng)新價(jià)值。
再看AI專項(xiàng)行動(dòng)的五大目標(biāo)：應(yīng)用領(lǐng)航、模型躍升、數(shù)據(jù)脈動(dòng)、智算筑基、開源創(chuàng)新。排第一的是應(yīng)用領(lǐng)航。這不是排序問題，是一脈相承，正因?yàn)榭己说暮诵氖莾r(jià)值創(chuàng)造，所以AI落地的重心必須是能直接貢獻(xiàn)業(yè)務(wù)產(chǎn)出的應(yīng)用。
那么，現(xiàn)在央國(guó)企做到什么程度了？我們每年年初調(diào)研上百家企業(yè)，把落地階段分為四個(gè)：觀望學(xué)習(xí)、探索可研、試點(diǎn)速贏、全面推廣。2025年，超過半數(shù)還停在探索可研階段，在跑POC、做技術(shù)驗(yàn)證。到2026年，56%已經(jīng)進(jìn)入試點(diǎn)速贏，一年一個(gè)臺(tái)階，速度夠快。
場(chǎng)景也明顯在從通用辦公向核心業(yè)務(wù)遷移，生產(chǎn)管理成了AI投入最密集的領(lǐng)域。
但深度呢？我們問了兩個(gè)問題。第一，你做AI的首要目標(biāo)是什么？78%回答降本增效。降本增效本身沒錯(cuò)，但它距離價(jià)值創(chuàng)造還有本質(zhì)差距。降本增效是把現(xiàn)有的事做得更快更省，價(jià)值創(chuàng)造是做出原來做不了的事，比如提升業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力、把原有業(yè)務(wù)往上拔高一層。
第二，你做了哪些場(chǎng)景？絕大多數(shù)仍然是在做預(yù)警，安全預(yù)警、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別預(yù)警、經(jīng)營(yíng)分析發(fā)現(xiàn)問題。這些都是在看見問題。但真正解決問題，比如識(shí)別出供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)之后，能不能聯(lián)動(dòng)調(diào)排產(chǎn)、調(diào)整供應(yīng)商備選方案、改變庫(kù)存結(jié)構(gòu)，這一步還沒做到。
看見問題是有價(jià)值的，但只有走到解決問題，閉環(huán)才完成。這就是從建應(yīng)用到養(yǎng)數(shù)字員工的本質(zhì)區(qū)別，建應(yīng)用解決的是看見問題，養(yǎng)數(shù)字員工才能解決問題。
02、失敗原因第一永遠(yuǎn)是數(shù)據(jù)質(zhì)量，但根因是缺行動(dòng)層
我們調(diào)研的央國(guó)企AI項(xiàng)目成功率在70%左右，約三分之二能達(dá)到預(yù)期。但失敗的原因，跟三年前相比沒什么變化：第一永遠(yuǎn)是數(shù)據(jù)與知識(shí)質(zhì)量。這個(gè)痛點(diǎn)跟有沒有大模型基本沒關(guān)系，央國(guó)企長(zhǎng)期以來普遍認(rèn)為自己的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不夠好。
第二是缺乏項(xiàng)目所需的人才和技能。不管是甲方一線的工程師，還是廠商提供的實(shí)施團(tuán)隊(duì)，懂業(yè)務(wù)又懂AI的復(fù)合型人才始終稀缺。
但這兩個(gè)歸因還不夠深。更深層的問題是：絕大多數(shù)AI應(yīng)用，從架構(gòu)上就沒有進(jìn)入業(yè)務(wù)執(zhí)行環(huán)節(jié)。
我們把企業(yè)AI能力分成三層，從看見問題、到認(rèn)知問題再到行動(dòng)解決問題。當(dāng)前幾乎所有的項(xiàng)目都只覆蓋了看見和認(rèn)知問題，行動(dòng)層是空的。大模型有概率幻覺，央國(guó)企場(chǎng)景要求零容錯(cuò)，這兩者之間有天然沖突。但沖突的根源不在于模型不夠準(zhǔn)，而在于沒有一個(gè)行動(dòng)層，讓AI知道業(yè)務(wù)對(duì)象是什么、權(quán)限邊界在哪里、執(zhí)行之后誰(shuí)來負(fù)責(zé)。
央國(guó)企下一步需要解決三個(gè)問題：數(shù)據(jù)質(zhì)量、復(fù)合人才、行動(dòng)層。這三個(gè)問題，數(shù)字員工這個(gè)解法能同時(shí)覆蓋。
03、一個(gè)工廠，十個(gè)工長(zhǎng)，十種經(jīng)驗(yàn)，怎么沉淀成一套系統(tǒng)
行動(dòng)層怎么建？核心在本體。
本體這個(gè)詞聽著學(xué)術(shù)，用案例來說就很容易理解。央國(guó)企大多有生產(chǎn)產(chǎn)線，一線生產(chǎn)是最貼近核心業(yè)務(wù)的場(chǎng)景，但恰恰是AI最難滲透的地方。以高爐溫控或者配料控制為例，過去為什么難？
過去走的是建模路線，需要理解業(yè)務(wù)機(jī)理、建模型。但這套路線在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)有兩個(gè)死結(jié)。第一，數(shù)據(jù)不足。很多工藝環(huán)節(jié)無法獲取數(shù)據(jù)，想建模沒素材。第二，真正掌控這些環(huán)節(jié)的人是工長(zhǎng)，他的知識(shí)全部是隱性的。他看到設(shè)備狀態(tài)，憑多年積累的經(jīng)驗(yàn)做判斷。十個(gè)工長(zhǎng)有十種操作習(xí)慣，效果千差萬別，誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò)很難說清。
本體的方式不是建一個(gè)通用模型去替代所有工長(zhǎng)。而是讓每個(gè)工長(zhǎng)都積累自己的操作記錄，每天怎么調(diào)參數(shù)、設(shè)備數(shù)據(jù)怎么變化、最終結(jié)果怎么樣，這些東西被系統(tǒng)地留存下來。當(dāng)十個(gè)工長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)都沉淀在系統(tǒng)里，面對(duì)同樣的爐溫波動(dòng)，系統(tǒng)能給出多個(gè)方案版本，告訴你不同方案可能的結(jié)果。工長(zhǎng)還是最終決策者，但他的決策來源不再只依賴自己一個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)壁壘。
這就是漸進(jìn)式本體的核心邏輯：從一個(gè)最高價(jià)值的場(chǎng)景扎進(jìn)去，先讓AI理解業(yè)務(wù)對(duì)象，再理清對(duì)象之間的關(guān)系，然后逐步擴(kuò)大執(zhí)行權(quán)限。跑通一個(gè)點(diǎn)，再橫向復(fù)制。不是先建一個(gè)全企業(yè)級(jí)的大平臺(tái)再去找場(chǎng)景，那又回到建應(yīng)用的老路上了。
04、組織變革不是從上往下推，是先把任務(wù)拆出來
本體是核心，數(shù)據(jù)和知識(shí)治理是底座。這個(gè)治理體系的核心變化是分工更明確了：集團(tuán)統(tǒng)一建行業(yè)級(jí)和專業(yè)級(jí)的語(yǔ)料，二三級(jí)應(yīng)用單位建場(chǎng)景級(jí)的知識(shí)。因?yàn)樵绞琴N近業(yè)務(wù)一線的核心信息，集團(tuán)越難統(tǒng)一。能統(tǒng)一的，是行業(yè)層和專業(yè)層。
但有一個(gè)變化是根本性的，也是最容易被低估的，組織怎么變。
過去央國(guó)企做組織變革，一定是自上而下：戰(zhàn)略定目標(biāo)，目標(biāo)改業(yè)務(wù)流程，流程調(diào)崗位設(shè)計(jì)，崗位配人員。這是科層制的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作。但養(yǎng)數(shù)字員工這件事，走不了這條路。你沒法自上而下規(guī)劃一個(gè)數(shù)字員工的成長(zhǎng)路徑，它是從最底層的具體任務(wù)里長(zhǎng)出來的。
我們提出一套四層模型，從下往上走。
第一層是任務(wù)。這是最原始的顆粒度。一個(gè)工長(zhǎng)每天做的，不是管理生產(chǎn)這個(gè)抽象概念，而是控制爐溫、調(diào)整配料比、判斷設(shè)備異常，這些具體到不能再具體的工作單元，才是數(shù)字員工最好的切入點(diǎn)。選什么任務(wù)？?jī)蓚€(gè)標(biāo)準(zhǔn)：知識(shí)密集型、高重復(fù)性。
第二層是崗位。當(dāng)具體任務(wù)被數(shù)字員工接手，人類員工做什么？答案是角色變了，從操作者變成數(shù)字員工的創(chuàng)建者和編排者。而且核心的一點(diǎn)是，不能讓數(shù)字員工成為單一物種。一個(gè)廠有十個(gè)工長(zhǎng)，就養(yǎng)十個(gè)工長(zhǎng)的數(shù)字員工。業(yè)務(wù)環(huán)境變了，可能四個(gè)不好用了，還有六個(gè)。多樣性本身就是抗風(fēng)險(xiǎn)能力。
第三層團(tuán)隊(duì)、第四層組織還在探索期。未來一個(gè)人類員工帶著若干數(shù)字員工組隊(duì)，硅基和碳基的配比會(huì)成為一個(gè)新話題。再往后，組織可能從固定部門變成以任務(wù)為中心的液態(tài)結(jié)構(gòu)。但當(dāng)下最值得投入的，是第一層和第二層，把知識(shí)密集型、高重復(fù)性的核心任務(wù)找出來，用數(shù)字員工跑通閉環(huán)。
05、數(shù)字員工的預(yù)算，不該只放在IT預(yù)算里
最后，我們來聊聊企業(yè)最現(xiàn)實(shí)的問題：數(shù)字員工招進(jìn)來了，怎么管理？怎么考核？錢怎么算？
最后說預(yù)算。這個(gè)問題被嚴(yán)重低估了。
先看數(shù)字。國(guó)資委數(shù)據(jù)：央企十四五期間數(shù)字化投入累計(jì)1.6萬億，十五五預(yù)期2萬億以上。分?jǐn)傁聛恚瑑H央企層面每年就有四五千億的數(shù)字化預(yù)算。我們調(diào)研顯示，AI預(yù)算占其中的20%到30%。保守估算，每年僅央企在AI上的投入在1500億左右。
錢不是問題。問題是花法。
過去建應(yīng)用，是典型的資產(chǎn)買斷邏輯——立項(xiàng)、招標(biāo)、一次性建設(shè)、驗(yàn)收之后逐年折舊。這是IT預(yù)算。但數(shù)字員工不是一次性資產(chǎn)。它每天都在跑、每天都在消耗算力、每天都在產(chǎn)出。它是一個(gè)持續(xù)運(yùn)營(yíng)的生產(chǎn)力單元。
養(yǎng)數(shù)字員工，預(yù)算邏輯應(yīng)該從資產(chǎn)買斷轉(zhuǎn)向持續(xù)運(yùn)營(yíng)。計(jì)費(fèi)單位會(huì)變成Token，日常運(yùn)行消耗的、能力迭代消耗的、專家知識(shí)更新消耗的，都需要持續(xù)投入。哪個(gè)業(yè)務(wù)部門消耗的Token多、產(chǎn)生的業(yè)務(wù)價(jià)值大，成本就歸集到哪個(gè)部門，誰(shuí)使用、誰(shuí)承擔(dān)、誰(shuí)受益。這不是簡(jiǎn)單的財(cái)務(wù)技術(shù)調(diào)整，而是一種治理變革。
回到開場(chǎng)那句話：應(yīng)用領(lǐng)航最大的變化，就是范式從建應(yīng)用變成了養(yǎng)數(shù)字員工。過去以項(xiàng)目為單元、交付即終點(diǎn)。未來以能力為單元，每個(gè)崗位都能拆出可數(shù)字化、可沉淀、可復(fù)用的能力資產(chǎn)。這是兩套完全不同的組織能力和預(yù)算邏輯。
