安永《绩效》第二十一期（PERFORMANCE 第21期）-迈向AI原生时代

效|迈向AI效|迈向AI原生时代迈向AI原生时代在人工智能从技术概念走向商业现实的今天，全球企业正经历一场前所未有的系统性变革。我们已告别AI+的浅层应用阶段，进入以智能体为核心、以AI原生为终极目标的智能新纪元。这不仅是技术的迭代，更是一场关乎企业生存与发展的战略跃迁。安永大中华区对时代企业转型的全景式思考，共同勾勒出企业从智能觉醒到原生进化的商业路径，就如安永全球近期发布的报告thehuman-machine中提到的：未来的经济形态，是人类智慧与机器智能深度融合的人机混合经济。当前许多企业仍处于的初级阶段，将作为心、跨部门协同、且不断进化的系统性工程。

意源泉。安永坚信，未来属于那些敢于拥抱变化、以价期绩效不仅是一份战略蓝图，更是一份行动指更具韧性的未来。吴晓颖SharryWu大中华区咨询服务主管合伙人安永（中国）21|2绩效专栏信息安全人工智能中西合璧目录040410编辑的话：《绩效》为安永广大的客户群而发行。如果您希望订阅该刊物或就感兴趣的课题发表意见、交流心得，请发电邮给我们。2 2 20智能跃迁与范式重塑：从数字化治理到20AI原生架构的全栈演进30从“通用大模型”到“垂域Agent30从“通用大模型”到“垂域Agent能力”：企业如何构建下一轮竞争护城河48theAI重塑流程：安永论AI驱动的企业运营范式跃迁总编：吴晓颖安永大中华区咨询服务主管合伙人安永（中国）企业咨询有限公司sharry.wu@主编：谢明发安永大中华区咨询服务首席运营官安永（中国）企业咨询有限公司eric.chia@

执行编辑：叶俊安永大中华区咨询服务安永（中国）企业咨询有限公司aaron.ye@

设计：谷妍安永中国品牌、市场推广及传讯部设计高级经理安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）sunny.gu@信息安全人工智能时代网络安全体系的“智能重构”——网络安全从“规则时代”迈入“智能时代”网络安全领域也已进入智能新范式：既要保障AI自身的安全（AIin于无法承受的风险之下。本文旨在简要分析这一新时代下的威胁演进路径，并为企业构建智能化安全框架提供参考。4绩效作者：作者：高轶峰KelvinGao安永大中华区网络安全与隐私保护咨询服务主管合伙人周旸YangZhou安永大中华区网络安全与隐私保护咨询服务合伙人左超ChaoZuo安永大中华区网络安全与隐私保护咨询服务总监一、AI时代网络安全的新背景企业加速转型的急迫需求与安全风险应对一直存着博前提。AI应用加速：从创新试点到核心业务的风险泛化的初级阶段，大步迈向与核心业务流程深度绑定的“全面赋能”新阶段。在研发前线，大模型逐渐成为“思考伙伴”，承担起从代码生成、自动审查到架构建议的职部分。境，需要分而治之。压力济安全与价值观输出的核心竞技场。全球主要经济体鼓励创新与防控风险之间找到平衡，并借此塑造有利、美国的相关行政令与立法动向、中国的《生成济体在促进创新与防范风险之间的不同权衡与监管路性准入门槛。

应链断裂导致业务中断。重构升级为保障AI系统的“可信、可靠、可控”。这种角色的转变体现在几个具体维度：其一，安全必具转变为提供可集成的安全组件、自动化合规检查能二、AI对网络安全行业的重塑与挑战AI同时席卷了网络攻击与防御的两端，彻底改变了游戏规则，给企业安全团队带来了前所未有的实战压力。攻击侧：智能化、拟人化、规模化的威胁演进现了全面升级。数周、数天压缩至数小时，大幅降低攻击技术门槛。在社交媒体、行业论坛中留下的数字足迹，自动合成出高度个性化的邮件内容。更具颠覆性的是深度伪造企业资金与核心数据安全。击者最终的突破创造了条件。防御侧：传统安全体系的失效与能力缺口体系，正暴露出其根本性的局限与脆弱性。新速度显得迟缓。

其中绝大部分是噪音或误报。而驱动的攻击可以做极难发现。应用引入的新型风险面驱动的热情所掩盖。产出并传播违法违规内容，引发严重的品牌与公关危将企业置于劳动仲裁与法律诉讼的风险之中。规风险。三、构建AI时代的安全韧性框架IT应的智能安全能力体系。对内部所有应用实现从“不可见”到“可管可控”的跨越。这要求企业建立起系统性的安全治理能力。构建并动态更新“企业AI资产地图”是基础。企业需通应用及调用的第三方服务进行全面发现、登记与分类，明确其责任人、业务归属与风险等级，彻底改变匹配的安全准入与分级管控流程。计，从而实现对人机混合工作环境的有效治理。支柱二：融合AI的安全运营升级之路。机器学习对海量告警与日志进行智能关联与情境化分件图谱，甚至还原完整攻击链。角进行自动化威胁建模，优先推荐修复关键风险。支柱三：“以魔法打败魔法”，AI管理AI当AI智能体日益自主，静态的管控规则将面临局限。企业需构建更高级别的自动化治理与响应能力。监控下层业务智能体集群的整体行为是否符合战略目调，确保复杂多智能体系统的行为安全、可控。在安全编排、自动化与响应平台中深度集成推理能实时情境分析的动态决策与执行。这意味着从威胁检自主完成，极大压缩攻击者的窗口期。四、展望：迈向创新、安全、可信、敏捷的商业模式协同共治的生态，共同提升系统的安全基线。稳致远。企业数字化从成本中心到价值引擎，财务托管服务开启智能运营新革命10绩效作者：作者：欧阳伟基SteveAuYeung安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务合伙人刘姝SusieLiu安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务总监一、趋势与痛点：财务运营的时代困局与转型迫切性加，让传统财务职能陷入两难境地。市场趋势倒逼财务转型加速数据中枢，被赋予了更核心的战略使命。安永年CFO调研显示，仅的财务领导者将技术与数数字化工具实现了决策效率的质的飞跃。这一差距背后，是企业对财务职能的期待已从“合规记录”升级为支撑战略决策、管控全域风险。与此同时，财务服务模式正发生结构性变化。传统财务运营的四大核心痛点有缺陷：AI年数据显示，自年以来，因缺乏会计和信息技术人员导致的上市市场的生物科技公司的直言：“我们最难找到优秀理这些顾问，最终交付效果不佳且成本失控。”这种人销售及管理费用的比例远高于行业平均水平的。成本压力与效率瓶颈并存：安永调研结果显示，的中型企业计划未来两年削减财务税务预率提升成为两难命题。

层出不穷，企业自建团队既难以承担高昂的技术采购成本，又缺乏持续迭代的专业能力，陷入“不升级则落后，升级则承压”的困境。难以投入战略支持、风险管控、业务伙伴等高价值活价值创造是其核心挑战。当财务职能被禁锢于“成本中心”的定位，便无法发挥数据优势，为企业战略决策、业务扩张、风险防控提供有效支撑。托管服务：破解困局的必然选择面对上述挑战，单纯的流程优化或工具升级已杯水车托管服务,FMS）的核心价值，在于将企业从非核心但关键的财务运营中解放出来，通过专业伙伴的规模化能力、技术优势和实践经正如安永在全球余家企业的服务实践所证明的，财务职能向“价值引擎”转型。二、模式重构：安永财务托管服务的核心逻辑与价值主张on安永专业团队承接，通过标准化流程、领先技术与全球资源，实现财务运营的效率、质量与价值跃升。安永财务托管服务的特点GCC与BPO成本降低与效率提升GCC与BPO成本降低与效率提升职能流程导向成本导向治理与战略方向驱动价值的新方式的深刻理解方向与决策导向洞察与赋能技术整合的新方式领域专业知识价值效能导向式重构，让财务职能实现从“被动执行”到“主动赋能”的转型。四大核心服务支柱安永财务托管服务构建了全场景、全流程的服务体系，以四大核心支柱支撑企业财务运营的全面升级：捆绑式端到端财务托管：覆盖全价值链运营针对企业核心财务流程，提供一体化托管服务，消除流程断点与数据孤岛。核心覆盖三大流程域：采购到支付通过供应商门户、驱动的识别、自动化审批流、电子支付等工具，实现从采购申请、订单管理、发票处理到付款结算的全流程准确率达客户体验。策提供实时支持。营解决方案。专业化财务托管：聚焦高价值专项需求针对财务领域的专业复杂场景，提供深度专精的托管服务，解决企业专业能力不足、资源投入有限的痛点：专项会计服务：包括租赁会计、衍生工具估值与套计准则下的合规性。税务托管服务：涵盖所得税合规与计提、转让定的动态变化。行业特定服务：为能源、金融、制造、科技等行业提供定制化解决方案，如油气行业的烃类会计、公金会计等。投入系统：智能自动化工具：集成RPA（机器人流程自动化）、机器学习）、、聊天机器人等技术，实现发票扫描、数据录入、银行对账、报表生成等流程的无人化处理。例如，在发票处理环购订单匹配，准确率超。支持管理层决策与业务优化。Office）纳入托管服务体系，帮助企业建立统一的数据治理框架与分析能力：“单一事实来源”；效性；标的实时监控与趋势预测；七大核心价值：从效率提升到战略赋能安永财务托管服务通过模式重构与技术赋能，为企业创造全方位价值，实现财务职能的价值跃升：成本效率与财务确定性：通过标准化流程与规模化运可预测的成本节约。风险合规与治理强化：内置认证的全球统一方法论，从建立强大的治理与控制体系，确保财适配最严格的监管要求，有效降低合规风险。运营卓越与质量提升：标准化流程与不间断全球可达以上，大幅提升决策效率。并购业务、应对业务波动，为增长提供坚实支撑。服务能力始终保持行业前沿。人才缺口与技能升级：安永拥有超过3万名财务税务专业人才组成的服务团队，填补企业内部技能缺口；同时通过知识转移与培训，帮助企业内部团队提升数字化技能。调整服务范围与资源投入，无论是初创企业的快速扩张，还是成熟企业的精益运营，都能提供适配的解决方案。三、实践佐证：从案例看财务托管服务的价值落地服务超过个知名品牌。以下三个典型案例，直观展现了托管服务如何解决企业实际痛点，创造可持续价值。案例一：跨国饮料集团的区域GBS建设——5个月实现财务集中化运营统整合繁琐等挑战，亟需快速落地集中化运营模式。安永解决方案：提供端到端财务托管服务，覆盖P2P、O2C、R2R全核心流程，构建区域统一的财务运营体系：技术会计、税务管控、总账核算、薪资会计等核心职能；差旅管理团队紧密协作，确保各系统与流程的无缝衔接；培训，建立可持续的运营优化机制。价值成果：率提升，达成显著成本节约；扩展至HR、税务等其他职能；的复合型人才，支撑长期数字化转型。

案例二：油气企业的孵化器财务服务——赋能新业务快速落地足其敏捷性需求。建设-运营-移交）模式，为新业务实体提供全生命周期财务支持：与差距分析，制定个性化过渡计划；治理框架，确保运营合规性；客户。价值成果：客户可再生能源业务的扩张节奏；成本优化：通过多租户环境（基于客户的运营成本；合规，避免运营风险；能力，已成功适配多个并购场景。案例三：科技巨头的新实体财务运营——标准化8个实体的财务流程实体的差异化财务需求。表编制流程、发票处理、内部对账、薪资核算、合规支持等核心场景：范，实现个实体的流程标准化；务合规等日常运营工作；系统适配：支持客户新软件系统的过渡与适配，提供UAT测试、数据迁移等专业支持；规，降低合规风险。价值成果：体的规范运作；告、内部对账等流程的稳定运行；低人工工作量，提升财务处理效率；为新实体业务发展保驾护航。四、安永优势：为什么选择安永财务托管服务?在财务托管服务领域，安永凭借全球资源、专业能力与技术优势，成为客户信赖的战略合作伙伴，多次被等权威机构评为“财务转型领域领导者”，并在评估中成为唯一的“领导者象限星级表现者”。全球资源与本地洞察的深度融合安永在全球设立个区域服务中心（包括匈牙利、），拥有超过法规、文化与业务特点，实现“全球标准本地定制”的最佳平衡。行业专精与跨领域能力的双重保障安永超过万名财务与税务专业人才通过持续的技能升客户提供“财务托管专业咨询”的一体化服务，解决复杂的综合性问题。技术领先与安全合规的坚实底座安永财务托管服务以技术为核心驱动力，构建了安全、稳定、高效的技术支撑体系：安全合规保障：通过SOC1等权威认证，建立完善的数据安全与隐私保护体系，确保客户数据安全；终享受前沿技术红利。可验证的成功实践与客户背书的全球知名企业的选择，以及、力与市场竞争力。五、未来展望：财务托管服务的三大发展方向企业数字化转型的核心支撑。超自动化与AI深度融合未来，生成式、大模型将与、等技术深度整等场景，通过平台，实现托管服务的智能升级。从“流程托管”到“价值共创”与“结果工厂正朝着这一方向演进，将数据转化为可落地的业务价值。全价值链整合与生态化服务未来的财务托管服务将打破财务职能的边界，与HR、供应链、IT等领域的托管服务深度整合，构建全价值链的运营服务生态。例如，财务托管与供应链托管的数据打通，可实现从采购到付款的全流程可视化与优化；与HR托管的协同，可提升薪资核算、福利管理的效率与准确性。安永正通过“捆绑式运营”（BundledOperate）服务，推动这种跨领域的整合，为企业提供更全面的运营解决方案。

六、结语：携手安永，让财务成为企业增长的核心引擎者、风险防控的守护者。安永财务托管服务以“技术赋能、专业驱动、价值共创”为核心，通过端到端的托管解决方案，帮助企业打破传统财务的瓶颈，实现从“成本中心”到“价值引擎”的转型。无论是希望快速降低财务运营成本、填补专业人才缺口，还是寻求财务数字化升级、强化战略支撑能力，安永都能提供适配的解决方案。凭借超过3万名财务税务专业人才、全球服务网络、领先技术栈与丰富实践经验，安永已成为全球企业财务托管服务的首选伙伴。数字化转型的浪潮不可逆转，财务运营的革命已然到营模式、更稳健的风险防控、更前沿的技术应用，以环境中构建核心竞争力，迈向智能运营的新时代。企业数字化20绩效作者：作者：迟平KelsonChi金梦MandyJin安永大中华区数智风控与决策创新咨询服务高级经理一、治理层——从Digital治理迈向AI治理的路径及关键关注点全球正站在智能跃迁的历史拐点。据麦肯锡年系统的决策逻辑缺乏有效控制。这一落差揭示了一个核心矛盾：数字化时代建立的治衡。实践包括主数据管理、ITIL流程、SOC2合规审计等，预设轨道内。型，呈现出三大颠覆性特征：参数扰动可能引发大范围输出偏移；具调用与多步推理；现差异巨大，难以通过静态测试覆盖所有场景。这些特性使得传统“事前审批事后审计”的治理模式失实时投放时，企业是否对其潜在歧视性语言负责当临?AI治理的核心挑战：监管压力、技术黑箱与权责重构当前，全球监管体系正快速响应AI风险。欧盟《人工智能法案》将医疗、招聘、执法等场景列为高风险，要求强制透明度与人工干预；中国《生成式AI服务管理暂行办法》明确要求训练数据合法、生成内容标识、建立投诉机制；美国NIST的AI风险管理框架则强调映射-测量-管理-治理的闭环。这些法规虽路径不同，但共同指向四大治理痛点：则面临挑战；合规成本增长：为满足不同司法辖区的披露要杂度激增；因缺乏技术可执行性而沦为纸面合规；险。在此背景下，领先企业不再将治理视为合规负担，而是将其作为构建AI可信度与规模化能力的基础设施。构建下一代AI治理架构：三层融合、闭环驱动态演进。第一层：战略锚定——定义AI使用的边界与原则企业需在董事会或高管层明确治理的顶层立场：哪些场景禁用AI?哪些决策必须保留人类最终控制权?例而是为探索划定安全空间。第二层：制度嵌入——将治理要求转化为可操作流程关键在于打破治理滞后于开发的惯性。最佳实践包括：安全与声誉风险；务、风控代表共同审批高风险模型上线；差、用户投诉率）连续超标即触发自动下线。第三层：技术赋能——让治理能力内生于系统架构略，实现策略与执行的一致性。价值释放的结构性能力。治理，是一场从管控确定性到驾驭不演进提供不可或缺的制度底座。二、行业层——跨越数字化分水岭：从行业演进逻辑看医药AI的全链路范式跨越床、生产到营销与患者服务的全价值链，为企业下一代技术架构演进提供战略参考。行业宏观视角：数字化演进的三大核心趋势心逻辑体现在三个维度：架构演进：从“流程驱动”到“数据资产驱动”数字化已超越ERP等流程重塑，转向构建数据编织动决策的核心资产。生态协同：全链路透明与敏捷响应数字化边界正向产业上下游延伸。通过物联网（IoT）与云原生架构，行业领军者构建起跨越供应商、制造端至终端用户的数字生态，极大提升了抗击市场波动的韧性。成为“底层操作系统”AI不再是单点“外挂插件”。随着大模型爆发，企业全面推行AI-First战略，利用AI处理海量非结构化数据，实现从感知、认知到自主决策的业务闭环。医药行业的数字化语境与挑战垒、长周期）的显著特征，新药研发常面临“反摩尔定律”。在此严苛语境下，数字化的终极目标绝非简单的链的全局降本增效。医药AI跃迁：从单点突破到全价值链智能化期的重构：智能研发从“盲盒试错”到“精准生成”空间结构直接“逆向设计”全新化合物（De

Design）。结合多模态生物数据深度计算，AI将新药发现周期从数年压缩至数月。敏捷临床数字孪生与真实世界证据应工厂”在生物药等复杂制备工艺中，AI通过分析传感器流式数据构建生产线的“动态数字孪生”，实现工艺参数的自我寻优。同时，预测性质量控制模型能在偏离GxP合规基线前发出预警，降低废品率，并协同算法实现冷链药品的动态智能调拨。&全生命周期管理推荐引擎规划“下一站行动生成合规医学内容，实现全渠道闭环营销。另一方面，赋能患者全生命周期管理通过分析真实世界用药与穿戴设备数据，精准预测依从性及疾病进展，提供覆盖“筛诊治康”的定制化干预策略，实现临床获益与商业价值双赢。纵观宏观商业版图，全行业的数字化转型已跨越“业务线上化”的浅水区，全面迈入以构建数据底座为核心的的精准探索，面向未来，谁能率先构建起“高质量数据敏捷业务闭环”的新一代智能架构，谁就能在下一轮产业大重构中占据绝对的生态位优势。三、业务层（ToB视角）——高科技及先进制造业数字化营销系统与AI应用核心路径趋势，破解增长难题。数字化营销系统实施核心要点系统实施的核心是构建“全链路闭环+全球化适配”能力，三大要点直指落地关键：全域数据底座搭建：通过ID-Mapping技术打通官网、、展会等全渠道数据，构建统一数据中题。嵌入多区域合规模块，满足GDPR等跨境数据规则，保障数据安全流转。参数追踪线索来源，实现从获客到转化的全链路量化管理。针对出海场景触点，适配“全球总部本地团队”协同模式。）与SQL（销售合格线AI应用落地核心场景AI已从“效率工具”升级为营销核心基础设施，四大落地场景凸显实用价值：产出效率提升倍，本地化成本降低至传统模式的。需求识别，线索质量提升倍，无效线索浪费化，转化率提升。数字人小时响应多语言咨智能会话分析捕捉客户需求，优化互动体验。ROI，让决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。行业发展与出海核心趋势AI原生系统成为主流：营销系统从“叠加功能”转优化等复杂任务，进入B2A2C营销新时代。伴生态搭建，集中资源深耕核心市场，从“产品输出”转向“本地价值创造”。精细化权限管控成为系统标配，尤其在高科技领域，合规能力直接决定海外市场准入资格。产业链协同营销：系统新增生态合作管理功能，支与联合营销，形成“集团军”出海效应。四、业务层（ToC视角）——CustomerTech+AI驱动的业务域数字化深化趋势化表现管理上的能力，成为新一轮竞争关键。业务层全链路数字化与自动化在零售、餐饮、文旅及互联网平台等行业，数字化程顺畅衔接。在销售与交易环节，智能推荐、动态定价、多场景支付与再营销流程越来越多由自动化驱动，从“看到、种草、加购、下单到复购”实现闭环，并以可度量的转化指标进行A/B测试与优化。客户服务AI化与绩效标准转变客户对“个性化”的认知存在明显落差。的重点由“是否导入是否真正提升转化”。企业不再只看互动量或打开率，具体行为作为验。营销自动化落地路径从ToC视角看，AI与营销自动化的成熟落地大致经历四个阶段：数据打通与统一、小程序、、官档”识别。程，预测流失并自动启动挽留活动。播，持续优化转化表现。（LTV）、流失率与推荐指数等多维度。AI助理中心化与多终端协同助理为中枢，连接智能眼镜、耳机、手机及其他设备，与自动化流程完成查询、推荐与交易。研究显示，东南亚智能可穿戴设备市场在未来几年将保持高速增长，预示可穿戴AI与多终端协同将成为新常态，推动娱乐、教育、医疗等场景的数字化升级。香港与东南亚：AI+自动化的前沿实验场续加深。并通过营销自动化实时调整频次、优惠方案与沟通路径，以优化投资回报。企业出海东南亚：跨境数据与风险考量成为架构设计中的关键。东南亚各国在个人数据保护与跨境传输上的规范不一，呈现“碎片化”格局，使跨国运营更复杂。因此，出海企业普遍采用多云与合规优先策略：在本规、安全与转化效益。理为中枢，以硬件与算力为边界，以与营销自动化为骨架，以转化为共同语言”，并在香港与驱动增长中稳健夺得先机。五、技术层——AI驱动下技术各层的深度进化：迈向AI原生、人机共生的新范式AI已不再是单一功能模块的增强工具，而是作为贯穿技术全栈的核心驱动力，推动架构、前端、后端与基础设施实现全面智能化跃迁。当前，数字化发展正迈向一个以原生架构为底座、范式。护性。然而，在深度渗透的今天，系统正从“人工设驱动、动态演进”的原生架构（AI-NativeArchitecture）。与环境变化，动态调整服务拓扑、资源分配与容灾策现“最优性能+最低成本”的动态平衡。期，更显著提升架构一致性与可维护性。此外，AI原生架构正推动“模型即服务”（MaaS）与“数据即资产”（Data-as-Asset）的深度融合。系统不再仅处理业务逻辑，更将AI模型、数据流与业务流程统一编排，形成“智能服务网络”，实现从“功能系统”到“认知系统”的跃迁。化信息的无缝整合前端作为用户与系统交互的第一触点，正从“静态界面”迈向“认知智能接口”。AI驱动的自然语言交互（NaturalLanguageInteraction,NLI）正在打破人机之间的语言壁垒，实现对非结构化信息的高效理解与响应。传统前端依赖用户点击、填写表单等结构化操作，效令，如：“帮我查一下上季度华东区的营收趋势，并生成一份可视化报告。”系统将自动解析意图，调用后端

这一能力在多个场景中已落地：撰写邮件、安排会议、查询财务数据；等系统。自然语言交互的本质，是实现人与系统之间的“无摩擦”融合。它不仅提升效率，更让技术真正“懂人所想”，推动数字化从“工具导向”转向“意图导向”。“大脑”与“中枢”如果说传统后端是“执行预设逻辑的引擎”，那么在AI时代，后端正演变为由智能体AI（AgenticAI）主导的自主决策中枢。智能体AI具备目标设定、任务规划、工具调用、环境感知与自我学习能力，能够像人类专家一样“思考并行动”。智能体AI的核心能力目标驱动：理解用户或业务的最终目标（如“完成一次跨境支付并生成合规报告”）；任务分解：将复杂目标拆解为子任务（如验证身份、调用支付接口、生成PDF、发送邮件）；工具调用：自主调用API、数据库、模型服务、外部系统等工具完成任务；记忆与学习：记录执行经验，优化后续决策路径；自我反思与改进：任务完成后评估结果，识别失败原因并调整策略。典型应用场景生成凭证，全程无需人工干预；件，动态生成风险评分并触发拦截策略；AI驱动的客户服务中枢：接管客户咨询全流程，实现“理解-查询-执行-反馈”闭环。某银行引入智能体入率下降。未来趋势：多智能体协同系统工作流网络”。例如，一个“订单处理智能体”可与“物流调度化运营。驱动的智能优化与自治管理基础设施作为数字化系统的“地基”，正从“被动承载”转向“主动智能”。AI在基础设施的设计、部署与管理全生命周期中发挥核心作用，实现资源优化与运维自治。辅助架构规划与容量预测AI分析历史负载与业务增长趋势，精准预测未来资源需求；基于业务类型（如AI训练、实时流处理），推荐最优架构方案（如Serverless、边缘计算）；自动输出成本-性能-可靠性对比报告，辅助决策。生成与验证输入业务需求，AI自动生成符合安全与合规标准的Terraform/K8s配置；优化部署路径，避免资源冲突；实时监控部署过程，自动回滚异常任务。

驱动的自治运维常，定位根本原因；作负载、切换节点；智能资源调度：动态调整计算、存储与网络资源，实现“按需供给、按效计费”；绿色计算优化：AI优化数据中心冷却与电源管理，降低PUE，实现低碳运行。某大型企业通过AI运维平台，将MTTR（平均故障恢复时间）从45分钟缩短至8分钟，年节省运维成本超200万美元。AI正推动数字化技术从“工具自动化”迈向“系统智能化”，在架构、前端、后端与基础设施各层实现深度进管理构建高效、稳定、绿色的运行环境。结语验证；技术层的进步又反过来赋能治理、行业和业务行技术底座”的全栈智能能力，谁就将以治理能力为基石，以行业洞察为指引，以业务价值续、可信赖、可扩展的商业价值。这不仅是技术升级的挑战，更是组织能力、战略思维和商业模式的全面重塑。人工智能30绩效作者：作者：洪小舟JoeHong安永大中华区转型规划咨询服务合伙人施海舟LouisShi安永大中华区转型实施咨询服务高级经理杨艺涛VincentYang安永大中华区转型实施咨询服务经理李文君JanicLi安永大中华区转型实施咨询服务高级顾问一、Agent元年的黎明与范式大转移于自己的、懂业务逻辑的垂域能力”。发展阶段 时间窗口 核心技术特征 商业应用焦点 企业角色转变发展阶段 时间窗口 核心技术特征 商业应用焦点 企业角色转变生成式爆发期 、提示工程智能体转型期任务型智能体转型期任务型、复杂 强、跨系统学习者与建设者

作、单点助手

试验者与追随者RAG、多模态融合集成、局部自主智能体元年2025MAS（多智能体协作）、自主规划、端到端流程重构、超个性化C端服务、AIAI原生运营者协议标准化原生架构智能体生态期2026-2030A2A（Agent-to-Agent）、物理AI、跨组织自主谈判、全自主生产链、数万亿智能治理者机器经济美元产值图表1人工智能发展阶段演进图这一转型不仅是技术架构的升级，更深层影响企业文化与组织根基。IDC预测年全球技术赋能平台，并培育适配智能协作的组织新生态。二、行业宏观动向：为什么现在必须谈“垂域能力”2025年，人工智能的产业角色完成关键演进，通用大模型已从前沿技术探索，沉淀为类似云计算的基础设施。当一项能力成为“默认配置”，它便难以构成差异化优势。新战略重心，正加速向面向特定行业深度适配的“垂域能力”转移，这一趋势由供给端、政策端与需求端的三重力量共同推动。供给端与政策端的双重推动层体系。“通用基座垂域大模型场景专用模型”的三通用向专用、从技术向场景的深度下沉。年，大模型备案与落地应用进入快车道。北京市科委数据显示，截至年末，全国生成式备案模型达款，同比增长近倍。同期市场数据表明，垂域大模型应用占比已超在事关国计民生的领域。需求端的价值觉醒增长的解决方案。控性、合规性等维度显现瓶颈。正是这一落差，将“垂域能力”推至舞台中央。这并非否定通用的能力，而实现深度适配与价值承接的全新需求。垂域能力成为AI价值转化枢纽宏观战略共识正加速向微观产业实践转化。安永来两年商业模式变革的核心驱动力。在专业壁垒极高的财富与资管领域，这一趋势尤为显著：安永专项调应用，目直指全周期的业务增量。CEO们预计，AI将在未来两年内对商业模式和营运产生重大影响5858将彻底重塑3232问题：您预计AI在未来两年内对贵公司的商业模式或营运产生哪些影响?注：单选，受访者选择1个最合适的答案。图表2年|数据来源：安永《年展望》三、安永方法论：构建垂域AI能力的四层框架业务战略层大模型治理智能体能力层框架”方法论。安永认为，企业构建垂域能力并非简务需求出发，最终回归商业价值。业务战略层大模型治理智能体能力层数据与知识层图表3安永构建垂域AI能力的四层框架图数据与知识层第一层：业务战略与高价值场景识别一切人工智能的转型必须始于业务，终于价值，构建价值加速器顾问团队结合深度业务访谈与数体验、信任”五个维度来放大业务价值。例如，在税务验与信任”。行业垂域模型场景专用模型”动态组合的技术栈。安永的为企业提供了统一的模型体协作第三层：数据与知识层——企业的核心护城河垂域AI的核心竞争力，源自企业自有数据与知识体系的长期沉淀，而非单纯的算法参数堆叠；若缺乏高质量AI就绪数据（AI-ReadyData）支撑，再先进的模型也难以有效转化为业务增长动能。大模型时代的数据治理已全面升级，从传统结构化业务数据的规范化管理，演进为覆盖非结构化数据（如客户之声、会议纪要、日志等）、元数据及数据标准的统一治理体系。依托大模型的自动化能力，企业可大幅降低数据清洗、实体对齐、标签生成与质量校验的复杂度，实现从数据孤岛到统一资产视图的跨越，为垂域AI构建高质量的数据底座。安永正助力客户完成这一跨越：通过大模型反向赋能数据治理，实现治理效率的数量级提升。图谱与规则库，企业可以为智能性与可信度。保障外层的“治理与运营闭环”是这一框架的保障机制。安永的负责任AI（ResponsibleAI）框架确保了智能体在追求效率的同时，始终处于合规、安全、可解释的框架内运行。四、业务与AI的循环飞轮级为驱动营收增长、重构客户体验的“第二增长引擎”。业务价值场景识别以下是安永为企业制定业务战略、识别高价值场景并确保价值落地的核心方法论：价值加速器试点项目，却始终无法在损益表中看在现有业务系统之上。高价值场景识别：三维优先级矩阵核心标准：优先选择提升EBITDA、创造差异化竞争优势场景零售业：库存优化智能体核心标准：优先选择提升EBITDA、创造差异化竞争优势场景零售业：库存优化智能体>普通办公助理（可降低库存成本、减少缺货率）核心标准：评估AI决策可解释性、安全性、合规性强监管行业与安全风险核心标准：评估数据AI就绪度以及技术架构适配性就的基础“幻觉”风险与合规风险与合规k&)实施可行性(Feasibility)业务影响度(BusinessImpact)安永高价值AI场景识别图表4安永高价值场景识别：三维优先级矩阵AI价值落地路径法为了确保战略不只是停留在纸面上，安永规划了从构思到规模化应用的路径：模型工程模型工程业务设计数据工程效果测评运营优化知识工程图表5AI价值落地路径图业务设计锚定价值场景，拆解业务流程，输出可落地的场景化实施蓝图。抑制模型幻觉，提升决策精度。性，激活动态数据资产。知识工程Engineering）：固化行业与企业自有知识，构建专属知识体系，赋能模型精准决策。效果测评建立全维度测评体系，量化场景ROI，动态校验价值落地成效。运营优化搭建常态化迭代机制，持续优化模型与流程，实现价值长效放大。五、智能体能力演进：从通用模型到智能体“互联网”进入2026年，企业在实施垂域AI时已经形成了成熟的技术路径选择。安永咨询基于实战经验总结了关键四项技术能力，以满足不同成熟度企业的需求。垂域打造：构建领域专用语言模型（DSLMs）当通用模型的专业表现不足以支撑业务时，构建面向（DSLMs）在目标场景中可实现更优性能、更低推理成本及更高合规可控性。策精度。安永打造的EY.aiAgenticPlatform智能体平台，依托垂域推理能力构建了税务、风控等领域的专用语言模型。平台首期落地的150个税务智能体，为8万名专业人员提供支持，年实现超300万项税务合规成果、重构3000万项税务流程。与知识图谱的深度融合检索增强生成（RAG）不再只是简单的向量检索。领先的企业正在采用“以知识图谱为框架、大模型为引擎”的模式，赋予AI智能体严密的“逻辑推理”能力。安永在运动健康智能体的升级实践中，依托这一技术路径实现了价值跃迁。智能体不再泛泛而谈地建议“多运动”，而是基于用户的生理数据、运动恢复情况、睡眠质量等多维信息，通过安永构建的专业知识图谱完成精准的用户状态识别，并据此输出科学适配的个性化方案，实现从“通用建议”到“专家私人助手”的质变。协作架构年被视为多智能体系统的规模化探索期。安永认为，智能体在处理复杂端到端业务场景时方案。智能体角色类型核心职能描述2026年企业级应用示例数据智能体分析与整合跨源信息实时监控全球供应链波动并预警工具智能体调用外部API执行具体操作自动生成财报PPT并发送至相关人邮件编码智能体自动化软件开发与维护实时修复核心交易系统的已知Bug完成版本发布系统编排智能体验证/审计智能体 校验输出质量与合规性 实时审查信贷智能体的审批记录是否合规图表6企业级智能体角色类型及应用示例表协议标准化：打通企业内外部的“最后一公里”在智能体与外部工具，以及其他智能体之间的交互开始遵循标准化的协议，如)个跨越组织边界的、自主协作的经济体系。六、数据与知识：企业在AI时代的真正“护城河”以无法走出实验室，根本原因在于其数据基础设施尚就绪”。在年，数据管理不再是一个后台职能，而是企业的核心战略引擎。从数据治理到AI就绪数据能力。安永认为，这要求企业采用全新的数据管理方键前提。传统数据治理以业务流程合规、报表准确性为核心目孤岛打通及治理效率问题。性、语义一致性、上下文可解释性，决定了模型能否准确学习并可靠输出。因此，大模型时代的数据治理从“面向机器的规范化”演进为“面向智能体的语义化治理”。在保障准确性与完整性基础上，需强化数据的可读性与语义一致性，使数据成为智能体可自主理解用的活跃燃料。知识工程：捕获“专家大脑”中的隐性资产在2026年，最具竞争力的企业是那些成功将员工的隐性知识转化为结构化AI资产的企业。安永提出的“知识建模”体系建议企业从以下三个维度进行积累：规和最佳实践。以及独特的商业模式逻辑。度挖掘，形成可被调用的启发式规则。

安永在《anatthe七、大模型治理：负责任AI的运营闭环随着预测，到年底，由于hy”（AI致死/致祸）的极端法律案例。eI)安永推崇将治理嵌入到AI生命周期的每一步。2026年的RAI框架强调以下核心原则：在企业组织架构中找到对应的“人类归口主管”。真实性与“幻觉”控制：通过NeMo风险防控体系，更高效地规避智能体运行过程中的各类风险，从技术底层保障智能体输出的真实性与可靠性。的思考路径。运营闭环：监控、评估与持续迭代安永认为，上线一个AIDemo只是旅程的开始，真正的价值来自于持续的“养护机制”。自动化评估：利用专门的“审计智能体”定期对核心识别潜在的偏见和漏洞。间断。八、企业未来之路：从“AI工具辅助”到“价值原生重构”从“辅助工具”升维为“变革原动力”。转型和能力建设中。“四领工作力”时代的组织转型这一质变首先体现在劳动力结构的深层演进。年，安永提出的“四领工作力专家）与灰领”，其中灰领作为协作型员工，正成为价值重构的核心承载者。能体的“教练”与“指挥官”。年企业AI能力建设优先级能力重塑需要清晰的路径指引。为了在大模型驱动的业务变革中占据先机，安永建议企业在未来18个月内重点投资以下领域：投资领域 战略优先级 核心行动建议 预期价值产出投资领域 战略优先级 核心行动建议 预期价值产出平台 极高 编排的统AI操作平台

降低开发门槛，消除数据孤岛提升提升AI专业深度，减少幻觉建立企业级知识图谱与专家经验语料库高知识中台负责任治理 中高 委员会，部自动治理工具

防范法律风险，保护品牌声誉消除转型阻力，释放创新活力消除转型阻力，释放创新活力工程，重定义岗位说明高人才重塑图表7企业AI能力建设优先级布局建议九、结论：拥抱无限可能的自主化企业了能够不间断工作、持续自我进化且具备高度专业技能的“无限数字化团队”。安永坚信，人工智能的最高境界不是替代人类，而是解放人类的创造力。通过EY.ai平台及其生态系统，我们正在帮助各行各业的领军企业在复杂的“NAVI”世界（非线性、加速、波动、互联）中寻找确定性的增长路径。对于企业决策者而言，现在的每一笔投资、每一次架构选择，都将决定其在年之前能否成为那个引领潮流”（Shapethewith通过人机协作的卓越，我们终将迎来一个更智能、更高效且更有温度的商业未来。人工智能AI重塑流程：安永论AI驱动的企业运营范式跃迁40绩作者：作者：陈志辉MikeChen安永大中华区企业平台咨询服务合伙人罗瑞LuckyLuo安永大中华区企业平台咨询服务高级经理陈婉蓉YvonneChen安永大中华区企业平台咨询服务顾问一、引言：从“嵌入AI”到“重塑流程”的范式转变过去数年，企业对人工智能的应用多集中于局部环节流程”模式虽能提升单点效率，却难以突责边界模糊等问题依然制约整体交付能力。安永观察到，当生成式与代理式走色分配与动态调优。跃迁”。二、实践印证：AI重塑流程的两类典型场景——员工入职与采购协同传统入职流程：线性、割裂、以事务为中心标准化但刚性的线性流程。或邮件反复确认细节。银行卡等），常因信息不全反复沟通；高频问题HR逐一解答。署合同，平均耗时账号、邮箱、办公情况。数据支撑，决策滞后且易受偏见影响。该流程本质是以行政合规为优先目标，员工体验与能慢、早期流失风险高。

AI重塑流程：以智能原生架构重构员工入职旅程心逻辑是：以终为始，围绕“快速上岗、精准赋能、风险可控”三大目标，由AI重构流程架构与执行机制。主动构建连接与准备旅程。假、报销等），覆盖以上常规咨询。公司使命阐释、团队介绍、首周日程安排。虚拟形象发送欢迎视频，强化组织认同感。件上传与电子合同签署。整合系统与资源，实现“零摩擦交付”新员工抵达后扫描前台二维码，通过手机端完成：人脸识别身份核验系统同步至人力资源、信息技术与行政支持系自动生成，并指令备妥电脑与办公用品动态调优成长路径与评估机制签，生成个性化学习地图。对技能短板自动推荐进阶课程。对资深员工跳过基础模块，直入高阶实战内容。试用期管理：系统自动生成关键节点时间轴（第度极高向管理者推送洞察建议。反馈机制，均由基于目标动态生成。这即是安永所倡导的：AI重塑流程。刚性的线性流程。节、预算依据或交付时间约束。批，周期长，易因信息不全退回。供应商寻源：采购员手动检索供应商名录，发送询比。合同执行与交付：合同签署后，依赖人工跟踪进应依赖个人经验。金流效率。性与供应链韧性的响应能力。AI重塑流程：以价值交付为中心的智能采购旅程在“AI重塑流程”理念下，采购被重构为一条由AI主导设计的端到端价值交付链，目标聚焦三重协同：成本最优、交付可靠、风险可视。驱动的智能需求生成IT策略，生成结构化提案。合、预测、合规评分及替代路径。经理市场数据与历史履约评分动态加权响应。监控。物流偏离计划时自动预警并建议备选路径。供应商产能波动提前天提示风险。协同甘特图并同步相关方。事后闭环与组织学习阶段差主因，生成归因报告。协同响应等项指标，实时更新风险评级。存入知识库，供后续复用。该流程使采购从“后台支持”升级为“前端价值协同节资源组合。这同样是“AI重塑流程”在供应链领域的系统性实践。三、安永实证：ClientZero——以自身为实证场域，验证AI重塑流程的规模化成效真实业务环境中完成端到端AI化改造：营效率的指数级跃升。具体成效包括：年化直接成本节约万美元自助服务门户使常规问题在员工端直接解决，无需流转至后台每年回收万小时服务台工时与万小时AI自动化工时系统可用性达万张IT工单、种语言、个服务台的全球协同资产利用率提升：在资产管理方面避免了系统升级成本降低万条解决方案自动沉淀，形成自我进化的知识闭环（以上数据源自安永内部实践数据）迁——而安永，已在此路径上完成关键验证。安永在IT、财务、人力资源、移动办公、知识管理、采购及内部共享服务中使用ServiceNow平台价值交付90$570万$570万通过AIagents节约年化直接成本2每年2次重大

问题单

个

$690万资产管理方面规避成本87人力资源职能平台升级

事件单

升级成本降低75服务票证数量降幅在用资产跟踪75服务票证数量降幅93万项

CMDB中活跃配置1,650万个016万3016万30个服务台每年节约的工时

3,000篇+100整合应用程序

人员万人次

全球HR服务请求32万件

缩短四、治理基石：负责任AI——确保智能在可控边界内释放价值决策是否可解释?模型是否存在偏见?幻觉是否导致操作失误?安永认为：可信性是AI规模化落地的前提，而非附加条件。为此，我们构建了覆盖AI全生命周期的负责任AI框架（ResponsibleAI），严格对标NIST、ISO/IEC42001、OECD及欧盟AI法案，并通过“AI控制塔”实现落地。与合规审查。离。释、可追溯、可问责。

尤为关键的是，安永已将该框架工程化为AIonAIAI原生能力基础上，深度集成安永的大原则与细化评估规则，使治理能力可配置、可嵌入、可规模化应用。在安永自身运营中，正是依托该治理体系，我们得以在保障全球合规的前提下，将AI权限下放至一线员工——服务台、财务、HR等场景的AI应用均在严格风控下高效运行。我们亦将此能力延伸至客户侧，提供AI治理体系建设、模型风险验证（MRM）、合规认证辅导等服务，助力企业构建“安全、可信、可持续”的智能运营护城河。务 技术验证） 务 技术验证） 用户反馈估（安全等）审（安全等）生命周期 风险治理 合规价值监控部署前评审构建与测试评估需求接入部署、监控与价值评估构建与验证（各阶段均需审批）需求ServiceNowAI控制塔残余风险评估识别风险与管控措施创意高优先级问题与例外评审问题管理与政策例外风险评估与分级功能优化请求价值评估AI事件（咨询、问题、违规等）部署前合规评估控制措施落地与风险缓解AI专项评估（FRIA、影响评估）第三方AI用例请求用户参与度与采纳率持续控制监控技术与技能匹配度评估内部开发AI用例请求五、结语为企业提供兼具前瞻性与落地性的转型支持。中西合璧andInbriefandandinand48绩效Authors:Authors:BeatrizSanzSáizEYGlobalAISectorLeaderVitalyGolombConsultingAnalystatEYandManagingPartneratMavkaCapital点评作者:陈剑光JianguangChen安永大中华区人工智能与数据咨询服务主管合伙人isparttheinthehuman-machineInNeumannhumansonehuman80findatanotjustbutthegowhatitbeAsurgeoninBostonnowperformssurgerieswithroboticprecisionguidedbyartificialintelligence(AI)systemsthatanalyzethousandsofmedicalcasesinAinisanwhile60.AinwhileainShenzhenlineswithsignalsnot—signaltheanhuman-machinehuman

ishappeningatspeedsinitialtheandAIhumansinwithAIandinandhumanWhen技术商业化的重要试验场。中国信通院年数据显示，中国工业技术商业化的重要试验场。中国信通院年数据显示，中国工业渗透率已中国依托全球最完整的制造业产业链，实现了芯片、核心算法与欧美相比仍存在差距。本土点评中国正通过“新质生产力”的构建，将人机协作中国正通过“新质生产力”的构建，将人机协作从实验室推向大规模产业化。来源中提到的深（如“东数西算”工程）合，实现整个产业链的智能化升级。这种“机器换人”向“人机互补”的转变，是中国实现制造业高质量发展的核心动能。本土点评MotorExoskeletonDeployment,”EksoBionicspartnership,2018-2025,https:///ford-eksovest-exoskeletons-automotive/;MITandJohnsHopkins,“CollaboratingwithAIAgentsFieldExperiment,”2025,org/abs/2503.18238;NeuCyber“Beinao-1BCIChinaBCIDevelopmentInitiatives,”2024-2025.WhileAIdoesn‘tinsuperiorandwhensolvingandRice—AIinsuchasand—andthebutthelaboraswithZ—especiallywithUS—ajobsandonandskillwhilehigh-skillhumanislaborhumanshifthumanisfueledthe—AI,BCIsand—thehumanopeningupThesetechnologicaladvancesintersectwiththreepowerfulpressures:needandlongerwhilejobshumanandinandnationsinhumanasaNational$52Humanviawhilethefundsandwithfundinginhuman$75inandsupportisn'thumanwill—willoronHarvardBusinessSchool,“TheCrowdlessGenerativeAIandCreativeProblem-Solving,”OrganizationScience,2024,Zhou,Jing,ShuhuaSun,ZhuyiAngelinaLi,Maw-DerandJacksonG.Lu,“HowandforWhomUsingGenerativeAIAffectsCreativity:AFieldExperiment,”JournalofApplied2025,creativity-machine-their-own-rice-expert-saysU.S.BureauofLaborStatistics,“EmploymentandUnemploymentAmong2025,“GenAreJoblessMenHigherUnemploymentThanWomeninHealthcareandCoding,”August25,2025,https:///2025/08/25/gen-zers-neets-jobless-men-unemployed-higher-rates-women-healthcare-coding-ai/PrecedenceResearch,“HumanAugmentationMarketSizeand2025toJune2025.MarketprojectedtoreachUSD$1,390.01billionby2034,expandingataCAGRof13.95from2025to2034.https://www.precedenceresearch.com/human-augmentation-marketU.S.NationalScienceFoundation,“EngineeringCenterforHumanAugmentatioNviaDexterity(HANDERC),”No.2330040,August2024,awardsearch/showAward?AWD_ID=2330040;Northwestern“Newcentertoimproverobotdexterityselectedtoreceiveupto$52million,”August20,2024,robot-dexterity-selected-to-receive-up-to-52-million;EuropeanCommissionCORDIS,“NerveRepack:Intelligentneuralforbidirectionalconnection,“2023-2027,europa.eu/project/id/101112347;“Smart-RedBloodCellsSeptember2025.AboutEYMegatrendsispartthetheorandInanisisand(NAVI),megatrendshelpclientsscanbroadly,exploreinterconnectionsandtakealonger-termperspectivewhilebuildingabridgetonear-termactions.Formore,see/megatrendsMethodologyonaandaandwithsubjectincluding:AwithsixtheandAwith15andtheNAVIandwith20andwithinthe——andledinwithandsubject

Thearticlebuiltonthisfoundationthroughresearchthatincluded:SubjectwithandhumanwithandintheandhumanAIandaugmentationgovernanceframeworks,providinginsightsintoproductivitygains,safetyimprovementsandtransformationpatterns.andinhuman$75infundingAIandincludingandfundingandCIO500inCEOwithCEOsinandwith500orand23inAI975inandGlossaryAugmentationtechnologies:systemsthatenhancenaturalhumanabilities,includingAIcollaborationtools,physicalexoskeletons,brain-computerinterfaces,andlongevitytreatments.BoundedwithAIandneedhumanusingwithhumanwithhumaninand

aandwhileHybridhumanandjudgmentwithinhumanandviaincludingandasTechnologicalconvergence:themergingofAI,robotics,BCIs,andlongevityresearch,creatingcapabilitiesthatsurpassindividualtechnologiesandspeedingupinnovationcycles.theindependent aindivide:theandgapindividualsorwithandwithout,similarensuringwidelyindividualsorahumaninjuriesgenomeaDNAsperm,orinandGrandstrategy:high-leveldecision-makingthatinvolveshumanskillssuchasmanaginguncertainty,aligningvalues,employingcreativityandshapingorganizationalculture.ChapterHumanpotentialisbeingredefinedasAI,roboticsandmedicaladvancesconverge,acceleratinginnovation,extendingabilitiesandcreatingnewfrontiers.

TheforcesreshapinghumancapabilityhumanisatsuchasBCIsandasthehumanwithAIandisthesumtheAsChrisatthethehumanwithAIandnonethehumanAshumanswithAIwhilehuman-machineThecombinedeffectsaresignificant:AIspeedsupinnovationcyclesby12-20times,whileexoskeletontechnologiesextendphysicalproductivityacrossdecades.WhenBCIseventuallyenabledirectneuralcontrolofAIsystemsandroboticdevices,theresultingcapabilitieswillexceedtraditionalhumanlimitsentirely.BryanCassady,CEOofTheGlobalEntrepreneurshipAllianceandauthorofTheGenerativeOrganization,reportsthathybridteamsare“runningfive-dayinnovationsprintsinonedayandgeneratingandimaginationwithcutwhileAI7010AI-drivendrugdiscoveryresearchcompilation,2024-2025.NatureBiotechnologyeditorial(2024-2025);BioPharmaTrend,toGenerate$350-410BillionAnnuallyforPharmaceuticalSectorby2025;ScienceDirect,IntelligenceRevolutioninDrugDiscovery:AShiftinPharmaceuticalInnovation,”July2025在中国制造业语境下正以具身智能（EmbodiedAI在中国制造业语境下正以具身智能（EmbodiedAI）与人形机器人的形态加速兑现，且速度远超全球平均水平。据国际机器人联合会《2025年世界机器人报告》，2024年中国工业机器人新安装量达29.5万台，占全球总量的54，运行存量超过200万台，连续12年稳居全球最大工业机器人市场。为推动人机增强技术，中国呈现出“政策引领+产业落地”的双轮驱动特色。2025年前11个月，中国具身智能产业融资额达到334.73亿元，是2024年同期的4倍；全年融资事件超305起，总额超过380亿元，参与投资机构数量超过600家。根据36氪研究院测算，中国具身智能市场规模已从2018年的2133亿元迅速增至2025年的9150亿元，并有望在2026年突破万亿元关口。更值得关注的是，中国将主权战略与人机增强布局深度绑定。年的横空出世以极低算力成本实现全球顶尖推理性能，打破了“先进必须依赖高端算力”的西方叙事，引发效能”技术路线上的战略自信，并通过开源路线（DeepSeek全面开源权重）重新定义全球AI能力标准。对人机协同经济而言，这意味着高性能AI系统的“获取门槛”将大幅降低，为更广泛的人机协作提供基础设施支撑。本土点评AI-enhancedmedicaldiagnosticsachievehigheraccuracyrates1010Traditionalmedicaldiagnostics7070AI-enhancedmedicaldiagnosticsSources:MedicalAIPerformanceBenchmarkStudies,compiled2024-2025;LegalTechnologyAssociationresearch,2024.7Imagedescriptionchart(10with(70theinenabledNationalInstitutesofHealth,Intelligence-EmpoweredRadiology—CurrentStatusandDirections,”PMC11816879,January2025,https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11816879/;RamSoft,”UnderstandingtheAccuracyofAIinDiagnosticImaging,”May2025,https://;Concord,ContractAnalysisReachesCriticalAccuracySeptember15,2025,https://www.concord.app/blog/ai-contract-analysis-reaches-critical-accuracy-milestone;AssociationofCorporateCounsel,“2024LegalOperationsSurvey,”2024;ThomsonReuters,“2024LegalDepartmentOperationsIndex,”2024.theandhumanAIusingAI7280and85withonlyAIupwhilehigherusingAI98while9226perwithlegalup40higherwhenAI-enhancedlegalresearch60increaseinresearchspeedusingAI-poweredtoolsAI-enhancedlegalresearch40improvementinresearchaccuracywithAIaugmentationSource:AIContractAnalysisReachesCriticalAccuracyMilestone,"September15,20258

theAfieldMITandHopkinswithhumansinAI73higherperandinmarketingandadvertising—specificallyinadcopy—althoughthestudyalsoshowedthathuman-onlyteamsstillproducedbetter-qualityimages,suggestingAIagentsneedfine-tuningformultimodalworkflows.97,8.NationalInstitutesofHealth,“ArtificialIntelligence-EmpoweredRadiology—CurrentStatusandFutureDirections,”PMC11816879,January2025,/articles/PMC11816879/;RamSoft,“UnderstandingtheAccuracyofAIinDiagnosticImaging,”May2025,https:///blog/accuracy-of-ai-diagnostics;Concord,“AIContractAnalysisReachesCriticalAccuracyMilestone,”September15,2025,https://www.concord.app/blog/ai-contract-analysis-reaches-critical-accuracy-milestone;AssociationofCorporateCounsel,“2024LegalOperationsSurvey,”2024;ThomsonReuters,“2024LegalDepartmentOperationsIndex,”2024.MITSloanSchoolofManagementandJohnsHopkinsBusinessSchool“CollaboratingwithAIAgents:FieldExperimentsonProductivity,andPerformance.”2025.humanandandiswithata35aswithhumanisina30

howfarandDanHendyEYGlobalLegalTransformandOperateLeaderHopkinsinan withaccuracy,demonstratinghowroboticsurgicalsystemsatininjuries500unitsat15-25increaseinproductivityachievedthroughtheimplementationofexoskeletontechnologies

humanandsupportinand28inwithandspinalinjury23infunctionusing75units15with52in83inininjuriesandinunitsendwithand19onwithin16MotorExoskeletonDeployment,”EksoBionicspartnership,2018-2025,MITandJohnsHopkins,“CollaboratingwithAIAgentsFieldExperiment,”2025,NeuCyber“Beinao-1BCIChinaBCIDevelopmentInitiatives,”2024-2025.TheRobotReport,AddingExoskeletonsto15AutomotivePlants,”August6,2018,ExoskeletonReport,“TheStoriesThatDefinedExoskeletoninJanuary6,2025,https://exoskeleton-technology-in-2024/;Neuroject,“6ExoskeletonWinsTha