(网经社讯)
2026 年 10 月，中国信息通信研究院人工智能研究所正式发布《智能原生（AI Native）研究报告（1.0）—— 企业智能原生转型框架与实践》，围绕国家 “人工智能 +” 行动部署，系统解析智能原生范式内涵、产业现状，推出六维能力框架与七项落地行动建议，为广大企业从 “+AI” 叠加应用迈向智能原生架构重构提供认知参考与实操指引。
报告指出，伴随大模型、智能体 Agent 技术快速迭代，全球产业正在完成从互联网原生、云原生向智能原生（AI Native）的范式跃迁。不同于传统信息化、数字化改造，也区别于在现有业务上外挂 AI 能力的 “+AI” 模式，智能原生是系统、产品、组织在设计之初，即将人工智能作为核心运行机制与价值源泉；核心判别标准为：抽离人工智能后，系统核心业务流程是否还能够正常运转。
报告引用调研数据显示，约八成企业认可 AI 对生产力的提升作用，但仅有 37% 的企业真正取得企业级财务收益。痛点不在于大模型本身能力不足，绝大多数企业停留在 “把 AI 叠加在原有业务流程之上”，缺少组织、流程、数据、治理的配套重构，个体工具增益无法转化为组织整体效能，出现 “引擎很强、齿轮不匹配” 的空转现象。
报告提炼智能原生四大核心特征：AI 为核心引擎、高效数据飞轮、紧密人机协同、持续进化能力。其中，高效数据飞轮不再只是局部功能优化手段，而升级为价值创造主链路；人机协同催生智能体作为第二类作业主体，实现人和 AI 动态分工；系统实现 “运行即进化”，依靠真实业务使用行为实现差异化能力迭代，区别于传统软件统一版本发布模式。
报告从个人、企业、行业、社会四个维度全景研判产业现状。个人层面用户已经从工具使用走向智能协同，但完整托付端到端业务任务仍属少数；企业层面智能体规模化试点增多，但完整重构运行方式的企业占比仍然偏低；行业层面依据 “智能化基础、知识密度” 两个坐标轴划分四大象限：双高引领组、价值储蓄组、基础先行组、基础待补组，不同行业转型起点、终局各不相同，不存在一刀切的最优方案；社会层面，技术迭代持续倒逼岗位体系、责任追溯、伦理治理等制度规则演进，但制度建设节奏整体滞后于技术落地速度。
针对企业转型现实困境，报告重磅提出战略与文化、组织与治理、技术与平台、数据与知识、业务与应用、安全与可控六大维度完整能力框架，覆盖顶层战略到安全底线全链条。报告明确，企业智能化分为数字化信息化、“+AI” 局部增强、智能原生重构三个阶段，多数企业当前处在第二阶段向第三阶段跨越的关键窗口期，转型难点并非采购先进模型，而是组织、流程、知识体系的系统性重塑。
在此基础上，报告给出七大可落地实践行动建议：场景识别定方向、组织架构演进、搭建技术工程底座、构建数据‑知识‑本体语义底座、以数字员工沉淀 AI 资产、构建贯穿全流程安全体系、前线部署工程打通业务最后一公里，同时收录广东电网、招商局集团、中信证券、超聚变、国民养老保险、阿里云等多家企业一线实践案例，把零散试点经验沉淀为体系化方法论，帮助企业规避 “为 AI 而 AI” 的无效建设，优先挖掘高价值场景，小步快跑推进规模化落地。
报告研判产业两大关键趋势：一是行业竞争重心由基础模型参数比拼，逐步向业务语义、领域知识、高质量数据资产迁移；二是商业模式从验证技术可行性转向商业价值落地，采购模式逐步由单纯 Token 调用计费，向业务结果付费转型。企业竞争标尺将从规模体量转向人效产出，算力、模型均可外购，真正拉开差距的是流程重构深度与知识沉淀能力。同时报告提示，产业投入回报兑现周期存在波动，行业阶段性调整或将持续，企业应当结合行业禀赋量力而行，不必盲目追求一步到位的智能原生改造。
报告强调，智能原生是落实国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》、培育智能原生新模式新业态的重要产业形态，并非对数字化、“+AI” 的替代，而是人工智能融合产业由浅入深的高级阶段，不同业务线可以处于不同演进阶段、长期并存。面向未来，智能原生将逐步成为企业竞争的基准配置，是发展新质生产力、推动数字经济高质量发展的重要支撑。
.png)
.png)
