智能体、物理与主权AI如何重塑企业创新规则

• 智能体人工智能（AI）的采用正在加速，但企业应重新设计工作流程与治理模式，以有效整合并协调自主系统。

• 物理AI已融入运营之中，其覆盖范围快速扩大，但要实现大规模部署，仍需进一步的创新与投资。

• 主权AI正日益列入高管议程，并在各地监管不确定性的背景下影响技术决策。

各行各业的组织都面临“速度悖论”：一方面，企业需要迅速在全企业范围内采用并扩大人工智能（AI）的应用规模，以保持竞争力；另一方面，技术发展速度超过了现有运营模式的支撑能力，因此又必须审慎推进。

尽管AI已在提升生产力和效率，但只有部分组织利用它真正重新构想自身业务，而非仅仅优化现有做法。

在此现实之下，企业创新在三个领域持续升温：智能体AI、物理AI和主权AI。每一领域都带来新的机遇，并要求新的治理方法和架构选择。

为了解这些转变如何推动企业创新，德勤的最新报告《企业AI现状：尚未开发的优势》基于全球逾3,200名业务与IT领导者的见解，该报告探讨了这些AI趋势如何助力组织从构想走向落地。

智能体AI：在恰当护栏下释放自主能力

智能体AI市场有望达到2030年的450亿美元，而2026年为85亿美元，因为组织希望整合能够跨业务职能规划、推理并执行多步骤任务的智能体系统。

各行业的应用场景正迅速扩展。德勤的调查显示，74%的公司计划在两年内部署智能体AI。早期成效集中于客户支持，同时，金融、航空和制造等行业正在部署智能体，以简化任务流程并辅助决策。

在供应链协调、研发工作流程、知识管理和网络安全等领域，智能体AI具有巨大潜力。

随着应用不断增长，企业需要健全的治理模式，以管理风险、明确问责与透明度，并落实伦理护栏。然而，在受访领导者中，目前只有21%拥有成熟的自主智能体治理模式，而这些系统可以发起行动、与客户交互或参与核心业务流程。

成功案例最多的企业，往往从风险较低的应用入手，并建立跨职能治理模式，将企业内从法务、IT到合规等各团队连接起来。

物理AI：在受控领域稳步发展，并悄然走向更广泛的应用

与基于软件的智能体AI不同，物理AI通过传感器、控制系统和机器人技术将自主能力引入现实世界，并正迅速成为全球各地运营中不可或缺的一部分。

超过一半（58%）的受访者在我们的《企业AI现状》调查中表示，其公司已在一定程度上使用物理AI，且预计两年内采用率将达到80%。

尽管制造、物流和国防在全球范围内处于领先地位，但亚太市场正引领应用，推动机器人、自动驾驶车辆和无人机的广泛集成，为下一波工业自动化浪潮树立了标杆。

部署物理AI的实际情况——组织需要应对设备投资、安全法规和持续维护等问题——也说明了为何当前的部署主要集中于工厂和仓库等受控场景。

机器人在这些环境中发挥着重要作用，常见用例包括装配线上的协作机器人、具备自动响应能力的巡检无人机、机器人抓取机械臂以及自动叉车。

在有望推动企业创新的物理AI类型中，机器人位居第二（20%）。智能安防系统和/或智能监控（21%）以及数字孪生（19%）也预计会对企业产生长期影响。

随着时间推移，物理AI很可能成为企业转型的基础层，不仅融入运营，还将融入塑造企业如何与外部世界互动的战略之中。

主权AI：地缘格局塑造企业AI战略

随着组织加大对智能体AI和物理AI的投入，许多组织发现，主权AI——即技术在何处构建——与其功能同样重要，并正成为商业决策中的关键因素。

主权AI关乎技术所有权与战略独立。各国政府正在加速数字基础设施投资——从AI硬件和软件，到先进芯片与卫星系统——以减少对外国供应商在重要AI能力上的依赖。

与此同时，一些政府正投资于主权AI或为其提供激励措施，而另一些政府则对本地拥有和运营的AI基础设施提出监管要求。主权AI因地域乃至行业而异。

例如，从外国供应商采购AI技术的压力因地区而异：根据我们的《企业AI现状》调查，美洲仅有11%的公司在其大部分AI技术栈中依赖外国供应的解决方案，而欧洲、中东和非洲的这一比例为32%。

这种日益增强的关注促使企业重新思考AI的开发地点、数据的存储与使用方式、所用芯片以及基础设施的控制权归属。报告显示，超过四分之三（77%）的受访领导者认为，AI开发地点是选择新技术的关键因素，而近五分之三的企业目前采用本地供应商构建其AI技术栈。

到2026年，预计将有近1000亿美元投入主权AI算力，主权AI已成为跨国组织面临的战略挑战。这些组织必须应对因国家而异的复杂要求，并为不同市场打造定制化解决方案。

随着这一转变加速，企业应考虑AI架构如何与主权原则保持一致，以便自信创新，并在跨境运营中保持高效。

未来展望

智能体AI、物理AI和主权AI的持续发展正在拓展可能性的边界，但成功部署将取决于组织能否将实验与潜在影响转化为切实的业务价值和持久的竞争优势。

为积极推动从AI构想到竞争优势的转变，组织可以：

• 围绕自主性重新设计工作流程： 赋能团队与智能体AI协作，在创新与协调之间取得平衡，并辅以稳健的治理和伦理护栏。

• 投资韧性基础设施： 预判数据、算力、人才和供应链（数字与物理）方面的需求，这些需求可能决定未来的竞争优势。

• 使战略与本地现实相契合： 构建尊重主权边界、监管复杂性和全球依赖关系的AI解决方案。

• 激活您的员工队伍： 通过提供普惠的AI工具、围绕AI重新设计岗位，并营造适应性学习文化，将获取转化为应用，使员工能够与智能系统协同发展。

未来属于那些以远见、审慎和纪律来协调这些能力的人。不要等待AI格局尘埃落定，而应助力塑造它。