2025年中国企业级智能生产力行业白皮书-沙利文

微信扫码，打开到小程序

2025年10月 © 2025 Frost & Sullivan. All rights reserved 2025年中国企业级智能生产力行业白皮书 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 白皮书研究方法 数据来源：沙利文研究 行业访谈 • 与企业级智能生产力行业产业 链各环节头部企业专家进行一 对一深度访谈 • 访谈企业覆盖企业级智能生产 力企业、AI企业、企业培训与 组织成长优化企业等 案头研究 • 沙利文独有的数据库 • 头豹数据平台 • 各类公开资料 • 定量结合定性的方式进行多 层次多维度研究 白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 上是“知识资产”； • 深度智能化通过AI进行分 类、检索、生成和推理， 使这些知识实时服务业务 决策与操作。 与信息系统和业 务链条全面打通 • 单靠AI局部优化不够， 必 须 与 现 有 的 ERP 、 CRM、HR系统等对接， 避免“信息孤岛”； • 同时将企业上下游（供 应链、客户链）的业务 链条打通，让智能化贯 穿生产、运营、销售、 服务的全链条。 岗位技能 智能化 • 通过AI“岗位分身”的 形式，将经验型岗位 技能（如销售话术、 研发调试方法）固化 为可复用的智能助手， 把对个人经验的过度 依赖转化为智能化支 撑，从而帮助新人快 速上手，并整体提升 组织的人效水平。 • 以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级， 助力企业提升智能知识管理、岗位技能、业务流程、人才赋能与治理优化。 • 企业级智能的核心价值点： • 核心KPI可量化 • 组织级ROI衡量 业务流程 智能化 • 通过将流程嵌入AI 工作流，实现跨部门、 跨岗位的自动协作与 闭环，将依赖人工或 规则的低效工作流程 转化为智能化业务流 程 。 四域 融合 知识 资产 智能化 岗位 技能 智能化 信息系统 与业务 全链条 本白皮书核心内容摘要： AI原生 • 基于大语言模型、多模态与多智能体架构，从底层 具备“智能内生性”；不仅能处理语言、视觉、音 频等多模态信息，还能在跨岗位、跨流程中自动协 同，形成覆盖知识—人才—业务—治理的智能化工 作流。 产业级 Know-How 工业级落地 • 结合行业知识、业务逻辑与隐性经验，沉淀出能够 直接指导实践的“行业智慧”。作为AI与产业结合 的桥梁，使智能能力不止停留在通用层面，而能真 正解决行业痛点，转化为差异化竞争力。 • 强调大规模、标准化、可复制的应用能力。从工具 到流程再到组织，实现“技术-业务-治理”的深度 融合，确保AI在企业内部不仅能跑通实验，更能支 撑长期运营，产生对KPI（人效、时效、质效与现 金流）的可量化贡献。 术语与名词表 数据来源：沙利文研究 企业级智能生产力 知识域 人才域 业务域 治理域 多模态模型 LLM RAG ROI 以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行。 企业内部外部的知识资产（文档、流程、经验、客户数据、市场信息等）的数字化、结构化与智能化管理域。 围绕员工全生命周期（招聘、入职、学习发展、绩效、晋升、激励）的智能化管理与优化域。 直接面向组织运营和价值创造环节（销售、客服、供应链、财务、研发等）的智能赋能域。 涵盖企业的战略规划、流程制度、合规风险与数据安全的智能治理域。 （Vision + NLP + Audio）：多模态模型是能够同时处理 不同类型数据模态（文本、图像、语音/音频、视频等）的AI模型. 大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，具备 理解、生成和推理自然语言 的能力。 （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）：是一种将 大语言模型（LLM） 与 外部知识库 结合的技术框架。 指投资后收入的收益与成本之间的百分比率，是一种衡量获利能力的指标，用于评估一项投资的效率或盈利能力。 产业级Know-How 是指企业在特定行业长期积累的 系统化知识、业务逻辑与隐性经验，能够直接支撑大规模应用与业务落地。 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化 解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇 企业核心挑战与痛点 组织协同效率低 人才价值难以量化 业务流程与数字化工具脱节 数据与知识难以聚合和利用 虽然企业引入了多类数字化工具或系统，但这些工具往往与业务流程和战略目标割 裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。 企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理 与实际业务产出脱节，人才激励与发展难以精准匹配组织战略目标。 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛 严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产 无法沉淀或高效复用，使得决策依赖经验而非数据驱动，创新和优化空间受限。 数据来源：沙利文研究 创新与应变能力不足 企业在快速变化的市场环境下，缺乏自我学习和快速适应机制，流程固化、人才 能力滞后，导致在效率、质量和创新上难以形成持续跃升。 提升组织协同效率 通过将知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与信息系统和业务链条全面打通， 智能生产力实现跨部门、跨岗位的高效协同，减少信息孤岛和流程摩擦，加快决策速度。 量化人才价值与绩效 借助智能化的数据采集和分析工具，员工在知识贡献、流程优化和协作中的行为和成果可 被量化，为绩效管理和人才发展提供精准依据，实现人效与业务成果的闭环关联。 业务流程与数字化工具深度融合 智能生产力通过流程编排、自动化和智能决策支持，将工具与业务流程紧密集成，实现端 到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。 整合数据与知识资产 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用， 支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在 效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。 智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推 进智能化升级，助力企业提升智能知识管理、流程自动化、人才赋能与治理优化， 有效面对企业发展痛点： 信息系统与业务链条全面打通： 组织能够实现端到端业务可视化、智能化协作和持续优化，形成从知识、人才到业务流程的完整闭环。 企业级智能生产力指以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智 能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行 数据来源：沙利文研究 企业级智能生产力 知识资产智能化 • 将企业内部分散的知识、经验、文档 和数据进行结构化、标准化和智能化 管理；通过知识库、语义检索、智能 推荐和生成式AI，实现知识的高效沉 淀、复用与扩散。 • 打通各业务系统的数据与信息流，使 业务决策、流程操作和人才协作都能 够直接利用组织沉淀的知识。 岗位技能智能化 • 通过AI驱动的人才画像、能力测评、 学习路径推荐和协作助理，智能化识 别岗位所需技能和员工现有能力，并 提供个性化学习和任务匹配方案。 • 将人才能力与业务流程直接关联，确 保关键岗位人员在业务操作和决策中 发挥最大价值，支持组织整体协同与 效率提升。 业务流程智能化 • 通过流程挖掘、智能决策支持和工作 流编排，将企业核心业务流程数字化、 标准化并智能化，实现端到端流程优 化。 • 打通各环节信息流与操作流，实现工 具、数据、岗位和业务的协同，使流 程与战略目标紧密对齐，形成可量化 的业务价值闭环。 AI原生技术 以大模型为核心，提供自然 语言理解与生成能力： • 大语言模型（LLM） • 多模态模型（Vision + NLP + Audio） 智能认知 与生成类 解决“知识可信度与组织 私域知识应用”问题： • RAG（用私有知识库增 强大模型生成能力） • 知识图谱与语义索引 知识增强 与推理类 让AI从“回答问题”升级为 “执行任务” • 多智能体系统（各类岗位/ 角色智能体协作） • 工作流编排与任务自动化 确保AI应用的可靠性、合规 性与可控性： • AI可解释性与审计追踪 （提供输出链路溯源） • 控制与数据安全权限 智能体与 自动化类 治理与 安全类 AI原生+产业级Know-How +工业级落 地： • 在AI技术快速发展的背景下，企业 可基于标准化、可复制、可扩展、 具备工程化落地可靠性的AI原生系 统能力（包括大语言模型 LLM、检 索增强生成 RAG、多智能体体系、 工作流编排），同时融合深厚的产 业级Know-How，不同于传统单点 工具式的流程优化，这类平台通过 智能体与全域数据底座的深度融合， 实现业务流程、人才管理与知识沉 淀的全面打通。 行业内企业在实践过程中，可搭建覆 盖知识资产—岗位技能—业务流程— 信息系统与业务链条全面打通的企业 级智能生产力平台，其中： • 组织能够实现端到端业务可视化、 智能化协作和持续优化，形成从知 识、人才到业务流程的完整闭环， 实现效率、质量、创新和韧性的整 体跃迁。 • 组织既是智能生产力的设计者和资 源整合者，也是人机协同和持续优 化的推动主体，在整个闭环中起到 核心协调和价值放大的作用。 关键洞察 数据来源：沙利文研究 1 2 3 4  人效（自助化率↑）  时效（检索响应更 快）  质效（准确性/一致 性↑）  经营（客户满意度↑、 培训成本↓）  人效（学习自助化、 依赖度↓）  时效（上手周期缩 短）  质效（培训合格率、 技能覆盖率↑）  经营（岗位胜任率↑、 流失率↓）  人效（任务/流程自 动化率↑）  时效（成交/交付周 期缩短）  质效（赢单率、预 测准确率↑）  经营（GMV、毛利、 复购率↑）  人效（合规/审批自 动化率↑）  时效（审计追溯周 期缩短）  质效（风险事件率↓、 覆盖率↑）  经营（合规成本↓、 风险损失↓） 学 才 业 效 质效 人效 时效 经营 ROI原则：以自助化率、上手周期、成交周期、赢单率等转化为经营现金流的改进 最小限度权 + 可追溯证据链 + 透明责任链 数据合规与治理原则 智能生产力应用的评价框架示意图 智能生产力应用的落地遵循 工具 → 流程 → 组织 的 三级演进： • 工具层解决单点场景问题，提升个体操作的人效 与时效； • 流程层通过端到端嵌入，推动知识、人才、业务 与治理的线性优化，缩短周期、提升转化； • 组织层最终形成全域闭环，将知识沉淀（学）、 人才成长（才）、业务转化（业）与治理合规 （效）全面打通。 • 学（知识资产）：知识沉淀与调用 → 提 高员工人效与知识利用效率 • 才（岗位技能）：人才培养与胜任 → 缩 短上手周期、提升人才质效 • 业（业务流程）：业务流程智能化 → 提 升成交速度、赢单率、客户复购 • 效（全链条）：合规与风险控制 → 降低 合规成本，保障组织经营结果 • 其衡量统一落在人效、时效、质效与经营KPI上， 并通过自助化率、上手周期、成交周期、赢单率 等转化为经营现金流改善，同时以最小限度权限 和可追溯证据链确保数据合规，实现可量化、可 追溯的ROI提升。 关键洞察 KPI 衡 量 四域 框 架 ROI 原 则 智能生产力以关键KPI和ROI原则为衡量标准，贯穿知识、人才、业务和治理四大领域，并遵循工具到 流程再到组织的三级演进路径实现落地 数据来源：沙利文研究 场景红利 全面释放 政策×资本 双轮驱动 技术成熟 与生态完善  随着销售、人力、培训、客服、财务等高频业务的数字化基础逐步成熟，企业的流程已经具 备标准化和数据化特征，这为 AI 的深度介入创造了天然土壤。AI 不仅能在这些场景中迅速 切入并提升效率，还能通过对高频、刚性需求的覆盖实现规模化复制，从而形成可持续的应 用红利。 发展趋势 发展示意图 销售 转向 政策  在政策层面，国家积极推动产业智能化升级，将 AI 视为提升生产力的重要引擎；在资本层面， 投资重心也从早期的“概念炒作”转向“落地 ROI”，更加关注实际应用的现金流改善与商业 回报。政策与资本的双轮驱动，为企业部署 AI 提供了方向感与资金支持，加速了产业级应用 的普及。  随着多模态模型、智能体编排、RAG 等核心技术的成熟，AI 的能力已从单点对话拓展到复 杂业务处理。同时，SaaS、ERP、CRM、LMS 等企业系统生态逐渐打通，使 AI 能够无缝嵌 入现有业务环境。技术与生态的双重完善，让 AI 不再是孤立的工具，而是可规模化复制、可 深度集成的生产力引擎。 RAG 智能体编排 可规模化复制、深度集成的生产力引擎 组织转型 势在必行  当外部场景、政策资本和技术生态逐渐就绪后，真正决定企业能否释放 AI 价值的关键在于组 织自身的转型。竞争已从“工具比拼”转向“组织效率”比拼，企业需要通过流程再造、岗 位重塑与人才能力跃迁，全面实现 “AI Ready”。完成组织层面的升级的基础上，能够将 AI 的 潜力转化为可量化的 ROI 与长期竞争优势。 单一/局部 工具 组织效率 转型 人才效率跃迁 多模态模型 培训 客服 人力 AI深度介入 资本 产业智能 化升级 AI 落地 ROI 智能生产力的关键赛道机遇包括：场景红利全面释放、政策与资本双轮驱动、技术与生态日趋成熟，以 及组织转型的必然推进 数据来源：沙利文研究 • AI赋能的人才培训市场在当前处于初期发展时期，但随着企业对复 合型人才需求的快速上升，智能生产力服务将通过AI技术帮助企业 快速培养、提升员工能力，从以效率提升为主的自动化工具，扩展 到以“智能决策+组织成长”为核心的综合平台。其市场规模将在 2030 年提升至 1,807亿美元，成为增速最快的细分领域。 企业级智能生产力仍处于早期阶段，成长空间广阔；智能生产力服务主要包括AI人才培训与发展，AI人 才管理与效率工具，以及智能协作与知识工具助手三大类 智能生产力服务市场规模，按应用场景划分， 2024-2030年预测 亿美元 869 1,046 1,182 1,397 1,591 1,896 2,320 406 496 713 905 1,068 1,320 1,688 227 338 584 986 1,306 1,807 152 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 1,427 1,769 2,233 2,886 3,645 4,522 5,814 AI人才培训与发展 AI人才管理与效率工具 智能协作与知识工作助手 • 传统人才管理/考勤软件叠加AI模块、提升生产效率的AI工具，正 处于由单点自动化向智能生产力体系化转型的关键阶段。随着AI在 招聘、绩效、培训、排班、考勤、流程审批等环节的深入应用，企 业将通过AI技术打通知识、人才、流程与治理体系。该细分市场规 模预计将从2024 年的406亿美元稳步提升至 2030 年的 1,688亿美元。 • 作为现阶段企业最直接可见的生产力提升方式，其市场规模已达 2024 年的869亿美元，并将在 2030 年达到 2,320亿美元，持续保持 主导地位，但增速有所放缓。未来，随着多智能体协同、跨系统知 识融合和工作流自动化的普及，该领域将继续保持企业级智能生产 力生态中的主导地位，成为连接知识、人才与业务的关键支撑层。 AI人才 培训与发展 AI人才管理 与效率工具 智能协作与 知识工具助手 智能生产力服务市场分类 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 E-learning/课程 数据来源：沙利文研究 单点工具 典型应用场景 关键发现 • 解决某个明确的业 务环节，具备“快 用快见效”的特征 招聘 • 主要聚焦解决招聘、算薪、考勤、学习等某一局部环节的问题，工具轻量、易于落 地，能在短期内带来局部效益；但由于缺乏与产出、绩效及业务需求的对应能力， 容易形成信息孤岛，难以支撑组织整体效能的提升。 • KPI 聚焦学习层面： 完课率、考试通过 率、学习满意度 • 在早期能解决局部痛点， 但随着业务复杂度提升， 难以支撑组织整体效能 提升和战略落地。 算薪 假勤 范式特点 范式存在的痛点 数据割裂 难以发挥价值 算薪系统 主要关注薪资计算与合规发放，缺乏与绩效、假勤、激励挂钩的智能 联动。数据割裂，导致薪酬与人才贡献感知脱节，难以发挥薪酬激励 的战略价值。 解决单点管理 缺乏动态匹配 假勤系统 解决的是单点的时间管理，通常只起“记录作用”。缺乏与产出、绩效、 业务需求动态匹配的能力，导致“有人但效率未必可见”。 单一环节 难以支撑后续流程 招聘系统 只解决简历筛选、面试流程等单一环节，无法与培训、绩效、用工成 本管理等打通。值招聘数据难以沉淀为组织的人才画像，无法支撑后 续的人才培养与价评估。 主动参与 度不高 E-Learning 课程平台 学习内容与岗位相关度有限，缺乏即时激励和个性化推荐；学习依赖 强制推动，缺乏个性化与业务关联导致参与度低。 范式一 单点工具：主要聚焦解决局部环节、单点场景的问题，能在短期内带来局部效益；缺乏与其他 流程、数据和业务的联动 事务性管理 缺少关联分析 课程管理 系统 更多停留在课程排期、报名、签到等事务性管理层面。缺少与人才发 展、组织能力建设的关联分析，课程建设与企业战略脱节。 数据来源：沙利文研究 局部整合 典型应用场景 关键发现 • 局部整合是企业数字化从“工具化”迈向“体系化”的过渡阶段，能显著提升单一 部门或职能的效率，但未能真正打通跨部门和跨业务链条的价值闭环，仍停留在 “