“中国在人工智能（AI）规模化创新方面具备推动技术快速落地的综合条件。政策支持为AI发展提供了较为清晰的方向与基础环境，丰富的应用场景使AI能够在多类复杂场景中快速迭代验证，叠加AI人才储备与工程化能力，这些因素共同推动中国AI实现快速规模化落地。”波士顿咨询（BCG）中国区执行合伙人吴淳在第十七届夏季达沃斯论坛期间接受记者采访时说。
吴淳表示，AI时代的规模化创新，是推动AI从单点技术应用走向体系化扩散，使其逐步成为企业运营与产业升级的底层能力，并将创新成果推广至经济社会的方方面面，形成持续的、多轮次的价值创造。其特征体现在两方面：一是创新门槛显著降低，创新主体从少数头部企业扩展到更广泛的企业群体；二是创新重心从“技术实现”转向“规模化落地”，注重在真实业务流程中完成深度嵌入，并同步构建与之匹配的数据基础、人才体系以及政策、资本与基础设施协同支撑的系统能力。
吴淳表示，AI正在逐步嵌入企业运行机制，使创新演变为一种持续发生的内生能力。在技术层面，AI正从过去少数公司掌握的稀缺能力，转变为可广泛调用的通用能力。在组织层面，随着越来越多员工在实际工作中体验到效率提升，AI开始以自下而上的方式进入日常流程，不断催生新的应用场景与工作方式，逐步成为组织整体创新行为的一部分。在商业层面，AI正在从“效率工具”转向“增长与决策机制重构”。
“BCG 2026年‘AI雷达’系列调研发现，近四分之三的CEO已成为组织内AI战略的核心决策者，比例是去年的2倍；同时，企业AI投入预计将在2026年翻番。种种趋势表明，企业对AI创新的认知正在转向长期战略配置。”吴淳说。
吴淳认为，AI规模化落地的最大挑战，在于企业是否真正建立起“从问题定义到组织执行”的完整闭环。很多企业在推进过程中的问题，主要集中在四方面：第一是脱离业务本身谈AI；第二是应用呈现碎片化状态，缺乏整体路径设计；第三是对AI能力边界认知不够清晰；最后是组织层面的同步不足。
“要避免AI创新陷入‘碎片化试点’而无法规模化复制，关键在于建立一条清晰的分层推进路径，使AI能够逐步嵌入业务体系，最终转化为可复制的组织能力。”吴淳说，“AI转型首先是‘部署’，即在现有业务流程中引入生成式AI工具，用于提升效率、简化流程和减少人工依赖。其次是‘重塑’，即运用AI推动跨职能协同和端到端的组织转型；最后是‘创新’，即开发以AI为核心的产品和服务，直接面向客户创造增量价值，开拓全新商业模式与营收机会。 ”（经济日报记者 袁勇）
(责任编辑：冯虎)