2026 年年底，全球 40% 的企业应用将嵌入 AI 智能体——这是 Gartner 的预测。到 2027 年末，超过 40% 的代理型 AI 项目将被取消——这也是 Gartner 的预测。同一个数字，一个是愿景，一个是警告。而在刚刚结束的 2026 腾讯云 AI 产业应用大会上，海尔智家 CTO 崔秀元以企业实战成果也给出了几个数字：海尔内部员工自主搭建 5100 个业务轻应用，沉淀上千项专属业务 Skill，262 个自研智能体已常态化嵌入全员日常工作流程，完成规模化落地验证。

内容提要 /OVERVIEW

智能体正加速渗透企业，但嵌入不等于业务见效，如何让智能体跳出概念试点，真正规模化落地创造效能，成为行业核心疑问。

风口之上：AI 智能体迈入规模化发展期

仅仅时隔一年，智能体的行业地位已然质变。2025 年，Agentic AI 还是 " 人工智能技术成熟度曲线 "（Hype Cycle）中 " 新一代人工智能 " 的一个细分类别。2026 年，它已经独立出来，Gartner 发布了首份《智能体人工智能技术成熟度曲线》，这不仅反映了市场对智能体技术的高度期待，更标志着智能体应用正从 " 单点交互 " 向 " 自主代理 " 的范式升级。

▲ 图 1 2026 年 Gartner 发布全新

Agentic AI 技术成熟度曲线（来源：Gartner）

但技术上的突破并不等同于业务价值的兑现。当多数讨论还停留在 " 智能体能不能做 " 的技术层面，真正决定项目生死的 " 效能怎么算、落地怎么推 " 的命题，已经摆在眼前。腾讯云联合贝恩发布的《企业级智能体效能管理指南》给出了系统性回答。

困境丛生：为何火热的智能体难以落地工业？

当前，工业智能体规模化、生产级落地仍壁垒重重。

成本问题——价值难以量化

工业场景定制化程度高，适配难度大，收益兑现周期普遍超 6 个月，且缺少标准化价值评估体系。贝恩报告显示，横跨九大行业的调研中，40% 企业实际 AI 降本不足 10%，远高于当初 25% 的目标，AI 预算扩张与实际回报严重失衡。

▲ 图 2 企业普遍高估 AI 降本实际成效

（资料来源：贝恩咨询）

协同问题——底层协议孤岛化

中国信通院数据显示，66.7% 的制造企业存在严重的 " 系统孤岛 " 问题。SCADA、MES、ERP 等系统数据异构割裂，不同厂商、不同代际的设备缺乏统一接口规范，导致智能体跨设备、跨场景的通用部署门槛高、适配成本大。

安全问题——工程确定性与黑箱风险

工业生产要求 99.9999% 的确定性，而大模型基于概率的推演存在 "AI 幻觉 "，一旦触碰安全红线可能引发严重事故。同时，智能体决策失误时责任难以界定，黑箱式推理缺乏可追溯性，管理者不敢放权。

技术问题——行业与场景适配难

工业横跨多个子行业，流程、设备、控制逻辑差异显著，难以建立统一模型结构；同时场景碎片化严重，不同工厂配置、工艺各不相同，智能体在单一场景落地后难以复制，无法通过规模化分摊成本。

除了上述主要影响因素外，企业内部普遍缺乏既懂工业又懂智能体技术的复合型人才，成功案例尤其是同行业可复制的标杆实践相对匮乏，智能体实施复杂度高、定价与价值脱节等问题也对工业智能体的规模化应用带来负面影响。

破局之道：以效能管理为核心，构建企业级智能体落地体系

针对行业普遍痛点，《企业级智能体效能管理指南》围绕 " 智能体效能 " 这一核心，从架构标准化、评估量化、能力优化等维度，打造一套可落地、可复制的全链路解决方案：

统一智能体架构：明确角色分工，标准化系统搭建

很多制造企业落地智能体时普遍陷入 " 碎片化建设 " 困境：生产部门单独上线质检智能体，供应链部门自研物料分析助手，研发团队另搭一套代码辅助工具，各部门采用不同技术框架、对接不同业务系统，最终出现功能重复建设、数据无法互通、运维成本成倍增长的问题，越做越混乱。对此腾讯云建议从角色分类、技术架构、落地模板三个维度完成标准化建设，彻底解决碎片化问题。

首先，将企业智能体划分为总入口智能体、调度智能体、领域智能体、工具与连接器四大类，清晰界定每一类角色的定位、职责与协作关系，从源头规避功能重叠、管理空白等问题。

其次，搭建场景与体验层、运行与治理层、模型与数据底座层三层通用技术架构，全企业共用一套底层能力，避免各团队重复研发，降低建设成本。

最后，配套统一的场景方案卡模板，要求所有智能体项目立项时，明确业务环节和痛点、目标 KPI、涉及智能体类型、系统和数据连接、自治等级与预期价值，把零散的业务想法转化为标准化、可落地的建设蓝图。

▲ 图 3 腾讯云场景方案卡

（来源：企业级智能体效能管理指南）

全域效能评估体系：统一评价标准，实现价值可衡量

工业企业智能体项目最常遇到的矛盾就是 " 评价标准割裂 "：技术团队盯着调用量、执行成功率等技术指标，业务团队只关心成本下降、营收提升等经营结果，两边各说各话，项目运行半年也说不清到底创造了多少实际价值，后续预算申请与规模化推广都难以推进。对此，《企业级智能体效能管理指南》构建了一套综合评估模型，实现智能体价值的统一衡量非常有必要。

首先，可以从业务结果、生产力效率、体验质量、可靠性与合规四个维度全面考核智能体成效，既覆盖营收、成本、风险等财务指标，也包含处理效率、用户体验、系统安全等运营指标，兼顾技术与业务诉求。

其次，将所有指标分层管理，底层运行数据由技术团队负责，中层流程表现由业务与技术共管，顶层业务财务结果由管理层重点关注，权责划分清晰。

最后，为智能体每一次操作分配唯一标识，完整记录任务流程、决策逻辑、工具调用记录，打造可视化观测平台，杜绝 " 黑盒化 " 运行，做到故障可排查、行为可追溯、风险可管控。

▲ 图 4 腾讯云四维度智能体效能指标体系

三大核心抓手：全方位提升智能体综合效能

不少工业企业的智能体项目最终沦为 " 演示工程 "：要么独立部署在单独系统里，员工要切换平台才能用，使用率极低；要么一接入核心生产系统就出现稳定性问题，企业不敢放权；还有的盲目选用顶级大模型，算力成本居高不下，收益覆盖不了投入。行业实践印证，仅依靠提升算力、更换模型难以实现质效突破，智能体的成败，最终由场景连接、工程驾驭与模型使用三大核心能力共同决定。

●   首先，强化场景连接力。让智能体深度融入员工、客户的日常工作场景，将其嵌入企业微信、办公平台、APP 等高频使用入口，避免打造孤立系统，让智能体成为工作流的自然环节，提升使用率与适配性。

●   其次，筑牢工程驾驭力。依托企业知识库、统一运行机制、全维度安全体系，保障智能体稳定运行、合规操作，打消企业对于风险、运维的顾虑，让业务敢于将核心流程交给智能体。

●   最后，优化模型驱动力。摒弃 " 盲目选用顶级大模型 " 的误区，根据不同场景匹配差异化模型，通过多模型智能路由、成本管控策略，平衡性能与算力成本，同时依托本土模型生态满足国内合规要求。

▲   图 5 提升智能体效能的三大抓手

《企业级智能体效能管理指南》

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行业实践：企业级智能体效能体系实战

理论方案的价值，最终需要实战落地来验证。目前国内制造、消费电子、智能硬件等多个领域的头部企业，已率先完成智能体从试点到规模化的跨越。其中海尔智家作为制造业标杆企业，率先跑通落地路径，用智能体快速实现了企业价值的释放。

针对制造业业务场景复杂、智能体规模化落地安全风险等痛点，海尔围绕场景连接力 + 工程驾驭力 + 模型驱动力的核心路径，构建出可规模化复制的企业智能体落地体系。

据海尔智家 CTO 崔秀元介绍，早在 2022 年，海尔便搭建 H-work 企业统一入口平台，并以此为核心基座迭代推出 " 智小能 "AgentOS，实现全员全流程的全面 AI 化。

同时，海尔将企业原有零散业务系统、业务能力拆解融合为标准化能力，搭配低代码平台大幅降低开发门槛，赋能无 IT 技术背景的普通员工自主搭建智能体与轻量化业务应用。

在安全与工程能力层面，海尔深度联动腾讯云，引入 ClawPro 沙箱隔离技术，实现企业内外网安全交互，彻底规避智能体自主操作带来的业务风险；同步搭建严格的智能体、业务技能上架审核机制，严控数据安全与合规风险。此外，依托企业多年来深耕的数据治理积淀，形成标准化 " 数据养料 "，搭配统一 AI 底座，为大模型调用底层能力、落地各类业务场景提供坚实支撑。

整套落地体系的实战落地，让海尔智家率先完成智能体从试点试水到全业务规模化普及的突破，落地成果量化且极具行业参考价值。智能体深度覆盖 " 研产供销服 " 全价值链，研发端可自动识别海量历史设计图纸、解析 BOM 清单与产品尺寸，实现海量非结构化资产数字化、结构化沉淀，图纸识别准确率超 90%，企业智能问数准确率达 96%；营销端创新打造 " 智能体指挥智能体 " 的链群协同模式，实现营销素材生成、全域投放全流程自动化。

规模化落地成效尤为突出，目前企业员工自主创建业务智能体达 262 个；轻应用产品上线仅两个月，普通员工自主搭建应用数量实现规模化增长，真正激活 " 全民开发者 " 生态，让 AI 全面走进一线生产、业务场景，深度赋能生产排程、质量检测等核心流程，实现全链路降本提效。

海尔智家 CTO 崔秀元认为，智能体的核心价值，不只体现在对现有业务流程的效率提升，更关键在于能否从底层重塑业务流程，创造全新业务范式。未来将聚焦以 AI 驱动企业流程再造，从 " 人适应流程 " 转向 " 流程自适应 AI"，加速全业务流程重构，释放 AI 的深层产业价值。

不止海尔智家在制造场景跑通了智能体的规模化效能价值，TCL 实业、乐享科技也联合腾讯云，为消费电子领域输出了智能体落地的标杆案例。

TCL 实业近 2000 人的研发团队全面落地腾讯云 CodeBuddy，打通从需求理解、文档解析、代码生成、合规审查到测试落地的研发全链路，将功能交付周期压缩至两天，团队实现两周落地 7 个项目的高效运转；同时搭配 WorkBuddy 承接会议纪要、任务分发等管理工作，有效释放人力。依托腾讯云产品能力实现全链路场景打通、组织架构与研发模式升级，以工程级 AI 开发平台支撑代码自动化生成与合规审查，推动整体研发体系完成智能化转型。

而乐享科技携手腾讯云，依托 ClawPro 企业级智能体产品，赋能家庭服务机器人实现自然语言交互升级，仅 8-10 轮对话即可解析用户模糊指令，可自主完成跨时间、多模态复杂任务。平台整合常识、用户习惯与 IoT 数据，结合声纹、人脸等传感能力拓展应用场景，借助 ClawPro 完成全链路安全管控与运维监测，同时依托腾讯成熟 C 端交互能力与 Skills 社区，沉淀硬件通用能力，让智能机器人实现交互与执行能力的全面升级。

总结

当前，AI 智能体的规模化普及已是大势所趋，2026-2027 年也将成为行业 " 优胜劣汰 " 的关键窗口期。Gartner 预测 " 到 2027 年末，超过 40% 的代理型 AI 项目将被取消 "，本质上淘汰的是无规划、无标准、无价值评估的粗放式试点项目，而能够存活并持续发展的项目，必然是以效能管理为核心，实现架构标准化、价值可量化、能力可持续的优质方案。正如腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生所言，" 腾讯做 AI，一直以实用、好用、可规模化为目标。" 这正是对优质 AI 方案价值导向的精准概括。

未来，Agent 进场，效能增长。企业级 AI 智能体将不再是 " 锦上添花 " 的概念产品，而是企业数字化、智能化转型的标配生产力工具。而能否做好效能管理，也将成为区分企业智能体项目成败的核心分水岭。

发布于：湖北