今年开年，长江商学院对2000多家规模以上工业企业做了一场AI应用调研。
调研结果呈现了一个有些反直觉的事实：只有10%的企业真正为AI掏了钱，高达79.2%的企业直言AI“场景不适用”。更耐人寻味的是，那些已经花钱的企业，将平均57.2%的资金砸向AI硬件，用于AI订阅和服务的部分仅占3.5%。
这份贴近车间和生产线的真实数据，打破了“技术狂热”的滤镜：中国实体产业对待AI的态度高度务实。轰轰烈烈的AI浪潮之下，中国一线工厂尚未发生一键升级的爽文剧本。
今天和你分享长江商学院李学楠教授、王小龙研究员最新发表于《财经》杂志的文章，为正处于观望、迷茫中的企业家，提供一份具有参考价值的指南。
作者 | 李学楠 王小龙
来源 | 财经杂志
李学楠
长江商学院金融学教授
产业政策研究部主任
当前，通用人工智能浪潮在科技与资本市场显得异常喧嚣，各类大模型的突破性进展每天都在刷新公众的认知。
然而，当我们把目光从互联网圈投向中国实体产业，真实的数据却呈现出一种反常识冲突。
长江商学院2026初，对全国2000余家规模以上工业企业进行了AI专项调研。这份带着车间温度与生产线真实反馈的问卷结果，完全打破了“技术狂热”的滤镜。
数据揭示出，中国实体产业对待AI的态度高度务实，应用的底层逻辑也与通用的软件服务模式截然不同。
这份极具产业视角的调研数据，不仅为我们客观呈现了AI在实体经济中的落地全貌，更为那些正处于观望、迷茫中的企业家，提供了一份具有参考价值的指南。
企业真正要转的
不是模型而是结果系统
在通用的商业认知中，阻碍中小企业应用前沿技术的主要门槛通常是“成本过高”或“技术尚不成熟”，但调研数据给出了不同的答案。
数据显示：
在2016家样本企业中，当前仅有10.0%的企业产生了实质性的AI相关支出。AI在规模以上实体企业中的渗透率仍处于相对早期的阶段。
在尚未拥抱AI的群体中，高达79.2%的企业明确表示AI“不适用于本企业”。这一比例占据了绝对主导地位，远远超过了“技术尚不成熟”（13.6%）与“成本过高”（8.0%）这两个选项。
这组反常识的数据清晰地指出：当前制约AI在实体产业中普及的首要瓶颈，在于“场景适配度”。实体制造环节深邃且复杂，通用大模型出色的文本生成或图像处理能力，很难直接转化为机器设备的运转参数或工艺流程的优化方案。
企业找不到AI技术与自身本地化生产相融合的具体切入点，自然无法产生实际的采购与支出。这种“场景找不到AI，AI下不了车间”的客观错位，是全行业面临的局面。
投资结构偏好：
“重硬轻软”的重资产基建路径
如果说10%的渗透率反映了现状，那么这10%的企业把钱花在了哪里？
在硅谷和互联网圈，企业应用AI的主流方式是购买轻资产的云端SaaS服务或按量付费的API接口。
但中国实体企业的账单呈现出截然不同的结构。
在有AI支出的企业中，资金平均有57.2%投向了“AI硬件”，38.8%用于“开发/定制内部AI系统”，而用于“AI订阅、服务与培训”的比例仅占3.5%。
这种悬殊的比例分布，体现了工业场景的特殊要求。
实体产业的智能化改造，往往需要对现有的生产线进行硬件升级，包括引入边缘计算设备、智能传感器和机器视觉组件等。
出于对核心工艺保密、生产数据安全以及物理设备实时控制的考量，制造企业天然倾向于将AI系统部署在本地，通过自主采购硬件并搭建定制化内部网络来实现智能化闭环。
中国实体产业的AI落地，实质上是一场伴随硬件改造的基础设施建设，其重资产、深扎根的底色显露无疑。
应用动机与成效：
对抗成本压力，获取微观利润增量
企业为什么要引入AI？
调研数据排除了“为了数字化而数字化”的盲从，指向了最直接的生存与竞争需求。
在企业采用AI的主要目的中，“提高生产效率”以64.7%的提及率位居首位，紧随其后的是“提高劳动生产率”（38.2%）和“降低人工成本”（32.4%）。
“增强决策与管理”（17.6%）以及“开发/改进产品或服务”（16.7%）等选项则排名靠后。
结合当前复杂的宏观经济环境与要素成本波动，企业将AI作为优化现有产能配置、进行降本增效的实用工具。
在实际效果的检验上，AI交出了一份成绩单。在有效回答该问题的企业中，高达90.2%的企业（包含“显著改善”41.7%与“略有改善”48.5%）表示AI对企业的经营表现产生了正向提升。
这一数据证明了只要AI技术能够成功与具体的业务场景相匹配，它转化为微观利润空间和运转效能提升的能力是非常确定的。
岗位结构调整：
任务层面的增强与优化
针对AI引发的“机器换人”焦虑，调研数据同样提供了一个观察视角。
在有效回答的企业中，50.0%的企业报告AI对现有岗位产生了“补充/增强”作用，同时有31.4%的企业感受到了“替代”影响。
但要注意，调研显示，当前的AI应用更多表现为辅助工具的属性。它率先介入的是岗位内部的任务结构调整，接管信息处理、常规统计等重复性工作，从而有效拉升了员工的工作质量与产出上限。
不过三成的替代反馈也客观提示，随着AI应用的逐步深入，部分常规性、标准化岗位的结构调整压力已经在实体产业中出现。
企业通过AI重新分配人机任务，正在塑造一种更具效率的生产协同新形态。
跨越场景鸿沟的商业重构思维
回到本次调研最核心的痛点——79.2%的企业认为AI“不适用于本企业”。
实体产业门类千姿百态，各行各业都具有独特的工艺壁垒与操作规范。等待科技公司主动提供一款适配自身工厂的通用解决方案。
长江商学院通过案例研究发现，有许多散落在各个实体细分赛道的先锋企业，成功利用AI实现了商业模式的跃迁。
针对广大正在寻找AI落地场景的企业家，我们尝试提出跨越“不适用”鸿沟的思考与行动框架，旨在提供实用的借鉴。
表：中国产业AI应用探索与商业重构思维框架
拿上新地图
自己标注新世界
调研中，高达九成的经营正向反馈印证了技术的效用，而八成未采用者面临的“场景不适用”则指明了下一步努力的方向。
在这个技术快速迭代的时代，中国制造展现出了厚重的定力与广阔的探索空间。广大的企业家群体需要跨界学习，将前沿的算力与自身的产业资源、本土供应链深度融合，在各自的细分领域中主动重构商业模式。
10%的渗透率意味着巨大的机会。79.2%的“不适合本企业”，说明“探险家将先收获宝藏”……
从产业视角看，机会不是出现在企业 “降本增效”后开始“成本领先”的内卷式竞争，而是出现在企业应用新技术扩大了市场、重新定义了需求，即“先框选了一个新世界”。
从整个商业世界的视角来看，也可以说，企业借此将有机会“绘制新地图，可以选择标记自己的位置”。
在这场刚刚起步的产业智能化征程中，深潜实体、务实探索的中国企业，必将收获属于自己的时代红利。
