党的二十届四中全会通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，对我国“十五五”期间人工智能发展作出了战略性、系统性的部署。为了助力广大企业更好地抓住新一轮人工智能产业革命的机遇，加快推进企业“人工智能+”，促进企业转型升级和提质增效，北京前沿未来科技产业发展研究院发布了2026年度AI趋势报告：《企业级AI平台发展趋势报告（2026）》（以下简称《AI报告》）。在激烈的全球竞赛与国家战略的双重推动下，企业级AI平台的发展超越了单纯的技术或商业范畴，成为企业在数字时代谋求生存与发展的战略必然选择。
《AI报告》提出了：企业级 AI 平台（Enterprise AI Platform, EAP）是面向企业全域智能化需求，整合数据管理、模型开发、部署运维、业务集成、安全合规等核心能力的一体化技术支撑体系。对于大型企业而言，是构建 AI 核心竞争力的 “技术底座”；对于中小企业而言，轻量化、SaaS 化的企业级 AI 平台是快速启动智能化转型、规避技术试错成本的最优路径。企业级 AI 平台是企业从 “零散 AI 试点” 走向 “全域智能化” 的核心支撑，其价值本质是 “通过技术标准化、流程自动化、能力模块化“，降低 AI 应用的门槛、成本与风险，实现技术与业务的深度融合”。企业级 AI 平台并非单一工具或软件，而是一套覆盖 AI 全生命周期（从数据准备到模型落地）、适配企业复杂业务场景与 IT 架构的 “技术底座 + 方法论 + 生态体系”，核心目标是解决企业 AI 应用中的 “碎片化、高成本、低效率、难规模化” 等痛点。
《AI报告》总结了建设企业级AI平台的重要性。一是AI规模化落地核心支撑。打破 AI 试点碎片化困境，通过统一标准与流程实现跨部门场景复用，缩短项目交付周期，解决 “试点成功、推广困难” 痛点。二是降本增效关键抓手。整合全生命周期能力，减少重复建设与运维成本，同时通过低代码工具降低技术门槛，释放业务人员与数据科学家效率。三是安全合规底线保障。内置数据加密、权限管控、模型可解释性等功能，满足行业监管与数据隐私要求，规避 AI 应用风险。四是战略落地技术底座。对齐企业核心战略，沉淀数据、模型、知识等专属资产，构建差异化竞争壁垒，支撑长期智能化升级。五是技术演进适配载体。兼容大模型、混合云等新兴技术与架构，保障企业 AI 能力随产业趋势持续迭代，避免技术脱节。
《AI报告》第一章深度剖析了企业级AI平台的时代背景与核心价值。一是界定了“企业级AI平台”关键特征。“企业级AI平台”是专为商业场景设计的综合性AI解决方案，其核心目标是通过规模化、安全可靠的AI能力驱动业务增长与效率提升。企业级AI平台的核心是将AI技术转化为安全、稳定、可集成的业务生产力，助力企业生产力提档升级，具有企业级可靠性与安全性、集成与可扩展性、全生命周期管理等三大特征。二是研究分析了市场驱动力：技术驱动，大模型、算力成本下降、开源生态成熟。业务驱动，降本增效、创新业务模式、提升客户体验的迫切需求；环境驱动：全球数字化竞争加剧与AI国家战略。三是研究分析了企业级AI平台的演进历程：从“工具化”到“平台化”的转变；从“专家专属”到“业务人员友好”的演进。
《AI报告》第二章深度剖析了驱动企业智能升级的四大引擎。一是生成式AI与大模型重塑平台架构。包括MaaS（模型即服务）成为新范式、智能体（AI Agent）与工作流自动化、多模态能力成为标配等。二是普惠化与全民化，降低AI应用门槛。包括低代码/无代码AI开发工具普及、AI能力的“乐高式”组装与复用、人机协同与增强智能等。三是云原生、一体化与数据智能深度融合。包括云原生架构成为基石，数据、AI与MLOps的一体化闭环，向量数据库与AI原生数据架构等。四是可信、可靠与合规成为核心需求。包括模型可解释性与透明度、数据安全与隐私保护、合规性与伦理治理等。
《AI报告》第三章深度剖析了企业级AI平台从“竞争优势”到“生存必需品”的演进特征变化。一是竞争范式从 “单点模型竞赛” 到 “平台生态博弈”。二是技术架构从 “局部闭环” 到 “全栈协同体系”。三是应用门槛从 “技术专属” 到 “全员民主化”。四是价值维度从 “效率提升” 到 “核心竞争力重构”。五是市场格局从 “可选工具” 到 “战略基础设施”等。
《AI报告》第四章未来展望与战略建议，构建面向未来的AI能力。一是未来技术展望，包括自主智能体的规模化应用、具身智能与物理世界的交互、AI for Science在企业的初步探索等。二是给企业的战略建议，包括制定企业AI战略与路线图、构建或选型企业级AI平台、培育AI文化与组织能力等。
《AI报告》最后指出：随着企业级AI平台从 “单点创新” 进入 “规模化落地” 阶段，企业级 AI 平台已成为企业数字化转型的 “必建基础设施”，直接决定企业智能化的效率、深度与可持续性。企业级AI平台区别于普通 AI 工具，实现了以下几个转变：一是从 “单点工具” 到 “全域协同”，覆盖 AI 全生命周期，而非某一环节。二是从 “技术导向” 到 “业务适配”，深度兼容企业现有 IT 架构与业务流程，而非独立于业务系统。三是从 “专家专属” 到 “全员可用”，支持不同角色（数据科学家、工程师、业务人员）协同，降低 AI 使用门槛。四是从 “一次性部署” 到 “持续迭代”，具备动态优化能力，随业务需求与技术趋势升级。
