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近日，2026 北京亦庄人形机器人半程马拉松落幕。从赛事规模、技术复杂度与产业参与度来看，较 2025 年大幅提升，再次展示行业迈向商业导入的能力与进展。IDC 预测，2030 年全球人形机器人出货量将突破 51 万台，年复合增长率近 95%。伴随本体技术升级、应用价值挖掘、产业生态共建及商业模式持续完善，未来行业竞争将聚焦应用能力与商业价值交付。

本届赛事吸引超百支企业、高校等多元主体队伍同台竞技，在核心技术与产品性能上实现多项突破。荣耀等厂商为代表的参赛主体表现突出，部分机器人奔跑速度已超越人类水平，核心运动性能显著提升，为产业落地注入强劲动能。

荣耀夺冠进一步体现出产业参与主体持续扩展，越来越多厂商开始从战略层面重视人形机器人的长期发展。在具身智能演进过程中，算力、算法与模型仍将构成核心底座。同时，消费终端厂商的入局，有望在端侧算力与视觉模型等关键环节形成差异化优势，叠加其庞大的用户基础与生态能力，将加速技术迭代与应用落地进程。

自主导航升级，从单项能力展示走向系统级能力验证

本届赛事对机器人的要求已超越基础运动能力，38% 的参赛队伍采用全自主导航模式，且自主导航机器人凭借赛事加权规则夺得冠军。贴近真实应用场景的综合考验，标志着人形机器人竞争核心转向复杂环境持续稳定运行，打通算法与本体之间的深度融合，更要求其实现感知到执行全链路高效协同，兼具高水准系统稳定性与规模化部署的工程化能力。

  • 多模态融合让机器人具备复杂环境的自主感知。机器人依托多传感器融合（卫星、激光雷达、视觉、IMU等）与实时建图技术（结合预加载赛道地图），实现对复杂物理环境的自主感知，在坡道、急弯、不平整路面及动态障碍等场景中保持稳定运行，显著提升对多样化真实环境的适应能力。
  • 强化学习与运控突破赋予机器人高拟人动态运动能力。当下，通过在仿真环境中大量开展化强化学习训练，并结合高质量人类运动数据的采集与应用，持续优化运控算法，同时在现实环境中进行持续适配与调优，机器人在运动过程中的实时感知、平衡稳定、姿态优化及拟人化表现均取得显著提升，实现了长距离赛道中的自主导航、动态避障与路径优化。
  • 热插拔换电与液冷散热是关键突破，保障机器人长时连续运行。热插拔实现机器人高效电池更换与补能；同时通过轻量化设计、能耗优化、智能功率分配及液冷散热系统的多维升级，全面提升机器人整体续航表现，二者结合为机器人长时间运行的连续性、稳定性提供双重支撑。
  • 软硬一体的系统协同与工程化能力获突破，成赛事亮点与后续攻坚重点。面向实际物理环境与作业任务需求，机器人需持续学习适配新环境、新任务，实现感知、决策、执行模块的全链路高效协同；同时推动算法模型与不同构型的硬件本体深度融合与精准适配，打通实时交互链路，在复杂任务中保障响应速度、控制精度与系统稳定性，从而加速向高可靠性、可维护性及规模化部署的工程化落地演进。

人形机器人商业化跑出“中国速度”， 2030 年全球出货量将超 51 万台

总体来看，人形机器人正向“感知—学习—决策—执行”闭环的具身智能体系演进，工程化能力成为产品商业应用落地的核心，赛事验证能力也将加速向真实场景迁移。

回顾2025年，以中国厂商引领的全球人形机器人市场迎来爆发，出货量超1.8万台。其中，以技术验证、展示交互为主的文娱表演、教育科研及导览导购等场景应用出货量占比超过85%，工业制造、仓储物流场景也已开展一批试点探索。

IDC预测，到2030年全球人形机器人出货量将超过51万台，随着本体升级、应用价值提升、生态共建推进及商业模式持续完善，行业将逐步进入规模化应用阶段，实现近95%的年复合增长率。

本体升级：中国厂商领跑硬件规模化突破

  • 市场格局： 2025 年中国厂商人形机器人出货量预计占全球 95%，在硬件制造与规模化领域形成绝对主导优势；同时，多家中国头部厂商预计将在 2026 年实现万台级产能，进一步强化规模化供给能力，并有望持续巩固这一先发优势。
  • 本体升级：聚焦本体结构优化、关节与能源系统升级、量产能力提升及运控算法优化，为后续商业化落地筑牢硬件基础。此外，作为精细操作核心载体的灵巧手，也将迎来快速发展。
  • 品类增长：轮式与全尺寸双足人形机器人是增速最快品类。其中，轮式人形机器人于2025年应用起步，凭借更高的稳定性与可靠性可快速适配并运行于室内及半结构化环境，预计到 2030 年实现年复合增长率约120%的快速发展；全尺寸双足人形机器人依托全方位的灵活性实现更广泛场景落地，年复合增长率预计超 95%。

应用价值：从技术验证向生产力工具跃迁

  • 工业加速：联合工业龙头企业开展场景探索，完成节拍、作业成功率及连续作业稳定性验证后，加速工厂环境落地推广，预计2026 年以出货增速超 200% 居首。IDC 调研显示，未来3年，用户计划进一步在码垛、搬运、拾取、上下料场景应用机器人的比例均超 80%，这些场景可作为重点突破方向。
  • 服务深入：向个性化服务延伸，通过优化用户满意度与客户粘性，拓展在导览导购、餐饮等商业服务市场的应用空间。

生态共建：数据、模型与场景的协同创新

  • 数据规模：融合仿真数据、互联网视频数据及各类数采中心的实操数据，推动虚实数据融合与规模扩张，为核心算法与具身智能的通用能力提升提供关键支撑。当下，中国已汇集上万小时、近千TB数据集，并牵头立项全球首项《人形机器人数据集》国际标准。
  • 模型迭代：加速机器人运动模型的升级以提升运控能力，推动世界模型与VLA模型的深度融合以增强智能泛化性，从而强化人形机器人的具身智能通用能力。全球头部人形机器人及AI模型厂商正持续加速底座模型的迭代升级。
  • 场景共创：面向真实产业应用场景，推动应用开发与解决方案的生态共建，打通从技术验证到规模化应用的关键链路，加速人形机器人技术的产业化落地。

商业模式：RaaS（机器人即服务）加速推广

  • 租赁、订阅等RaaS模式通过降低用户的使用门槛，显著加快市场对人形机器人的认知与推广速度。IDC最新调研显示，用户对RaaS模式的接受率较上一年翻倍。随着服务体系、计费模式及运维体系完善，RaaS普及将进一步提速。

IDC认为，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松已成为观察人形机器人技术成熟度与产业进展的重要窗口。赛事不仅验证了关键技术能力，也加速了产业生态构建与商业化进程。未来2–3年，人形机器人行业将进入关键发展阶段，厂商竞争将从技术展示转向实际应用能力与商业价值交付。具备系统级能力与工程化落地能力的厂商，将在新一轮市场竞争中占据主导地位。

本文核心内容引自IDC相关报告：

IDC《Worldwide Annual Humanoid Robotics Tracker》（即将发布）

IDC《具身智能与人形机器人：中国工业落地新机遇》（Doc# CHC53325326，2026年2月）等。

了解更多：

人形机器人正处于从“技术可行”迈向“商业可行”的关键窗口期，领先企业已经开始加速布局并锁定核心场景。对于仍在观望的企业而言，留给试错与判断的时间正在快速减少。

基于长期跟踪与一线调研，IDC已形成覆盖市场规模预测、重点行业机会、应用优先级排序及厂商竞争格局的完整研究框架，可为企业提供从战略判断到落地路径的系统性支持，帮助快速识别可规模化复制的商业机会。

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Lily Li - Research Manager - IDC

Lily Li is a research manager for emerging technologies in IDC China. She is responsible for conducting research and analysis for Internet of Things (IoT) in the same country. She is also involved in global and regional consulting as well as business development in related markets. Prior to joining IDC, Lily has had in-depth working experiences in the urban digital transformation (DX) field and a wide range exposure to Smart City developments. She has a deep understanding of the status quo and is knowledgeable about the market's future trends. Lily holds a master's degree from the Graduate University of Chinese Academy of Sciences (GUCAS).

医疗大模型的准确率已从80%提到95%，但真正的下一站不是更准的模型，而是智能体驱动软件重构。IDC最新实测揭示：通用大模型与医疗大模型的差距正在收窄，未来的分水岭在于——谁能用智能体重塑长流程业务。

本文核心观点来自IDC于2026年4月发布的两份最新研究报告，为医疗机构及软件厂商提供技术选型、产品演进与市场策略的参考。

医疗大模型技术的价值初步得到认可

从通用大模型到部署垂直医疗大模型，2025年大模型在中国医疗体系中的应用进程被显著加速。医疗机构对这一技术的态度从被动向主动合作转变，部分机构展现出了付费意愿。2025年AI+医疗应用软件市场规模达到35.4亿元人民币，预测到2030年市场规模将达到140.0亿元人民币，渗透率达44.7%，成为医疗应用软件市场的重要增长来源。

医疗大模型实测：头部厂商的模型实现从性能到质量的综合能力提升

医疗大模型作为重要基座，其能力将影响智能体在医疗场景的能力，因此继2025年3月的第一次实测之后，IDC展开了第二次医疗大模型实测工作，此次收录的医疗大模型厂商包括百川智能、东软集团、福鑫科创、浪潮云、讯飞医疗、卫宁健康（按名称首字母排序）等发布了医疗大模型的厂商。设计了目前医疗机构最为广泛采用的医学知识、健康咨询、门诊病历生成、辅助诊断、病历分析、检验检查解读、诊后管理及随访场景实测。经过实测，IDC 有以下发现：

  • 模型在场景中的表现较去年显著提升。在任务场景表现方面，厂商的准确率较2025年有明显提升，尤其是客观选择题方面正确率从80%提升至95% ，集中在了案例类的题目；在分析类场景中，头部能够全面考虑给出的信息，引用给定的信息和出处，多模态融合决策分析，给出全面性、可循证的信息。
  • 医疗大模型之间呈现梯队化差异。相较于第一期的测试，头部厂商的大模型，如东软集团、讯飞医疗、卫宁健康等（按名称首字母排序）在各类场景中的准确率、专业度、可解释性明显提升，呈现出专业医师的水平，同时其模型性能、生成质量、模型数据显著改善。
  • 服务及落地能力形成了明显差异。基于厂商的基因不同，厂商在AI方面的人才结构、业务和客户资源、对产品的理解能力不同，部分技术厂商在向医疗领域切入时，会发现其能力方面表现较好，但是在落地应用、产品开发及验证、客户拓展等方面与头部厂商形成了明显差异；同时，医疗背景厂商在技术表现上较优，但对其AI方面能力的认可较低。
  •  

未来，以医疗领域的大型模型为基础，加速软件向AI原生化革新，重塑业务流程

在本次实测中，IDC同时纳入通用大模型，根据结果发现，头部的医疗大模型和头部的通用大模型在一些标准化程度较高的病历生成、检验检查解读，以及这些单点化场景的结果差异并不显著。因此，相对于发展全科的医疗大模型以及外挂的单点智能体，行业发展将从以下两点展开：

  • 医疗大模型需持续提升模型的性能及生成质量，同时深入肿瘤、妇科、儿科等专科的数据训练，完善门诊到住院的长流程的场景化模型训练，从而为智能体奠定基础；
  • 从单点的医疗软件+智能体的形式，转变成Agent原生的软件体系，从而发挥出大模型的推理、决策，以及智能体的自主、执行等能力，切入更长流程的业务，打造更灵活的业务流程。

适配技术发展，厂商所须具备的能力也需要对应提升

短期，跑马圈地，通过高频场景的Agent占市场先机。软件+AI形式仍将是短期内大模型技术进入医疗机构的重要落地形式，也成为了厂商产品进入医院市场的重要方式，厂商需要从高频的病历生成、检验检查解读等场景切入，尽快完善医疗软件+AI的产品及服务能力，尤其与HIS、EMR等主流软件的融合，加速验证该类产品的成熟度，从而快速抢占医院的AI需求，从而为后续的增值扩展合作建立基础。

中长期，重构软件，储备全栈式智能体能力切入长流程场景。厂商需要拓展更面向复杂的手术、住院的医疗场景，从而形成差异化竞争。厂商一方面需要重新构建由智能体驱动的软件体系，储备从全域数据平台建设、数据治理、数据标注、模型开发训练、智能体开发等综合技术能力，另一方面也要深入医院实际工作和业务系统，加深对长流程业务场景的理解。

配套按量、按需、按效果等多元化付费模式。近年来医疗机构的信息化预算收缩，而大模型及智能体的广泛应用需要配套软件及硬件的全面升级，面对高昂的费用支出，医疗机构将会望而却步。因此，厂商需要调整合作模式以适配用户的需求，包括按照分期付费、调用次数付费、按照资源消耗付费、按照使用效果付费模式等的前期探索也是厂商取得成功的关键。

本文核心观点来源于以下IDC研究报告：

  • 《中国医疗大模型技术评估，2026》（Doc# CHC53377725，2026年4月）
  • 《中国医疗软件系统解决方案市场预测， 2026-2030》（Doc# CHC53828426，2026年4月）

医疗大模型的竞赛，正在从“模型有多强”转向“业务流能改多深”。IDC最新实测显示，当标准化任务的准确率突破95%之后，真正的分水岭已经出现——谁能用智能体重构长流程业务，谁才能真正占领未来五年的医疗软件市场。

如果您正在关注：

  • 医疗大模型的真实落地能力与选型评估
  • 智能体如何与HIS、EMR等核心系统深度耦合
  • 从“软件+AI”到“Agent原生”的路径规划
  • 医疗AI应用的付费模式与ROI测算

IDC医疗行业研究团队持续追踪医疗大模型、智能体应用及医疗软件市场，拥有覆盖技术评估、厂商实测、市场预测的完整研究体系。欢迎随时与我们联系，获取报告更多信息，或针对您业务场景的定制化交流。让决策，先于趋势。

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Erin Lin - Senior Market Analyst - IDC

Erin Lin serves as a senior market analyst of the IDC China Health Insights group. She is responsible for conducting research and analysis about the health industry for both domestic and regional markets. She is also involved in consulting and business development in related markets. Before joining IDC, Erin had four years of experience in medical administration; then served as an analyst in the health industry for two years. Erin is familiar with healthcare institutions and related businesses, and has been gathering deep insights into the health industry and emerging medical technologies. Erin holds a master's degree in Leadership and Management in Health and Social Care from the University of Southampton, and a bachelor's degree in Clinical Medicine from Capital Medical University.

当生成式 AI 从“技术试验”走向“业务核心”，企业真正面临的挑战已不再是模型能力，而是如何高效、可控地规模化落地。训推一体化优化，正在成为企业构建竞争壁垒的关键抓手。

生成式 AI 正在加速向企业核心业务渗透，其价值重心也从“功能创新”转向“效率重构”。IDC研究显示，到2026年，近半数中国企业将部署超过10个生成式 AI 应用场景，这意味着AI已从探索阶段进入规模化应用阶段。在这一过程中，企业逐渐意识到，大模型的真正挑战并不在于“是否拥有”，而在于“是否能够稳定、高效、低成本地运行并持续优化”。

一、生成式 AI 进入规模化落地阶段

从行业演进来看，生成式 AI 正在经历从“点状应用”向“系统性重构”的关键跃迁。早期应用主要集中在内容生成、电商营销等互联网场景，而当前则加速渗透至金融、制造、医疗等核心行业，并逐步深入到采购、销售、财务以及IT运维等企业关键流程之中。这一变化意味着AI不再只是提升局部效率的工具，而正在成为重构企业运营模式的重要基础设施。

与此同时，用户侧的使用习惯也在发生根本性变化。生成式 AI 的使用频率不断提升，越来越多用户已经形成日常依赖，这从侧面推动了企业对AI系统稳定性和响应能力提出更高要求。在此背景下，智能体（Agent）逐渐成为新的应用形态，其“认知—决策—执行”的闭环能力，使AI能够直接参与业务流程，而非仅提供辅助支持。IDC认为，智能体将成为企业数字化转型的核心驱动力之一。

二、Scaling Law 之下的工程复杂性挑战

虽然大模型能力仍然遵循Scaling Law，即通过增加数据规模、模型参数和算力投入来持续提升效果，但在实际落地过程中，这一规律正面临越来越明显的工程约束。随着模型规模扩大，企业不仅需要应对训练成本的指数级增长，还必须解决推理延迟、系统吞吐以及服务稳定性等问题。

更重要的是，系统瓶颈正在发生转移。在早期阶段，算力是主要限制因素，而在当前阶段，跨节点通信、数据传输以及系统调度能力逐渐成为新的瓶颈。特别是在多节点、多GPU环境下，网络带宽和通信效率直接影响整体性能，使得“等数据”而非“等算力”成为常态。

因此，大模型优化已经从单一算法问题，演变为涵盖计算、存储、网络和软件栈的复杂系统工程问题。这一转变也意味着，企业竞争的焦点正在从模型能力本身，转向整体工程能力和架构设计水平。

三、训推一体化成为主流优化路径

在上述背景下，企业逐渐倾向于采用端到端的训推一体化框架，以降低系统复杂度并提升整体效率。这类框架能够贯穿模型生命周期，从数据处理、模型训练到推理部署，实现统一管理与持续优化，从而显著缩短模型迭代周期。

在训练阶段，优化重点已经从“增加算力投入”转向“提升算力利用效率”。通过多维分布式并行策略以及混合精度训练技术，企业可以在有限资源条件下显著提升训练效率，并降低硬件成本。同时，显存优化和通信优化技术的应用，使得大规模模型训练逐渐具备可扩展性和可持续性。

进入后训练阶段，模型优化的重点转向业务适配能力。通过参数高效微调、模型蒸馏以及强化学习等技术，企业能够在控制成本的同时提升模型在特定场景中的表现。尤其是在智能体应用中，强化学习成为提升复杂推理能力的关键手段，但其高计算成本和系统复杂度也对企业提出了更高要求。

在推理部署阶段，优化的核心目标则是实现性能与成本之间的动态平衡。随着模型规模和上下文长度不断增加，推理系统需要同时满足低延迟、高吞吐以及高并发需求。在这一过程中，KV Cache优化、动态批处理以及低精度量化等技术成为关键手段，而PD分离架构（Prefill与Decode分离）及其配套的缓存管理机制，已逐渐成为行业共识。

在当前主流的大模型开发框架中，通常会提供覆盖模型训练与推理全流程的多种优化模型与工具。下图展示了在一个典型的大模型应用流程中，这类框架所包含的核心优化工具及其对应的主要优化方案。

四、基础设施成为新一轮竞争焦点

随着大模型应用规模的扩大，底层基础设施的重要性显著提升。IDC数据显示，中国生成式 AI 基础设施市场正处于高速增长阶段，预计未来几年将保持超过60%的年复合增长率。这一趋势表明，企业对算力资源、存储能力以及网络架构的需求正在快速提升。

更深层次来看，AI竞争正在从“模型竞争”转向“基础设施与系统能力竞争”。高性能GPU、低精度计算能力、多级缓存体系以及高速互联网络，正在共同构成新一代AI基础设施的核心。这些能力不仅决定模型训练效率，也直接影响推理成本和服务质量，从而成为企业构建长期竞争优势的重要基础。

五、对技术决策者的关键建议

大模型正在快速迭代和扩展，在训练和推理阶段都面临算力成本和数据质量的挑战。随着模型规模的增长和新技术的涌现，如何在提高训练效果和推理效率的同时，确保模型的稳定性和可控性，是技术提供方需要解决的重要问题。

模型训练阶段：采用多维分布式并行（如数据并行、张量并行、流水线并行）和混合精度训练（BF16/FP16），可大幅提升训练效率，缩短开发周期，降低硬件资源消耗。利用高效的数据管道和动态负载均衡，确保算力利用最大化，减少资源闲置。

后训练（微调/蒸馏）阶段：应用参数高效微调技术（如LoRA、Prefix Tuning）和模型蒸馏，可在保持模型性能的同时显著降低部署成本，提升模型适应性。结合自动化超参搜索和增量训练，提升模型在特定业务场景下的表现。

推理环节：采用低精度量化（FP8/INT4）、内核融合、KV Cache优化和动态批处理等技术，能有效提升推理吞吐量和响应速度，降低显存和算力需求。部署高效的服务架构（如PD分离、异步调度），保障高并发场景下的稳定性和可扩展性。

结论

大模型技术正在快速走向成熟，但真正拉开企业差距的，未来将不仅仅是模型本身，更是围绕训练、后训练与推理的系统化优化能力，这也决定了基础设施是否能输出高质量、有效Token。实践表明，通过构建统一的优化框架并持续迭代技术栈，企业不仅能够加速AI应用落地，还能够显著降低创新成本，提升整体业务价值。

本文IDC相关报告：

  • IDC《大模型训练推理优化部署的最佳实践》

基于上述分析，IDC在大模型、生成式AI以及智能体等领域已形成系统化的研究体系。围绕中国AI与GenAI市场、智能体与自动化应用、以及Data+AI与Data Agent等方向，IDC持续发布涵盖市场规模与预测、技术趋势洞察、厂商竞争格局评估（如MarketScape）、产品与能力评测（Tech Assessment / ProductScape），以及最佳实践与行业案例等多类型研究成果。同时，IDC还可为企业提供定制化咨询服务，包括技术选型与架构规划、市场进入与竞争分析、产品策略与生态评估，以及行业应用落地路径设计等。

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在当前政策与产业共振的窗口期，央国企智能化转型正从“技术导入”阶段，迈入“体系重构与价值兑现”阶段。2026年全国两会政府工作报告明确提出，鼓励央企国企带头开放应用场景，打造智能经济新形态，并深化“人工智能+”行动。国资委同步推进中央企业“AI+”专项行动，强调以主责主业为牵引，构建协同高效的产业与经营机制，强化战略支撑与示范带动作用。这一系列顶层设计，意味着AI已由“技术变量”转变为“发展变量”，成为央国企重塑增长逻辑的关键抓手。

从发展路径看，央国企正由规模导向转向质量导向。国资委提出“两个确保、两个力争”，明确要求确保“一利五率”经营指标稳中向好，并实现结构性优化。这一目标体系，本质上是对投入产出效率、资产质量和经营韧性的系统重构。在这一框架下，AI不再是边缘工具，而是支撑“高质量发展”转型的决定因素，其核心在于是否能够嵌入主责主业，进入生产、运营与决策的关键环节，并形成可度量的价值闭环。只有当AI实现从“分析建议”到“自动执行”的跃迁，并满足低幻觉率与高可靠性的业务要求，才能真正支撑央国企的高质量发展目标。

三大结构性趋势重塑央国企智能化转型路径

首先，算力体系加速从通用能力向AI原生底座升级。央国企已深度参与国家算力网络建设，“算力+电力”协同持续推进。随着大模型与复杂智能体应用深化，传统通用算力体系难以支撑高并发与高复杂度场景，央国企对自主可控AI算力底座的需求显著提升。叠加信创考核与供应链安全约束，国产AI芯片与算力体系的规模化应用正在成为刚性要求。以智能云为核心的算力、数据与平台一体化底座，将成为央国企智能化的基础设施。

其次，数据治理从“汇聚管理”转向“要素化运营”，数据价值开始成为新的增长来源。央国企智能化转型在于高质量数据集与数据要素体系的构建。一方面，围绕能源、工业等关键行业，形成可支撑模型训练与智能体迭代的高质量数据资产；另一方面，通过可信数据空间与合规流通机制，实现跨部门、跨行业的数据共享与价值转化。

再次，AI应用从试点验证进入规模化落地阶段，价值导向成为核心评估标准。随着前期大模型试点基本完成，央国企的投资重心明显转向场景化落地能力。企业不再关注模型规模本身，而更加关注在生产优化、运营管理、客户服务与风险控制等关键场景中的实际效果。

进一步看，智能化建设正从工具叠加走向体系重构，AI成为业务运行的底层能力，央国企进入流程重塑与组织适配为核心的深水区。AI不再是外挂系统，而是嵌入复杂组织与业务体系之中，驱动流程再造与管理模式升级。这一转变意味着企业正从“业务数字化”走向“数字业务化”，数字技术由辅助工具转变为业务本身的运行逻辑。

IDC建议：三大结构性机遇指向央国企智能化升级关键方向

多智能体协同架构成为复杂业务场景的关键技术范式。

央国企业务链条长、专业分工细，单一模型难以覆盖全流程需求。通过构建多智能体协同体系，将不同能力模块化并形成协作网络，可以有效支撑跨部门、跨系统的复杂业务运行。同时，该架构天然契合央国企分层分级的组织结构，在实现灵活部署的同时，满足可管、可控、可审计的治理要求。

高质量数据集与数据要素体系建设成为核心基础工程。

随着行业模型与智能体应用深化，数据质量直接决定AI应用效果。央国企正在从单点数据治理走向体系化数据能力建设，通过标准化、精标注、多模态数据集构建，支撑模型持续优化。同时，围绕数据流通与价值转化，逐步形成面向行业的共享与运营体系。

国产软硬件体系进入深度适配阶段，推动智能应用规模化落地。

在自主可控战略牵引下，央国企持续推进全栈国产化替代，核心业务系统成为落地重点。从当前进展看，国产化已由“单点可用”走向“规模好用”，并在部分关键场景实现性能优化与成本下降。这一趋势为智能化应用提供了安全、稳定且可持续的技术底座。

总体来看，2026年作为“十五五”开局之年，央国企智能化转型的路径已逐步清晰：以智能算力为底座，以高质量数据为核心，以行业模型与智能体为抓手，以体系化重构为路径，实现AI在核心业务中的规模化应用。从数据治理、行业应用到云与算力体系，再到重点行业的应用场景深化，均显示出一致的方向——智能化正在从“能力建设”转向“价值兑现”。在政策牵引、技术成熟与业务需求的共同驱动下，央国企正进入以AI为核心驱动的新一轮增长周期。

IDC相关研究

面向2026年，IDC围绕“AI驱动央国企高质量发展”持续开展系统性研究，重点聚焦智能算力基础设施、行业大模型应用、数据要素体系等关键方向。IDC通过企业调研、案例分析与市场跟踪，形成覆盖技术趋势、行业实践与投资决策的系列研究报告，旨在为央国企在“AI+”行动中的战略规划、路径选择与价值评估提供可落地的参考依据。相关研究将持续更新，支持央国企在智能化转型过程中实现从能力建设到价值兑现的跨越。

如您希望进一步了解IDC在央国企智能化转型、行业大模型落地、数据要素体系建设或AI投资规划方面的研究与咨询服务，欢迎与我们取得联系。IDC可结合企业实际情况，提供定制化研究、专项咨询及落地路径设计支持，助力央国企在“AI+”转型中实现可持续增长与价值突破。欢迎随时与我们沟通交流，我们的分析师团队将为您提供更具针对性的洞察与建议。

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IDC一直密切关注主权云和AI主权的话题。特别是在当下地缘政治环境复杂的大背景下，企业如何在控制与创新之间找到平衡，在保障数据安全的同时实现业务发展，成为一道必答题。近日，IDC全球研究总监Massimiliano Claps、IDC中国研究副总裁周震刚联合撰文揭示，主权AI的核心理念并非追求绝对的封闭或开放，而是在安全合规与发展需求之间寻求和谐统一，真正将选择权掌握在自己手中。本文将梳理核心观点，与您一同探寻主权AI的破局之道。

各国政府机构与公共部门的高层管理者——如项目主管、CIO、CTO和CAIO等角色——始终肩负着双重使命：既要通过技术推动创新，又要控制好伴随而来的风险。从历史上看，私营部门的IT和业务领导者往往更敢于创新。不过，在受监管行业中，领导者所承受的压力与公共部门颇为相似。过去12到18个月里，这种张力在不断加剧。AI可能带来的巨大收益与颠覆性影响，引发了人们对于如何管理相关风险的担忧。同时，地缘政治的动荡，也让技术选择的战略自主性、数据的控制权以及运营韧性变得至关重要。这些变化交织在一起，汇聚成了当前关于主权AI的讨论。


主权辩论的演变：从战术控制到战略要务

速度与控制、创新与主权之间的张力，是当下数字化和AI战略的核心问题。这也正是主权辩论不断演变的焦点所在。之前，关于数字化和云主权的讨论，源于一个非常具体的担忧：敏感数据可能会被外国司法管辖区访问。如今，这种较为狭隘的担忧，已经扩展成了一个更宏大的命题。当前，主权已经成为一项战略要务，深刻影响着组织设计自身整个技术架构的方式。

今天，主权不再仅仅关乎“数据存放在哪里”，它涉及到对数据、基础设施、运营乃至供应链的控制。而AI主权则更进一步，它关乎对整个AI生命周期的控制——从模型开发、部署，到最终的治理。

IDC全球研究总监Massimiliano Claps表示，IDC研究表明，市场的信号非常清晰。各国政府正在积极投资主权AI能力，从国家云基础设施到本土的AI生态系统。它们通过各种激励措施推动本地数据中心建设，资助本土语言的AI模型，并制定指导方针，来规范主权解决方案的采购与部署方式。对于政策制定者而言，AI早已不再仅仅是一项技术，它已经成为提升经济竞争力和保障国家安全的重要工具。”

对组织来说，这意味着一个全新的现实。如今，企业高层管理者（包括业务与IT负责人）面临的问题不再是设计单一的全球架构，而是如何在碎片化、多主权的世界中找到自己的方向。

选择正确的路径

面对这种复杂性，许多领导者都在寻找一个“标准答案”：到底哪种部署模式最有主权？实际上，市场上已经形成了一系列部署原型，从公有云到完全物理隔离的环境，不一而足。每种模式在控制力、敏捷性、创新速度和成本方面，都各有利弊。没有哪种模式可以包打天下。

一个受到高度监管的AI工作负载，可能确实需要一个主权环境，甚至是物理隔离的环境。而一个面向客户的应用程序，可能更适合利用公有云的可扩展性，同时辅以一些主权控制措施。

真正的挑战在于，要为不同的用例，甚至是同一个用例的不同组成部分，选择正确的模式。例如，AI训练用一个部署模型，检索增强生成用另一个，而代理型AI编排层可能又要选第三种。

正因如此，混合架构正成为公共和私营部门共同的主流模式。根据IDC 2025年数字主权调查（覆盖了900多名来自各行各业的IT及非IT领导者），37%的受访者表示“本地部署是目前的主要环境，主权云是（或将是我们唯一使用的）云类型”，而高达55%的受访者表示“主权云是（或将成为）我们多云/混合云战略的一部分”。

IDC预测：

  • “到2028年，跨国公司的CIO，将把对模块化、主权就绪的云和数据本地化环境的投资增加65%，以应对日益增长的主权需求，确保运营能够适应未来发展。”
  • “到2026年，55% 的政府机构将采用混合主权云架构，将超大规模云服务商的能力与国家层面的控制相结合，确保AI应用合规、安全，并实现战略自主。”

公共和私营部门的领导者们，并未因此放弃云，而是在重塑云。他们将全球超大规模云服务商的能力与本地控制层相结合，构建出IDC所称的“主权就绪”环境。
这种做法也揭示了一个更深层次的真相：主权并不意味着自我封闭。主权的核心在于拥有选择权和控制权。

结合具体情况，IDC将主权云与主权 AI 划分为数据主权、技术主权、运营主权三个递进层级，主权掌控力度由低到高，企业无需追求一步到位，应结合自身合规要求、业务场景与创新节奏灵活选择适配层级。

  • 数据主权的核心是数据的属地存储、访问权限与合规流转，确保敏感数据不出境、受本国司法管辖，是企业满足基础监管要求的最低门槛，也是主权 云和主权AI 的起点。　
  • 技术主权聚焦算力硬件、模型框架、核心算法与供应链的自主可控，减少对单一外部技术的依赖，保障 AI 研发与迭代的技术自主性，适用于对安全与供应链韧性要求较高的场景。
  • 运营主权指对云和AI 全生命周期的部署、调度、运维、治理、应急响应拥有完全掌控权，覆盖基础设施运维、服务连续性、权限管理与合规审计，实现从技术到落地运营的全流程自主。

IDC中国研究副总裁周震刚表示，IDC认为，企业不必盲目追求更高层级，可按业务属性分级适配：普通创新场景满足数据主权即可；核心 AI 业务需叠加技术主权保障安全；政务、金融、关键基础设施等高监管领域，则需完整实现运营主权，在安全可控与业务效率间取得最优平衡。

主权AI的真相

关于数字化和AI主权的讨论，常常被描述成一种取舍：要么要控制，要么要创新。但那些真正能脱颖而出的组织，恰恰是摒弃了这种非此即彼思维的组织。它们明白，主权并不是限制创新，而是按照自己的方式去实现创新。

在AI正逐步成为经济与社会支柱的时代背景下，IDC的研究致力于帮助那些需要做出战略选择的业务和IT领导者，以及那些正在重新调整产品方向的技术供应商，把关键要素串联起来。

IDC主权云及AI主权相关研究报告

全球及政策制定者

  • 从数字主权到政府AI主权（2025-12）
  • 数字主权如何影响政府中的AI应用（2024-09）
  • IDC PlanScape：政策制定者的数字主权框架（2023-05）
  • AI主权：国家经济竞争力与安全（2025-02）
  • IDC PlanScape：国家政府IT领导者的数字与AI主权行动方案（2025-06）
  • 数据韧性、控制力与战略自主清单：重构复杂主权方法的实践进展（2025-08）

欧洲、中东、亚太等地区

  • 主权云对西欧、中东、土耳其和非洲地区AI工作负载的影响：组织需考虑的因素（2024-11）
  • 2025年欧洲主权云：什么是“B计划”？（2025-09）
  • 海湾地区主权云部署选择——全球与本地供应商如何在规模、控制与信任之间取得平衡（2025-11）
  • Deem Cloud：赋能沙特主权与AI就绪型政府服务（2025-09）
  • 亚太地区主权云：2025年市场动态（2025-09）

AI、云、能源、数据、应用

  • 数字主权如何影响AI与主权云的使用（2025-12）
  • 主权AI：是什么、为什么、怎么做（2025-11）
  • 全球主权云市场预测，2025–2029（2025-12）
  • 能源主权：数字主权如何影响IT能源选择（2025-10）
  • 数字主权与数据空间：不断演变的数据共享格局（2024-09）
  • 哪些工作负载迁移至主权云，AI如何受到影响？（2025-07）

IDC长期深耕数字主权、主权云与AI主权领域，持续跟踪全球市场动态，为企业提供从宏观趋势到落地路径的系统性洞察，涵盖国内以及亚太、中东非洲、欧洲、拉美等众多区域市场。

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Thomas Zhou - Vice President - IDC

Thomas Zhou is the vice president of Enterprise Research for IDC China. He leads the enterprise research team in covering market analyses, tracking of data, forecasting, and consulting for enterprise computing, storage, networking, infrastructure software, cloud, and datacenter. He is also responsible for IDC data tracking of software, services, and the public cloud services market in China. Thomas speaks frequently at IDC, industry, and user events and is always quoted in leading business and technology publications. Thomas joined IDC in 2006. He provides in-depth market analysis, research, and consulting on all aspects of the enterprise infrastructure to IT vendors and investors. During his tenure at IDC China, Thomas has led IDC's primary research focused on emerging trends in enterprise systems and datacenters. This research continues to make IDC a thought leader in enterprise infrastructure‒powered digital transformation. Thomas's recent topics covered software-defined infrastructure, hyperconvergence, virtualization, and cloud computing infrastructure. Prior to joining IDC, Thomas worked for 10 years as a senior project manager and business consultant for several leading IT companies in China. Thomas holds a master's degree in Computer Engineering from the University of Science and Technology of China.

近两年，具身智能正成为人工智能领域的重要发展方向，并推动机器人产业进入新一轮创新周期。从技术探索走向商业落地，越来越多企业开始关注具身智能机器人。然而，在产业热度持续升温的同时，一个更为关键的问题也逐渐凸显：企业用户真正需要什么样的机器人？

为了更好理解市场需求，IDC对中国企业用户进行了专项调研，从企业认知、应用需求、采购意愿和落地挑战等多个维度进行分析。总体来看，中国企业用户对具身智能机器人与人形机器人等新兴方向保持较高关注，并已开展试点探索，普遍看好其在中长期通过灵活协作和高场景适应性释放应用价值。

企业整体态度偏积极，正从关注走向探索

从企业整体态度来看，当前市场呈现出以“关注与探索”为主的结构。约27.7%的企业已表达出明确的积极态度，超过一半的企业虽仍处于观望阶段，但已开始关注并评估相关技术。

这一结构符合新技术商业化早期特征：少数企业率先布局，更多企业处于验证与观望阶段。随着技术成熟度提升及应用案例的不断积累，企业对具身智能机器人的接受度有望进一步提升。

感知能力优先提升，执行与安全能力成为关键支撑

在能力需求方面，企业对具身智能机器人的优化方向呈现出明显的递进结构：首先是环境感知能力，以实现“看得清、反应快”；其次是执行与安全能力，确保“做得准、运行稳”；在此基础上，再逐步向决策与协同能力升级，推动机器人向更高水平的智能化发展。

这一趋势表明，具身智能机器人的能力演进正从单点能力优化，走向“感知—执行—决策”一体化能力体系。

企业选型更加理性：可靠性、ROI与生态能力成为核心

在具身智能机器人供应商选择方面，企业最看重的三大因素分别是：设备稳定性与可靠性（61.5%）、产品性价比与投资回报率（53.1%）以及生态与合作伙伴网络（50.8%）。

与此同时，具身智能相关技术能力同样受到高度关注。约48.5%的企业关注核心AI算法能力与多模态感知能力，说明企业在关注硬件性能的同时，也 持续重视机器人在感知、决策与协作方面的智能化水平。

与此同时，企业对具身智能技术能力关注度持续提升。近半数企业看重核心AI算法与多模态感知能力，表明其在关注硬件性能的同时，也重视机器人在感知、决策与协作方面的智能化水平。

整体来看，企业在评估具身智能机器人供应商时，正在从单纯的硬件性能评估，逐步转向综合能力评估，包括设备可靠性、投资回报、智能化能力以及生态协同能力等多个维度。这一结果表明，当前企业在选择具身智能机器人供应商时呈现出 “可靠性优先、经济性驱动、智能化能力并重” 的特点。

人形机器人关注度领先，多形态机器人需求正在形成

从期望形态来看，人形机器人获得了最高关注度。用户对引入人形机器人的核心期望集中在仓储物流（76%）、生产制造（68%）、安防巡检（51%）等对人力依赖度高、任务标准化程度强的领域，期望其通过承担重复性、高强度或高风险工作，释放人力资源并提升整体运营效率。

同时，中国工业企业用户对具身智能机器人载体形态的需求正呈现出多样化趋势。除人形机器人外，四足机器人与协作机器人等在特定场景中同样具备较高应用价值。未来，多形态并行发展有望成为具身智能机器人市场的重要特征。

资产化采购仍占主导，RaaS模式加速渗透

从采购模式来看，直接购置仍是主流方式（54.6%），多数企业仍将机器人作为固定资产进行投资与管理。

分企业规模来看，小型企业更倾向于一次性购置，而中大型企业对融资租赁的接受度更高（39.4%），体现出其在资本支出上的灵活性与金融工具应用能力。

相比之下，RaaS模式正处于加速发展阶段（12.3%），较2024年的6%实现显著提升。尽管整体渗透率仍有提升空间，但企业已开始逐步接受按使用付费的模式，随着服务体系、计费模式及运维能力的持续完善，RaaS有望进一步加快普及。

三个值得关注的产业趋势

趋势一：工业率先验证规模化路径，多场景应用同步推进

具身智能机器人的商业化落地将呈现“分场景推进”的特征。其中，制造与物流等工业场景由于具备更强的标准化程度与明确的投资回报，更有可能率先跑通规模化应用路径。

与此同时，服务类场景（如导览迎宾、康养服务等）也在持续推进，但更依赖交互体验与场景适配能力，其落地节奏与路径将有所不同。

趋势二：多任务能力成为具身智能机器人规模化应用的关键门槛

机器人竞争正在从“能否完成单一任务”，转向“能否适应多任务与复杂环境”。单点能力已难以支撑企业长期投入，企业更关注机器人在不同任务与场景间的复用能力。

趋势三：产业竞争向生态迁移，体系化能力成为核心竞争力

随着应用复杂度提升，机器人已不再是单一硬件产品，而是融合AI模型、软件平台与系统集成的综合解决方案。企业对生态能力的重视，意味着厂商竞争正从“产品”走向“体系”。

整体来看，具身智能机器人正进入从“技术验证”走向“规模落地”的关键阶段，场景突破、能力升级与生态构建将成为产业演进的三大主线。

本文核心观点来源：

 《具身智能与人形机器人：中国工业落地新机遇》（Doc# CHC53325326，2026年2月）

《中国具身智能机器人应用市场分析与典型应用实践，2025》（Doc# CHC53183625，2025年12月）

具身智能机器人正从技术探索迈向商业落地，中国企业在认知、需求与采购模式上的变化，正在深刻影响这一新兴市场的演进方向。IDC将持续追踪具身智能及机器人领域的最新动态，深入洞察用户需求变化与产业趋势。如需获取更多报告详情、数据洞察或安排分析师访谈，欢迎随时与我们联系。

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近年来，中国蓝牙耳机市场在经历高速增长后逐步进入结构调整阶段。国际数据公司（IDC）最新发布的《中国无线耳机市场季度出货量跟踪报告，2025年第四季度》显示，2025年，市场出货量达到12,137万台，同比增长6.9%。在整体温和增长的表象之下，产品形态、竞争主体与用户需求正同步发生深层次变化，行业正从规模扩张转向结构优化与价值重塑。

从竞争格局来看，生态协同能力持续强化，手机厂商进一步巩固主导地位；从产品演进来看，开放式耳机在经历高速增长后进入分化发展阶段，增速放缓，同时耳机行业的场景细分化趋势进一步深化；与此同时，AI技术加速渗透，虽仍处于早期探索阶段，但已成为厂商布局差异化的重要方向。基于IDC最新数据与市场观察，本文将对当前市场变化进行解读，并对未来发展趋势与厂商策略提出洞察与建议。

2025年中国蓝牙耳机市场，真无线产品出货7,721万台，同比增长6.7%，入门级产品及与手机绑定的出货政策带动增长。开放式产品出货2,996万台，同比增长20.2%，开放式已从快速爆发阶段逐步转向稳健增长阶段，其中细分市场呈现出不同的发展结构。头戴产品出货878万台，同比增长26.3%，电竞，学习等场景带动入门级市场增长。颈戴产品继续下滑，厂商资源收缩，叠加使用场景被替代。

2025年中国蓝牙耳机市场Top 5厂商表现

小米

25年小米蓝牙耳机出货量位居中国市场首位。厂商持续深耕真无线入门级市场，Redmi系列产品形态丰富，迭代节奏稳定，依托高性价比优势与手机生态协同效应，实现了强劲的业务增长。

华为

华为发力布局开放式赛道，拓展耳挂形态并推出耳夹迭代机型，25年其开放式耳机在内部出货份额中提升10个百分点。FreeClip耳夹系列将时尚饰品属性与音频功能结合，在佩戴体验与使用场景上实现创新突破。同时，真无线SE系列持续夯实品牌在入门级市场的竞争力。

漫步者

漫步者依托多子品牌矩阵，在时尚，电竞，性价比等细分赛道实现多系列产品并行布局与快速迭代，覆盖多元消费场景。头戴耳机作为漫步者传统优势品类，25年持续发力，同时通过子品牌快速布局开放式耳夹，耳挂产品。

Apple

Apple推出AirPods 4双版本产品矩阵，有效拉动整体出货量增长，且助力半入耳主动降噪市场增长。9月AirPods Pro 3 上市完成旗舰迭代，进一步巩固其在真无线高端市场的领先优势。

vivo

25年vivo在真无线市场持续推进双品牌差异化布局，vivo耳机聚焦全场景综合体验，iQOO耳机主打电竞性能与高性价比，厂商整体出货量实现稳步增长。其中，vivo TWS A4 依托手机核心渠道优势，出货量实现显著提升。

从头部厂商表现和数据看洞察：2025年中国蓝牙耳机市场三个核心洞察

洞察一：生态协同成核心竞争力，手机厂商主导地位持续巩固

2025年手机厂商在中国蓝牙耳机市场的出货份额占比达48%，较2024年提升7个百分点。其中，中国手机厂商借助与手机的捆绑销售，礼盒赠送等营销模式，依托自身成熟的手机渠道体系，实现蓝牙耳机出货量的显著增长，进一步巩固其市场地位。

洞察二：开放式耳机步入结构分化阶段，增速趋缓但格局重构

2025年开放式耳机出货量同比增长20.2%，其中耳夹增速领先，同比增长51.0%，耳挂同比增长12.3%。耳夹在华为，韶音等头部品牌引领下推进高端化升级，同时通过更新配色，推出联名耳饰等方式，持续强化其时尚饰品属性。耳挂此前受电商低价产品冲击，高端化发展承压。2025年随着手机品牌入局且聚焦中高端市场，行业格局迎来优化调整，当前耳挂产品仍以运动场景为核心定位。

洞察三：AI概念热度攀升，厂商跟风搭载AI相关能力

随着AI概念升温，耳机厂商纷纷将AI能力作为产品差异化卖点加速布局。其中，传统音频硬件厂商受自身研发实力限制，多通过与第三方大模型合作落地AI功能。从应用场景来看，当前AI功能布局较为单一，主要集中在翻译，会议记录等工作场景，AI整体应用仍处于浅层阶段。

2026年中国蓝牙耳机发展趋势展望

趋势一：场景化深度细分，耳机从通用产品转向专属化工具

预计26年蓝牙耳机市场竞争核心由参数硬件比拼，转向用户场景需求的精准满足。在运动，睡眠，办公，游戏等主流场景基础上，细分需求持续扩容，产品将针对不同场景，打造高度专业化的形态与功能，并进一步推动一人多机的消费趋势。

趋势二：悦己消费与她经济驱动产品美学与情感化体验升级

悦己消费趋势凸显，女性消费群体成为蓝牙耳机市场的核心增长动力之一，颜值与使用体验并重的需求逐步取代基础音频功能，成为她经济下的重要消费特征。品牌加速打破电子产品中性化刻板印象，聚焦情感化设计与佩戴体验。随着耳机使用场景与时长持续拓展，产品价值由实用功能，延伸至情感陪伴与生活方式表达。

趋势三：技术迭代推动蓝牙耳机向智能硬件加速演进

未来随着AI，连接与低功耗技术持续升级，蓝牙耳机将逐步搭载更高算力芯片与轻量化智能系统，向具备本地AI能力，部分场景独立交互的智能硬件方向靠拢，减少对手机的依赖。当前芯片算力，电池续航与功耗仍是行业需持续突破的瓶颈。与此同时，开放式耳机凭借舒适，可长时间佩戴的特性，有望成为AI智能硬件的重要载体之一。

结合蓝牙耳机市场2025年的市场洞察与2026年的市场趋势，IDC为行业参与者提出以下三点建议：

建议一：突破技术同质化，构建差异化核心竞争力

摆脱单纯比拼硬件参数与价格竞争，推动技术研发从参数竞争转向场景定义。聚焦自身优势细分领域，强化用户体验感知。同时，摒弃单一产品思维，构建覆盖不同需求的产品矩阵，兼顾性价比与情价比，形成独特的品牌竞争壁垒，规避同质化竞争风险。

建议二：融合渠道体验，实现分平台精准触达

线上依托内容电商与直播带货，强化场景化内容传播，利用大数据实现用户精准匹配。线下深化与运营商，潮品店及品牌体验店的合作，构建沉浸式体验场景，提升实操感知与品牌认知。针对悦己消费与她经济趋势，在年轻化平台开展差异化沟通与场景营销，精准覆盖目标用户群体。

建议三：深耕AI功能融合，打造场景化智能体验优势

把握AI技术与蓝牙耳机产业深度融合的行业趋势，摒弃将AI功能作为营销噱头的功利化发展模式，推动AI功能从基础交互层面向场景化赋能方向升级，聚焦用户核心使用需求，让AI技术真正落地到实际应用场景中。

分析师观点

IDC中国研究经理戴翘楚认为，2025年蓝牙耳机市场已显现出生态协同与AI概念驱动的竞争格局，手机厂商主导地位强化。展望2026年，市场将加速向场景化细分和情感化体验转型。厂商需摆脱同质化竞争，通过技术深耕与渠道融合，将AI能力转化为真正的场景化智能优势，把握行业发展机遇。

IDC将持续跟踪中国蓝牙耳机市场及相关技术演进，提供数据支持与前瞻洞察，助力企业制定更具针对性的产品与市场策略。如您希望进一步了解市场数据、竞争格局或定制化研究服务，欢迎随时与IDC保持联系。

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在刚刚落幕的英伟达GTC大会和阿里巴巴组织架构调整的双重催化下，“AI Token预算”已从科技圈的前沿话题，迅速演变为企业管理层案头的必答题。随着AI智能体（Agent）开始替代传统软件执行复杂任务，Token不再仅仅是技术计价单位，而是企业参与未来竞争的“数字石油”。

IDC最新研究显示，2025年中国AI相关IT支出预计将达到约380亿美元，并将在2027年前保持超过25%的年复合增长率，其中生成式AI推理相关支出占比快速提升，成为企业数字化投资中增长最快的子项之一。这一趋势表明，Token作为AI消费的核心计量单位，正在从“技术指标”转变为“财务指标”。

对于中国市场而言，凭借独特的成本优势与政策红利，为企业设立独立的Token预算科目，已不仅是财务精细化的需求，更是一场抢占“AI定价权”的战略博弈。

指数级消耗倒逼财务变革：Token是新型“生产力采购”

过去一年，全球日均Token消耗量增长近300倍，IDC中国追踪的企业级Token年度总消耗量过去一年也增长了近20倍，这一数字背后是AI从“辅助工具”向“生产力主体”的身份转变。

IDC调研进一步指出，已有超过60%的中国头部企业开始将生成式AI纳入核心业务流程（如研发、客服、营销自动化），其中超过30%的企业已经出现“AI调用成本不可控”的问题，这正是Token预算缺失的直接表现。

对企业而言，忽视Token预算的风险正在显现。一方面，若沿用传统的软件订阅制预算逻辑，企业将面临难以预测的“成本黑洞”——例如，一个重度使用的工程师，其年度AI推理支出可能突破10万美元，占其总人力成本的20%以上；另一方面，缺乏独立核算将导致投入产出比失真，无法精准衡量“每一美元Token究竟换来了多少业务价值”。

因此，将Token支出从“软件采购”剥离，升级为与人力、供应链同等重要的“核心生产资源”进行独立核算，已成为企业财务管理的必然选择。这标志着企业采购逻辑的转变：从购买“软件工具”转向购买“生产力服务”。

中国市场的“弯道超车”：性价比即竞争力

对于中国公司而言，制定Token预算具有特殊的地缘战略意义。当前，中国AI大模型市场正凭借极致的性价比在全球竞争中抢占先机。

IDC数据显示，中国大模型市场呈现出“高性价比+高调用量”的双重特征：2025年中国生成式AI模型调用量预计将占全球约35%以上，且增长速度显著高于北美市场。

得益于“东数西算”工程带来的绿电成本优势（西部数据中心电价仅为欧美的1/3至1/5），国产模型在Token单价上展现出碾压性优势。目前，中国主流大模型的Token单价仅为国外竞品（如Gemini）的1/6至1/10。

这种成本红利直接转化为市场数据：2026年初，中国大模型的周调用量已在全球主要API聚合平台上历史性地反超美国市场。

这意味着，中国公司若能充分利用本土模型的“价格洼地”，其Token预算的每一分钱都将具备更高的购买力。这不仅是降本增效的手段，更是中国企业在全球AI应用层竞争中实现“弯道超车”的关键窗口。

未来竞争的关键，不只是“谁用AI”，而是“谁用更低成本的Token创造更高密度的业务价值”。

如何编制你的Token预算？分层配置与动态调整

面对Token经济的浪潮，企业应如何着手准备预算？结合行业实践，建议从以下三个维度入手：

1. 分层设置消耗配额：

  • 基础层：保障高频、轻量级应用（如内部知识库、客服机器人），预算编制可参考历史消耗量，并叠加行业年均降价预期（预计年降本约30%）。
  • 战略层：预留高价值场景预算（如视频生成、AI自主编程、智能体编排），并将预算额度与具体的业务增长目标挂钩，确保高投入带来高回报。

2. 响应国家“算力通胀”治理：

国家数据局已将“降低社会算力总成本”列为重点任务。

IDC预计，到2027年，中国数据中心算力规模将增长超过2倍，其中AI算力占比将超过40%。在此背景下，Token成本管理将成为企业参与“算力资源配置”的关键能力。

企业设立独立的Token预算科目，不仅便于合规申报深圳等地推出的“算力券”补贴，也有助于满足ESG（环境、社会和公司治理）披露要求，如追踪单位Token的碳足迹。

3. 配置弹性对冲机制：

鉴于Token成本受地缘政治（如算力出口限制）和电力波动影响显著，建议企业在总预算中配置约20%的弹性空间，以应对不确定性。

IDC建议

IDC中国研究总监卢言霞表示，正如工业时代的企业必须预算电力成本，AI时代的企业必须学会预算Token成本。阿里巴巴成立“Token Hub”事业群、英伟达高呼“推理拐点已至”，这将提醒所有企业：Token不仅是成本，更是未来企业竞争力的量化指标。

IDC认为，未来3年内，是否具备“Token精细化管理能力”，将成为企业AI成熟度的重要分水岭。领先企业将呈现出三大特征：

  1. 将Token纳入核心财务指标体系
  2. 建立跨部门的AI成本治理机制（财务+IT+业务）
  3. 实现Token消耗与业务价值的实时映射

每个公司都应该现在就开始思考：你的年度预算表里，准备好“Token”这一项了吗？

关于Token预算、AI投入或相关实践，如果您有更多思考或问题，欢迎与我们交流。IDC也将持续分享最新研究与市场洞察，与您一起探索AI时代的增长机会。

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生成式AI和智能体的快速普及，正在改变网络安全的攻防模式。企业不仅要利用AI提升安全能力，也必须应对AI带来的新型风险。

近期，中国类OpenClaw应用快速发展，市场上出现了许多不同的龙虾智能体，如火山引擎的的ArkClaw、腾讯的QClaw等。阿里巴巴近日也发布了企业级Agent平台 “悟空” 。大模型、智能体的快速发展为千行百业带来众多机遇，网络安全产业也不例外。

一方面，AI正在赋能安全检测、漏洞分析和自动化修复，大幅提升安全运营效率；另一方面，AI应用本身也正在成为新的攻击入口。IDC在《IDC Link：中国网络安全技术前瞻，2026Q1》中指出，当前网络安全技术的发展正呈现出明显的 “All in AI”趋势。

以下是IDC观察到的七个关键技术趋势。

趋势一：安全智能体有望替代部分传统安全产品，成为安全团队“协作者”和“运营者”

2026年2月，Anthropic发布 Claude Code Security。这款安全智能体能够通过语义理解分析代码逻辑，并在真实环境中发现 500多个此前未被识别的高危漏洞。事实上，Google和OpenAI早在2025年就推出了类似的安全研究智能体，并将其应用于漏洞识别、代码审计和漏洞验证等场景。

与传统SAST、DAST或SCA工具相比，代码安全智能体在以下方面具有明显优势：

  • 更强的上下文理解能力
  • 更复杂的场景识别能力
  • 自动化修复能力

IDC认为，在任务重复度较高、难度较低的安全场景，智能体会快速落地，并替代掉部分安全工具和产品。但短期来看，AI并不会取代安全专家。当前主流安全智能体仍然保留 人工审批机制（Human in loop），因为在风险决策、责任归属和异常处理方面，人类仍然是关键环节。

趋势二：AI智能体应用正在成为新的攻击入口

OpenClaw龙虾爆火全球，其具备长期记忆能力，在本地运行，可以主动通过用户偏好的现有消息应用向用户发送消息并在后台持续运行，受到了全球用户的广泛关注并引发安装潮。但这类能力与高度自主性息息相关，意味着助手在实现目标时可能表现出异常强大的资源整合能力，这既带来了益处，也会大幅扩大威胁暴露面，“裸奔”的小龙虾会造成巨大的安全风险，给个人、企业带来难以挽回的巨大损失。

具体来说，OpenClaw存在如公网暴露+弱认证、Skill供应链风险、Agent权限失控风险、提示注入风险、敏感信息明文存储风险等。国家信息安全漏洞库（CNNVD）发布通报，2026年1月到3月9日，共采集到82个OpenClaw漏洞，存在极大的安全隐患。

为此 IDC 建议：禁用公网直接暴露，改用 127.0.0.1 并加密远程访问；最小化权限，关闭高危命令并启用二次确认；加密敏感数据，杜绝明文存密；仅安装官方可信插件；定期自查安全配置，及时整改风险。IDC《全球CIO议程2026年预测——中国启示》报告预测，到2030年，中国500强企业中15%的组织将因对AI智能体的管控与治理不足，引发高关注度的运营中断，进而面临诉讼、高额罚款及CIO被解雇的情况。企业管理者亟需构建一套智能体安全和治理体系来帮助企业安全地用好智能体，规避安全风险。

趋势三：非人类身份管理将成为现代身份管理体系的核心

在AI和自动化环境中，企业身份体系正在发生变化。除了员工身份外，越来越多 非人类身份 正在出现，如AI智能体、API密钥、服务账号等，这些身份推动企业自动化运行，但同时也扩大了攻击面。

IDC观察到，非人类身份管理平台（NHIM） 正成为企业安全架构的重要组成部分，非人类身份管理平台（NHIM）可为多云和代码环境中的机器身份提供基于AI驱动的自动化生命周期管理，具体能力如下：

  • 非人类身份的自动发现和分类
  • 最小权限管理
  • 动态密钥轮换
  • 身份归属管理
  • 态势监控与管理

IDC认为，通过整合这些功能，NHIM平台可实现一致的治理和安全性，使身份管理实践与零信任框架保持一致。未来，非人类身份管理将弥补IAM体系中的关键缺口，通过主动安全控制措施增强企业机器身份管理能力，降低机器身份相关事件发生的概率。

趋势四：AI-ready data成为AI安全的关键基础设施

在推进AI项目时，企业往往面临一个核心挑战：如何在推动AI应用落地的同时保护敏感数据。

IDC提出 AI-ready data 概念，即经过整理、清洗、脱敏和合规化处理的数据。

构建AI-ready data通常需要：

  • 用于AI训练推理的数据识别和分级分类治理
  • 跨场景统一安全策略
  • 细粒度访问控制

IDC认为，AI-ready数据既能保障数据安全与数据质量，消除 AI 项目推进的关键障碍，又能通过分层安全机制降低数据泄露与合规风险，为企业安全、高效、规模化落地 AI 应用提供稳定可靠的数据基础。

趋势五：PCC技术将推动企业数字化架构向更高的安全性、灵活性和智能化演进

当前许多企业在落地大模型应用时面临一个典型困境，即自建大模型成本过高，但使用公有云模型又担心数据隐私。PCC（Private Cloud Compute）私密云计算 正成为解决这一问题的重要技术路径。

PCC通过 端到端加密和硬件级安全隔离 构建 “数据可访问但不可见” 的运行环境，使企业能够在云端运行AI模型的同时保护核心数据。其既保留了云计算能力对复杂大模型任务的支持能力，又避免了传统公有云数据流的泄漏风险。

IDC认为，PCC可让企业在安全使用云端大模型能力的同时保护自身数据隐私，加速 AI 从试点探索走向规模化落地，并推动数据治理从静态合规评估转向动态隐私保护，实现大模型全生命周期安全管控。同时，PCC 能够拓展 AI 应用场景、提升用户信任，助力企业以轻资产模式快速部署合规的云 AI 服务。

趋势六：Deepfake防护需求快速增长

生成式AI正在让身份欺诈变得更加复杂。攻击者可以利用AI生成：深度伪造视频、合成身份以及自动化攻击脚本，这些攻击可能导致账户接管、财务损失和声誉风险。

为应对这一挑战，基于 AI 的生物识别和活体检测的多层身份验证技术正在成为关键防护手段，其主要功能包括：

  • AI生物识别
  • 活体检测
  • 分层身份认证

这些技术可以通过SDK或API集成到业务系统中，在提升安全性的同时保持用户体验。

IDC认为，多层身份验证技术可以帮助企业获得针对高级身份欺诈的认证保护，降低财务与声誉风险，满足全球合规标准，同时以快速无密码验证的方式提升用户体验与转化率，通过自动化降低运营成本，构建安全、合规且无摩擦的身份生态系统，为企业抵御不断演变的威胁提供未来保障。

趋势七：智能防偷拍技术补充了传统数据防泄漏技术在应对手机偷拍场景下的防护不足问题

传统DLP系统在防止文件外泄方面效果明显，但在手机偷拍场景中存在明显不足。例如2025年台积电数据泄露事件中，攻击者通过手机拍摄终端屏幕获取核心技术信息，并将相关信息外泄给竞争对手，造成了巨大损失。

智能防偷拍技术结合端侧AI能力和业务场景化设计，能够识别并阻断各类偷拍风险，通过终端侧AI模型，这类技术在不依赖特定手机型号的背景下可以：

  • 识别偷拍摄像头
  • 检测偷拍行为
  • 实时报警和阻断

IDC认为，随着AI技术的发展以及手机算力性能的不断提升，智能防偷拍技术将不断演进，在准确性、性能上不断提升，并进一步得到广泛应用。

IDC建议：以AI应对AI，构建面向未来的安全能力


IDC建议，企业应充分认识到AI正在重塑网络安全产业，并据此调整安全策略与技术路径。
一方面，随着众多安全智能体的出现，企业应逐步引入并应用安全智能体能力，对传统安全工具和产品进行AI化升级，在提升检测与防护能力的同时，优化安全软件体系与产品组合。


另一方面，随着OpenClaw等AI智能体应用的快速发展，AI自身的安全防护正成为全新的网络安全攻防战场。企业在延续传统网络安全手段的基础上，应重点关注AI应用带来的新型风险，并加强相关安全防护能力建设。


在此背景下，IDC建议企业逐步构建“以模治模”的安全防护体系，利用AI技术对抗AI驱动的攻击，通过AI赋能安全检测与防护能力，形成适应AI时代的网络安全产品与技术体系，从而更有效地保护用户在AI环境下的网络安全。

IDC更多相关研究

IDC已于2026年启动AI安全技术系列研究，围绕AI原生安全架构、安全智能体成熟度评估、AI驱动DevSecOps实践路径及企业级AI治理框架展开深入分析。

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Sophia Wang - Research Manager - IDC

Sophia Wang is a Research Manager in IDC China. She is responsible for the analysis and research of China's cybersecurity market. Her primary focus is on China's cybersecurity appliance and services market and operational technology (OT) security market. Additionally, she provides related research and consulting services for regional and global IT customers and supports their business development. Prior to joining IDC, Sophia worked in several consulting companies. She was independently responsible for consulting projects in fast-moving consumer goods (FMCG), internet, and other industries. Through market analysis and benchmarking analysis, she helped many clients solve problems in the different stages of their development. Sophia graduated from the University of Southern California with a master's degree in econometrics. She also majored in human resource management and journalism for her bachelor's degree.

随着生成式AI、大模型及Agent能力持续演进，围绕“AI是否会取代SaaS”的讨论正在快速升温。基于当前企业采用进度、软件支出变化、AI规模化落地情况以及企业工作方式转型趋势的综合观察，IDC的判断是：AI不会在中短期内取代SaaS，但将推动SaaS进入新一轮结构性重构周期。 企业软件市场未来的主要变化，不是SaaS的消失，而是SaaS从“功能交付工具”向“智能执行平台”演进。

当前，AI与SaaS之间并非替代关系，而更接近于“能力叠加”与“价值重定义”关系。随着企业客户从模型试点走向业务落地，从当前市场需求变化看，企业对软件平台的要求，正在从基础数字化和AI集成能力，进一步延伸至以AI Agent为代表的智能能力，包括任务执行、流程协同、系统连接、治理承接及业务结果支撑。

在明确 AI 与 SaaS 并非替代、而是能力叠加的核心关系后，我们可以从企业预算与市场结构的维度，进一步拆解这一演进趋势的现实表现 ——AI 技术的渗透并未削弱软件市场的基本盘，反而在重构企业对软件价值的判断标准与采购逻辑。

观点一：AI预算快速增长，但软件支出并未被替代

IDC数据显示，2025年全球生成式AI支出将达到 1843亿美元，同比增长151.6%。与此同时， 2025年全球IT总支出将达到 6.8万亿美元，其中软件支出将达到1.3万亿美元，同比增长 14.2%。这表明，AI投资扩张并未系统性挤压企业软件预算，反而正在推动企业重新定义软件的能力边界。

从市场结构看，企业并没有因为AI出现而停止采购软件，而是在加速采购“具备AI能力的软件”。这意味着，SaaS的需求基础并未减弱，但产品标准正在提升。未来，缺乏智能能力、缺乏AI与业务流程融合能力以及缺乏数据壁垒的传统SaaS产品，竞争压力将加大；而能够承接AI任务并支撑流程执行的平台型软件，战略重要性将持续提升。

观点二：AI采用率提升很快，但规模化价值兑现仍处于早期阶段

IDC的数据显示，2025年，亚太地区企业平均每年开展17.9个生成式AI概念验证（PoC）项目，PoC转入生产环境的比例为34.5%，也就是说，每10个PoC项目中约有3至4个最终进入生产阶段。在KPI达成率方面，亚太地区平均为36.8%，意味着进入生产环境的GenAI服务中，约37%能够实现预期业务目标。这些最新数据表明，企业对AI试点的热情依然高涨，但从PoC走向规模化生产的转化率，以及业务成效的实际达成率，仍有较大提升空间。

这表明，AI要从“具备生成与回答能力”进一步走向“具备执行能力、可审计性、可复制性和规模化应用能力”，仍需经过持续的场景验证与业务实践。仅依靠AI模型本身，尚不足以形成完整的企业级价值闭环，企业仍需要由业务系统与平台能力持续提供数据访问、权限控制、复杂流程编排、主数据管理及合规治理等关键支撑能力。也正因为如此，SaaS在AI时代并不会被削弱，反而将在任务执行、流程承接与治理支撑等方面承担更加重要的角色。

观点三：AI正在改变企业应用软件的交互方式与价值交付逻辑

传统SaaS的核心价值，在于以模块化、标准化的方式承载企业流程，并通过菜单、表单、权限和审批机制推动业务数字化落地。但随着生成式AI和AI Agent能力不断渗透，企业软件的交互逻辑正在发生明显变化：从过去的 “用户操作功能” ， 逐步转向 “用户提出需求、系统理解意图并执行任务” 。在这一变化过程中，软件价值的衡量标准也在同步改变。企业关注的重点，正在从功能是否齐全，转向任务完成效率、流程自动化水平，以及对实际业务结果的支撑能力。

IDC预测，到2027年，约有50%的企业将在核心业务流程中引入AI agents，重塑人与机器之间的协作方式。这一趋势表明，AI agents正在从辅助工具逐步演变为企业工作体系的重要组成部分，而不再只是单点能力的补充。这也意味着，未来的软件平台，无论是SaaS还是企业级PaaS，都不再只是承担数据录入和流程流转的基础角色，而将进一步承担任务编排、系统集成、过程留痕和治理支撑等职责，成为AI执行任务时所依赖的业务底座。

与此同时，AI也正在重塑企业软件的交付方式与商业模式。基于用量的定价、智能体驱动的交互界面，以及基于结果的价值衡量，正在对传统的按席位订阅模式形成冲击。这种变化并不只停留在概念层面，而是已经在市场中逐步发生。

观点四：将被替代的更可能是低壁垒、浅流程的SaaS产品

从竞争格局变化看，AI对SaaS市场的影响并非均匀分布。预计首先受到冲击的，将是那些功能相对单一、流程嵌入程度有限、差异化不足，且主要依赖界面交互提供价值的轻量型SaaS产品。随着AI Agent逐步具备任务理解、流程拆解与自动执行能力，这类产品的独立价值空间可能被进一步压缩。

相比之下，深度嵌入企业核心流程、掌握关键业务数据、具备权限控制与合规支撑能力，并拥有行业知识积累的平台型软件，在AI时代更可能提升其战略重要性。这类平台不仅更有条件承接AI Agent的任务执行与流程协同，也更有可能在未来企业软件架构与采购体系中占据核心位置。

IDC中国企业级应用软件市场高级研究经理徐文婷认为，未来2-3年，企业将不会简单以AI替代现有软件系统，而是要求软件平台具备AI原生能力，并能够支撑AI Agent在业务场景中的应用。预计市场竞争焦点将逐步从功能覆盖转向任务执行、流程自动化和业务结果支撑能力。对SaaS厂商而言，关键不在于是否面对AI技术本身，而在于能否将AI有效嵌入企业级数据、业务流程和治理框架。从当前市场发展看，AI正在重塑SaaS的产品定义，但尚未改变企业对系统平台的根本需求。随着AI Agent从试点走向生产环境，SaaS将进一步向平台化和智能化演进，并承担更多任务执行与治理支撑职能。

为了更好的帮助用户了解企业级软件AI的发展动态和未来趋势，IDC正式启动《中国AI-Enable ERP市场份额研究，2026》报告、《中国企业资源管理（ERM）市场AI Agent技术厂商评估报告，2026》报告研究，欢迎大家与我们保持沟通交流，与IDC共同开展更多前瞻性与实践性研究。

IDC相关研究报告：

Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2025

Worldwide Black Book 2025

Automation, AI, and Agentic AI for FoW: Worldwide Tech Buyer Perspective Doc#：EUR154249426

IDC Survey: Enterprise AI Trends – the Latest Survey Insights Doc#：AP53632426

IDC 2026年软件和服务领域研究计划：

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