2026年，中国AI Agent市场正经历从概念验证到规模化部署的关键跨越。IDC数据显示，企业活跃智能体数量将从2025年的近200万跃升至2026年预计的500万，增长势头强劲。与此同时，IDC调研指出，企业不再满足于构建孤立的AI应用，而是转向建设统一的企业级AI平台。
在此背景下，国际数据公司（IDC）发布最新研究报告《新型企业级AI平台正在兴起》（Doc# CHC54691926，2026年7月），深入剖析了企业级AI平台的技术演进、建设路径与最佳实践。报告指出，AI的价值定位已从“技术玩具”转向“运营资产”，应用深度从“单点问答”走向“嵌入核心业务流”；员工的角色正从“系统操作员”跃升为“智能指挥官”，企业组织形态从“人的集合”走向“人智协同”。这一趋势催生了“新型企业级AI平台”的兴起——它不是简单的模型加应用叠加，而是一套涵盖AI基础层、数据层、智能体开发层、流程与业务层、应用入口层及治理与安全层的六层全栈架构。
两条建设路径：智能流程自动化与数据AI一体化
IDC报告指出，当前企业级AI平台的建设呈现出两条清晰的技术路径：
路径一：智能流程自动化。以流程为核心切入，将AI能力嵌入BPM（业务流程管理）全生命周期，让AI作为流程中的”数字员工节点”执行初审、填单、风险识别等任务。这条路径的优势在于价值见效快、与现有业务系统融合度高。
路径二：数据AI一体化。以数据基础设施为核心，从湖仓一体、数据治理到模型训练推理和智能体开发，构建端到端的数据与AI融合底座。这条路径适合数据量大、业务规则复杂的行业场景，追求长期的数据资产化与AI原生能力建设。
厂商实践：多元路径共筑企业AI底座
报告深入分析了多家厂商的企业级AI平台建设实践，呈现出”智能流程自动化”与”数据AI一体化”两条主要建设路径。
智能流程自动化路径以流程与业务编排为核心。奥哲以”AI+数据+低代码”支撑企业AI原生化，通过AI Designer、AI Agent、AI Discover三大核心模块，覆盖从应用生成到AI能力全域复用的完整链路，云枢平台服务大中型企业，氚云平台则面向中小企业开箱即用。炎黄盈动提出”AI+数据+流程+应用+治理”全栈能力，以AI Agent与AI Workflow为”发动机”，构建了AI Agent智能体平台、aPaaS低代码平台、bpmPaaS智能流程平台和iPaaS智能集成平台四大核心产品，并按AI风险分级（L1—L4）提供差异化技术方案。浪潮通软以”流程技能化、数据语义化”为核心理念，将复杂流程封装为可调用业务技能包，构建知识图谱与业务本体让AI理解企业数据，在四川九洲合同评审、金属矿山安全运维、油气田工艺优化等场景中取得显著成效。
数据AI一体化路径以数据基础设施为根基。普元定位”企业级数智基座”，系统覆盖应用、数据、集成全链路，其MCP服务发布能力可将遗留系统无缝接入AI，AI编程工程化解决代码失控问题，”质数问数”开放计算过程实现数据分析透明化。滴普科技以”企业AI员工的基础设施”为定位，独创本体（Ontology）方法论与Token工厂模式，将通用模型有效Token从5个提升至9个，在制造业故障诊断、零售智能补货、医疗AI员工等场景实现高精度零幻觉落地。科杰科技基于湖仓一体架构打造全栈AI基础设施，提出”算力是基础引擎、算法是灵魂、数据是核心燃料”的理念，KDP智能基础平台与Keen AI人工智能平台构成分层架构，同时兼容传统机器学习与大模型新场景。数新智能以CyberData、CyberAI、CyberEngine、CyberGPT为核心产品矩阵，构建Data+AI一体化架构，支持CPU、GPU、NPU多算力混合调度，服务中国石油、中国电建等大型央企。
IDC建议与展望
报告提出了建设企业级AI平台的六项关键建议：治理与安全必须前置贯穿全栈；数据质量与数据语义化决定AI效果天花板；成本与经济性需精细管控到任务级；避免被单一供应商或技术路线锁定；能力建设是渐进过程不可跳步；业务与IT融合及组织人才建设是关键保障。
IDC AI与大数据研究总监卢言霞表示：从试点验证到智能原生，各阶段的跨越速度取决于企业的治理能力和风险管控能力。那些能够将AI能力沉淀到数据层、流程层和技能层，而非绑定在某个模型上的企业，将在智能体时代获得真正的竞争优势。
进一步交流
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