你可能听过各种关于AI的新闻，觉得大模型只是概念炒作，实际落地很少。但这次2026年的企业AI报告给了我们全新的视角。71.4%的公司已经建好了智能体平台，75.3%的公司甚至能清楚算出每天花了多少Token，这简直打破了之前那种"雷声大雨点小"的刻板印象。大模型在产业里的渗透已经过了科普阶段，现在正处于大规模验证和实际生产并行的关键时刻。 2025年对于多模态技术来说是个大爆发的年份，以前那种各玩各的模式彻底变了。现在行业里分成了三条主要的技术路线：一种是以扩散机制为主，这种方法最适合生成高质量的图片，训练也更稳定；另一种是基于自回归架构的，跟大语言模型差不多，能灵活处理跨模态推理；还有一种就是把这两种优点融合起来的混合统一路线。这三条路一起走，让图像、语音和文字的技术变得更成熟，给企业应用打下了坚实的底层基础。 从Token消耗来看，现在大多数企业还在用通用聊天和创作功能。日消耗量不到百万的企业占了24.7%，百万级的占20.8%，千万级的是18.2%，而真正达到上亿的只有不到12%。这种规模最适合内部协作办公了，比如部门助手、知识库问答、写会议纪要或者初审合同，这些任务既简单又见效快，成了大家的第一选择。 数字化基础越好的行业用得越狠，这完全是技术积累的结果。金融、汽车这些行业早就积累了大量数据治理经验和业务流程梳理成果，正好能给大模型提供高质量数据和标准逻辑支持。而农业和部分制造业还在起步阶段。这种差距不是因为人家技术差，纯粹是因为数字化底子厚。 我们调研了近千个案例发现，能成功落地的场景都有几个共同点：痛点大、数据好拿、价值算得清、门槛低。比如效率提升就是瞄准了那些重复的工作流程；风险管控直接关系到损失多少；精准决策能优化经验判断；全链路协同把AI嵌入成熟系统；合规保障主要是满足监管需求。 不同行业的驱动力完全不一样：金融业因为数字化强所以场景多；零售因为SKU多所以先做降本增效；能源业围绕控险来做设备巡检和能耗监测；制造业现在还在生产辅助和工艺监控上发力。 所有成功的项目都有几个共同点：一是得有实打实的商业价值；二是要以智能体为核心架构；三是通过工程化体系持续降成本；四是打通多模态数据壁垒；五是把合规安全放在第一位。特别是涉及核心数据的项目都采用了本地部署模式，完全适配国产化要求。 你可以在我们的公众号『行业报告智库』里看到这份完整版报告。