文章核心观点 - 2026年中国人才市场正经历深刻的结构性变化 地理上从传统一线城市向中西部新一线城市迁移 行业上向AI和硬核制造等高端技能集中 技能上要求从业者成为掌握AI工具的“超级员工” 而非简单执行者 个人需根据趋势调整城市、行业和技能选择以抓住机遇 [1][3][8][10][16] 地理的洗牌 - 传统人才流向逻辑崩塌 华东地区如上海、江浙的传统行政、秘书类岗位需求同比下降12% 生存空间被压缩 [4] - 人才与资金流向“硬核制造”领域 以成都、武汉、西安为代表的中西部新一线城市 对智能制造、绿色能源人才需求井喷 [5] - 建议机械、电气、能源相关专业人才转向中西部新一线城市 如成都高新区、武汉光谷 那里有更友好的房价和真正的“卖方市场” [6][7] 行业的折叠 - 2026年春招呈现K型分化 AI人才需求旺盛 阿里巴巴春招中AI相关岗位占比飙升至60%-80% 核心部门甚至“非AI不要” [8][9] - 字节跳动研发类岗位逆势扩招23% 为争夺顶级算法人才 开出的月薪甚至高达10万人民币 [9] - K型分化下端 通用型岗位如医药代表、传统销售、初级代码搬运工快速贬值 竞争压力持续加大 [9] - 当前市场要求从业者会用AI写代码或设计AI写代码的逻辑 而非仅会写代码 [9] 技能的突围 - 企业需求从“工具人”转向“人机协作的指挥官” 即“超级员工” [10][11] - 运营岗考核重点转向使用AI Agent一天生成100篇高质量文案的能力 [12] - 设计岗考核重点转向Midjourney提示词工程能力 而非手绘功底 [13] - 职能岗考核重点转向使用AI工具自动化处理财报数据的能力 而非Excel手速 [14] - 招聘市场存在隐形门槛 非技术岗如不掌握AI工具 在HR眼中价值大打折扣 [15] 行动建议 - 建议从业者查询岗位在不同城市（如成都、武汉）的行情 以评估自身价值 [17] - 建议无论岗位如何 立即学习能提升效率的AI工具 [18] - 指出大厂面试题已经发生变化 暗示需针对性准备 [19]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级 [7][8][9][10][11][12][14][15] 报告的核心观点 * AI正从单点工具进化为企业运行的“新基础设施”，2025年智能体在金融、制造、能源、互联网等行业开始批量落地 [4] * 2026年是企业AI应用从试点验证迈向规模化价值兑现的关键转折点，智能体成为企业AI落地的核心抓手 [4][7][34] * 企业AI落地效果不及预期，核心原因在于技术不成熟、人才不适配以及对AI认知不足 [59][60][61][62][63] * AI时代企业渴求兼具业务洞察与AI技术能力的“超级员工”，这将对现存员工的岗位及职责造成冲击 [66][67] * 未来的企业组织将向更加扁平化、敏捷化、小团队与单兵作战并行的方向变革 [107][108] * “十五五”规划下，企业需从底层技术、业务价值、组织生态和产业体系四个层面进行AI前瞻规划 [118] 2025年企业AI应用现状总结 * **人才结构**：近五成中国企业中，狭义AI人才（AI算法及架构类人才）占比不足10% [20] 企业内部AI人才主要来源是内训培养，占比75% [23] AI应用人才必备的前五项技能均与智能体强相关 [26] * **项目落地范式**：近五成企业表示AI项目可在1个月内快速落地 [28] 项目团队呈现“小团队化”趋势，2-3人团队成为新范式 [30] AI生成代码被大规模纳入开发流程，部分企业项目中AI生成代码占比达50%–60%，新项目可达98% [30] * **应用进展**：75.3%的企业已能清晰感知自身的token使用量，71.4%已搭建智能体平台 [31] 日均token消耗量在百万级及以下的企业占比接近五成 [31] 规模在500人以内的企业，整体仍处于大模型应用的“规模化验证期” [33] * **2026年技术趋势**：企业管理者最关心的前五项AI技术是：多智能体协同、多模态大模型、AI辅助编程、统一知识库管理、智能体场景化落地 [34] 2026年企业AI应用重心将从能力验证转向业务闭环，技术架构从单模型升级为协同生态 [36][37] 智能体成为企业应用AI主要抓手的原因总结 * **技术突破与成本下降**：大模型在推理、规划等方面能力增强，推动智能体从被动执行迈向主动推理 [43] 工具调用框架完善，使其可连接外部系统 [43] 火山引擎等厂商将大模型调用成本降至原来的约三分之一 [44] Llama 3、DeepSeek等开源模型API调用成本低至0.1美元/百万输入token [44] * **生态逐步完善**：行业应用平台涌现，降低开发门槛 [45] 专用训练平台可将训练效率提升数倍，降低综合成本 [46] * **政策与市场需求**：北京、上海等地出台政策，直接支持通用智能体发展和应用落地 [47] 企业降本增效压力及业务流程数字化发展到高级阶段，是智能体大规模落地的根本动力 [48] 企业级AI技术落地效果分析总结 * **落地范式**：企业“AI+”项目周期分为技术验证、场景筛选、应用开发、MVP验证、合规评审、全流量切换六个阶段 [56][57] AI项目流程瓶颈在于沟通和决策，小团队配合AI可使代码合并量上涨51% [58] * **效果不及预期**：仅39%的受访者表示AI技术对企业息税前利润（EBIT）产生了实质性影响 [59] 业务流程的重新设计是AI落地成功的关键要素 [59] * **原因分析**：底层大模型能力仍有提升空间，辅助工具准备不足 [60] 传统业务人才缺少AI敏感度，AI人才技能参差不齐 [61][62] 企业管理者对AI认知不足，存在错误预期 [63] AI时代人才需求与组织变革总结 * **企业渴求“超级员工”**：企业需要能够覆盖从需求挖掘、产品研发到测试落地全流程工作的“超级员工” [66] 这导致传统岗位划分、技能要求和工作流程被重新审视 [66] * **未来AI人才特征**：应是“原子化”人才，技能可灵活组合 [68] 必须是技能叠加的快速学习者 [69] 需要具备单兵作战的主动型人格 [70] 必须善于与智能体协作 [71] * **组织变革趋势**：组织将更加扁平化，管理层级有望压缩至两到三层 [107][109] 组织将更加敏捷，业务流程中大量植入人机协同节点 [110] 小团队与“一人+多智能体”的单兵作战模式并行 [112] 组织的竞争力将由人才的能力密度与技能结构决定 [113] 云端协作与实体办公融合 [114] “十五五”规划下企业AI前瞻规划总结 * **政策指引**：“十五五”规划要求企业在底层技术、业务体系、组织生态和产业协同方面进行全方位升级 [118] * **赋能底层技术**：AI大模型从降低研发门槛、提升开发效率等维度，为数据设施、软件底座、硬件基础及AI自身的技术突破提供赋能 [119][120] * **助力业务价值升级**：智能化发展将迈向“业务+数据”深度融合，智能体是驱动产业升级的关键抓手 [121][123] 企业需准备数据资产池、进行大模型选型、并识别具备商业价值、场景成熟度和可持续运营可行性的业务场景 [125][126][127][128] * **推动组织生态变革**：需打造企业工程文化、完善AI人才梯队建设、建立AI人才激励机制、建设安全合规的治理体系、提升管理效率 [132][133][134][137][138] * **助力现代化产业体系建设**：通过打通产业链数据与知识壁垒、推动跨领域融合、培育新业态新模式、提升产业链韧性与竞争力来构建现代产业体系 [139][140][141][142][143] 企业AI落地实践案例总结 * **安克创新（智能制造）**：日均token消耗从年初100万跃升至年底500亿，单日Sota大模型使用成本约15万美元 [150] 基于自研平台部署超1000个AI智能体，代码生成提交占比达50%–60%，新项目高达98% [150] 建立“大六人”“小六人”双轨人才体系，计划2026年投入超1亿美元，向AI-native组织转型 [151][152] * **新奥泛能（能源）**：AI辅助编码覆盖30%–40%开发任务 [153] 在印染行业案例中，AI调控使良品率从85%提升至97%–99% [153] 员工中专职AI人才占比20%，30%–40%员工使用AI工具 [153] * **鞍钢（钢铁）**：采用“数据+AI”模式，初期投入数百万元，算力全靠云端租赁 [154] AI落地周期以年为单位，通过“双战队长”机制实现业务与IT协同 [155] * **平安壹钱包（金融）**：AI技术已在多模态统一知识库、大小模型协同工作流、LLM + MCP智能体三大场景规模化落地 [156][157] 人才培养以实践为核心，复合型人才需掌握AI编排、Agent设计等技能 [158] * **阿里云（科技）**：以“结果即服务（RaaS）”为核心，通过28个数字人上岗赋能十大核心业务场景 [159] 例如，技术文档翻译数字人将成本降至原1/200，网站AI助理将咨询响应时间从5小时缩至10秒 [159] 采用RIDE（重组、识别、定义、工程）方法论推动落地 [160]

人工智能技术发展进程 - 人工智能技术从数字化向智能化演进 新工业革命本质由人工智能驱动 核心特征为智能化赋能模式[1] - 人工智能上半场焦点集中于大模型 下半场关注重心从大语言模型升级为智能体[1] 智能体核心能力与价值 - 智能体具备四大核心能力：任务分解规划、记忆、使用工具、分工协作 被比作虚拟空间机器人[2] - 专业智能体路线优于通用智能体 聚焦单一领域或任务 更易落地应用并深度融入企业业务流程[2] - 工业领域专业智能体市场前景比传统软件大10倍 可同时替代软件工具属性和人力执行属性[2] - 智能体实现降本增效 降低运营成本并提升成果质量[2] 智能体对组织形态的影响 - 智能体推动个人角色变革 每人指挥100个智能体协同工作使个人生产力指数级提升 形成超级员工[2] - 智能体推动组织形态变革 员工管理大量智能体产生协同效应 企业升级为更高效灵活的超级组织[2] 360集团智能体战略 - 公司推出智能体工厂平台 低门槛快速打造智能体 无需编程能力 通过自然语言定制L3智能体和L4多智能体蜂群[2] - 平台演示纳米AI多智能体蜂群功能 输入简单提示词一键生成宣传片[2] - 公司面向金砖国家开放智能体工厂 作为传统产业数智化转型技术底座 提供全链条赋能[3] 行业发展趋势 - 智能体成为驱动新工业革命的关键力量 大模型仅相当于大脑 缺乏执行能力 需智能体实现实际应用[1][2] - 传统工业智能化转型带来无限发展机遇 智能体将深刻推动产业变革[3]

产品发布 - 零一万物发布万智企业大模型一站式平台2.0版本，推出企业级Agent智能体，定位为"超级员工"，具备深度思考和任务规划能力 [1] - 企业级Agent基于安全沙盒与MCP协议，可访问手机和Web端，连接各类企业服务 [1] - 平台提供开发工具与配置平台，支持企业基于自身业务场景定制专属Agent [1] 技术能力 - 企业级Agent已步入推理Agent阶段，与OpenAI最新发布的ChatGPT Agent处于同一技术水位 [2] - 自研强化学习+全栈研发工程技术栈提升综合任务规划能力，拓宽生产力场景 [6] - 基于安全沙盒技术与MCP协议进行深度研发工程优化，实现跨系统工具调用和内外生态协同 [6] 市场定位 - 针对企业级工具接入和定制化能力短板，解决通用型Agent难以渗透企业关键业务链条的问题 [5] - 支持私有化部署和安全沙盒技术隔离运行环境，确保数据安全和系统稳定 [6] - 面向企业开放Agent开发框架与配置平台，支持快速定制专属Agent [6] 应用场景 - 已在咨询服务、金融交易、销售客服等多个场景落地，深度嵌入企业业务流 [10] - 招商专家可多平台搜索整合信息，提供策略建议并协调业务条线执行 [10] - 超级销售实现产销一体服务客户全生命周期，游戏制作人覆盖游戏开发全流程 [10][11] 发展战略 - 采用"一把手工程"战略，由CEO牵头组建新型战略咨询团队，与行业龙头企业深度合作 [8] - 通过与头部企业合作积累实践经验，覆盖中小企业共性需求 [8] - 携手创新工场生态企业强化应用落地能力，共同推进企业AI智能化转型 [9]