本文来自微信公众号： 罗兰贝格管理咨询 ，作者：罗兰贝格
全球产业正站在新旧动能转换与格局重构的关键十字路口。地缘政治格局深度调整、技术革命加速迭代、全球经济复苏日趋分化，三大宏观变量交织共振，推动各行业告别传统发展路径，迈入“重构秩序、重塑价值”的新阶段。
技术层面，核心逻辑已从概念探索转向务实落地，单纯的规模扩张与概念炒作逐渐退潮，以真实需求为导向的技术适配与价值转化成为行业共识；
产业层面，供应链体系正在经历从“效率优先”到“安全与效率平衡”的系统性重塑，区域协同、生态共建成为抵御不确定性的重要支撑；
市场层面，消费需求升级与产业结构优化双向驱动，新旧赛道加速融合，跨界竞争与创新合作并存，催生出全新的产业生态与竞争格局。在这一充满变革与机遇的时代背景下，把握宏观趋势、锚定核心方向，将成为企业穿越周期、实现可持续发展的关键前提。
01
AI从“模型崇拜”走向实际“价值创造”
2026年，AI产业将告别“参数竞赛”与“概念炒作”的上半场，迈入以工程化落地为核心的价值创造深水区。曾经被追捧的“千亿参数大模型”不再是企业追逐的终极目标，取而代之的是能解决实际业务痛点、可量化ROI的复合AI系统。这场转型不仅是技术路径的调整，更是企业竞争逻辑的重构——谁能将AI从PoC（概念验证）快速迁移到价值链中，并能在不同业务、区域规模化复制，谁就能在数字化浪潮中占据先机。
单一模型的局限性在2026年愈发凸显，融合生成式、预测式、处方式能力的复合AI系统成为主流。预计多数企业将采用“大模型+小模型”的混合架构，大模型提供泛化能力，行业小模型保障场景精准性。
我们认为，AI转型成功的要素中仅有10%与AI模型本身相关，其余90%取决于完善的数据治理流程、明晰的AI职能及运营模式、能够驱动AI转型的员工团队。实现单一AI应用场景并不困难，但若是企业想要把高价值应用跨BU（业务线）、跨区域复制，创造出规模化价值，“人”的要素比“技术”要素更为关键，设计适合AI的理想运营模型至关重要。
战略层面，锚定高价值场景，拒绝“全面开花”。企业需放弃“为AI而AI”的盲目布局，聚焦与核心业务强相关的高价值场景。优先选择数据基础好、流程标准化、ROI可量化的领域切入，如制造业的预测性维护、零售业的供应链优化、金融业的风险控制。
技术层面，搭建轻量化平台，平衡自主与外包。无需盲目自建全栈AI能力，可采用“核心模块自研+非核心模块外包”的混合模式。基础算力、通用模型等可通过公有云MaaS（模型即服务）服务快速获取，重点投入行业数据治理、场景化模型微调、系统集成等核心环节。
组织层面，需重构跨职能团队，打破部门壁垒。AI工程化转型本质是组织变革，需建立“业务+技术+数据”的跨职能团队。同时加强人才梯队建设，重点培养“AI+行业”的复合型人才。
治理层面，建立动态ROI评估，强化风险管控。一是构建包含直接收益、隐性收益、固定成本、动态成本的多维ROI评估模型，用机器学习工具捕捉AI价值的动态变化。二是定期开展AI项目审计，及时终止无价值项目，将资源倾斜到高回报领域。三是建立容错机制，给予AI项目试错空间，避免短期收益压力导致创新停滞。四是完善数据治理与安全合规体系，通过RAG技术整合结构化与非结构化数据，确保数据“可用、敢用、好用”。五是建立“AI+人工”双确认机制，对关键业务场景的AI决策进行分级授权，避免单一AI动作引发运营风险。
展望2026年的AI竞争，不再是模型参数的较量，而是工程化能力的比拼。企业唯有跳出“模型崇拜”的陷阱，以业务价值为锚点，通过战略聚焦、技术适配、组织重构与治理升级，才能将AI真正转化为核心竞争力。
02
缘政治博弈下，科技企业供应链重构与技术主权博弈
当下全球科技产业正深陷地缘政治主导的供应链重构浪潮，“效率至上”的传统全球化分工加速向“安全与效率统筹”转型。技术主权成为各国核心战略诉求，出口管制、产业补贴、区域化布局等政策工具密集落地，软硬件科技企业面临前所未有的供应链重构压力与技术博弈挑战，产业竞争规则被重新定义。
地缘政治的最大冲击并非“严格管控”，而是“不确定性”——一次转向即可让中长期规划失效。因此对于科技企业来说，增强应对地缘政治的运营韧性格外重要，需要加强对于各个区域情况的监控，设计好情景模拟预案，规划好冗余量，以尽可能地管控风险。
战略层面，锚定区域化布局。紧跟全球供应链区域化趋势，在欧洲、亚太等核心市场构建本地化生产与服务能力，平衡政策红利与运营成本。借助“近岸外包+本地采购”模式，降低单一区域地缘风险。此外，在持续构建多元化的供应/技术体系的同时，加大对核心技术的研发投入，主动参与欧洲等领先区域技术标准制定，提升在全球规则中的话语权。
运营层面，建立动态风控机制。建立专业合规团队，实时跟踪各国出口管制、数据安全等政策变化，对供应链各环节开展风险筛查。通过合同条款明确供应商合规责任，避免因第三方违规引发经营风险。同时，针对不同的限制力度进行情景模拟，对极端情况准备好应对策略预案。
在地缘政治复杂演进、市场日趋分化的当下，企业更应该加强产业生态建设和融入，积极携手区域合作伙伴，为当地科技的研发、人才培养、生产、高潜企业孵化等多环节发展做出贡献。
03
人形机器人告别炫技，量产号角已响
2025年是人形机器人量产元年，行业从技术验证迈向商业可行临界点。中国销量预计达2万台；从价格端而言，国内品牌将消费级产品下探至万元级。预计行业将进入规模化放量期，高盛报道核心供应商已进入“抢跑”阶段，为预计在2026年下半年开启的人形机器人量产做着极其乐观的产能准备。技术层面上，具身智能大模型与AI大模型深度融合，应用将向汽车制造、商超服务、家庭陪伴延伸，均价预期持续下探。人形机器人有望很快迎来的“iPhone时刻”：产能、价格与应用将同步突破，行业从“技术验证期”迈入“规模化商用期”，有望成为继智能手机、新能源汽车之后的下一代通用平台。
04
量子计算降本拐点已现，商业元年提前卡位
当前全球量子计算产业正处于关键转折期，从科研探索阶段快速迈向商业化应用阶段。联合国已将2025年定为“量子科学与技术之年”，彰显了全球对该领域的重视程度。IBM与AMD合作采用商用FPGA（现场可编程门阵列）芯片，运用几千美元的商用芯片，将纠错成本压缩99%，打破了量子计算的高门槛壁垒，验证了量子计算商业化的务实路径：成熟半导体产业链的商用硬件，完全有能力支撑量子计算的高精度需求，让更多企业有机会参与到产业生态中。IBM原本计划2029年推出的容错量子计算机Starling，也直接提前至预期2028年交付，显示出其对商业化进程的信心。国内方面，“祖冲之三号”超导量子原型机打破量子优越性世界纪录，其量子计算云平台用户数已突破12万，与工商银行合作开发量子加密支付系统，与中科院合作推进生物医药领域的分子模拟应用；首台冷原子商用量子计算机“汉原1号”实现核心部件国产化并斩获超4000万元订单。量子计算商业化已摆脱“概念化”阶段，进入技术落地与场景验证的关键期。
05
低空经济空域改革破冰，三维交通新基建全面升空
低空经济作为战略性新兴产业，正处于从起步阶段向商业化加速阶段的关键转折期。据中国民航局预测，到2035年，中国低空经济的市场规模有望达到3.5万亿元。技术突破与产业升级方面，电动垂直起降飞行器（eVTOL）成为增长最迅速的板块，产业聚焦电池、电驱、飞控等核心技术突破以提升安全性。在政策与管理创新方面，低空经济已连续两年写入政府工作报告，国家层面明确“安全规范发展”战略，发改委新设低空经济司推进空域改革。六个试点城市获得600米以下空域授权，在深圳、杭州等试点城市，无人机配送覆盖率已达15%，美团无人机在深圳的履约率更是稳定在98%以上，15分钟送达半径覆盖数十万居民。未来预期无人机物流覆盖率快速提升，5G-A、北斗、AI等技术与低空产业深度融合加速。
展望2026年
总体而言，2026年的行业趋势，本质是“务实落地”与“长期价值”的双重回归。AI的工程化转型、供应链的韧性构建、未来产业的商业化突破，共同指向“以价值为锚、以能力为基”的发展逻辑。企业唯有跳出概念炒作，聚焦核心业务痛点，通过战略聚焦、技术适配、组织重构与风险管控，将趋势红利转化为实实在在的竞争力。同时，企业可以拥抱区域化布局与生态共建，在技术主权博弈中筑牢安全防线，在新兴产业赛道中抢占先发优势。这场变革没有标准答案，但坚守务实创新、平衡速度与质量的主体，终将在智能时代与新产业浪潮中占据主导地位。