德勤中国与香港大学 2026 年 9 月 22 日发布 205 位企业高管的 AI 调研：生产部署企业 56.0% 升至 64.4%，48.5% 回报低于预期。 报告由德勤中国（Deloitte China）与香港大学人工智能、管理与组织研究中心（HKU Centre for AI, Management and Organization）联合发布，行业覆盖医疗/制药、工业/制造、金融服务、消费/零售与汽车。 这两组数字划出的是同一件事。前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）的作业面就卡在报告的结论里：最突出的部署瓶颈是「与现有系统的集成」（56.6%），并列第一的两大障碍是「偏向维持现状的流程与激励机制」与「数据质量与可获得性」（各 32.7%）。 换句话说，前置部署 Forward Deployed Engineer 要交付的不是一个能演示的模型，而是一套能在客户既有 ERP、CRM、财务与客服系统里稳定调用数据、并且通过审批与责任机制的运行能力。 一、先记住三个数：64.4%、33.7%、10.2% 报告 Q1 把企业 AI 落地分成试验、生产与深度采用三段。处于探索与试点阶段的企业占比从 2025 年的 36.7% 降到 24.9%，其中完全处于试点阶段的企业从 28.4% 降到 12.7%，净降 15.7 个百分点。 进入生产部署阶段的企业从 56.0% 升到 64.4%，整体渗透率提升约 8.4 个百分点；跨多个团队实现生产部署的企业从 14.7% 提升到 33.7%，一年内增长一倍以上，净增 19.0 个百分点。 但真正进入深度使用与转型阶段的企业，只从 2025 年的 7.4% 小幅升到 2026 年的 10.2%。报告的原话是：尽管逾半数企业已经把 AI 纳入真实业务流程，但能够把它作为变革能力、据此重塑业务模式的仍只有十分之一左右。 商业含义很直接。客户说「我们已经上生产了」，绝大多数落在 33.7% 那一段；真正会为业务结果付费的，只有 10.2% 那一段。发现会 Discovery Call 的第一个问题应该是「你们是多个团队都跑起来了，还是有团队真的改了业务模式」，答案决定这一单按集成工时报价，还是可以按结果报价。 二、投资回报率 ROI 这一关，报告已经替客户把问题摊开了 企业预期回报率集中在 10%-25% 区间，实际达成的回报更多落在 10% 以下；48.5% 的受访企业反馈实际投资回报低于预期，44.3% 认为符合预期，仅 7.2% 认为回报高于预期。 44.4% 的企业无法明确核算 AI 项目的实际投资回报率，这一比例高于 2025 年的 35.8%。换句话说，AI 已经进了生产系统，账却比一年前更难算。 根因是衡量机制缺失。60.4% 的企业尚未建立起体系化的价值衡量框架，其中 34.6% 主要依赖定性反馈做主观判断、15.6% 完全没有正式评估机制、10.2% 仅统计产品使用与采纳情况；针对选定用例设定运营 KPI 的占 24.4%；只有 9.3% 的企业使用系统化的业务、财务或风险 KPI 来衡量 AI 的真实收益。另有 4.4% 认为价值衡量现阶段不适用，1.5% 表示不确定。 衡量口径高度偏向内部效率：87.3% 聚焦处理速度与工时节约，70.7% 关注成本节约与效率，59.5% 追踪质量、准确性与减少返工，48.8% 看业务量与吞吐量，47.8% 看员工生产力与体验，而涉及收入与客户影响的仅 21.5%。 报告给出的因果关系是：工时缩短并不自动等同于企业成本下降或经营价值提升，节省下来的时间若没有被重新配置到高价值环节，效率收益就无法转化为可量化的财务成果。 在这里，前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）最该拿走的一条动作是把「在部署之前就定义好成功的标准」写进 SOW 的交付物清单，并在验收表里至少放一个财务或风险 KPI，而不是只放准确率与响应延迟。 三、瓶颈排序决定报价结构，也决定风险条款 报告 Q6 的部署瓶颈排序是：与现有系统的集成 56.6%，明显高于其他挑战；人工审核与质量控制 38.5%；审批、签核与治理流程 37.6%；员工采纳度 31.7%；把 AI 输出转化为实际行动所需的专业能力不足 29.8%；选择 AI 用例 24.4%；下游对输出的承接与消化 11.2%；认为为时过早或不适用 5.9%。 报告 Q5 的障碍排序则是：偏向维持现状的流程与激励机制 32.7%，与数据质量与可获得性 32.7% 并列第一，安全、隐私与合规顾虑列第三。 这两组数字的性质完全不同。系统集成 system integration 与数据基础是花钱能解决的工程量；流程与激励机制是花钱也解决不了的权力问题——如果绩效仍按工时和产出量考核，员工没有动机把 AI 省下的时间投入更高价值的工作，部门也没有动机重构一个可能因此缩编的流程。 报告援引德勤中国咨询业务全国主管合伙人华思远的判断：企业推进 AI 需要先判断自身是否具备承接 AI 的组织能力，既要看流程、职责分工与激励机制能否支持 AI 进入日常业务，也要看数据质量、系统连接、安全边界与合规要求能否支撑稳定运行。 落地做法上，报价单应把集成与数据治理单列工作量，不打包进「AI 应用开发」；把激励机制作为项目风险条款，在 Kickoff 上让业务方负责人签字确认；客户不签字，就把合同里的话术从收益承诺降级为工作量承诺。 报告还单独点出第三个障碍：安全、隐私与合规顾虑。报告的判断是，如果企业缺乏清晰的数据边界、权限控制、责任归属、输出审核和风险分级机制，即使业务部门使用意愿很强，AI 也难以在关键流程中大规模落地；治理正在从风险控制要求变成推进部署的基础能力。 报告的另一组数字说明人的因素同样计价：员工采纳度占 31.7%，把 AI 输出转化为实际行动所需的专业能力不足占 29.8%。报告因此强调，企业需要的不只是让员工接触 AI 工具，更要让员工理解其边界、建立使用信任，并具备结合业务语境解读和应用 AI 输出的能力。报告还把它列为「人员层面的约束」：化解员工对新工具的抵触、保障员工熟练使用、配合完成业务工作流调整，都会影响最终成果。这部分 enablement 工作量通常没有出现在 SOW 里，但直接决定上线后能不能被用起来。 四、人才信号：约四分之一的企业缺的就是 FDE 这样的能力组合 报告指出，近四分之一的企业认为缺少懂业务的 AI 落地人才，是阻碍 AI 有效实施的主要原因。报告对这类人的描述是：既能洞察真实业务痛点、明确 AI 可以解决的具体场景，又能推动方案落地并按实际效果持续迭代优化。 人力结构的预测也指向同一方向。65.4% 的受访者预计入门级或初级岗位将减少，仅 10.7% 预计增加；中级员工与个人贡献者 31.7% 预计减少、33.7% 预计增加；中层管理层 31.2% 预计减少、14.1% 预计增加；高级管理层与高管仅 3.4% 预计减少、4.4% 预计增加。 收缩的是标准化、事务性、容易被工具承接的初级工作；受益的是能跨系统判断、能协调与整合的复合岗位。前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）在这份报告里没有被点名，但报告描述的能力组合与它高度重合，这也是调研数据与 FDE 岗位需求上升能够互相印证的地方。 五、职能 ROI 梯队决定接哪个单 报告 Q7 按回报水平把职能场景分成三个梯队。第一梯队是信息技术与软件，中位 ROI 约 45%，回报来源偏向成本节约与工时提速，也是调研中少数回报能够超出预期的场景。 第二梯队是产品研发、销售营销与内部知识工作，回报潜力 20%-30%；其中销售与营销是少数价值来源偏向营收增长与质量改善的职能，但业务成果受市场与渠道等外部因素干扰，回报波动相对更大。 第三梯队是供应链、人力资源、客户服务、风险法务、制造运营与财务后台，整体 ROI 在 15% 以下，其中供应链、HR 与客户服务可实现 15% 左右的回报。 未来投入方向上，运营交付、研发创新、销售零售与采购寻源属于战略优先级高于当前渗透率的扩张板块，其中采购寻源的渗透率从 2025 年的 20.2% 提升到 2026 年的 34.1%；而客户服务、信息技术、营销品牌、财务、人力资源、法务风控合规转入存量整合期，财务职能的渗透率同期从 27.5% 升到 44.9%。 商业逻辑在于第三梯队的结构性缺陷：报告写明这类场景业务链路复杂，单纯部署 AI 很难突破收益天花板，要想提升 ROI 往往需要配套大范围业务改造。这既是溢价来源，也是工期与范围最容易失控的地方。前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）在签这类单之前必须把改造范围写进 SOW，否则第三梯队 15% 以下的回报会被算到交付方头上。 六、报告给领导者的三条转变，可以直接抄进交付方案 这一节的三条转变可以整体写进交付方案。前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）在方案里的对应位置是：把「部署前定义成功标准」作为里程碑零，把「工作流中嵌入价值评估手段」作为交付物之一。 报告建议把「在部署之前就定义好成功的标准」作为第一条转变，并把 ROI 衡量视为一个学习系统：提前设定成果假设，在工作流中嵌入价值评估手段，随着组织逐步了解 AI 究竟在哪里改变了绩效，持续优化追踪指标。 第二条是从成本节约迈向成果衡量，不要只问工作是否完成得更快，更要问 AI 是否改变了原本不可能实现的工作；单纯的成本削减记分卡很难捕捉决策质量、风险态势或竞争定位上的改善。 第三条是朝着董事会层面的 AI 价值报告推进。报告预计到 2026 年底，董事会层面的 AI 价值报告将成为上市公司和大型企业的必备能力；同时报告提示，到 2026 年底仍未设计好问责机制的组织，这套机制届时可能已被别人替它设计好——可能是监管要求，也可能是一次公开的 AI 事故。 这两条预测对交付方的意义是：能提供可审计的价值证据的团队，会在续约与扩容阶段明显占优；只剩下「效率提示百分比」的团队，会在客户预算收紧时第一个被砍。 七、这份报告没有覆盖什么 样本是 205 位企业高管，其中 79.5% 来自员工人数超过 1000 人的企业、53.2% 来自超过 5000 人的企业，结论只代表大型企业，中小企业形态未被覆盖。 2025 年与 2026 年的调研并非针对同一批企业的连续追踪研究，而是每年独立抽取不同样本的横截面调查；两年的差值只能读作行业整体分布趋势的演进，不能当作同一家企业自身的前后变化。 因此，Deloitte 与 HKU 这份报告的适用范围要在引用时讲清楚：所有 ROI 都是受访者自估口径，不是审计数据；报告也没有披露受访企业的 AI 投入规模，因此无法据此推算单位投入的回报，也无法回答「到底该投多少」。第三梯队 15% 以下与第二梯队 20%-30% 均为图表口径的区间描述，不是精确点估计。 报告全文没有出现 FDE 或 Forward Deployed Engineer 字样，也没有按行业拆分 ROI；医疗/制药、工业制造、金融服务等行业的差异无法从本报告读出。本文把这些结论映射到交付场景，属于本文的推断。 因此，前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）引用这些百分比时，应当把它当作客户侧的行业证据，而不是自家项目的 ROI 承诺；报告本身没有为任何单一项目背书。 八、可以直接执行的动作清单 前置部署 Forward Deployed Engineer（FDE）可以按下面六步把这套基线接进现有流程，每一步都有可核对的产出物。 第一，售前定位：用 64.4%、33.7%、10.2% 三个数给客户做成熟度定位；处于 10.2% 深度使用段之外的客户，不接结果型报价。 第二，立项：把「部署前定义成功标准」写进 SOW 交付物，验收表至少含一个财务或风险 KPI。 第三，基线自查：交付前用 87.3%、70.7%、21.5% 三问确认客户今天在看速度、成本还是收入，交付后用同一张表复测。 第四，风险条款：把流程与激励机制列为需要客户方负责人签字的开放风险项；不满足就把收益承诺降级为工作量承诺。 第五，场景排序：优先第一梯队与扩张板块；第三梯队先做数据与流程补齐项目，再叠加 AI 应用。 第六，退出机制：以「连续两个考核周期内没有任何一个财务或风险 KPI 改善」作为止损线，把资源转回第一梯队。 九、什么条件下这套基线不适用 如果客户已经处在 10.2% 的深度使用段、并且自建了系统化的价值衡量体系，那么前四条动作的边际收益有限，应直接进入工程实现与规模化复制的话题。 如果客户是员工规模小于 1000 人的中小企业，本报告样本不覆盖，上述百分比不能直接引用为基线；如果客户的 ROI 目标本身是收入增长而非效率，也应改用报告第二梯队的 20%-30% 区间，而不是 IT 与软件的 45% 去对标。 原始来源： - https://www2.deloitte.com/content/dam/assets-zone1/cn/zh/docs/services/consulting/2026/hku-and-deloitte-china-ai-adoption-index-2026-zh-260921.pdf - https://www2.deloitte.com/cn/zh.html - https://www.cnfin.com/gs-lb/detail/20260922/4473604_1.html - https://www.cs.com.cn/ssgs/01/2026/09/22/detail_2026092210041051.html - https://www.sh.chinanews.com.cn/kjjy/2026-09-22/149534.shtml