GIL 2026 | 沙利文发布AI系列研究成果发布：白皮书、行业报告与最佳应用实践

8月5日，在大会“AI的进阶与飞跃论坛”分论坛上，沙利文发布AI领域多项研究成果，覆盖产业发展、决策智能、具身智能、AI营销与智能体应用等关键方向，包括《2026年中国AI进阶与飞跃白皮书》《决策智能：重塑产业经济的“AI第三极”》《具身传感器：智能机器人的感知基座》《全球具身智能技术创新与应用白皮书》《2026年AI环境下的营销最佳应用实践》及《2026年中国AI Agent（智能体）最佳应用实践》。系列成果从产业趋势、技术体系、市场空间、评价方法及应用案例等维度，为企业评估AI投入方向、场景价值与商业化路径提供系统参考。

以下为沙利文发布的系列研究成果要点：

沙利文在研究成果中指出，2026年AI产业发展的核心变化在于规模扩张、技术进阶与价值深化同步推进。模型能力持续提升，企业评价标准进一步聚焦业务适配、工程交付、成本控制、系统稳定性与持续运营能力；决策智能、具身智能、AI营销和智能体等方向加快进入真实业务流程，产业增长基础逐步由单项技术能力转向数据、模型、平台、硬件与服务体系的协同建设。

AI产业进入规模扩张与场景深化并行阶段

《2026年中国AI进阶与飞跃白皮书》聚焦中国人工智能产业规模、资本结构与行业应用。2025年中国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，政策支持、算力建设、模型能力与行业需求共同推动产业扩张。资本配置进一步集中于具备核心技术、稳定客户需求与可持续商业模式的企业。大模型应用案例中，互联网、金融、工业制造、消费零售与教育五大行业合计占比达到73.3%；企业AI应用率先集中于知识管理、营销运营与IT等信息处理密集型职能。行业专属模型进入核心业务流程后，领域数据、私有化或混合云部署、系统集成、权限管理与合规审计成为企业级应用的重要能力门槛。

决策智能拓展AI在产业系统中的价值边界

《决策智能：重塑产业经济的“AI第三极”》将决策式AI界定为连接预测分析与产业行动的关键能力。决策式AI融合数据、算法、算力与行业约束，将分析结果转化为可执行、可验证的优化方案，重点服务能源电力、智能制造、交通物流、航空航天及消费零售等高价值、强约束场景。报告围绕算力底座、优化引擎与行业平台构建全栈分析框架，系统梳理资源配置效率、运营响应速度、复杂系统韧性及可控性等核心价值，为产业参与者评估技术路线与长期投入提供依据。

具身传感器夯实智能机器人感知基础

《具身传感器：智能机器人的感知基座》聚焦智能机器人获取本体状态、环境空间、力觉与触觉信息的关键器件。六维力传感器可为柔顺控制、动态平衡与安全交互提供稳定反馈，在精密装配、人机协作、医疗机器人及人形机器人等场景中具有较高应用价值。报告进一步分析维间解耦、联合标定、精度控制与规模制造等产业化壁垒，并围绕人形机器人、协作机器人、工业机器人及医疗机器人梳理市场空间与竞争格局。具身传感器的精度、小型化水平和批量交付能力，将直接影响机器人复杂任务执行能力与规模化应用进度。

具身智能产业化依赖数据、模型与平台协同

沙利文发布《2026年全球具身智能技术创新与应用白皮书》。具身智能产业竞争由机器人本体、关节、电机和运动控制等单项能力，延伸至感知、决策、执行与反馈的系统闭环；数据、模型与平台成为跨场景泛化、自主决策、持续学习及规模复制的关键基础。报告围绕产业链格局、市场空间、区域竞争、核心挑战与技术解决方案展开分析，提出以数据驱动和软硬协同为基础构建AI数字底座，以支撑机器人从实验验证进入真实场景的规模化部署。

AI环境下的营销最佳应用实践遴选最佳营销实践服务商

《2026年AI环境下的营销最佳应用实践》围绕核心能力、市场表现及发展潜力三大维度，对服务商的AI营销能力成熟度、产品与解决方案能力、行业理解与服务积累、客户基础与市场覆盖、品牌影响与行业认可度、商业化能力与经营表现、技术与模式演进能力以及场景拓展与复制能力进行综合评估。沙利文依据应用实践的综合表现，遴选综合得分领先的十家企业，发布“2026年AI环境下最佳营销实践服务商TOP10”，为企业选择AI营销服务商及评估合作价值提供参考。

2026年中国AI Agent（智能体）最佳应用实践呈现代表性产品与解决方案

《2026年中国AI Agent（智能体）最佳应用实践》从市场需求、落地价值、商业能力与产品创新等维度开展综合评估，遴选出“最受欢迎”“最具全球发展潜力”“最实用”“最具创新”及“最具商业价值潜力”五大方向的代表性AI Agent产品与解决方案。研究覆盖企业服务、知识管理、内容创作、营销运营、软件开发及组织级任务执行等应用方向，为企业评估智能体产品成熟度、场景适配能力与商业化潜力提供参考。

沙利文指出，AI产业正在进入技术能力、场景价值与商业化效率同步检验的阶段。白皮书、行业报告与最佳应用实践的集中发布，建立了覆盖产业趋势、关键技术、应用方法与代表性实践的研究体系，有助于企业识别高价值场景、评估实施条件、优化资源配置，并在技术快速迭代与市场需求持续分化的环境中形成可持续的AI应用能力。