2026年6月16日，AIEC 2026大会的五场分论坛——AI Coding、企业级Agent落地、大模型产业化、OPC超级个体、智算中心Token服务——系统呈现了AI智能体在中国企业的落地全景。如果说主论坛给出的是方向判断和战略框架，分论坛带来的则是真实的企业实践数据和可复用的方法论。
以下，我们从四家不同行业、不同规模的企业实践中，梳理出当前中国企业AI规模化部署的关键脉络。
美的：11870个智能体如何融入162个核心业务场景
美的集团美云智数副总裁魏晓刚在大会上分享的数据，可能是目前国内制造业智能体实践中最详实的案例。2025年，美的通过AI提效1350万小时，员工"手搓"11870余个智能体，融合进162个核心业务场景。
值得我们关注的不只是这些数字的规模本身，而是"员工手搓智能体"这一现象背后反映的组织方式变化。当一线员工不再等待IT部门开发AI工具，而是自己动手创建智能体来解决工作中的具体问题时，AI在企业的渗透模式就从"自上而下的IT驱动"转变为"自下而上的业务驱动"。
美的将工艺、供应链、品质、设备等场景中的数据、知识和流程经验沉淀为智能体能力，形成贯穿研、产、供、销、服的Agent Factory。魏晓刚指出，智能体在制造业中的价值不只是替代某个岗位或优化某个环节，而是通过多场景、多角色、多业务链路协同，进入企业日常运营系统，推动制造业从经验驱动、流程驱动走向数据与智能驱动。
一个具体的数据可以佐证这一判断：素源矩阵在一家水泥工厂用4周部署工业智能体后，产品合格率提升了3%，单吨综合成本下降2-3%。虽然百分比看上去不大，但在制造业的体量下，这相当于数千万甚至上亿元的年度效益改善。
浪潮：Humagent管理平台的真实ROI
浪潮信息在此次大会上不仅提出了Humagent的概念框架，还给出了落地数据。浪潮采用Humagent流程后效率提升170倍，并快速推出了Claw Manager产品。这个数据之所以值得关注，是因为它来自浪潮自身的业务实践——不是咨询公司的预测量，也不是基于小范围POC的推算。
浪潮的Humagent管理平台明确了Agent身份职责、严格Agent管理调度、建立Agent绩效评估，并对Agent进行风险治理。在流程设计上，人类聚焦系统性和前瞻性工作，发挥最终把关和责任兜底作用；Agent承担高频执行和创新任务，并通过数据积累持续优化。
更具参考价值的是，浪潮还构建了"元脑生态"，目前已对接600+算法厂商和8000+系统集成商及分销商。这意味着，浪潮走的是"自建平台+生态协同"的路径——在自身实践Humagent的同时，也将这一模式输出为面向客户的平台能力。
阿里云Qoder：从Code First到Agent First
AI Coding领域的范式变化，是本次大会分论坛中讨论最热烈的议题之一。阿里云Qoder解决方案总监韩红娜提出的判断抓住了核心：AI Coding的变化不只是代码生成效率提升，而是软件生产方式正在从Code First转向Agent First。
开发者的角色正从"编写代码"转向"定义需求、制定规范和管理智能体"，而编码、测试、修复等执行工作则更多由智能体完成。阿里云基于Qoder系列产品设计了三种AI组织模式：AI军团、数字员工网络、智能闭环系统。在实际落地中，这一组织架构将人均服务量提升了一个数量级。
韩红娜还透露了一个有意思的细节：阿里云内部每个员工都配置了一台Mac mini来训练自己的数字员工，"不再手搓PPT、PRD、代码"。这个细节的意义在于：当全员AI化变成公司的标准化操作，而不是少数人的"尝鲜"，AI生产力的释放会是指数级的。
腾讯WorkBuddy：多Agent协作的超级团队实践
腾讯资深技术产品专家、CodeBuddy/WorkBuddy负责人汪晟杰在大会上分享了腾讯在企业Agent落地中的实践。他指出，当前企业智能体落地的瓶颈已从"理解能力"转向"执行能力"——企业不需要更聪明的聊天机器人，需要的是能干活、靠谱、可控的数字员工。从"能聊"到"能干"，这是质的转变。
腾讯搭建了WorkBuddy智能体引擎，包含基础设施、智能服务、智能体引擎和智能体应用四层架构。在此基础上推出了多Agent协作的超级团队、精细化上下文工程、场景智能体与管家、7x24小时数字员工等企业AI转型基建。
与阿里和美的的路径不同，腾讯的Agent落地更强调"平台化"——将智能体能力封装为可复用的企业级服务，而非针对单一场景的点状部署。这一思路更适用于跨行业、跨规模的企业客户。
企业AI转型：从'能不能用'到'怎么用好'
如果把AIEC 2026上的企业实践案例放在一起看，可以得出一个清晰的结论：中国企业AI规模化部署已经度过了"能不能用"的验证期，全面进入"怎么用好"的深水区。
"怎么用好"面对的挑战不再是技术成熟度，而是组织适应度。美的的"员工手搓智能体"现象表明，自下而上的业务驱动比自上而下的IT驱动更有效；浪潮的Humagent框架表明，管理Agent和管理人需要完全不同的方法论；阿里Qoder的Agent First理念表明，AI时代的工作方式正在被重新定义。
从这些案例中可以看到一个共同趋势：企业AI转型的下一阶段，不再是推出更强大的模型，而是建立能让Agent和人协同工作的新组织范式。当管理对象从人扩展到数字员工，当Token成为新的计价单位，当一线员工开始自己"手搓"智能体——这些微观层面的变化，正在推动一场企业组织模式的宏观变革。