学术报告：企业人工智能落地战略的文献综述与未来展望

一、 作者、机构、期刊与发表时间 本研究的作者为贺小刚、陈元、李宁泊。研究发表于《管理世界》2026年第6期。研究获得了国家自然科学基金青年项目（C类）“企业家科学素养驱动的企业AI战略对颠覆性创新的影响研究”（72502178）和国家自然科学基金面上项目“创新与责任：创始人印记与家族企业决策行为研究”（72272096）的资助。陈元为通讯作者。

二、 学术背景与研究目标 本研究属于战略管理领域，聚焦于人工智能（AI）技术在企业层面的应用与落地。当前，AI技术正深刻改变商业环境，如何推动AI落地以重构企业竞争优势，成为理论与实践的重要命题。尽管学术界已围绕企业AI落地战略展开探索，但相关研究仍存在成果零散、对AI属性认知不清、对前因后果缺乏系统性解答、理论体系有待构建等问题。在此背景下，本文旨在通过系统的文献综述，梳理并整合现有研究成果，以提供一个关于企业AI落地战略的全局性概览和理论框架。具体目标包括：提炼AI的关键属性；系统归纳企业AI落地战略的前因、结果及边界条件；构建一个整合性的理论框架；并提出未来研究展望，以回应企业在AI落地过程中面临的战略挑战。

三、 研究方法与详细工作流程 本文采用基于扎根理论（Grounded Theory）的文献综述方法，并结合了人工编码与生成式AI编码的双重分析方式，对国内外企业AI落地战略文献进行了系统性梳理。其工作流程主要包括以下四个阶段：

第一阶段：数据收集 研究者首先界定了核心概念。将企业AI落地战略分为“产业AI化”（强调“+AI”，即AI赋能现有业务）和“AI产业化”（强调“AI+”，即将AI技术本身作为新业务）两种战略定位。基于此，设定了详尽的检索关键词库，包括AI及其子领域术语（如机器学习、深度学习、机器人等），并与战略采纳、业务进入等词汇进行组合。文献来源限定为Web of Science SSCI期刊（商业、管理、经济领域）和中国知网CSSCI期刊（经济与管理科学分类）。文献发表时间截止至2024年6月，初步检索获得15738篇英文文献和8051篇中文文献。随后进行两轮人工筛选：第一轮筛选AI战略视角下以企业为研究对象的文献，保留2713篇（英文1762篇，中文951篇）；第二轮通过阅读标题、摘要和全文，最终筛选出与主题高度相关的577篇文献作为分析样本（英文365篇，中文212篇）。具体检索流程与文献统计详情可参见论文网络发行版附录1。

第二阶段：数据编码与提炼 此阶段是研究的核心分析过程，分为四个步骤： 1. 人工编码：研究者运用NVivo 20.0软件，遵循扎根理论方法，对577篇样本文献进行独立的开放式编码（初级编码）和主轴编码（聚焦编码），以识别和归纳核心概念与范畴。 2. 生成式AI编码：同时，利用生成式AI工具对同一批文献进行编码，以获取另一种视角的分析结果。 3. 组合编码与专家咨询：将人工编码与生成式AI编码的结果进行比对、整合，形成初步的编码体系。考虑到不同学者理解的差异性，研究团队通过邮件咨询了数十位AI领域专家的意见，对编码结果进行讨论和修正，最终形成共识性编码框架。 4. 信度检验：借鉴先前研究的方法，分别计算了归类一致性指数和编码信度系数，对编码结果进行了检验，确保了分析过程的可靠性与一致性。具体编码过程详见论文网络发行版附录2。

第三阶段：研究主题归纳与分析 基于编码结果，研究团队系统地归纳了以下四大研究主题： 1. AI属性：提炼出AI的6个关键属性，分为技术属性（技术能动性、技术约束性、技术非均衡性）和社会属性（社会主体性、社会交互性、社会约束性）。每个属性下包含若干具体维度（如技术能动性包括进化能力、自主性、预测性、客观性；社会交互性包括算法权力、人机交互、协同性等）。具体编码结果详见附录3。 2. 企业AI落地战略的前因：从AI、组织、环境三个层面，分别总结了驱动或制约“产业AI化”与“AI产业化”战略的因素。例如，产业AI化的前因包括AI层面的伦理问题、代理问题、AI能力；组织层面的成员认知、资源禀赋、组织结构；环境层面的经营压力、行业环境、社会事件等。AI产业化的前因则强调数据资源、组织能力（创新韧性、柔性能力、系统整合能力）以及外部生态系统（政府、技术、金融等）。具体编码结果详见附录4。 3. 企业AI落地战略的结果：分析了两种战略定位带来的不同影响。产业AI化战略的结果体现在战略决策赋能、价值链活动优化（生产、后勤、销售、研发、财务、人力资源）、组织能力培育（效率、创造力、动态能力）以及最终的企业绩效（经济绩效与非经济绩效）。AI产业化战略的结果则聚焦于AI企业自身的创新能力重塑（如推动颠覆式创新）和成长路径演变（从内生式成长到平台式成长，最终构建生态系统）。具体编码结果详见附录5。 4. 企业AI落地战略的边界条件：识别了影响前因与结果关系的调节因素。对于产业AI化战略，边界条件包括AI层面的治理与类型、组织层面的人力资本与组织文化、环境层面的技术、市场、政策等因素。对于AI产业化战略，边界条件涉及AI层面的数据与算法特征，以及环境层面的地缘政治与创新基础等。具体编码结果详见附录6。

第四阶段：理论框架构建与命题提出 在以上分析的基础上，本文构建了一个以“AI属性”为核心，贯穿“是否落地—落地定位—作用路径”的整合性理论框架。该框架将AI的六大属性作为理解企业AI战略行为的逻辑起点，系统描绘了从战略决策（是否采用AI、选择何种定位）到战略实施（在特定场景下如何应用）的全过程，并嵌入了前因、结果与边界条件之间的复杂关系。基于此框架，研究提出了系列命题，例如：命题1a-c阐述了企业感知到的AI相对优势（由技术能动性驱动，经社会交互性转化，并受双重约束性制约）是驱动其采纳AI落地战略的根本原因；命题2a-c和命题3a-c分别详细论述了影响企业选择“产业AI化”或“AI产业化”战略定位的多层次因素及其交互作用。

四、 主要研究结果 本研究通过系统的编码与分析，获得了以下核心结果： 1. AI属性体系化：首次系统提炼并整合了AI的技术与社会双重属性，共6个关键属性和19个具体维度，为理解AI技术的本质及其与组织、社会的互动提供了清晰的概念地图。例如，技术约束性中的“不透明性”被细分为战略不透明、专家解释不透明和固有不透明，深化了对算法黑箱问题的认识。 2. 战略前因系统化：清晰区分了“产业AI化”与“AI产业化”两类战略的不同驱动机制。研究发现，产业AI化更受组织内部成员态度、资源适配性以及外部环境压力的影响；而AI产业化则更依赖于核心数据资源、特定的组织能力（如创新韧性、柔性能力）以及成熟的创新生态系统支持。 3. 战略结果差异化：明确指出了两类战略产生价值的不同路径。产业AI化主要通过赋能和优化企业现有价值链活动与组织流程来提升绩效；而AI产业化则通过技术突破、平台构建和生态演化来塑造AI企业自身的成长轨迹与竞争优势。 4. 边界条件明晰化：识别了众多调节变量，揭示了AI落地战略成效的权变性。例如，AI治理水平、组织学习能力、企业文化、外部政策环境等，都会显著影响AI技术从采纳到产生价值的整个过程。 5. 整合理论框架：构建的“AI属性—战略决策—作用路径”理论框架，将零散的研究发现整合到一个连贯的逻辑体系中，揭示了AI属性如何作为底层逻辑，通过影响企业的认知与资源条件，最终驱动不同的战略选择并产生差异化结果。

五、 研究结论与价值 本研究通过对现有文献的系统性梳理与整合，得出以下结论：企业AI落地战略是一个多层次、多因素交互影响的复杂过程，其核心在于对AI双重属性（技术性与社会性）的深刻理解与驾驭。成功的AI战略不仅需要评估技术的相对优势，还需考量组织内外的资源、能力、文化及制度环境，并选择与自身条件相匹配的战略定位（产业AI化或AI产业化）。

本研究的价值体现在： 1. 理论价值：构建了企业AI落地战略的系统性分析框架，弥补了现有研究零散、缺乏整合的不足，为基于AI的战略管理理论发展奠定了基础。提出的AI属性体系为后续研究提供了重要的概念工具和分析维度。 2. 实践价值：为企业管理者提供了清晰的路线图。帮助企业理解在推动AI落地时需要考虑的关键因素（如技术特性、组织准备度、环境条件），并根据自身情况选择合适的战略路径，规避潜在风险（如伦理问题、员工抵触），从而更有效地利用AI技术构建竞争优势。 3. 方法论价值：创新性地结合了扎根理论、人工编码与生成式AI编码进行文献综述，为处理海量、复杂的文献资料提供了新的研究方法示范，提高了综述研究的系统性与效率。

六、 研究亮点 1. 研究视角新颖：明确区分“产业AI化”与“AI产业化”两种战略定位，并分别探讨其前因、结果与边界条件，使分析更具针对性和深度。 2. 理论框架整合性强：首次构建了以“AI属性”为逻辑起点的整合性理论框架，将技术特征、组织行为、战略选择与绩效结果有机串联，形成了对AI落地战略过程的完整解释链条。 3. 研究方法创新：采用“人工编码+生成式AI编码+专家咨询”的三重验证模式进行文献分析，既保证了质性研究的深度与洞察力，又借助AI工具提升了处理大规模文本的广度与效率，并通过专家共识确保了编码结果的可靠性。 4. 内容全面系统：不仅回顾了前因后果，还深入探讨了往往被忽视的“边界条件”，并提炼出AI的社会属性（如算法权力、拟人性、伦理性），凸显了AI技术应用中人文与社会维度的重要性。

七、 其他有价值内容 本文在最后一部分，基于前述分析，从研究内容、理论发展、研究方法与研究范式四个维度，提出了一个未来研究框架。该框架建议未来研究应以“AI属性”为切入点，以“因果机制探索”为主题，具体可深入探讨：不同AI属性组合如何影响战略选择；AI落地过程中人机协同、组织变革的动态机制；AI产业化生态系统的演化规律；以及采用纵向案例研究、实验研究、大数据分析等多种方法交叉验证命题等。这为后续学者指明了清晰且有价值的研究方向。