IHCD观点 | 数智跃迁:AI+行动下AI数字员工的发展机遇与挑战
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西北工业大学管理学院；新时代企业高质量发展研究中心
罗天乐 龚汨嘉
近年来，AI数字员工呈现爆发式增长态势。2025年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出：“加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”这一政策导向为AI数字员工的发展提供了更加广阔的机遇。
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一、AI数字员工的应用现状与前景展望
AI数字员工，也被称为数字劳动力（Digital Workforce）或虚拟员工，它通过集成机器人流程自动化（RPA）、人工智能（AI）、大数据分析等前沿技术，具有模拟人类员工执行特定业务流程的能力。中商产业研究院数据显示，2025年中国AI数字人市场规模达到59.1亿元，较上年增长85.3%，2029年达到250.5亿元。这一增长不仅体现在数字上，更反映在应用场景的深度和广度上——从金融客服到工业质检，从电商营销到政务服务，AI数字员工正以前所未有的速度渗透到经济社会的各个领域，成为推动数智化转型和新质生产力发展的关键力量。
当前，AI数字员工已从简单的自动化工具进化为具备自主决策能力的“数字同事”，其应用呈现出三大特征：一是技术架构从单一RPA向“大模型+Agent+RPA”融合模式升级，实现从规则驱动到认知驱动的跨越；二是应用场景从标准化流程向复杂业务场景延伸，覆盖客服、营销、人力资源等多个职能领域；三是部署模式从单点试点向规模化应用转变，部分领先企业已实现AI数字员工团队化运营。
图1 AI数字员工概念的演化（来源于腾讯网）
2025年11月13日，百度在2025世界大会上宣布面向全球开放“慧播星”数字人技术。在此之前，“慧播星”已在商业场景落地见效，今年双11期间，83%的开播主播使用过“慧播星”，开播直播间数同比增长119%，GMV同比提升91%，证明了数字员工的可靠性与商业价值。
图2 2025百度世界大会
蚂蚁集团旗下数字蚂力于2025年9月推出首批专家级“AI数字员工团队”，覆盖客服、营销、巡检、销售培训及研发五大核心业务领域。其创新的“人机融合”全托管模式已为中小企业提升约70%的人效，降低35%的运营成本，并带来约10%的GMV增长。京东集团通过招聘官Agent系统大规模招聘外卖骑手，实现从触达、面试到入职审批的全流程自动化。截至2025年9月，该系统已面试超过十万人，大幅提升了招聘效率和规模。
图3 数字蚂力“AI数字员工团队”
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二、 AI数字员工发展面临的核心挑战
尽管AI数字员工发展势头迅猛，但在规模化落地过程中仍面临多重挑战，这些问题不仅制约着技术价值的释放，也给企业应用带来了一定风险。通过深入分析行业实践，可将主要挑战归纳为以下三个方面：
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2.1 技术成熟度不足
当前AI数字员工在复杂决策、情感理解和跨场景迁移等方面仍存在明显短板。一是多模态交互存在延迟，传统方案语音-动作同步存在一定误差，不利于提高沟通效率；二是跨平台适配困难，企业内部系统API接口覆盖率不足，迫使有的AI数字员工依赖屏幕抓取等低效方式操作；三是规模化生产成本相对较高，单角色定制开发需投入算法优化、场景适配、测试迭代等多重环节，对中小企业而言，角色开发及后期维护成本相对较高，难以大规模投入使用。
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2.2 数据治理难题
AI数字员工的训练与运行需海量数据支撑，但企业普遍面临数据治理问题，严重阻碍其落地。一是企业内部各部门数据分散存储，导致AI数字员工难以获取全面的训练样本；二是数据质量参差不齐，非结构化数据占主导，处理这些数据需要投入额外的资源；三是数据安全与合规风险凸显，AI数字员工需接入企业核心业务数据和用户隐私信息，数据泄露、滥用风险较高，企业面临“合规成本高、违规风险大”的双重压力。
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2.3 产业链协同存在断点
技术端与应用端的协同障碍，导致AI数字员工在企业场景的渗透率低于预期，具体体现在：一是技术研发与场景需求脱节，技术厂商掌握核心算法，但缺乏对具体行业的深度理解，研发的通用型AI数字员工难以直接适配垂直场景，需二次开发才能落地；二是集成标准缺失，应用企业引入AI数字员工后，需额外投入资源对接现有系统，增加了企业使用AI数字员工的成本。
这些挑战相互交织，共同构成了AI数字员工发展的障碍。破解这些难题需要政府、企业和社会各方协同发力，从技术创新、制度建设和生态构建等多个方面推进。
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三、 推动AI数字员工可持续发展的建议
推动AI数字员工可持续发展，具体可从以下三方面着手：
构建“政用产学研”协同创新体系助力突破核心技术瓶颈。政府层面，可加大专项研究投入力度，重点支持多模态交互、情感计算、自主决策等关键技术攻关，定向设立AI数字员工研发计划，针对性解决动态交互物理精度不足、情感计算能力滞后等核心瓶颈。依托“东数西算”工程现有布局与经验，优化算力资源配置，推动国产GPU、AI芯片在AI数字员工场景的适配应用与规模化落地，进一步降低成本。企业则需加强与高校、科研机构的深度合作，联合共建技术联合实验室，聚焦垂直领域技术痛点，推动技术成果向实际应用转化。
建立健全数据治理体系以激活数据要素价值。相关部门可完善数据要素制度，明确AI数字员工训练数据的权属界定规则与衍生数据的产权确认机制，为数据合规流通提供法律依据与制度支撑。有序推动公共数据开放共享，支持企业联合共建分行业、分场景的AI数字员工训练资源库，降低行业数据获取成本。企业自身也需加强数据治理能力建设，建立覆盖数据采集、存储、使用全流程的数据安全保障机制，通过数据脱敏等技术手段，在保障数据隐私安全的前提下，实现数据资源的合规共享与高效利用。
构建“政策引导-平台支撑-标准规范”协同发展生态，推动AI数字员工产业链深度融合。政府发挥统筹引导作用，推广北京数字人产业基地“政策引导-平台支撑-标准规范”的成熟模式，依托技术平台降低企业入门门槛，促成技术、制造、应用多领域合作，助力AI数字员工落地。由政府牵头、龙头企业参与共建行业级技术平台，整合产业链上下游资源，促进AI数字员工在企业场景的应用，激活产业发展新动能。
AI数字员工的崛起不仅是技术变革，更是生产方式和组织形态的深刻革命，对国家数字经济与企业创新有重要影响。站在“十五五”规划实施的起点，我们需要以更长远的眼光、更系统的思维把握这一历史机遇，推动AI数字员工产业高质量发展，为全球AI治理贡献中国智慧和中国方案。
原创声明
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撰稿 | 罗天乐 龚汨嘉
编辑| 巴丽江
校稿 | 刘慧
审核 | 贾明
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