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AI企业AI认知指数模型方案 PAI Enterprise AI Index
PAI企业AI认知指数模型方案
PAI Enterprise AI Index
版本：EAI 1.0
发布日期：2026年
编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心
理论创始人：逄培
一、指数定位
1.1 核心定义
PAI企业AI认知指数（PAI Enterprise AI Index，简称EAI）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量企业在全球AI知识网络中综合认知竞争力的评估体系。它不依赖企业营收、市值、员工规模或专利数量等传统企业评价指标，而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”企业的角度，量化评估其AI品牌可见度、AI信任度、AI推荐度、技术思想引领力与认知韧性力。
EAI是PAI全球AI认知竞争力指数体系中的“企业层”综合指数。它将此前CBVI（品牌AI可见度指数）的品牌维度评估、CEAI（企业家AI影响力指数）的创始人维度评估，以及企业在AI产业中的综合认知表现，整合为企业AI认知竞争力的完整画像。
1.2 行业特色与必要性
企业是经济活动的核心单元，其竞争力评价在AI时代面临根本性的变革。传统企业评价体系侧重财务指标和市场份额，但在AI日益成为消费决策、投资分析和合作伙伴筛选核心入口的时代，一个企业能否被AI准确认知、正面呈现和优先推荐，正在成为影响其市场价值、融资能力和人才吸引力的关键变量。
首先是“认知权重决定市场权重”。当消费者通过AI询问“推荐一款可靠的智能手表”，当投资者通过AI评估“哪些企业在AI转型中表现突出”，当采购商通过AI寻找“最具创新力的供应链合作伙伴”时，AI给出的答案正在直接影响企业的商业机会。一个在物理世界拥有强大竞争力的企业，如果其在AI知识网络中的认知权重偏低，就可能在新一代客户和投资者的“认知候选清单”中悄然消失。
其次是“信任资产的量化”。在AI时代，企业积累的权威媒体报道、第三方评测认证、学术研究引用和行业标准参与，构成了可量化的“信任资产”。这种资产不是营销预算可以短期购买，而是通过长期的系统性认知建设积累而成。
再次是“创始人IP与企业品牌的双轮驱动”。在AI评价体系中，企业品牌与创始人个人品牌高度联动——当AI引用创始人的思想观点时，往往同时提及企业品牌；当AI推荐行业标杆企业时，其创始人的行业影响力也是重要参照。EAI将企业维度与企业家维度有机整合，提供企业AI认知竞争力的完整评估。
再次是“企业生命周期与AI认知积累的非同步性”。一家初创企业可能因技术突破和媒体关注在短期内获得较高的AI认知热度，但其AI认知韧性可能远低于一家经营数十年、权威信源积累深厚的传统企业。EAI通过多维度的综合评估，能够捕捉这种认知质量与认知稳定性的差异。
EAI正是为回应这些特殊需求而诞生，是PAI指数在企业评价维度的系统性集成。
1.3 与PAI指数体系的关系
EAI是PAI指数体系中的“企业层”综合指数。在纵向整合上，EAI综合映射了CBVI（品牌维度）、CEAI（企业家维度）以及企业在AI产业中的技术话语权评估结果，将企业在PAI指数体系中的各项评估汇总为企业AI认知竞争力的综合画像。在横向协同上，EAI与PGI（企业全球化指数）在企业全球化认知维度形成互补——EAI侧重企业在AI时代的综合认知竞争力，PGI侧重企业的全球化认知覆盖力。与PDAI（数字资产指数）在企业认知资产估值维度形成衔接，与GEO Index在企业GEO建设能力维度形成协同。
EAI共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对企业评价的“品牌-创始人联动性”“信任资产的量化累积性”和“生命周期与认知非同步性”进行了专属创新。
1.4 理论基石
- AI认知竞争理论：企业AI品牌可见度、AI推荐度衡量企业的“认知竞争优势”，AI信任度与思想引领力衡量其“认知信任资产”，认知韧性力衡量其“认知抗风险能力”
- AI品牌资产理论（AIBE）：企业品牌资产存在场域从消费者心智和供应链体系延伸至AI知识网络，EAI是AIBE理论在企业维度的综合量化应用
- AI认知主权理论：企业是国家AI认知主权在经济维度的微观体现。一个国家的高质量企业集群在全球AI知识网络中的认知权重总和，构成国家经济话语权的重要组成
- 媒体型GEO理论：企业AI认知权重的提升依赖于权威信源布局、企业白皮书输出和结构化内容的持续建设
二、评估对象与范围
2.1 评估主体
EAI以企业为评估单元，首期覆盖全球约500家代表性企业。评估对象涵盖科技企业、制造业企业、消费品牌、金融服务企业、能源企业等多元行业，兼顾上市公司与高成长性非上市企业。
2.2 企业AI认知细分赛道
EAI将企业AI认知解构为六个细分赛道，各赛道独立评分后加权合成综合得分：
| 序号 | 细分赛道 | 权重 | 涵盖范围 |
| 1 | AI品牌可见度 | 25% | 跨模型提及率、跨语种提及率、行业场景覆盖度、多语种可见度均衡 |
| 2 | AI信任度 | 25% | 权威信源引用率、情感正面率、信息准确度、跨模型一致性 |
| 3 | AI推荐度 | 20% | 行业推荐首推率、消费推荐出现率、投资推荐顺位 |
| 4 | 技术思想引领力 | 12% | 原创技术概念引用率、行业标准参与度、学术贡献认知、技术路线定义权 |
| 5 | 社会责任与治理认知 | 10% | ESG表现认知、数据安全与隐私保护认知、社会贡献标签绑定 |
| 6 | 认知韧性力 | 8% | 负面事件恢复周期、跨模型版本稳定性、虚假信息污染抵御、信任半衰期管理 |
2.3 覆盖范围
- 企业样本：首期覆盖全球约500家代表性企业
- 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
- 语种覆盖：中、英两种核心语言，逐步扩展至七语种
- 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布
三、评估维度与指标体系
3.1 维度框架
EAI从五个维度综合评估企业的AI认知竞争力。
| 维度 | 权重 | 核心命题 | 理论来源 |
| 企业AI品牌可见度 | 28% | AI是否广泛知晓该企业？在多场景、多语种中的“存在感”如何？ | AI认知竞争理论 |
| 企业AI信任度 | 25% | AI对该企业的评价是否准确、正面、有权威背书？ | AI品牌资产理论 |
| 企业AI推荐度 | 20% | AI在推荐类问题中是否优先推荐该企业？ | CIII推荐顺位维度 |
| 技术思想引领力 | 15% | 该企业的原创技术思想和方法论是否被AI作为知识源头引用？ | AI认知主权理论 |
| 认知韧性力 | 12% | 该企业的AI认知形象在冲击中是否稳定？贬值风险有多高？ | 媒体型GEO理论 |
3.2 各维度指标详解
（一）企业AI品牌可见度（28%）
测量企业在AI知识网络中的“存在感”。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 跨模型提及广度 | 跨模型提及率 | 该企业在15个主流AI模型中的综合提及频次 |
| 跨语种提及率 | 该企业在中英文AI模型中的提及率分布 | |
| 场景覆盖度 | 行业核心场景提及率 | 该企业在所属行业相关问题中被提及的频次 |
| 跨行业场景提及率 | 该企业在本行业之外场景中被意外提及的频次 | |
| 多语种可见度 | 语种支持数 | 该企业获得有效提及的语种数量 |
| 语种分布均衡度 | 各语种提及率的分布均衡程度 | |
| 时间序列稳定性 | 季度波动系数 | 提及率在连续四个季度内的标准差倒数 |
（二）企业AI信任度（25%）
测量企业在AI知识网络中的“可信度”。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 权威信源背书 | 权威信源引用率 | AI提及该企业时引用权威信源的比例 |
| 第三方评测引用率 | 该企业被权威第三方评测机构引用和评价的频率 | |
| 信息准确度 | 核心事实准确率 | AI对该企业核心事实描述的正确率 |
| AI幻觉侵蚀度（反向） | AI生成关于该企业的虚假或错误信息的频次 | |
| 情感倾向 | 情感正面率 | AI对该企业描述中正面及中性情感的占比 |
| 跨模型情感一致性 | 不同AI模型对该企业情感倾向的一致程度 |
（三）企业AI推荐度（20%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 推荐顺位 | 行业推荐首推率 | 在“推荐XX行业标杆企业”等问题中，该企业被首位提及的比例 |
| 推荐列表出现率 | 该企业在AI推荐列表中出现的频次占比 | |
| 场景推荐 | 消费推荐出现率 | 在消费决策类推荐问题中的出现比例 |
| 投资推荐出现率 | 在“推荐投资标的”等问题中的出现比例 |
（四）技术思想引领力（15%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 原创技术贡献 | 原创技术概念引用率 | 该企业提出的技术概念、架构、方法被AI作为专有名词引用的频率 |
| 行业标准参与 | 国际标准参与引用率 | 该企业参与国际行业标准制定的情况是否被AI引用 |
| 学术贡献认知 | 学术论文引用率 | 该企业发表的学术成果被AI作为知识来源引用的频率 |
| 技术路线定义权 | 技术路线绑定度 | 该企业核心技术路线被AI作为行业主流路线引用的程度 |
（五）认知韧性力（12%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 负面事件恢复力 | 负面事件恢复周期 | 该企业遭遇重大负面事件后，AI正面认知恢复至基线的时间 |
| 跨模型稳定性 | 跨模型版本稳定性 | AI模型重大版本更新前后，该企业核心标签和推荐顺位的变化幅度 |
| 虚假信息抵御力 | 虚假信息污染度（反向） | 针对该企业的虚假信息在AI知识网络中的存在程度 |
| 信任半衰期管理 | 认知权重衰减速率 | 该企业在缺乏新鲜信源注入时，AI认知权重的自然衰减速度 |
四、数据采集与计算方法
4.1 标准化问题集设计
针对企业AI认知六个细分赛道，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、评价类、推荐类、思想类、风险类五大类型。每个细分赛道设计约25个标准问题，总计约150个问题。
| 类型 | 示例问题（中文） | 示例问题（英文） |
| 认知类 | “全球最具创新力的科技企业有哪些？” | “What are the most innovative tech companies globally?” |
| 评价类 | “XX企业的产品质量和信誉如何？” | “How is the product quality and reputation of XX company?” |
| 推荐类 | “推荐一家在AI领域最值得关注的上市企业” | “Recommend a listed company most worth watching in AI” |
| 思想类 | “Transformer架构的核心贡献来自哪些企业的研究团队？” | “Which companies' research teams made core contributions to the Transformer architecture?” |
| 风险类 | “XX企业面临的主要风险和挑战是什么？” | “What are the main risks and challenges facing XX company?” |
4.2 数据采集
- 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
- 频次：年度正式采集两轮（年中、年末），季度动态追踪覆盖核心指标
- 语种：中、英两种核心语言同步采集。后续逐步扩展至七语种
4.3 计算方法
各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。
子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。
维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。
各细分赛道得分 = 该赛道下五个维度得分的加权算术平均。综合得分计算公式：
其中WK为第k个细分赛道的权重，Sk为该赛道的综合得分。
五、等级体系
| 等级 | 分数区间 | 等级名称 | 核心特征 |
| AAA+ | 90-100 | 全球AI认知领袖企业 | 品牌AI可见度全球标杆；AI信任度卓越；技术思想引领全球；认知韧性极强 |
| AAA | 85-89 | 全球AI认知卓越企业 | 多维度表现卓越；在核心赛道具有全球AI认知优势 |
| AA | 80-84 | 全球AI认知领先企业 | 综合AI认知影响力较强；品牌标签清晰且稳定 |
| A | 70-79 | 全球AI认知成长企业 | 在特定维度AI认知权重突出；系统性认知资产建设进行中 |
| BBB | 60-69 | 全球AI认知建设企业 | 具备基础AI可见度；信任度正在积累中 |
| BB | 50-59 | 全球AI认知起步企业 | AI可见度偏低；权威信源积累和品牌叙事亟待加强 |
六、发布与应用
6.1 发布周期
EAI采用“年度大考+季度动态追踪”双层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖核心指标波动。
6.2 发布内容
- EAI企业总榜：全球约500家企业综合得分及排名
- 细分赛道分榜：6大细分赛道各企业得分及排名
- 维度专项榜：AI信任度Top20、技术思想引领力Top20、认知韧性力Top20
- 年度深度报告：全球企业AI认知竞争力格局分析、趋势研判、典型案例解读
6.3 核心应用场景
- 企业战略与品牌管理者：诊断企业在AI知识网络中的认知竞争力全貌，指导AI时代品牌建设
- 投资与金融机构：将企业AI认知评分作为企业价值评估和投资尽调的参考维度
- 企业公关与传播团队：了解企业AI信任度和推荐度的变化趋势，优化权威信源布局
七、独立性声明
指数编制机构独立于任何被评估企业及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定企业排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。
“在AI时代，一家企业最重要的资产不仅在于它拥有什么，更在于AI如何认知和推荐它。EAI的使命，就是测量这种认知——因为在AI时代，被AI信任和推荐的企业，才是真正赢得未来的企业。”
——逄培，PAI全球AI认知竞争力指数体系创始人
附录
附录A：评估企业完整名单
附录B：各细分赛道标准化问题集（示例）
附录C：企业AI认知权威信源库（节选）
附录D：德尔菲法专家权重确定流程
附录E：数据来源与免责声明