福布斯中国最佳雇主评选已经进入了第六载。
过去五年，从远程工作到人机协作，从数字工具辅助业务到生成式AI深度参与价值创造全流程，企业组织工作的方式持续变化，员工对于成长、回报与公平的期待随之调整。如何在变化中维持组织效率，并为员工提供清晰的发展与个人成长路径，成为雇主需要持续回答的问题。
如今，随着AI进一步嵌入日常工作场景，杰出雇主们面临的考验也变得更为具体：技术投入能否转化为实际的价值创造？员工的个人贡献能否被准确评价？当专业经验被转化为可复用的组织能力，成果与回报又应如何被重新定义？这些问题，正在成为观察雇佣关系的新切口。
为了回答这些问题，福布斯中国最佳雇主评选活动前后历时4个月，立足于雇主和雇员的双重视角，以公开报名、问卷调研等方式获取反馈，从多元化维度对企业进行评估审视，从而保证评选的独立性与专业性。
评选设置
主评选：2026中国年度最佳雇主
子评选：2026中国年度最佳AI实践雇主
子评选：2026中国年度最佳ESG实践雇主
子评选：2026中国年度最受员工欢迎雇主
01评选维度
雇主问卷
以企业的战略与组织能力、产品创新能力、运营与流程优化能力、合作共赢的能力、收益分配与风险管理能力与企业的AI实践等六大维度为核心洞察点，评估企业雇主品牌理念及经验。
今年，问卷针对AI实践增设相关问题，其中包括：战略协同（企业在AI战略与商业战略之间的协同）、AI投入（公司践行AI建设，在组织人才、技术资产、和生态系统上的资源配置），以及AI运营（公司通过数智化、AI等新技术投入，在研发、生产、供应链、营销、服务、管理等核心场景中落地智能应用，再通过组织、文化、人才等支撑体系保障可持续性）等。
雇员问卷
雇员问卷由“雇主形象”“组织管理”“培训发展”“工作环境”“薪酬福利”“AI价值创造”六大板块组成，邀请报名企业雇员对其所就职的企业进行匿名评分，旨在剖析雇员在职场中关注的要素。
02评价体系
40% 雇主问卷：构建包含组织效能、AI实践与创新能力、员工发展、企业社会责任等多维度的科学评估框架，以确保调研工作的系统性、专业性与行业适用性；
40% 雇员投票：对企业现任雇员调研数据进行统计，并与报名企业进行匹配，得出雇员调研分数；
20% 舆情评价与企业资质审核：如申报企业在本年度无重大劳动安全事故、且无重大劳动纠纷，则得分。
03评选概况
参与情况
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今年报名参与的数百家企业中，工业制造领域占比最高，达37.9%，其次是企业科技（互动娱乐、大数据服务等，17.2%）与快消品（11.5%）
参选企业分布情况
04核心发现
从“组织做了什么”到“员工得到了什么”
连续六年的雇员调查显示，员工评价一家企业的尺度，正在发生一种值得注意的变化。企业管理、沟通协作、培训支持等传统雇主指标，依然构成“好雇主”的基本盘，但它们已经越来越难单独定义员工的真实体验。与之相对，薪酬回报、收入预期、工作付出与回报的匹配程度，以及工作与生活的平衡感，开始更直接地影响员工对雇主的感受。
对比 2025 年与 2026 年受访样本的统计结果，这两组指标的得分走向有所不同：前者的“完全同意”比例有所放缓，后者的正向评价比例则相对改善。
这并不意味着员工不再重视制度建设、管理能力或组织支持。相反，这些指标仍然维持在较高水平。更值得注意的是，员工对“好雇主”的判断，正在从“企业建立了什么机制、提供了什么资源”，进一步转向“这些投入最终有没有转化为我能够感受到的收益”。
调研显示，完全同意“薪酬涨幅与工作付出相匹配”的受访者比例由去年的69.2%升至73.0%；对比同业同类岗位，对自身薪酬满意的受访者比例也由71.4%升至74.3%。主观获得感的回升表明：组织层面的管理与资源投入，正在接受个体层面获得感更直接的检验。（受样本企业行业分布与地域分布的局限，两年连续可比指标可能受到一定干扰，跨年度的指标对比仅供参考。）
而这种对“投入与回报相匹配”的诉求，也构成了理解今年AI议题的关键底色。
AI已经进入日常，但“有用”不等于“体验更好”
到2026年，AI工具的普及已经不再是企业面临的主要难题，真正的挑战正在转向：技术带来的效率，能否转化为员工能够感受到的工作收益。2026年，70.2%的受访者每天至少使用一次公司AI工具，高于去年的61.3%；91.1%的受访者表示公司提供过AI培训。但与此同时，认同AI提高工作效率的比例却由去年的91.0%下降至86.0%。
使用越频繁，员工对AI价值的认可越高，但这种收益没有同步体现为工作负担的下降。在AI工具的高频使用者中，93.7%认同AI提高工作效率，89.5%认为AI带来了创新或职业发展机会，分别比中低频使用者高18.8个和20.8个百分点。但这种收益差异并没有同步反映在工作负担上：两组受访者认为AI增加工作量的比例均在34%左右。
在本次收集的40,537个样本中，高频使用者（每天至少一次）有28,462人，占样本总量的70.21%；中低频使用者（每周几次或偶尔）有10,028人，占24.74%；另有2,047人（5.05%）从未使用，未纳入比较。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
从这个角度看，“AI有没有用”与“AI有没有让工作变得更“容易”正在成为两个不同的问题。进一步看，即使只观察那些已经明确认可AI提效的员工，收益感与负担感也并不总是同步。认为AI增加工作量与不认为工作量增加的两组受访者，分别占样本总数的30.9%与43.7%，他们对AI成果质量的认可都超过95%，对创新或职业发展机会的认可也都超过91%。其中，认为工作量增加的群体，对这两项的认可甚至略高。
因此，随着使用加深，员工更容易感受到效率和发展机会，但“用得更多”并不意味着“工作压力更小”。
在本次收集的40,537个样本中，共30,252人（74.63%）认可AI提高工作效率。其中，不同意工作量增加的有17,694人，占样本总量的43.65%；同意工作量增加的有12,558人，占30.98%；其余10,285人（25.37%）未纳入比较（注：不同意工作量增加不等同于工作量减少）。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
技术是否创造价值，与这些价值最终如何进入员工的日常工作正是优秀雇主着力解决的问题。
培训提供了另一组补充证据。接受过AI培训的员工中，75.1%每天使用AI，远高于未接受培训者的20.5%；两组对AI提效的认可分别为89.9%和46.2%。经历过公司系统培训的员工，认为AI增加工作量的比例仅为31.4%要低于未接受过AI培训的员工。
在本次收集的40,537个样本中，公司提供过AI培训的有36,945人，占样本总量的91.14%；未提供过AI培训的有3,592人，占8.86%。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
这表明，培训能够帮助员工“用上AI”并获得效率收益，并能够保证这些收益一定程度的转化为更好的工作体验。
对于雇主而言，衡量AI应用成效的标准，也需要从使用率和效率进一步向人的体验延伸。
人机协作，如何让人的贡献被看见
随着人与 AI 共同完成工作，员工对自身岗位的安全感，以及个人贡献能否在协作中被准确识别，成为观察员工人机协作体验的两个重要切面。
认为AI使工作成果更难被准确评价的受访者中，71.3%担心岗位未来被AI取代；不认为评价变难的群体中，这一比例仅为9.5%。对AI招聘公平性的判断也呈现出类似差异，两组认同比例分别为86.3%和30.0%。
在本次收集的40,537个样本中，认为使用AI后成果更难被准确评价的有15,012人，占样本总量的37.03%；持中立态度的有8,342人，占20.58%；不认为成果更难评价的有16,026人，占39.53%；另有1,157人（2.85%）因未使用AI未纳入比较。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
更值得注意的是，如此巨大的岗位安全感差异，并不是因为两组员工对AI价值的判断不同。认为成果更难评价和不认为评价变难的员工中，认同AI带来创新或职业发展机会的比例分别为88.4%和88.7%，几乎完全一致。
这意味着，如何确认自己在人机协作中的价值，可能是当下职场最显著的焦虑。我们发现有至少30%的员工一边相信AI会带来新的职业机会，一边担心自己的经验、判断和贡献在AI参与之后变得更难识别。
换句话说，员工完全可能同时相信两件事：AI会为自己的职业带来新的机会，同时也可能削弱自己原有价值的可见度。这打破了一种简单的“AI乐观者”与“AI悲观者”划分。对雇主来说，问题也因此不只是如何消除员工对新技术的恐惧，而是如何让员工知道，在AI参与之后，哪些价值依然属于人，又将如何被记录和认可。
这种问题并不能仅靠制定AI政策或增加相关培训解决。认同公司已有明确AI使用政策的员工中，91.1%认可AI提效，86.6%认可AI带来创新或职业发展机会，较不认可的员工提升68.2%和63.7%；接受过AI培训的员工中，这两项比例也分别达到89.9%和85.3%，较未接受的员工提升43.7%和39.7%。
但在贡献评价和岗位替代问题上，差异明显缩小。接受过与未接受过AI培训的员工中，认为成果更难被准确评价的比例分别为36.9%和38.0%，担心岗位被AI取代的比例分别为34.2%和35.8%；在是否认同公司已有明确AI使用政策的两组员工中，相关顾虑同样没有随着收益感的提升而明显下降。
在本次收集的40,537个样本中，按政策划分：认同公司已有明确AI使用政策的有37,150人（占样本总量的91.64%），不认同的有643人（1.59%），另有2,744人（6.77%）持中立或不清楚态度未纳入比较；按培训划分：公司提供过AI培训的有36,945人（91.14%），未提供的有3,592人（8.86%）。两套分组独立计算，群体存在重叠。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
这说明，政策和培训主要回答的是“AI应该怎么用”和“员工能不能用好”，而人机共同完成工作之后“如何评价人”，是我们今年发现的一个亟待优秀雇主们关注的议题。
一项工作由谁定义，关键判断由谁完成，结果由谁审核，人与AI分别贡献了什么，以及最终责任由谁承担，都需要新的评价机制给出更清晰的答案。
如果这些问题缺少清晰标准，即使企业已经建立使用规范、提供培训并推动AI进入日常工作，员工仍然可能难以确认自己在人机协作中的价值位置。
这种难题正倒逼企业重构传统的绩效考评范式。博世于2024年10月在全球推行“People Dialogs”，推动绩效与发展沟通机制从以年度对话为主，转向更加持续、常态化的贡献对话。通过持续反馈，将员工的阶段性成果、个人优势与发展意愿融入日常沟通，帮助管理者及时识别员工的贡献与发展需求，并在工作过程中持续校准目标与期待。在工作方式日益数字化、人机协作不断深化的背景下，People Dialogs进一步强化了管理者与员工之间的持续沟通，帮助组织更全面地理解工作成果背后的专业判断、协同贡献与个人成长，推动高绩效文化融入日常管理。
自主权正在重新划定个人与组织的价值边界
当AI越来越多地参与工作过程，员工拥有多少使用自主权，不只是一个“怎么使用工具”的问题，也开始关系到个人专业判断如何进入人机协作，以及由此形成的成果应该如何理解和归属。
高自主权员工中，93.9%认可AI提高工作效率，89.0%认为AI带来了创新或职业发展机会；低自主权群体中，这两项比例分别只有30.9%和34.6%。
这种差距很难简单归因于“没有工具”或“不会使用”。低自主权员工中，84.0%接受过公司提供的AI培训，68.4%也认为AI工具能够满足工作需求。
在本次收集的40,537个样本中，可自主决定如何使用AI的高自主权群体有35,557人，占样本总量的87.71%；中自主权（持中立态度）有2,238人，占5.52%；低自主权有1,741人，占4.29%；另有1,001人（2.47%）因工作不涉及AI未纳入比较。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
这意味着，对员工而言，工具是否存在、功能是否足够，并不足以决定AI能否真正成为生产力。能否根据专业判断选择如何使用AI，可能决定员工把技术理解为个人能力的延伸，还是一套由组织施加的工作流程。
自主权的差异，还延伸到了一个更具体的问题：当个人经验、组织资源与AI共同参与成果生产之后，这些成果应该属于谁？
低自主权员工对此表现出了较为集中的判断。65.1%的受访者认为相关成果应主要归组织所有，明显高于其他选项。相比之下，高自主权员工并没有形成类似的单一共识：“个人与组织共同拥有”占比最高，为37.1%，但认为“取决于具体情境和约定”“主要归组织所有”和“主要归个人所有”的比例也分别达到23.9%、21.7%和13.6%。
在本次收集的40,537个样本中，AI使用高自主权群体有35,557人，占样本总量的87.71%；中自主权有2,238人，占5.52%；低自主权有1,741人，占4.29%；另有1,001人（2.47%）因工作不涉及AI未纳入比较。各列选项占比合计约100%（尾差源于四舍五入）。数据来源：2026年最佳雇主雇员调查；数据收集时间：2026年8月1日至9月15日。
值得注意的是，更高的自主权并没有让员工简单地把AI成果理解为“更属于个人”。相反，高自主权群体的答案更加分散，成果归属更多落在共同拥有、组织所有以及具体约定等不同选择之间；而在低自主权群体中，“主要归组织所有”成为了明显的主导答案。
在具体实践中，自主权的形态已经延伸到方案选择、应用开发与专业经验的复用。
过去，许多专业能力主要依附于个人；随着AI逐渐把经验沉淀为可重复调用的能力，个人积累也更容易转化为组织资产。在这一过程中，成果很难再简单划分为“完全属于个人”或“完全属于组织”。
施耐德电气中国的实践提供了一个样本。这家能源科技企业在华设立了五大研发中心和 AI 创新实验室，组建了本土 AI 团队，并把“怎么用 AI”的决定权交给了员工：AI 课程成为全员必修课，“数字公民”计划的 AI 技能培训完成率超过 96%；“大施杯 AI 创新大赛”一年吸引近 300 个项目参与；AI 驱动的内部人才市场则让员工自主匹配职位、项目和导师。在这里，员工的自主权从“何时使用工具”延伸到了方案提出与经验复用——2026 年，施耐德电气连续第五年入选福布斯中国最佳雇主系列榜单。
对于企业而言，真正需要建立的可能不是一套统一的归属答案，而是一套能够被员工理解和参与的边界：哪些经验可以被组织沉淀和复用，员工在什么情况下保留决定权，哪些成果属于共同创造，又有哪些情况需要通过事先约定明确归属。
当AI开始把个人经验转化为组织能力，自主权也就不再只是工具使用权，而开始成为个人与组织重新划定价值边界的一部分。
“杰出雇主的优势体现”
今年，入选雇主的评价得分较平均水平高出约17%。
从企业实践看，这一差距背后并非单一指标的突进，而是一套系统性的组织机制协同：业务实践为技术落地提供真实场景与经验，人机协同推动知识沉淀与能力迭代，评价与成长通道则为员工持续投入提供制度确定性，使人才发展与组织效能呈现出自我强化的特征。
人才培养与技术应用被纳入同一条业务链路。员工从需求定义、工具调试到流程优化全程介入，培训由此延伸为工作场景中的能力沉淀。低门槛数字化平台降低了尝试成本，一线人员的业务经验则确保了技术工具与实际需求的精准咬合，使组织的技术投入能够持续转化为具体的流程改进。
个体经验通过反馈闭环沉淀为组织资产。资深专业人员参与方案优化、参数修正与最终评审，实际业务数据再回流系统推动知识更新；依托同伴带教与内部社区，个人探索出的有效方法得以在跨部门间复用，推动经验从个体隐性技巧固化为团队的底层能力。
动态评价与多元通道为持续创新提供长期支撑。高频反馈帮助员工明确成长路径，管理与专业双通道打破了传统职业晋升天花板。当一线探索与经验共享能够获得制度化认可，并对应清晰的职业前景时，员工便拥有更充分的意愿参与创新，为组织下一阶段的能力跃升提供动力。
进入第六年，福布斯中国最佳雇主评选继续关注企业如何回应变化，也关注变化最终如何落到员工身上。AI应用的深度、组织运行的效率，需要与个人成长、合理回报和清晰规则共同构成雇主价值。对于杰出雇主而言，持续投入技术与人才，也意味着不断解释、协商并完善人与组织共同工作的方式。
以下为“2026福布斯中国·最佳雇主”年度评选结果：
评选说明：
罗盛咨询为本次评选的调研体系提供研究支持。我们将通过罗盛咨询独有的可持续发展模型建立有效的问卷设计、多维数据分析及行业对标研究，构建包含组织效能、AI实践与创新能力、员工发展、企业社会责任等多维度的科学评估框架，以确保调研工作的系统性、专业性与行业适用性。在此次评选过程中，福布斯中国将独立承担参评企业的资格审查、数据核验及最终评分统计工作。
