全面實施“人工智能+”行動，智能原生企業如何把握新機？

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2025年12月23日，強調，中央企業要“立足實體經濟，強化關鍵核心技術攻關，推動科技創新和產業創新深度融合”。“十五五”規劃建議提出，“全面實施‘人工智能+’行動”“搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業。”當人工智能從輔助工具升級為企業底層運行邏輯，以 AI 為內生能力、貫穿發展全生命周期的智能原生企業，正成為中央企業踐行使命的關鍵路徑。智能原生企業，因何興起、有何特征、走向何方？推薦閱讀復旦大學計算與智能創新學院教授肖仰華在《人民論壇》雜志的最新刊文。

智能原生企業塑造智能經濟新圖景

肖仰華

當前，人工智能已從前沿技術探索與新興產業培育階段，邁入賦能千行百業轉型升級、支撐經濟社會高質量發展的重要階段。2025年8月發布的《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》）提出：“到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經濟核心產業規模快速增長，人工智能在公共治理中的作用明顯增強，人工智能開放合作體系不斷完善。到2030年，我國人工智能全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享。到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。”2025年10月，黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》（以下簡稱《建議》）提出：“全面實施‘人工智能+’行動，以人工智能引領科研范式變革，加強人工智能同產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合，搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業。”這體現出國家對人工智能技術發展規律的深刻把握，以及對人工智能作為通用技術和先進生產力，重塑生產關系、經濟結構與社會發展形態的前瞻性認知。“人工智能+”的實踐本質，是通過人工智能先進技術，促進企業變革與產業重構，實現經濟發展方式根本性轉變。

人工智能技術變革本質上是認知革命

如果說“互聯網+”實現“連接革命”，那么“人工智能+”則將引領一場更為深刻的“認知革命”。從無處不在的連接到無處不在的智能，從信息獲取的便捷到認知能力的提升，連接所實現的信息高效傳遞只是手段，而信息加工與分析所產生的洞察、知識、規律，才是推動人類文明進步更為根本的追求。從產業價值而言，連接使得獲取信息的成本幾乎為零，而人工智能正讓運用信息、作出決策的認知成本，也朝著趨近于零的方向邁進。

人類歷次技術革命或者工具發明本質上都是人類身體能力的延展。從蒸汽到電力，從汽車到電視，都是人類身體的感知與運動能力向工具的延展，是人類的物理屬性在外物與工具上的再現與放大。人類向外延展其物理屬性，是為了突破物理規律所形成的時空約束，而向外延展其心靈屬性，則是為了掙脫固有心智能力的束縛。事實上，人類身體能力的向外延展，是從智人出現就開始的漫長演進過程，從石器的發明、火的使用開始，人類就在持續發明工具以延展身體的各項能力。直到今天，各種工具可以在很大程度上取代人類的身體能力。但是人類心智能力的延展，則是相對跳躍式的進程，文字與語言、算盤與計算器，這些屈指可數的外部工具只能在一定程度上輔助人的思維。

對人類經濟社會發展而言，認知革命影響更為深遠。在認識論視域下，世界的本質可歸結為主客體間的認知關系，人類作為認知主體對客體的認知活動構成實踐活動的重要內涵。由此觀之，認知革命乃是一場指向認知主體自身的變革。區別于歷次技術革命——包括以工具革新為特征的工業革命和以信息連接為核心的數字革命——其本質皆為客體性的工具升級，而當下由人工智能驅動的認知革命，則從根本上對人類作為唯一認知主體的地位形成挑戰。機器智能首次作為另一類認知主體介入人類的認識過程，代行部分甚至全部認知職能。因此，人工智能引發的認知革命，絕非傳統意義上的技術迭代，而是一場深刻重構認知主體結構的范式遷移。這種遷移不僅改變“誰在認知”的問題，更重新定義認知邊界與方式。

人工智能賦能企業發展的智能原生模式

為實現人工智能與各行業各領域的深度融合，需在微觀層面實現人工智能對人、組織與企業的賦能。人工智能賦能企業發展的形式多樣，既包括傳統的“人工智能+”“+人工智能”模式，又需發展智能原生模式。依據《意見》的界定，智能原生企業指“將人工智能融入戰略規劃、組織架構與業務流程等……底層架構和運行邏輯基于人工智能”的新型企業。這意味著智能原生企業并非對傳統企業進行漸進式改進，而是自創立伊始便將機器智能內嵌于戰略規劃、組織架構、運營管理、生產實踐等全流程環節，借助人工智能實現企業戰略重構、發展理念更新、運營模式重塑以及業務流程再造。在此范式下，人工智能已超越工具屬性，躍升為企業發展的核心驅動力與價值創造中樞。智能原生企業通過構建“數據—算法—算力”三位一體的智能基礎設施，實現從“人類中心”向“人機協同”的組織模式轉變。

智能原生企業并非簡單的“應用人工智能的企業”，而是一種全新的組織范式，是為人工智能時代而生、由人工智能驅動、以人工智能為核心競爭力的新型企業。傳統“人工智能+”或者“+人工智能”的模式，只是傳統企業模式與人工智能的線性加和，在這些模式中人工智能本質上只是一種外生能力。而智能原生企業，要求人工智能作為企業的內生能力，貫穿于企業發展全生命周期。

2025年9月19日在位于重慶市兩江新區的賽力斯汽車超級工廠拍攝的自動化生產作業現場。新華社記者 王全超 攝

智能原生企業的興起，具有深刻的歷史必然性

黨的二十屆四中全會公報指出：“‘十五五’時期是基本實現社會主義現代化夯實基礎、全面發力的關鍵時期，在基本實現社會主義現代化進程中具有承前啟后的重要地位。”推動傳統各行業特別是實體經濟行業向智能原生模式發展，是踐行《建議》“加快產業模式和企業組織形態變革”“推進服務業數智化”“優化提升傳統產業”的重要舉措之一。

人類社會已經進入技術加速迭代的歷史周期，一項技術從發明到規模化應用的周期呈指數級縮短，如電話從發明到大規模應用經歷上百年的周期，而深度求索（DeepSeek）從上線到全球關注只用一兩周時間。世界正在以前所未有之速度產生遠超人類歷史總和之數據，僅憑人類個體無法認知信息海洋之一隅、難窺數據洪流之一瞬。技術的加速迭代形成變化加速、復雜性加劇的現實世界。技術火車頭過速帶動下，人類社會的不確定風險與日俱增④。人類智能是一種生物智能，是在自然與社會環境中通過漫長的進化發展而形成的。生物智能的進化速度遠滯后于技術迭代速度。人類的溝通與協作，面臨信息耗散與協調效率等結構性約束，群體智能的總體效果也是極為有限的。然而，機器智能卻正在以一日千里之速度快速發展，其正在隨著訓練算力與數據的增長而持續增長，在圍棋、奧數比賽、科學發現等任務中超越人類頂尖選手。因此，人機協作是人類提升自身應對復雜世界所帶來的不確定性風險的必經之路。

對于企業而言，技術加速迭代造成瞬息萬變的復雜市場環境，在海量數據與多維度變量交織的現代商業系統中，純人類認知模式已難以支撐企業實現對市場的精準感知與及時響應。人類的決策能力有限，難以同時考慮多個變量并進行復雜決策。唯有將機器智能的認知能力，系統性地嵌入企業業務全流程，形成新型人機協作認知機制，才能提升企業認知內外部環境的能力。

從當下企業發展現狀來看，傳統企業日益陷入存量競爭與內卷式發展漩渦，在成本控制與運營效率等方面遭遇瓶頸，面臨著增長乏力與競爭壓力加劇的雙重挑戰。而人工智能技術提供幾乎零邊際成本的智能勞動力，為傳統企業實現降本增收、擴展生產能力，帶來前所未有的變革機遇。傳統企業的競爭優勢，主要基于資源稟賦、規模效應或產品差異化能力。然而，這些靜態優勢正逐步讓位于人工智能所帶來的企業持續學習與自適應組織能力。在人工智能重塑經濟社會發展形態的過程中，智能原生的商業模式與機遇將會涌現，傳統企業有可能從存量競爭中解脫出來。

從歷史發展邏輯來看，每一次重大技術革命都會催生與之相適應的新型組織形態：蒸汽機催生工廠制，電力推動現代公司制，互聯網孕育平臺型企業。如今，人工智能正在催生智能原生企業這一全新組織形態。這種演進是技術進步的結果，更是我們對人工智能認知深化的必然產物。對于智能原生企業而言，人工智能不僅是提質增效、控制風險的工具，而且其獨特的底層邏輯與運行范式，將重新定義企業的組織架構、經營與管理模式、發展方向與路徑。

智能原生企業的重要特征和獨特優勢

從人工智能視角看，智能原生企業是一種將數據、算法與算力深度嵌入組織架構和業務流程，以企業發展全要素智能化為核心特征的新型企業形態。

• 數據：戰略資產與認知基礎。數據構成智能原生企業發展的戰略資產和洞察源泉，通過實時采集、系統整合和深度分析，其有機嵌入企業的每一個決策環節和業務流程。作為重要生產要素，數據能夠優化配置其他傳統生產要素。數據為高水平決策提供高質量、實時性、多維度信息，支撐企業構建精準用戶畫像、預測市場趨勢變化、優化資源配置、實現設備健康維護等。通過建立完善的數據治理體系和分析能力，智能原生企業能夠實現從“經驗驅動”向“數據驅動”的決策范式轉換，有效減少主觀偏見和認知局限，促進跨部門協作與知識共享，提升企業對市場變化的敏感性與響應能力，提升決策前瞻性與有效性。數據要素的系統性應用，有利于拓展智能原生企業的認知邊界，增強其對復雜商業環境的理解深度與廣度。

• 算法：智能決策與執行引擎。算法是智能原生企業的“認知大腦”和“決策引擎”，承載著數據處理、內容生成、復雜任務自動化、決策智能化等核心功能，為企業的生產經營優化和風險預測提供技術支撐。對于智能原生企業而言，算法不僅是實現降本增效和風險管理的關鍵工具，更是企業知識資產化的重要載體。通過算法模型，企業能夠系統性地重現和優化決策邏輯與執行流程。更為重要的是，算法實現行業知識、業務邏輯、專家經驗與經營智慧的數字化沉淀，將原本依附于個人的隱性知識轉化為企業的顯性資產。具備自主學習和持續優化能力的先進算法，還能夠通過推理演繹，協助人類管理者和決策者發現新的解決方案與發展路徑，形成人機協同的創新機制。算法的深度應用，進一步提升智能原生企業在復雜環境下的執行效率與決策質量。

• 算力：基礎設施與性能保障。算力是智能原生企業的“動力引擎”和執行保障，涵蓋云計算基礎設施、邊緣計算節點等計算資源，為算法運行和數據處理提供算力支撐。算力已成為智能原生企業不可或缺的基礎設施，為實時業務響應和可擴展性增長提供保障。強大的算力基礎設施，意味著更大規模的數據處理能力，以及更大規模復雜模型的訓練與推理能力。無論是智能制造車間的無人設備精準調度與協同操控，還是大型電商平臺的海量用戶個性化推薦系統，均需充足的算力保障。智能原生企業在某種意義上將演化為，運行于分布式算力網絡之上的新型組織形態，算力水平與配置效率將成為衡量智能原生企業核心競爭力的關鍵指標之一。

從管理視角看，智能原生企業的獨特優勢，集中體現在以下幾個方面。

• 人工智能驅動核心業務流程。在智能原生企業中，人工智能并非降本增效的輔助工具，而是驅動價值創造的核心引擎。例如，人工智能風控模型本身就是智能原生信貸企業的核心產品，其信貸審批流程完全由算法驅動，實現傳統金融機構難以企及的效率與精度。人工智能有望在各行業的核心業務流程中發揮關鍵的驅動作用。既有的業務流程需經系統性重構——通過分解、重組與再造，將流程中人工智能能夠自主執行與決策的環節全面交由算法承載，以盡可能減少人工干預，從而顯著提升流程執行效率與質量，增強企業在快速變化環境中的敏捷應對能力。

• 人工智能重構決策機制。隨著大語言模型等技術的日益成熟，人工智能在知識容量、推理復雜性等維度已遠超普通人。大模型的行業建模與推理能力，將在眾多關鍵領域超越人類專家水平。算法決策能考慮的變量與因素顯著超越人類，從決策效率、質量、實時性等各維度考量，人工智能具備成為企業決策主體的潛力。此外，人工智能決策也能在一定程度上規避人類的情感干擾與主觀偏見。然而，人類決策的價值并非簡單的“非對即錯”，決策的模糊性恰恰體現人類生存與發展的智慧。因此，保留人類的最終決策權，恰恰源于我們在戰略決策方面的前瞻性洞察以及情感理解等方面的獨特優勢。

• 數據成為企業核心資產。傳統企業的核心資產為土地、資本和勞動力，而智能原生企業的核心資產則是數據。數據決定企業資源配置與優化。對于智能原生企業而言，構建高效的“數據飛輪”，即“數據—模型—產品—用戶—更多數據”的閉環機制，是推動企業高質量發展的關鍵。企業需圍繞數據構建核心競爭優勢，數據的匯聚、治理與整合能力，數據的管理與分析水平，以及數據驅動業務執行與決策的能力，共同決定企業的數據價值實現程度。智能原生企業將數據采集與應用能力深度嵌入產品與服務設計之中，同時制定完整的數據資產戰略。數據本身即為企業最重要的資產之一，不再僅是實現目標的手段。

• 以開放、協同為核心的企業文化。智能原生企業的組織架構更趨敏捷化、扁平化，通常圍繞數據科學家、算法工程師等核心人才構建跨職能團隊。技術與業務呈現共生的合作伙伴關系，而非傳統的甲乙方從屬關系。管理層與業務層更多是教練與運動員式的合作關系，而非簡單的雇傭與領導關系。智能原生企業通過構建開源文化，在開放中尋求共榮共進的新機遇；采納分布式組織機制，充分激活一線的原始創新能力；實施扁平型組織模式，增強決策系統對市場動態的響應靈敏度；推行快速迭代的容錯機制，提升組織在復雜環境中的適應能力；堅持數據驅動的決策模式，提升決策的精準度；追求在算力、數據、業務層面的規模化效應，以實現系統性能與商業效益的顯著提升。

• 人機協作的組織機制。智能原生企業需重構傳統的人機關系范式。智能原生企業的組織架構設計，不僅要考慮人類員工的能力特點，而且要統籌考慮機器員工的技術特性。智能體是具備高度自治性和自主決策能力的數字化員工，它們能夠基于既定目標和約束條件，在動態環境中自主選擇最優行動方案。在這種技術條件下，人類角色正在發生深刻轉變：從過去人工智能系統的“調教者”和“使用者”，逐步演化為與人工智能協作的“伙伴”、提供指導的“建議者”以及確保合規的“監督者”。在智能原生企業中，大多數業務操作以及基于既定規則和歷史數據的戰術性決策，將主要交由智能體承擔；人類更專注于戰略方向選擇、價值觀判斷、責任認定、創新突破等工作。未來的管理者既要管理與協調好人類員工，又要管理與協調好機器員工。企業從經營到管理再到決策的全流程，從數據到算法再到算力的全要素設計，不僅服務于由人構成的企業組織，而且需為智能體提供支撐。智能體將成為企業資源配置的直接服務對象。面向智能體而非人類的數據架構、通信協議、服務接口，將成為企業設計的主要考量因素之一。

智能原生企業發展的可能方向

隨著企業數字化轉型的持續深化，人工智能正逐漸超越其輔助角色，成為驅動企業形態變革的關鍵力量。人工智能技術的成熟與市場環境的變化，推動企業從局部的流程優化轉向全局的、由智能驅動的業務重構。智能體開始承擔起數字員工的職責，人工智能系統正演變為企業的新型操作環境。這不僅帶來企業智能水平的整體躍升，更從根本上拓展企業的認知邊界與決策能力，給智能原生企業的發展帶來更多可能。

企業數字化基礎設施日趨成熟。多數現代企業不僅建立起健全的數字化管理體系，擁有完善的信息技術設備和信息系統，而且儲備有相當規模的專業人才。與此同時，這些企業也積累有一定規模的高質量數據資產，建立起涵蓋數據采集、存儲與處理環節的完整數據流程。扎實的數據基礎，為人工智能模型訓練和應用持續提供豐富的“燃料”。同時，企業應用場景豐富多樣，為智能化技術提供廣闊的驗證與迭代空間。

人工智能技術日益成熟，為智能原生企業的大規模涌現奠定堅實技術基礎。通過軟硬一體的協同創新，全社會的總體算力能力在以超越摩爾定律的方式發展。算法體系日益豐富多樣，深度學習、強化學習等技術的成熟與普及，為實現多樣化智能應用提供堅實的技術基礎與更廣闊路徑選擇。近兩年來，各類大模型發展迅速，成為人工智能的基礎設施，通過應用程序編程接口（API）、云服務等形式，讓人工智能應用如同接入水電網絡般便捷。基礎設施的“即用即得”特性，極大降低人工智能使用門檻，使得人工智能能夠惠及中小企業與普通人，為智能原生企業的普及創造技術民主化條件。

智能體已經超越工具范疇，成為智能原生企業的數字勞動力。早期人工智能主要作為“工具”存在，用于提升特定環節的效率；隨著通用人工智能技術的日益成熟，人工智能在整體智能水平上達到甚至超越普通勞動者。智能體已不再只能執行簡單任務，而是進一步具備感知環境、自主規劃、動態學習和持續優化能力，能在復雜動態的業務環境中獨立完成多步驟、跨領域的綜合性任務，甚至在認知決策和科研創新方面也彰顯出巨大優勢。人工智能日益演變成為“數字員工”與“數字專家”，成為未來數字化勞動力體系的重要組成部分。

企業智能水平顯著提升，人工智能成為企業運行的操作系統。當前，通用大模型正在走向千行百業。通過持續訓練與后訓練等技術，大模型的專業性水平進一步提升，對企業業務與數據的認知水平顯著提升。人工智能的自主規劃、任務協同、資源調度能力日益提升，能夠自主完成復雜意圖理解、任務分解、目標設定、資源訪問，成為企業資源管理的中控系統，以及管理者與龐雜資源之間的智能接口，實現企業資源與流程的最優配置與操控。

人工智能大大地拓展企業的認知范圍，提升企業的決策效率與質量。毫米波雷達可以感知數公里之外的物體，熱成像儀可以感知人類無法感知的信號。大模型以巨大參數量為基本特征，使其能夠建模復雜系統數以億計的參數。人工智能的感知與認知能力正在向超級智能形態快速邁進。在強大算力支撐下，人工智能能在瞬間作出復雜決策與響應。例如，互聯網金融平臺能作出近乎實時的放貸決策，很大程度上得益于人工智能決策的高效。

隨著我國“人工智能+”戰略的深入推進，人工智能技術實踐正形成一場深刻的經濟社會變革，智能原生企業無疑是這場變革的重要角色，將成為推動我國智能經濟和智能社會發展的排頭兵與先鋒隊。“十五五”時期，我們需清醒地認識到，技術的潛力與風險并存。智能原生企業需建立并恪守人機協同的基本準則：確保人工智能的決策與行為始終符合人類價值觀，由人類掌握最終的干預權、評審權與決策權，并始終承擔主體責任。我們應致力于讓人工智能成為人類認知的起點，而非終點。唯有堅持以人為本，讓人工智能的能力在合理邊界內充分發揮，同時堅決防止其濫用、誤用與惡用，才能為人類的判斷力、創造力與責任感保留不可或缺的實踐空間，從而真正駕馭技術，走向共榮的未來。

選自 | 《人民論壇》雜志2025年第23期

原標題 | 智能原生企業塑造智能經濟新圖景

作 者 | 復旦大學計算與智能創新學院教授、博導 肖仰華

新媒體編輯 | 常宇峰

原文責編 | 靳佳