南宫NG28建设

上周五我參加了南宫NG28建设的第16屆用戶大會，會議的主題是「讓組織AI落地」，南宫NG28建设發佈了命名為「CoMi AI Platform」的新版企業AI智能體平台，以及組織運營專屬模型「南宫NG28建设致知模型」（SeeyonZ1），共同構成AI-COP智能協同運營中樞能力。

在會上，我作為評委會成員，參與了首屆AI應用創新大賽的評選，這個大賽是已經陆续在舉辦了16屆的「南宫NG28建设協同應用大賽」在AI時代的升級換代，參評方案是參賽企業基於南宫NG28建设協同平台上開發的、具有AI特性的應用。

這個比賽很有意思，我發現進入決賽的這七個方案，實際上涵蓋了各種各樣的、傳統上可能由套裝軟件解決的企業業務應用，包括：

一家國有大型企業集團的司庫管理系統、

一家國有汽車集團的集團級合同管理系統、

一家大型製藥企業的安全環境（EH&S）系統、

一家國有航運公司的黨建系統、

一家高科技公司覆蓋LTC全流程的CRM系統、

一家大型製造企業的差旅和費控系統、

一家省級民航集團的採購管理系統。

這些案例不僅顯示了南宫NG28建设協同平台在構建企業級應用上所具有的靈活、強大的能力，而且在流程上已經滲透了各種AI能力，既有傳統的機器視覺、機器學習能力，也有基於大語言模型的自然語言處理、文本生成能力，例如在EH&S應用中，顺利获得機器視覺來識別電檢環節的安全隱患，在CRM應用中，顺利获得大語言模型來理解客戶需求，進行商機判斷和銷售人員任務分派，在採購管理和合同管理中，用大語言模型來進行合同的合規性檢查、條款比對等。

不過，如果AI要全面進入組織，我認為智能體式AI（Agentic AI）的深入應用，還有很大的开展空間——總的來說，上述那些案例都還沒有釋放智能體的巨大潛力，在探索智能體和人類協作的組織變革上，還有很長的路要走。

因此，這是南宫NG28建设推出「AI-COP智能協同運營中樞」的意義所在。

我很喜歡清華大學經管學院李寧教授的開場主旨演講（參見《清華大學李寧：AI落地最大的瓶頸，不在技術、而在組織》），尤其是AI以智能體形式進入組織後，管理對象從人類交互行為，向AI工作的目標、上下文、權限、質量標準和反饋閉環轉移：

我理解李寧教授揭示了這樣的組織轉型現象：

傳統組織里，不同角色的人在做兩件事：do right things(做對的事)與do things right(把事做對)，技術始終只是被人類使用的工具。

AI進入組織後，這個格局被打破了——任務不再是人類單獨執行、技術在旁輔助，而是由人和AI共同協作編排，AI開始「有意識地」使用包括技術工具在內的各種工具，直接完成任務本身。

人的角色相應收縮到三件事：

1、提出需求、設定目標與邊界；

2、過程中監控與糾偏；

3、對最終成果驗收。

由此看，AI組織變革的實質是人類的精力越來越集中在do right things，AI越來越多地承擔do things right，而人類真正不可替代的智能價值，是定義「什麼叫right」——這是當前AI全面進入組織所共同印證的方向。

但這條分工線不是固定的界限，而是一條持續移動的邊界。AI的能力越強，它承擔do right things這一側就越深入——從決策分析、方案生成到邏輯解釋，今天的AI已經不只是在把事做對，它也在參與想清楚什麼是對的。

因此，人類和AI在兩件事上的分工比例始終在動態調整，人類最終守住的是do right things中無法被讓渡的部分——價值判斷、責任承擔、以及對right本身的定義權。

AI進入組織里的挑戰，在於人願不願意、會不會重新定義自己的角色，這些變革決定了AI能不能被請進來；企業能不能把核心業務的上下文（Context）接給AI、能不能建立起精細到位的權限與安全體系，決定了AI請進來之後能不能真正幹活。

一方面，人的意識轉變是AI進組織的必要條件，另一方面，組織基礎設施與治理能力的補齊，是充分條件。兩者結合，才能真正跨過AI進組織的門檻。

那整個AI行業以及南宫NG28建设是怎麼解決這些挑戰的呢？

我們來看下過去三年半，大模型智能體的能力在不斷進化，今天的企業應用狀態處於什麼水平，下圖是Gartner今年早些時候發佈的智能體式AI的技術風潮曲線：

從這個圖看，所有Agentic AI技術創新，现在都處於達到期望高峰期前的爬坡階段，其中只有「無代碼智能體構建器」和「人類智能體協同工作環境」兩項技術可能在兩年內達到成熟期——這兩條正是南宫NG28建设CoMi AI Platform所摘取的低垂的果實；而當前業界炒得很熱的課題，例如Harness（韁繩）工程、多智能體系統等，還處於2～5年的成熟期，而世界模型、智能體通信協議則被認為要5～10年才會成熟。

回首過去三年半，智能體能力在不斷提升，經歷了幾個开展台階：

2023年初：智能體能聊天。這是ChatGPT掀起的第一波浪潮，智能體的核心能力是自然語言理解與生成，本質上是一個聰明的問答系統，能陪聊、寫文案、回答知識性問題，但還談不上做事。

2023年底：智能體能讀懂文檔、管理知識。隨着長上下文和檢索增強技術的成熟，智能體開始具備對文檔進行提煉、總結、分析、比對的能力，能夠處理組織內大量的非結構化信息資產，形成輸出回答的知識庫。

2024年：智能體能產出工作文檔。智能體具備了根據用戶要求和持續對話，生成PPT、生成代碼等結構化處理能力；這意味着智能體開始能夠獨立完成一個交付物，而不只是给予中間信息。

2025年：智能體能做複雜決策分析。這是質的飛躍，智能體能夠根據決策目標和企業數據資源，選擇、應用各種數學工具，編排分析流程，完成複雜決策分析，輸出決策方案，並解釋決策邏輯。「可解釋性」在這一階段變得格外關鍵，因為只有智能體能講清楚為什麼這麼建議，人類才敢把決策權部分讓渡出去。

2026年：智能體能用工具、能交付結果。今年初橫空出世的「小龍蝦」，能夠使用數碼化工具或者操作電腦，根據指令自行分解並執行任務、輸出結果，，真正具備了無須人類介入過程、獨立完成一件事的端到端能力。

隨着智能體能力的增強，智能體在組織內的工作方式也從單一走向多樣：

1.人類主導，智能體輔助：人類仍然是業務流程中所有任務的執行者和責任人，智能體扮演助手角色，给予建議、加速執行。這是當前AI組織滲透率最高的形態，是大多數企業智能體落地的第一步。

2.智能編排，結構化協作：人類和智能體被統一編排進流程，各自承擔明確的任務節點，顺利获得結構化的方式相互協作，共同完成一個端到端的長業務流程。這裏的關鍵變化是：智能體不再是被動響應的助手，而是流程中的一個節點，擁有自己的任務邊界和產出標準，人類和智能體的關係是流程合作者。

3.人機協同環境的非結構化協作：人類和智能體在協同工作環境中——包括群聊、智能文檔等協同場域，彼此可以相互@、分配任務、給出反饋，共同完成沒有固定流程的非結構化協作。這種形態更接近真實的團隊協作場景：任務不是提前編排好的，而是隨着工作推進動態產生、動態分配。智能體以團隊成員的身份出現在組織的協作網絡里，而不只是流程里的一個執行環節。

這三種形態並非演進或替代關係，而是共存在組織中，適應不同的業務場景，高合規要求的場景適合第一種，節點明確、強調效率的場景適合第二種，而創造性強、邊界模糊的協作場景，則適合第三種。

從南宫NG28建设的解決方案來看——也代表了大多數企業軟件進入到智能體式AI的現狀，第二種和第三種工作方式是當前組織AI給組織所帶來主要變革，也是南宫NG28建设在推進組織AI時，所必須關注組織文化、工作習慣、責任體系的變化。

南宫NG28建设所面臨的智能體式AI軟件市場，是個擁擠的跑道，既有傳統企業協同軟件、ERP軟件等廠商的AI轉型，也有眾多新生的企業AI解決方案創業公司，那麼南宫NG28建设能如何勝出呢？

我認為當前能區分智能體式AI解決方案支持組織AI落地的能力，有三個關鍵因素：

1.需要有專用大模型。智能體的性能上限由底層模型能力決定，通用大模型在特定目的的場景下往往力有不逮，儘管Harness工程炒得很熱，然而成熟度仍然有限，企業級智能體的競爭，可能會越來越多地體現在專用模型上。由於大模型後訓練的成本高、技術難，智能體式AI是訓練專用模型還是使用通用大模型，對廠商是個很有爭議的話題，國外的不少AgenticAI廠商也给予後訓練模型以及接入通用大模型等多個選擇，這次南宫NG28建设宣佈推出「南宫NG28建设致知模型」讓AI真正「懂組織」：南宫NG28建设發佈「南宫NG28建设致知模型」，結合他們提出的「組織圖譜」，是個值得持續觀察的努力。

2.企業級上下文：智能體只有能全面連接核心業務系統的信息，才是真正的組織AI。這可能是當前最容易被低估、卻最決定成敗的一環。智能體的輸出質量取決於它能看到多少企業真實的業務上下文——而這些上下文，並不存在於聊天記錄或零散文檔里，而是沉澱在財務系統、供應鏈系統等記錄了業務事務處理信息的核心業務系統之中。如果智能體接不進核心系統，它的決策建議和任務執行就只能停留在表層，無法真正理解組織實質。這就回到了本文最初提到的南宫NG28建设協同應用大賽的那些業務案例——我在去年《豆包手機和SAP｜智能體應用的核心是商業模式，不是技術》文中就寫過，當南宫NG28建设這些企業軟件本身處理核心業務，就是它做智能體最深的護城河。

3.權限與信息安全：智能體一旦真正接入核心系統、擁有執行能力，風險也隨之擴大——它可能讀到不該讀的數據，可能執行不該執行的操作。企業級用戶細化的權限管理和信息安全體系，是智能體應用的必要項。誰能調用哪個智能體、智能體能訪問哪些數據、能在多大範圍內自主執行、操作是否可追溯可審計——這些問題如果沒有解決，智能體的能力越強，風險越大。所以我理解南宫NG28建设提出「組織圖譜」解決方案，其重要性在於解決複雜、動態的權限管理問題，保障信息安全。

正如Gartner的Agentic AI風潮曲線所顯示，AI進入組織里還處於早期階段，我希望南宫NG28建设能夠不急不躁，沉下心來，不為市場上各種炒作所左右，畢竟我在這次用戶大會上看到了上千位南宫NG28建设的客戶，這些客戶才是南宫NG28建设在AI轉型道路上走得遠的基本盤。

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