这位天桥脑科学研究院创始人在题为《管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因》的文章 中提出，未来企业将不再是人领导智能，而是智能扩展人。他强调，传统管理学建立在弥补人类认知缺 陷的基础上，当执行主体变为具备永恒记忆、全息认知的AI智能体时，这套系统的根基将"崩塌"。 陈天桥的观点正值人工智能深刻改变企业运营方式的关键时期。12月1日，咨询公司埃森哲宣布将为数 万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件，加快员工AI技能提升。管理咨询公司的研究显示，AI正 在减少对通才分析师的需求，企业架构正转向更依赖经验丰富专业人士的"盒式模型"。 AI智能体成为"新物种"挑战传统认知 陈天桥从"认知解剖学"角度对比了人类员工与AI智能体的根本差异。他指出，智能体具备三大核心优 势：记忆的连续性（永恒记忆vs.瞬时易碎）、认知的全息性（全量对齐vs.层级过滤）、进化的内生性 （奖励模型驱动vs.多巴胺驱动）。 盛大集团创始人陈天桥近日发表文章称，随着AI智能体的崛起，传统管理学将迎来"黄昏"，企业需要从 根本上重塑组织基因，从"人类中心"转向"AI原生"的认知范式。 "这不是更强的员工，而是基于不同 ...

文章核心观点 - 未来的企业将不再由人领导智能，而是由智能扩展人，管理学将建立在智能而非生物学的地基之上 [1] - 企业需要从“人类中心”的管理范式转向“AI原生”的认知范式，这是一场根本性的组织基因重塑 [2] - 具备高级认知能力的AI智能体将颠覆传统管理学所依存的人类生物学基础，导致传统管理体系崩塌 [2][4] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性：AI智能体具备永恒记忆，而人类记忆是瞬时易碎的 [3] - 认知全息性：AI智能体可实现全量对齐，而人类认知依赖层级过滤 [3] - 进化内生性：AI智能体由奖励模型驱动，而人类由多巴胺驱动 [3] - AI智能体是基于不同物理法则运转的新物种，具有连续记忆、全息认知、内生进化的能力优势 [3] 传统管理体系的崩塌 - 死板的KPI指标对于时刻锁定目标函数的智能体而言，反而限制了其在无限解空间中寻找更优路径的可能性 [4] - 传统的流程与监督体系从“纠偏”变为“冗余”，监督机制不再基于对执行过程的怀疑，而是基于对目标定义的再校准 [4] - 当新物种遇到旧容器，传统管理的基础便崩塌了 [2][4] AI原生企业的定义与特征 - 架构即智能：企业架构设计目标从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现” [4][5] - 增长即复利：企业估值逻辑不再取决于人员规模，而取决于认知结构复利的速度 [4][5] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢，沉淀为组织的“潜意识” [4][5] - 执行即训练：所有部门本质上是“模型训练部门”，每次业务交互都是对企业内部“世界模型”的贝叶斯更新 [4][5] - 人即意义：人类从“燃料”角色退出，升维为“意图策展人”与“认知架构师” [4][5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作，为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件应用 [5] - 人工智能减少了对通才分析师的需求，企业对人才需求正转向更多处于职业生涯中期、具有专业知识的员工 [5] - 企业架构转向“盒式模型”，更依赖经验丰富的专业人士，人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [5]

核心观点 - 管理学基础将发生根本性转变，从基于人类生物学局限转向建立在智能地基之上 [1] - 未来企业将是由智能扩展人，而非人领导智能，组织形态需转向“AI原生”认知范式 [1] - 传统管理学为弥补人类认知缺陷的“纠偏系统”在AI智能体时代基础崩塌 [2] 传统管理学面临的挑战 - 传统管理体系依存的人类生物学基础（如大脑局限性）将被具备高级认知能力的AI智能体颠覆 [1] - 执行工作主体从人类变为AI智能体时，传统管理学的“纠偏”基础便崩塌 [2] - 传统管理是为适配人类大脑缺陷而构建的制度容器 [2] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性：AI具备永恒记忆 vs 人类瞬时易碎记忆 [3] - 认知全息性：AI可实现全量对齐 vs 人类依赖层级过滤 [3] - 进化内生性：AI由奖励模型驱动 vs 人类由多巴胺驱动 [3] - AI智能体是基于不同物理法则运转的新物种，具有连续记忆、全息认知、内生进化能力 [3] 传统管理体系的崩塌具体表现 - KPI体系崩塌：死板KPI指标限制AI智能体在无限解空间中寻找更优路径 [4] - 流程与监督体系崩塌：从“纠偏”变为“冗余”，监督机制转为对目标定义的再校准 [4] AI原生企业的定义与特征 - 企业需要全新的操作系统，致力于认知演化而非资源规划 [4] - 架构即智能：企业架构设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [4] - 增长即复利：企业估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模 [4] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢 [4][5] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，每次业务交互都是对企业内部世界模型的贝叶斯更新 [5] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人与认知架构师 [5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作，为数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件 [5] - 人工智能减少对通才分析师需求，企业需求转向更多职业生涯中期、具有专业知识的员工 [5] - 企业架构转向“盒式模型”，更依赖经验丰富的专业人士而非大量初级分析师 [6] - 人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [6]

文章核心观点 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动AI技术从"炫技"走向"实用"，企业AI应用能力成为抢占未来发展先机的决定性因素 [3] - AI技术厂商面临从"卖工具、卖服务"到"卖收益"的重要转变，企业AI应用落地仍面临场景选择、技术落地、ROI衡量等挑战 [3] - 奥哲公司基于其在BPM和低代码领域的积累，推出"AI+数据+低代码"的企业级AI平台，旨在帮助企业实现从数字化到数智化的升级，成为AI原生企业 [4][6][7][11][19][40] 奥哲公司发展历程与战略演进 - 公司诞生于信息化时代末期，选择BPM作为切入点，帮助企业优化业务流程、提升运营效率 [4] - 数字化时代，公司洞察到企业关注点转向快速响应市场变化，以低代码平台扩展市场，并多次蝉联低代码平台软件厂商第一 [4] - 早在两年前生成式AI爆发时，公司创始人就笃定对业务的了解是企业数智化服务的核心价值，低代码是AI落地业务场景的关键一环 [4] - 2024年10月17日，公司宣布全新战略升级，发布企业级AI平台，提出"AI+数据+低代码"的闭环链路 [4][19] AI时代软件行业的变化与奥哲的洞察 - AI技术将扩大市场增量，解决过去难题并创造新场景，同时更好地应对企业个性化需求，实现更敏捷和创新的增长 [6][15] - 软件行业更注重价值增值的"结果交付"，从原先追求效率、价值的转型转变为价值交付和结果交付的方式 [6][8][15] - 大小模型结合是更适合企业级AI应用的方式，可实现泛化能力和精准输出的平衡 [6][11][31] - 企业级AI平台正从解决单点问题转向形成业务闭环，数据质量的提升与数据应用成为关键 [6][9][12][31][32] - AI编程不会取代低代码，从需求到代码需要增加模型层以解决企业应用的严谨性和可维护性问题 [6][12][32] 奥哲企业级AI平台的架构与优势 - 平台核心是帮助企业从数字化转向数智化，利用AI原生开发能力开发原生AI应用 [11][19] - 平台分为三层：背靠各大AI大模型厂商并利用企业原有数字化基础；通过"AI+数据+低代码"形成业务闭环，打造企业级AI引擎；AI原生应用层 [21][24] - 在AI层面，AI Designer通过自然语言实现应用开发，AI Discovery帮助企业训练模型进行预测决策，AI Agent帮助企业执行决策 [22] - 在数据层面，平台帮助企业将低代码平台产生的核心数据与第三方数据融合，实现数据资产化、标签化 [22] - 平台差异化优势包括实现业务闭环、支持高度个性化、融合并封装大小模型常用能力 [27] 企业AI应用的挑战与奥哲的解决方案 - 企业当前AI应用较"浅"，多停留在利用RAG进行文字输出，Agent难以使用，环境准备成本高，与现有应用结合困难 [34] - 企业数据难以被AI理解，成为AI落地门槛，数据原有结构不一定支持模型训练 [12][34] - 小模型训练门槛高，企业在模型选择、数据准备、参数调优方面人才不足 [35] - 奥哲通过AI Discovery帮助企业完成模型封装和对接，其低代码平台能构建业务模型并降低环境准备成本 [32][35] 奥哲未来的战略方向与目标 - 公司未来的"终局"是助力企业实现AI原生，即企业能实现自动化感知、自动化决策和自动化执行 [40][41][42] - 公司采用"大版本+特性版本"的产品迭代节奏，每半年迭代一个大版本，并根据AI技术发展随时更新相关能力 [45] - 公司希望成为企业级AI平台的引领者，目标是在未来2-3年内成为该领域的第一 [46][47] - 公司定位是通过企业级AI平台帮助企业完成数智化，重构千行百业，助力更多企业成为AI原生企业 [47]

公司AI战略升级与平台发布 - 公司于10月17日在北京举办2025奥哲AI战略升级暨企业级AI平台发布会，主题为“奥哲AI，开启企业新「智」变” [1] - 首次对外发布“奥哲企业级AI平台”，标志着公司从低代码企业全面升级成为企业级AI平台提供商 [1][2] - 新战略定位通过“AI + Data + 低代码”三大核心能力深度融合，旨在成为企业数智化转型核心引擎 [1] 平台核心能力与技术架构 - 平台旨在解决当前95%的企业AI投资未能产生回报的行业痛点，核心问题在于资源配置缺位与工程化不足 [3] - 采用“AI+Data+低代码”三位一体模式，帮助企业实现AI原生应用开发并构建AI原生企业 [3] - 平台包含三大AI能力：AI Designer用于AI原生应用开发，生成业务蓝图和结构化代码；AI Agent实现业务流程自动化；Data&AI Discovery提供零门槛的机器学习洞察 [4][5][6] - 核心产品奥哲·云枢和氚云融合了AI、Data、低代码等前沿技术，内置丰富应用模版，可一站式交付贴合业务的数智化应用 [6] 客户案例与实践验证 - 武汉光迅科技通过奥哲·云枢构建智慧合同管理系统，实现了合同从起草、审批、签署、履行到归档的全生命周期在线化、自动化和智能化管理 [7] - 该合同管理案例从全国超3700个申报案例中脱颖而出，成功入选中国信通院第四届“鼎新杯”数字化转型典型案例 [7] - 华远置业基于奥哲企业级AI平台上线IT智能客服和AI智能审批等应用，并计划私有化部署算力服务器及大模型，构建RAG知识库以迭代更多AI应用场景 [8] 行业趋势与生态建设 - 行业专家指出，AI正在深刻改变组织形态和人才需求，2030年前50%左右的工作内容将实现自动化，约2亿劳动者必须实现技能转型或升级 [8] - 工作与组织设计将向共生式的智能型经济演进，核心是实现人与AI的共同进化、共同创造 [8] - 公司发起成立“企业级AI联合会”，旨在以开放姿态与生态伙伴共同推进AI技术在千行百业的深度融合与应用创新 [10] - 公司未来将致力于成为领先的企业级AI平台与服务提供商，全面助力企业从数字原生企业进化为AI原生企业 [10]

文章核心观点 - “人工智能+”是“互联网+”的升级版，旨在为各行业配备智能核心，使数据和代码焕发智慧光芒，提供更便捷迅速的生活与服务体验 [5] - 人工智能被视为最有效的工具，其使命是赋能人类、提升效率，而非取代任何人 [5][8] - 国家正通过“人工智能+”行动系统性地转换经济引擎，从依赖人口红利转向依靠科技与AI红利 [10] 政策文件定位与目标 - 2025年国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》是推动AI与社会经济深度融合的纲领性文件 [3] - 到2027年，AI将与关键领域深度融合，新一代智能终端和智能体的普及率将超过70% [6] - 到2030年，AI有望成为拉动经济增长的重要引擎，智能设备普及程度预计将超过90% [6] - 到2035年，AI将如同水电一样渗透到生活各方面，成为不可或缺的新型基础设施 [6] 行业应用与影响 - 外卖平台可能根据用户饮食偏好和所在城市自动生成推荐列表 [5] - 医疗领域有望实现智能完成中医望闻问切及开药方，AI负责精密计算，医生进行关键把关，医疗成本有望边际递减 [5] - 城市治理可通过AI优化公共服务，如智能系统动态调整红绿灯时长，以及预防地震、火灾等灾害 [7] - 产业发展将利用AI重塑企业形态，培育从诞生之初就深度融合AI的AI原生企业 [7] AI原生企业范例 - 智能咖啡厅从选址、制作到服务全部由AI驱动，算法选店址，机器人冲泡咖啡，APP根据用户习惯备餐并自我优化运营策略 [8] 经济发展逻辑转换 - 社会发展核心要素从土地、人口、资本、劳动力转向依靠科技创新和人工智能 [8] - 可采用一名工人与多台AI机器协作的模式提升行业效率，填补劳动力空缺并控制成本 [8] - 未来几十年发展将依靠以最快速度接纳AI和科技，从人口红利转向AI红利 [10]

文章核心观点 - 全球AI消费硬件产业正沿着AI原生设备探索、渐进强化现有设备、模型赋能第三方硬件三条核心发展路线演进，并形成与之适配的差异化商业模式[2][4][8] - AI硬件交互范式正向"无感化"方向转变，AI眼镜成为关键载体，长期可能取代手机成为主流交互终端[21][22][26] - 行业竞争焦点从单一硬件创新转向模型能力、硬件形态与应用生态的三维融合，软件生态成为决胜关键[27][28] AI消费硬件发展路线 - **路线1：AI原生设备探索派**：以Rabbit R1、Humane AI Pin为代表，完全重构交互范式，采用"意图即操作"理念，弱化App和菜单，依赖大模型驱动语义理解[4][5] 但面临极高不确定性，例如AI Pin已于2025年2月28日停止所有在线功能，Rabbit R1存在低活跃用户率、性能稳定性问题[5] - **路线2：渐进强化派**：以苹果、Meta为代表，在现有终端（手机/眼镜/耳机）系统集成AI能力，例如Apple Intelligence通过本地大模型（M系列芯片支持）实现端侧AI处理[6] 2024年9月美国调研显示Apple Intelligence推动消费者支付意愿提升11%，成为54%潜在换机用户核心决策因素[12] - **路线3：模型赋能派**：以OpenAI、谷歌为代表，通过API/SDK将模型能力注入第三方硬件，例如GPT-4o嵌入Ray-Ban智能眼镜提供实时对话能力[7] 该路径面临模型推理成本高、终端适配技术门槛、平台控制权缺失等挑战，例如谷歌需向三星支付高额授权费并让渡部分订阅收益以换取Gemini AI在Galaxy S25预装[15] AI消费商业模式分析 - **AI原生探索派商业模式**：依靠硬件溢价（如Rabbit R1售价199美元）和订阅服务收费，但陷入硬件价值证明困局[10] 例如日本GROOVE X的LOVOT陪伴机器人售价3935美元配合67美元月费，但全球发售5年销量仅1.4万台，年均出货不足3000台[11] - **渐进强化派商业模式**：以硬件销售为主，通过订阅服务（如健康分析报告、专业翻译）创造持续性收入[12] 例如Oura Ring转向"基础数据免费+深度健康服务订阅"模式后，订阅转化率增长18%[13] - **模型赋能派商业模式**：通过API调用量收费（如Token消耗量或请求次数），并提供企业级订阅和私有部署服务[15] 该模式面临终端厂商自研模型趋势冲击，例如vivo通过自研蓝心大模型减少第三方API依赖[15] 技术实现与产业生态 - **端云结合成为主流技术路径**：端侧处理高频低延迟任务（如相册整理、实时翻译），云端处理复杂计算任务（如长文案创作）[20] 终端设备常用模型参数量多低于70亿（7B），以30亿（3B）和40亿（4B）规模最为普遍，部分采用MoE架构平衡性能与功耗[20] - **产业链上下游加速整合**：模型厂商与芯片巨头深度合作，例如Meta与高通合作优化Llama 3在骁龙芯片的移动端运行效率[18][19] 阿里巴巴推动通义千问大模型与硬件厂商适配构建完整生态系统[19] - **AI眼镜成为关键硬件形态**：2025年多家巨头进入市场，包括Meta Oakley Meta（399-499美元）、小米AI Glasses（1999元）、谷歌Android XR眼镜（未公布价格）、阿里Quark AI Glasses（预计中端价位）[24] 未来发展趋势 - **交互范式向无感化演进**：语音和视觉交互逐步取代触控，语言用户界面（LUI）可能取代图形用户界面（GUI）[26] OpenAI正与前苹果设计师合作开发无屏幕、以对话式AI为核心交互的新型硬件[25] - **AI从功能补充升级为应用入口**：三星Galaxy S25搭载的AI Agent Bixby支持跨越30多个本地应用和10多个第三方应用的一体化操作[27] Google实现Gemini与Search、YouTube、Gmail等产品数据打通，可直接访问用户历史数据并写入应用[28] - **生态协同成为竞争核心**：Meta眼镜成功关键因素是无缝接入Instagram、Facebook社交矩阵，提供即拍即传的闭环体验[28]

核心观点 - AI正在改变创业的可能性边界，通过AI辅助工具大幅降低编程门槛，初创企业可以用不到10人的团队实现高达1000万美元的收入[6] - 在AI时代销售质量的重要性大于销售数量，AI擅长批量规模化工作，更关键的是实现潜在客户的转化[7] - 3人团队+20多个AI Agent的组织结构可以在60天内获得71个B端客户，并实现30天内年收入增长30万美元，试用转付费转化率达到45%[5][9][16] 公司运营模式 - 采用极简组织架构：3位创始人+20多个AI Agent，不扩招全职员工[11][12][14] - 创始人分工明确：营收创造者、产品创造者、Agent创造者[13][14] - 运营哲学：停止通过招人扩大增长、放大人的才能而非取代员工、发现瓶颈并使用无代码工具构建[11] - 实施"7天法则"快速应对业务瓶颈，一周内完成战略转向[15] 产品与技术 - 核心产品是AI驱动的销售开发平台，整合传统多工具任务为无缝AI工作流[18][24] - 工作流程：匿名访客识别→线索筛选→个性化外联→销售交接[22][24] - 使用20多个B2B数据源建立客户画像，自动优先处理高价值线索[22][23] - 全部工作流使用无代码工具+API拼装，方便快速迭代[25] - 主要AI Agent包括：The Observer、The Hunter、The Connector等[26][27][28][29] 营销策略 - 完全依靠LinkedIn内容和自然流量，0营销成本[32] - 创始人通过LinkedIn分享创业心得，每月带来超过100万美元销售机会[32][33] - 采用"公开建设"策略，创始人成为公司最大IP[32] - 内部使用Slack作为中枢平台，集成20多个AI Agent[33][34] - 营销模式：LinkedIn负责引流，Slack负责交付[34] 商业表现与资本 - 9周内获得100万美元年化收入，目标一年内达到3000万美元[9][11] - 每月增长率达到120%[11] - 尚未官宣融资，采取收入驱动增长模式[37] - 创始人认为风险投资模式正在衰亡，过多的VC资金可能迫使公司重回旧模式[37] - 资本市场已关注该公司，社区基金Fresh Fund对其表示赞赏[37]

公司战略与产品发布 - 广域铭岛在2025世界人工智能大会上推出工业AI体系 包括工业AI应用平台与工业智造超级智能体 提供从AI基础设施搭建到智能体应用落地的一站式解决方案[1] - 工业AI体系旨在打造涵盖研发、生产、供应链、营销、运营等全链条的AI原生工业生态 通过超级智能体矩阵覆盖全链路业务场景 重构制造范式[1] - 公司将30年工业Know-How积淀与AI技术深度融合作为AI原生能力核心支撑 平台具备高效工业数据标准、闭环知识封装与还原、定制化智能体开发三大核心能力[2] 技术架构与实施路径 - 体系采用动态循环AI+工业知识闭环协同机制 通过技术解构-知识沉淀-场景验证-双向优化的循环体系持续提供高效精准方案[2] - 凭借30年制造产业背景和丰富工业场景用例基础 公司积累大量工业知识作为模型训练语料 为AI原生能力奠定基础[1] - 工业数据标准统一数据格式和规范以打破数据孤岛 为AI模型训练优化提供高质量数据支持[2] 行业应用与市场定位 - 工业智造超级智能体覆盖企业研、产、供、销、服全链路业务场景 目前面向汽车、新能源电池、有色金属等行业开放[2] - 通过工业智能体与AI工业模型研发推动汽车、新能源电池、有色金属等行业全链路智能化升级 契合国家人工智能产业发展方向[1] - AI原生企业需要深度融合AI与企业业务流程 将AI作为新生产力构建 提供整套企业级能力[1]

公司动态 - 广域铭岛在世界人工智能大会上展示"Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体" 展现打造AI原生企业的能力 [1] - 公司发布行业首个Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体 旨在推动AI技术在传统制造场景落地 [1] - Geega工业AI应用平台面向智能制造全栈领域 提供从AI基础设施搭建到智能体应用落地的一站式解决方案 [2] - 平台具备三大核心能力：工业数据标准化 闭环知识封装与还原 "量体裁衣"式智能体开发 [2] 技术方案 - 工业智造超级智能体是基于Geega平台构建的覆盖企业"研、产、供、销、服"全链路业务场景的智能体矩阵 [2] - 智能体矩阵形成协同决策网络 串联工业软件流程断点 实现"感知-决策-规划-执行"全链路运营闭环 [2] - 每个智能体深入垂直场景 如排产智能体1-2分钟推荐最优约束组合 1小时内完成最优计划发送 [3] - 仓储智能体减少缺件导致计划调整次数50%以上 风险件交付率提升至95% 周计划达成率维持99%以上 [3] 应用案例 - 某整车厂应用排产约束组合推荐策略后 单次排产时间从6小时压缩至1小时 每月节省约60小时 [3] - 超级智能体赋能汽车工厂应对紧急插单：计划智能体秒级注入数据 生产智能体即时生成新SOP 仓储智能体同步计算物料缺口 [3] 行业趋势 - 工业AI落地面临挑战：工厂数据私有化获取难 工艺知识与AI技术割裂 缺乏工业现场感知执行能力 [1] - 需调整工艺模型 适配生产场景 建知识库 将业务内容整理为AI可理解的数据结构 [1] - 业内认为AI是新型生产力 工业AI"双引擎"发布是驱动中国工业向"AI原生"跃迁的关键一步 [4]