作者 | 赖逸翰
编辑｜何子维
新媒体编辑 | 辰夕
视觉 | 顾芗
AI 浪潮已非选择题，而是必答题。从智能体狂潮到“一人公司”兴起，全球科技巨头 AI 资本开支突破 6500 亿美元，三星与 SK 海力士更宣布千亿级长期投资计划。企业界在集体亢奋与焦虑中，正用真金白银押注未来。
腾讯集团高级管理顾问、腾讯青腾教务长杨国安，近期深入调研多个行业代表性企业，将其在 AI 时代的洞察与实践凝练成新书《智在未来》。书中剖析了 Manus、强脑科技、和睦家医疗、理想汽车等八家企业的转型路径，涵盖"AI 原住民”与"AI 新移民”两类样本。
杨国安基于“杨五环 2.0"理论框架，核心探讨企业如何与 AI 共舞。他强调，并非所有企业都需"All in AI"，唯有厘清自身定位与战略问题，方能有效拥抱红利，避免盲目投入。
杨国安新书《智在未来》
这是一场关于 AI 如何重写企业发展逻辑的深度对话。
AI 的破坏性创新
南风窗：AI 对企业组织架构产生了哪些破坏性创新？
杨国安：AI 显著提升了生产力与效率，抬高了员工能力下限。例如，AI 副手可辅助医生进行病情分析，弥补经验不足。
这种变化引发组织层面的双重变革：
其一，组织层级趋于扁平。AI 拓宽了员工能力边界，产品经理可直接借助 AI 编写代码并筛选方案，无需繁琐的跨部门流转。传统“管理幅度”概念被重构，中层监督需求减少，科层制逐渐瓦解。
其二，未来员工总数或将缩减。以理想汽车为例，其目标是在营收增长十倍的同时，将员工增幅控制在 1.5 倍以内。AI 的破坏性不仅在于替代单一岗位，更在于重塑行业形态，如自动驾驶普及后，出行行业可能不再需要司机。
南风窗：从科层制向任务导向型转变，最大阻力是什么？
杨国安：传统科层制下，权责利与职级挂钩，创新依赖自上而下的指令。而在 AI 时代，一线年轻员工可跨部门组建任务小组，快速响应市场需求，打破固有工作模式。
未来的任务导向型团队具备三个特征：目标清晰、责任到人、权责对等。组织将演变为由多个高度授权的闭环团队构成的网络，中间层则转化为资源共享平台。
转型阻力源于惯性。企业无需一步到位，可采取“兼容”策略：在原有架构中孵化任务型团队，通过成功案例示范，让员工看到凭借专业能力而非职级晋升也能获得回报。美图公司便是典型，其内部小团队两天即可产出模板，经验证后获千万级投入及利润分成，成功孵化出新业务。
员工的蒸馏与评判
南风窗：如何消除员工对被 AI“蒸馏”或替代的恐惧？
杨国安：竞争的本质已从"AI 与人”转向“人与人的竞争”、“组织与组织的竞争”。抗拒无益，唯有主动拥抱并利用 AI 工具提升产出，方能确立新护城河。
所谓“蒸馏”并不可怕，AI 擅长复制结构性知识。关键在于人是否持续学习与进化。若固守旧有经验，必然被淘汰；若能驾驭新工具，价值将进一步提升。
江苏无锡，奇迹自动化工程公司机器人数据训练中心内，机器人正在转运箱子/图源：视觉中国
南风窗：在“人机协同”模式下，如何评判人的产出？
杨国安：建议以团队总产出（营收、利润）为核算基础，预先设定分配规则。分配依据应透明化，弱化官位等级，引入互评机制。
建立清晰的游戏规则，让员工明确努力与结果的直接关联。激励应侧重最终产出，而非单纯的行为过程或上级主观喜好。
谁适合 all in AI
南风窗：企业需想清楚哪些问题，才适合 All in AI？
杨国安：并非所有企业都需 All in，但必须主动求变。企业应自问四个核心问题：
第一，Why AI？AI 与企业有何关联？答案通常有三：提升效率下限、驱动产品创新、重构商业模式（如理想汽车转型为智能移动终端公司）。
第二，AI for what？是局部优化还是全面转型？若涉及全局变革，需自上而下强力推动。
第三，How？技术路径上，是自研底座还是采购服务？人才文化上，如何激发全员应用 AI 的成长型思维？例如美的集团，依托强大技术平台，员工仅需两小时培训即可制作智能体。
企业可分为"AI 探索者”与"AI 创新者”。前者只需低门槛技术应用，后者则需深度创新与数据支撑。
南风窗：理想汽车巨额投入 AI 导致短期亏损，如何应对压力？
杨国安：这考验一号位的勇气与信念。AI 提供方向，但投入力度、利益重构及组织变革，最终取决于领导者是否坚信 AI 价值。多数企业应是“拥抱 AI"而非盲目"All in"，需结合产业实际制定策略。
很多企业应该不是 all in AI，而是拥抱 AI
为什么花了钱用 AI 却没效果
南风窗：为何数字化基础工作关键却易被忽略？
杨国安：通用大模型仅能达到七八十分水平，若要实现 90 分以上的高精度，必须注入行业专用知识与数据。例如和睦家医疗建立专业术语库，美图公司构建垂直大模型并人工标注数据，皆是为此。
从 70 分提升至 90 分需高昂成本（数据治理、强化训练）。AI 探索者可借用通用模型，但创新者必须在垂直领域深耕。
南风窗：技术驱动型企业如何平衡资源与“多点开花”？
杨国安：技术型企业常犯“有锤子找钉子”的错误，盲目尝试多场景导致资源分散。初创企业若无法在一个业务上形成正向现金流循环，极易因资金链断裂而失败。
成功关键在于找到刚性痛点。强脑科技最初聚焦假肢场景，虽用户付费能力弱但有公益基金支持；随后拓展至工业机器手，解决人形机器人灵巧操作难题，实现了商业闭环。企业需确保场景既有需求，又有支付方。
现在工程自动化，特别是人形机器人的难点，就是手部动作灵巧/图源：视觉中国
技术型人才往往热爱技术却误判场景，传统企业熟悉场景却不懂技术。双方需互补。
南风窗：什么是"AI 伪创新”陷阱？
杨国安：零散地要求各部门使用 AI 工具，缺乏顶层设计与系统性规划，导致投入巨大却收效甚微。根源在于一号位自身对 AI 战略思考不足。
南风窗：除了资金与人力，企业面临的最大隐形成本是什么？
杨国安：时间与精力。一号位需耗费大量心力构想行业演变与产业重构，并推动高管团队共同落地执行。“想象未来”知易行难。
南风窗：一号位该如何“想象”未来？
杨国安：保持动态认知，多参访前沿科技企业，参照同行做法。闭门造车难以洞察趋势。
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