过去两年，大模型能力快速提升，AI已经进入越来越多企业的日常工作。销售用AI写方案，财务用AI做分析，运营用AI处理材料，员工的工作效率明显提高。
但对企业董事长和CEO而言，更重要的问题是：AI投入能否真正带来收入增长、成本下降和利润改善？
一个显而易见的事实是：“Token是资源投入，不是经营成绩。”
10月30日，2026华夏基石AI原生组织管理创新大会在杭州举行。零一万物联合创始人沈鹏飞发表《一号位的AI进化论》主题演讲，围绕企业决策、专家经验与AI原生组织，分享了零一万物在产业AI转型中的探索与思考。
零一万物联合创始人沈鹏飞（中）
出席 2026 华夏基石 AI 原生组织管理创新大会
“评价企业AI的价值，可以用一个很直白的问题：它能不能经得起财报电话会的追问？”沈鹏飞着重介绍了如何把经营使命、专家经验、受控行动和结果反馈连接起来。
在他看来，AI原生转型最终要解决的，是如何让企业持续做出更好的经营判断，并将这些专业判断沉淀为组织能力，最终转化为可以验证的经营成果。
01
从个人提效到经营决策
企业AI进入新阶段
这是企业经营的一个典型场景：某笔重要订单即将延期，销售部门强调客户的重要性，生产部门表示排期已满，财务部门关注回款风险。
每个部门都掌握部分事实，也都有各自合理的判断。但这些信息分散在不同系统和业务流程中，最终仍然需要董事长亲自协调，才能完成一次跨部门决策。
过去两年，大模型能力快速提升，企业部署了越来越多AI工具，但技术投入与经营成果之间仍然存在距离。数据分散在不同系统，部门之间缺乏统一的业务理解，AI生成的建议也很难直接进入实际经营流程。
这正是当前企业AI应用面临的普遍挑战。
沈鹏飞认为，企业AI转型需要回应这一挑战：从单点优化走向系统变革，从个人效率提升走向企业经营能力提升。
“一次回答正确，不等于一条业务链能够稳定运行。”
AI必须真正理解一家企业的业务关系、经营规则和资源约束，才能帮助管理者识别风险、比较方案，并推动跨部门执行。
企业AI转型也因此需要成为一号位工程。CEO需要从收入、成本、利润等核心经营目标出发，识别最值得投入的业务场景，推动数据、流程和组织协同，让AI真正进入经营决策。
对于传统企业，不必一开始就全面改造，而应从一条高价值业务链切入，跑通从发现问题、辅助决策到执行反馈的完整闭环，再逐步复制。
“从经营使命反推能力，才能避免做出一套很热闹、却没有人对结果负责的系统。”
02
让AI读懂企业
把少数专家的经验变成组织能力
如果AI要参与经营决策，首先必须真正理解一家企业。
例如，一家制造企业产出下降，经验丰富的生产专家可能不会立即调整排产，而是先检查下游产能。因为他知道，问题可能出在工序之间的资源约束，贸然调整反而会增加库存和交付风险。
优秀专家最有价值的能力，是面对复杂问题时，知道先看什么、如何判断，以及何时行动。
过去，这些经验主要掌握在少数专家和管理者手中。大模型的发展，让企业有机会将多年积累的业务知识、经营规则和专家经验，转化为整个组织可以持续使用的智能能力。
沈鹏飞认为，“企业AI的长期价值，在于让少数专家的优秀判断，成为整个组织可以复用的能力。”
零一万物联合创始人沈鹏飞演讲现场
零一万物围绕这一方向，构建了以万策AI为核心的企业AI转型操作系统。
其核心技术Ontology 2.0（企业地图/本体），将客户、订单、库存、生产、交付等业务信息及其关系连接起来，并融入企业的业务规则和专家知识，让AI能够理解数据背后的经营逻辑。结合动态上下文，AI可以持续掌握业务变化，识别风险并辅助判断。
在此基础上，受控执行系统（Harness）为智能体设置权限、执行规则和人工监督机制，结合多智能体协同，让AI能够在可控范围内参与经营分析、决策与任务执行。
从理解业务、辅助判断到受控执行，AI才能让人放心地进入企业经营。
基于万策AI，零一万物进一步打造老板AI、销冠AI、投资官AI等一号位应用。其中，老板AI围绕经营目标，帮助管理者在会前识别异常、会中辅助决策、会后追踪执行，形成持续改进的经营闭环。
但要让专家经验真正成为组织能力，还需要解决另一个问题：如何把客户动态积累的专业知识，转化为沉淀在系统中可以不断复制迭代的能力？
零一万物通过FDE（前沿部署工程师）模式，深入世界级能源矿业企业、亚洲制造业龙头、跨国保险集团等客户的业务现场，与行业专家共同解决复杂经营问题，提炼专家判断背后的业务逻辑、规则和方法，积累高价值的行业Know-how。“人的经验越能变成明确的标准，团队和AI就越有机会一起做出稳定的结果。”
这些经过业务验证的经验，进一步沉淀到万策AI平台，形成可复用的业务本体、智能体技能、执行规则和评测能力。随着客户实践不断积累，平台对复杂业务的理解和处理能力也持续增强，为跨场景、跨行业的规模化复制奠定基础。
例如，在海外工矿多式联运场景中，零一万物正在探索将分散在不同系统中的业务信息与行业专家经验相结合，让AI辅助分析复杂运输环节中的资源约束与经营问题。
一套系统能否长期有效，还要看失败之后发生什么。沈鹏飞说，通过持续改进机制，企业会逐步积累判断依据、技能、失败样本和责任记录。每次使用才有机会让下一轮更可靠。
当少数专家的优秀判断能够被更多员工和智能体复用，企业积累的就不再只是数据和知识，还有整个组织持续作出高质量判断的能力。
03
一号位的进化
从个人决策者到组织智能的建设者
当AI可以快速生成方案、分析风险，甚至参与业务执行，企业一号位的角色会发生什么变化？
沈鹏飞认为，AI正在降低知识获取、分析和执行的门槛，但企业对优秀管理者的需求并不会因此消失。
相反，当越来越多工作可以交给AI完成，管理者需要更加清楚地回答：什么问题值得解决？什么结果才算优秀？哪些决定必须由人承担责任？
他将AI时代一号位需要强化的能力，归纳为四个方面：方向感、品味、判断力，以及共情与组织动员能力。
方向感，决定AI先解决什么问题。 当AI能够帮助企业完成越来越多任务，管理者首先需要判断哪些任务真正值得做。
一号位需要围绕企业的核心经营目标，识别最有价值的客户问题和业务场景，也要有勇气停止那些看起来热闹、却无法证明经营价值的AI项目。
品味，决定企业如何定义优秀。 AI可以在几秒钟内生成大量销售方案，但真正优秀的方案，需要准确理解客户需求，提出可信的价值主张，并能够在实际业务中执行。
管理者不能只说“感觉不对”，还需要明确什么样的结果是好的，为什么好，哪些问题不可接受。
当这些标准能够转化为具体的评测和验收要求，团队与AI才有机会持续产出高质量结果。
AI让生成方案变得越来越容易，识别好方案、定义高标准的能力将更加重要。
判断力，决定企业如何面对复杂取舍。 AI可以帮助管理者汇总事实、识别风险、比较方案，但在信息不充分、目标相互冲突的情况下，仍然需要有人作出决定并承担责任。
例如，面对两个重要客户争夺有限交付资源，AI可以列出不同方案的成本、风险和潜在收益，但最终如何取舍，仍然需要管理者结合企业战略和长期客户关系作出判断。
共情与组织动员能力，则决定企业能否真正完成转型。AI原生转型正在改变企业的工作流程、权责关系和人才评价方式。
管理者需要让员工看到，AI如何帮助他们承担更复杂的任务、创造更大的价值，同时让主动分享经验、推动组织进步的人获得相应回报。
沈鹏飞强调，企业AI转型首先是一号位工程。 AI能够提高个人效率，但只有管理者主动改变组织的决策与协作方式，才能真正释放企业整体的生产力。
董事长和CEO需要明确战略方向、配置资源并给予授权；CAIO（首席AI官）负责统筹AI转型、选择高价值场景并验证经营成果；CTO、CIO等技术负责人保障系统架构、数据集成和安全运行。同时，通过DRI（直接责任人）机制，让每项业务都有明确的负责人，并赋予与责任相匹配的权限和资源。
这一变化也将重塑企业的日常管理方式。
以经营例会为例，AI可以在会前整合经营数据、识别异常和风险；会中辅助管理者比较方案、作出决策；会后将任务落实到具体责任人，持续追踪执行结果，并将经验反馈到下一轮判断。
“AI原生组织的进化，是让企业从依赖少数管理者的经验，走向整个组织持续学习、判断和行动。”
沈鹏飞指出，随着AI深入企业经营，传统依赖层级汇报和人工协调的管理方式将逐步改变。企业可以围绕共享的业务信息和明确的责任机制，让更多员工借助AI独立解决复杂问题，持续积累组织的判断能力。
未来企业之间的竞争，将越来越取决于谁能把少数人的优秀判断，转化为整个组织持续创造价值的能力。
而检验AI原生转型是否成功，最终仍要回到最核心的商业标准：企业是否因此作出了更好的决策，能否真正改善收入、成本和利润。
* 预约商务合作请点击【阅读原文】
END