作为全球领先的AI科技公司，百度每年举办的世界大会，一直被视为揭示AI科技行业风向的前哨站。

十年前，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在百度世界2016上提出“互联网的下一幕，是人工智能”，精准预判了过去十年AI崛起的技术浪潮。

十年后，全球科技企业和管理研究者都正追问一个更为宏大的问题：当部分工作可以由智能体执行，公司将演变成什么样？

这一次，李彦宏给出的答案是“智能组织”。

2026年11月12日，百度世界2026在北京举行，主题为“下一幕，智能组织”。开幕演讲中，李彦宏判断，人工智能的下一幕是智能组织。“如果说，人工智能是新电能；那么，智能组织就是AI时代新的厂房，是生产力真正发生的地方。只有匹配AI各种新能力的组织方式落地了，生产力才会大幅度提升，经济才能加速成长。”

李彦宏提出“智能组织”，背后是百度从芯片、云、模型到应用长期积累，以及自身业务和产业现场持续实践结出的硕果。这些探索指向同一个命题——AI时代的企业竞争力，将越来越取决于能否把技术能力转化为人机协作、知识积累和持续进化的组织能力。

一、一棵树和两张披萨

AI时代的组织将如何演进

回望现代公司过去百余年的演进历程，每一轮新的技术变革，都会引发组织协作模式变化。

人类的每一次科技进步，无论是蒸汽机、电气化还是互联网，都会极大地释放企业的生产力。不过，生产力的提升并不仅仅源于新技术，也离不开企业针对性调整组织协作模式。

工业时代，生产规模扩大，专业分工日益精细。明确的岗位职责支撑起大规模生产，也增加了部门之间的协调成本。如何把分散在不同岗位和部门的专业能力组织起来，让整条生产链高效运转，成为企业管理的核心命题。

美国国会图书馆收藏的1855年纽约与伊利铁路公司组织图，被认为是历史上首次系统化、图形化展示公司管理架构的实例，为工业时代企业的组织协作模式提供了范本。

纽约与伊利铁路公司的组织图像一棵枝叶繁茂的大树，分支标注各职能部门及人员分工，每个员工的职责被严格界定，信息流和汇报路径也十分清晰，基于此，企业可进行高效管理。

此后，德国社会学家马克斯·韦伯将上述组织模式提炼为科层制理论。科层制依靠规则、等级、专业分工构建理性化组织，具备效率高、稳定性强等优势。

不过，随着市场变化逐渐加快，层层汇报和部门之间的协调也可能拖慢决策。互联网让客户反馈和产品迭代显著提速，企业因此需要在规模化管理之外，寻找更敏捷的协作方式。

为了激活互联网企业的组织活力，21世纪初，亚马逊集团创始人杰夫·贝索斯开始推广“两块披萨团队”理念，团队规模应小到两张披萨就能让成员吃饱。其核心是通过控制团队规模、下放自主决策权，减少层级与协作成本，通过扁平化、敏捷化、平台化策略，提升组织效率与市场响应速度。

凭借创新组织理念，创业十数年时间，亚马逊一跃成为全球规模最大的电子商务与云计算科技巨头之一。

从科层制到小团队自治，企业一直在寻找专业分工与协作效率之间的平衡。

进入AI时代，智能体开始参与任务执行，组织设计又增加了新的维度。企业既要安排人与人、人与智能体的协作，也要明确智能体的任务、权限与评价方式。

针对这一趋势，微软在《2026工作趋势指数》中指出，员工正在借助AI改变工作方式，组织的评价指标、激励机制和管理规范却可能仍在强化原有做法。企业要释放AI的价值，需要同步调整工作流程、管理方式和评价机制。

从铁路公司的组织图到互联网的小团队，企业组织的演进，始终围绕着专业分工与协作效率展开。AI带来的新变化，是一部分执行能力可以脱离固定岗位，围绕任务被灵活调用。当团队能够调动的能力超出自身人员规模，企业扩张也有机会减少对增加人手的依赖。

组织设计由此需要进一步回答，怎样将人的判断、智能体的执行和企业积累的经验组合起来，让更多任务能够稳定交付。

这正是AI时代“新厂房”要解决的问题。

二、预测组织的未来演进

李彦宏提出了智能组织

作为拥有深厚技术背景的创业者，李彦宏深谙前沿技术的发展趋势，对于AI技术如何在企业实际的生产环境中落地并创造价值，有着超越时代的洞察与见解。

早在百度世界2025上，李彦宏就提出，企业需内化AI能力，“当AI能力被内化，成为一种原生的能力，智能就不再是成本，而是生产力。”

今年5月举办的Create 2026百度AI开发者大会上，李彦宏在组织方面找到了AI技术的具体落点，认为企业组织需进行自我进化，从人与人的分工协作，到人与智能体的混合编队，变为超级组织。

百度世界2026上，李彦宏对于组织进化的思考更进一步，提出以任务为中心、能够持续学习和进化的“智能组织”构想。不少企业一把手有这样的疑问：为什么Token花费越来越多，但收入利润没有跟着涨？对此他认为，类比工业时代的发展进程，AI没有产生预期的经济效益，“是因为我们只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。没有一家公司，会因为用了几个AI工具，一夜之间变得更有竞争力。”

为助力企业实现AI化转型，除了指明“智能组织”这一高远的战略目标，李彦宏还具体提出组织进化的三大原则。

第一条原则是打破岗位边界，释放组织活力。区别于工业时代以岗位为基本单元，AI时代的工作中心将变为任务。因此，企业需要先明确任务需要什么结果，再决定哪些环节适合交给智能体执行，哪些环节需要人判断。穿透岗位壁垒、以任务为中心重排组织链路后，企业的生产效率有望大幅提升。

第二条原则是沉淀隐性知识，构建组织智能。组织智能和个体能力最大的不同，就是隐性知识的显性化。“真正的组织智能，是让这些知识显性化，沉淀到公司的平台上，可以持续累积、随时调用、人人可用。组织智能，才是企业最深的护城河。”

第三条原则是设计流程闭环，推动组织进化。由于采用固定的流程和架构，传统组织成型后，往往很难根据业务的实际反馈持续升级。李彦宏提出了“可衡量 + Looping”，即为任务设定可以检验的结果，根据执行中的偏差修正方法，再将有效经验带入下一轮工作，让流程具备持续改进的能力。

这套思路的价值，在于把AI商业化的讨论推进到企业如何运转。随着模型和工具日益普及，企业之间的差距，将越来越体现为谁能更有效地组织和运用这些能力。能够把业务经验持续沉淀、让有效方法跨团队复用的企业，也更有机会将一时的技术红利积累为长期的竞争优势。

三、从时代命题到企业样本

百度如何验证智能组织

李彦宏提出“智能组织”及组织进化的三大原则，背后既依托于百度“芯、云、模、体”的全栈技术积累，也离不开自身业务与产业合作伙伴的实践。

百度的全栈AI布局覆盖昆仑芯、智能云、文心大模型及智能体应用。芯片提供算力，云平台支撑训练、推理与应用运行，模型负责理解和推理，智能体将这些能力接入业务任务。各层高效协同，为企业探索人机协作提供了强有力的技术支撑。

此次百度世界大会，百度还全新发布了“词元所”——一个大模型交易平台，该平台主打“验真”与“征信”两大能力，通过模型指纹比对、能力测试、性能与可用性测试等相关技术进行资源核验，同时采取定期抽检拨测，全链路实时监测调用等方式，为模型提供商建立信用评级。向客户提供中立可信、公开透明的模型交易服务。词元所上线一个月以来，已入驻供应资源已超100 个，日均调用次数突破5000万，日均调用 token 超7000亿。

基于全栈技术积累，百度早已在公司内部构建起“智能组织”。比如，百度财务内审团队已将Looping引入审计流程，AI开始参与审计计划、风险排查和问题核查等依赖专家经验的工作。

AI可参考业务资料和历史案例，辅助判断“查什么、怎么查”，人工审核与专家反馈则进一步沉淀为判断规则，用于后续审计。通过这样的循环，资深人员的经验逐步成为团队可以复用的能力。据百度披露，目前公司内部审计流程的AI自动执审率已达40%。

类似的变化也发生在百度数字人创新业务部。借助自研BiuBiuAgent，团队打通产品、研发、设计和测试等岗位的工作，已实现6个以上需求由单人完成全流程交付。

百度披露，2026年Q3，数字人创新业务部完成564次产研迭代，沉淀130个Skills，交付周期缩短28.8%。任务中积累的方法由此可以被反复调用，团队的交付能力也随之提升。

具体而言，李彦宏在发布会上透露，近一年来，百度内部每天的活跃智能体数（DAA），从日均0.5万增长到3.7万，涨了6倍多；智能体执行的有效任务完成数，从每周平均8.4万个，增长到一周超100万个，涨了11倍。百度已建设4300个Workspace，组织Skill累计沉淀超过2万个。

不只公司内部部门受益匪浅，南方电网、海高激光等企业也开始借助百度AI技术，将专家经验转化为团队可以复用的研判和排程能力。

南方总调与百度基于百度搭子合作建设了“天璇伙伴”，将历史故障处理数据和专家经验用于配电网故障研判，串联故障记录、开关信号与线路拓扑，辅助分析故障原因。官方数据显示，天璇伙伴使故障分析效率提升12倍，已在广西14个地市、112个县推广，让依赖资深人员的研判经验得以跨团队复用。

在海高激光，多台机械臂协同切割的任务分配和执行顺序，过去主要靠工艺人员手动安排。百度伐谋则把工艺经验与生产约束转化为算法，围绕加工耗时、防碰撞和任务排程优化方案。目前，项目已跑通单个工件的全流程，进入更多工件和批量任务的验证阶段，为生产团队反复调用专家经验提供了路径。

从百度内部的研发、审计，到电网研判和制造排程，这些场景正发生一个共同变化：原本依赖少数专家的判断，开始沉淀为团队可以反复调用的方法。

百度的探索由此为“智能组织”提供了具体的观察样本，也让AI服务商面对更深入的考验——能否将技术嵌入企业的业务规则，让一次交付留下的经验持续服务后续生产，将影响其与客户合作的深度和长期价值。

写在最后

进入AI时代，智能体开始承担一部分执行工作，公司也面临新的增长命题：当业务扩大，能否让积累的知识和方法随之扩展，让更多任务得到稳定交付？

李彦宏提出“智能组织”，将这一命题落到了任务、知识与反馈机制上。这也意味着，AI的普及可能带来新的企业分化。模型和工具的获取门槛逐步降低，各家公司将更需要回答如何使用自身独有的知识、业务规则和判断经验。能够让这些积累进入日常任务，并根据结果持续修正方法的企业，更有机会将通用技术转化为难以复制的竞争力。

可以说，百度对“智能组织”的探索，为中国企业参与下一代组织范式的实践，提供了一个具体样本。

而在大会现场，一段李彦宏接受数字人希加加采访的视频也引发不少关注，希加加先是问：“我这样的数字人能当CEO吗？”李彦宏笑答“不能”，并谈到组织、公司乃至个人都有自己的 mission 和 vision（使命与愿景）。

当希加加继续追问组织留下来的部分，最核心的是什么？李彦宏给出了更直接的答案：“最核心的其实还是人。”

作者｜安舆

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