作者：羡鱼

来源：正和岛（zhenghedao )

2026 年，全球 AI 领域有两个并存的数字。

一个是：这一年全球企业在 AI 上的投入超过 2500 亿美元；另一个是：世界经济论坛联合科尔尼发布的白皮书中，只有 25% 的企业表示，AI 真正带来了变革性影响。

剩下 75% 企业的 AI 投入去了哪里？

德鲁克在《21 世纪的管理挑战》里提到：20 世纪管理最重要的贡献，是把体力劳动者的生产力提高了 50 倍；21 世纪管理需要做出的最重要贡献，是让知识工作者的生产力得到同样的提高。

放在当下这句话像提前埋好的伏笔，今天 AI 已经把大量 " 执行 " 的成本压到了接近于零，但知识工作者的生产力并没有真正得到解放。

问题不在技术，在别的地方。

就在 11 月 12 日，北京国家会议中心二期，百度世界大会 2026 举办。百度创始人李彦宏走上台的时候，外界期待的依然是熟悉的技术大戏：芯片、模型、参数、产品和 AI 领域的新进展。过去几年，技术突破始终是百度世界大会的主线，这次也不例外。

但在密集的技术发布之外，李彦宏将年度主题演讲的视野，延伸到了更深层的词：智能组织。

李彦宏谈到，" 如果说人工智能是新电能，那么，智能组织就是 AI 时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。"

他用一个比喻，点破了当下 75% 企业的 AI 投入困境："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。"

又一次，李彦宏走在了时代前面。

放在别人身上，智能组织看起来像是在炒作一个新概念；放在他身上，值得多想一层。

因为十年前，也是在这个舞台上，他说过一句略显不合时宜的话。

李彦宏，剑指 "智能组织"

时间回到 2016 年百度世界大会，当时的大会主题是一句话："AI is the New Electricity."（AI 是新电能。）

那一年移动互联网正烧得发烫。O2O 补贴大战打得头破血流，共享单车的颜色不够用，直播短视频刚起势，所有投资人都在问：

下一个风口在哪？

但李彦宏却站在台上说，移动互联网的时代已经结束了，下一幕是人工智能。当时可能没多少人真正理解这句话意味着什么。

2016 年那场判断，也成了百度此后十年所有动作的原点。

要理解他这次为什么又把 " 下一幕 " 指向组织，我们得把过去十年百度在 AI 领域的布局草蛇灰线汇聚在一起：

一张罚单。2017 年，李彦宏坐智能驾驶车上了北京五环，收了一张罚单；同期，谷歌旗下 Waymo 在美国凤凰城启动无人驾驶早期载客测试；

一颗芯片。2018 年，百度发布中国第一款云端全功能 AI 芯片；同期，亚马逊 AWS 推出首款自研 CP；

一幅古画。2022 年，文心大模型在现场补全《富春山居图》，李彦宏预测 AIGC 将成为 PGC、UGC 之后的新内容生产方式。四个月后，ChatGPT 发布。

一句话。2023 年，" 把所有产品都用大模型重做一遍。" 同期，微软推出 Microsoft 365 Copilot，把 AI 嵌进办公软件。

五个智能体。2024 年，百度现场演示智能体协作，几分钟搭出一套报名系统。半年后，Anthropic 披露 Research 多智能体架构。

一把尺子。2026 年 5 月，Create 大会上，李彦宏提出 DAA（日活智能体数）。之后 Meta、亚马逊陆续撤下 Token 排行榜；Anthropic 披露约 3 万个 Agent 参与内部研发。

某种程度上，百度探索 AI 的十余年，正是 AI 进入真实世界的十年缩影。

再把这六件事摊开看，会发现一条暗线：每次行业还在争论当下的命题，李彦宏已经在回答下一个问题了。

移动互联网正热时他谈 AI，百模大战时他谈应用，硅谷沉迷 Token 数时他谈 DAA，今天全球企业都在问 "AI 投了这么多钱为什么不赚钱"，他把答案指向组织。

这不是玄学。

技术出身、有多年企业管理实践的李彦宏，看 AI 的视角从来不局限在单项技术的突破上，而是技术怎么真正改变产品、产业和经济运行方式。

事实上，全球头部机构也在往这个方向跑。麦肯锡讲 Agentic Organization，微软讲 Frontier Firm，BCG 讲 AI-First Organization，IBM 提出未来价值单元是跨部门的 Agent 工作流。

经济学家熊彼特讲 " 创造性破坏 "：技术革命从不只更换工具，它会拆掉旧的协作结构。

组织层这道题，正是AI 接下来要破坏的。

但百度站的位置，和这些机构有一个不容易复制的区别。

咨询公司讲组织，是从方法论出发；百度讲组织，是从一个跑了十余年的技术系统出发。

百度的芯片做了十几年，自动驾驶做了十几年，累计在 AI 上的投入超过 1800 亿。

" 芯—云—模—体 " 全栈，本身就是一台已经装好并且转了很多年的电机。芯片给云提供算力，云给模型提供训练和部署环境，模型给智能体提供智能，智能体的任务数据又回到芯片和模型的迭代里。四层之间本身就是一个 Looping。

当一个组织开始把自己的流程、知识和判断接入这台机器时，它就不是 " 纸上谈兵 " 了，而是在一个已经转动的系统上，重新安排人站的位置。

今天百度能谈 " 新厂房 "，正是因为过去十年百度先把 " 新电机 " 一件件造了出来，智能组织也正是这台全栈电机在组织层面的自然延伸。

新厂房到底怎么盖

那么问题来了，新厂房怎么盖？

李厂长给了三条原则。单独看，每一条都不算石破天惊；合在一起，底层逻辑是一致的。

德鲁克说过，组织的目的是让平凡人做出不平凡的事。今天 AI 把 " 执行 " 的成本压到接近零：一张图、一段代码、一次数据分析，智能体几分钟就能交付。组织里真正稀缺的，是 "谁知道该做什么、为什么这样做、上一次这样做对不对"。

这三条原则，是百度拿数万人的组织当试验场，跑出来的结论：

1. 打破岗位边界

明茨伯格曾说过：组织结构图是 " 公司最突出的人为产物 "，它 " 从未认真考虑过实实在在的产品或服务 "。

工业时代的组织，把人装进一个个格子，格子的边界定义了谁该做什么。

互联网时代，贝佐斯试图用 " 两块披萨团队 " 打破这个结构：团队小到两块披萨能喂饱，层级压扁。但再怎么扁平，格子还在。

AI 时代，格子开始消融。组织开始从金字塔走向蜂窝，从以岗位为中心转向以任务为中心，未来组织是一个任务的网络，而不是一张岗位的表格。海尔的人单合一、Netflix 的自由与责任，都有过探索，只是那时还没有 Agent。

但现在不一样了，李彦宏在 2026 年 5 月的 Create 大会上说过一句话，以前最小生产力单元是一个团队，今天最小生产力单元是超级个体——一个人加上一支智能体编队。

在百度内部已经长出了一个新岗位，叫 FDE，前沿部署工程师。过去百度智能云业务是三段式接力：前线销售和解决方案懂行业 Know-how，交付团队在客户现场落地，产研在后方收反馈迭代产品。

三个环节之间是一道道部门墙。百度的 FDE 把这三件事打通，一个人带着智能体编队跑完整个闭环，目前已经在金融、能源、制造等行业落地了 100 多个场景。

在百度的数字人创新业务部，团队打破产品、研发、设计、测试的边界，全员向 Builder 转型。一名校招新人借助 AI，用 1 天完成了原本需要 5 个角色、至少 10 天的工作。Apollo 开源团队则是 3 个人加一支 Agent 编队，完成版本迭代，" 人盯目标、Agent 盯执行 "。

很多时候，所谓岗位边界，并不完全是能力的边界，恰恰是知识和经验流动的边界。

2. 沉淀隐性知识

德鲁克提出知识工作者生产力的问题，卡点就在这里：一个老师傅的判断力，如果只存在于老师傅的脑子里，它就无法被组织复用，更无法被 AI 调用。

哈耶克 1945 年也讲过，知识天然分散在个体情境里，集中不起来。如今 AI 做的，是第一次让这种分散知识可以被批量归集。

真正的组织智能，是让知识显性化，沉淀到平台上，持续累积、随时调用、人人可用。

有意思的是，在百度内部有个叫 dodo 的 AI 助手。十来人的小团队做的，上线 7 个月覆盖 99% 的正式员工，推动 300 多个企业平台完成 AI 友好化改造，今年还拿了百度最高奖，一百万美金。

南方电网深圳供电局的 " 天璇 " 也提供了一个值得研究的样本。

南方五省两亿多人用电，配电网自愈线路能快速定位故障、恢复供电，但光是广西电网，2025 年就发生了 8215 次永久性故障，传统人工研判一次要 60 分钟以上。

于是南方总调和百度搭子合作，学习上万条历史故障处理数据，把专家经验沉淀成可复用的专业知识，再把故障记录、开关信号、线路拓扑串成完整证据链，实现闭环研判。最后分析准确率 70% 以上，故障分析效率提升 12 倍，目前已在广西 14 个地市、112 个县推广，且能在运行中持续自成长。

3. 设计流程闭环

如果说前两条解决的是 " 人怎么协作 "" 知识怎么沉淀 "，第三条原则就是要回答最底层的问题：组织怎么自己持续进化？

客观上讲，闭环改善不是新概念。丰田的 Kaizen 和安灯绳，几十年前就靠一线反馈持续修流程。

区别在于，过去闭环靠人，AI 让 " 反馈—优化 " 这一圈自己转起来。

李彦宏给了一个公式：可衡量 +Looping= 持续进化。

" 未来，人和 AI 围绕一个任务形成一个 Loop，迭代的方式我们把它叫做 Looping。公司，就变成一个由无数 Loops 组成的、高度自动化运营的组织。组织，就变成一个不断学习和进化的系统。"

百度搭子自己就是这个环的第一个产物：上线以来完成 160 多次产品迭代，累计交付物超过 2000 万份。

在百度内部，DAA 增长数倍，智能体周有效任务完成数增长 11 倍，组织 Skill 累计沉淀超 2 万个。

而在产业侧，百度伐谋 3.0 把这套逻辑锚定到业务结果上。在海高激光，百度伐谋进入生产经营核心流程，实现多机械臂智能排程，进入批量任务的泛化验证阶段。

可以说，未来，组织会逐渐演变成一个由无数 Loops 组成的、能够自己修正自己的系统。

要建立这个系统，企业需要真正把自己的流程拆开，让反馈真正跑起来。

智能组织时代，百度给出中国答案

如果再把时间拉长，企业的组织形态经历过几次大重构：

1855 年，纽约与伊利铁路公司画出了世界第一张组织结构图，形状像一棵树，枝叶标注着各职能部门和人员分工。

那棵树定义了工业时代的组织逻辑：分工、层级、控制。

马克斯 · 韦伯后来把它系统化为科层制理论，机器隐喻从此成了组织的默认语言。

1911 年泰勒《科学管理原理》把组织的分工与流程推向极致；钱德勒《看得见的手》则记录了现代大企业如何靠层级协调规模。

到了互联网时代，贝佐斯的 " 两块披萨团队 " 试图把树压平，用更小的单元和更短的决策链条对抗科层制的迟钝。但 " 两块披萨 " 解决的仍然是人的组织问题。

AI 时代，组织的参与者第一次有了非人的智能体。命题从 " 如何更高效地组织人 "，变成了 " 如何同时组织人和智能体，让判断力在两者之间流动 "。

微软给出的答案是形态：Frontier Firm，投 25 亿美元建 FDE 团队帮企业设计流程。麦肯锡的答案是方法：Agentic Organization，一套重构架构和流程的框架；BCG 主张 " 为 AI 重新设计公司 "。

但各家讲的不是一回事。微软讲组织该长什么样，麦肯锡讲组织该怎么设计，BCG 讲为什么要重新设计。

李彦宏给出的答案站在了另一个维度：机制。组织怎么自己长出来，而不是被设计成什么样。

为什么是李彦宏给出了一个如此不同的答案？

其中很关键的一点是，别人或多或少需要在一些环节上采购第三方工具，但百度从芯片到云到模型到智能体全链路自跑，四层之间相互加强、循环优化，所以它能讲 Looping，讲组织级闭环，讲 " 可衡量 " 的反馈如何回到系统的上一层。

另外，李彦宏称，大模型产业正沿着两条路径发展，一条是向上突破，推高智能上限，一条是下实扎根。为此，百度将持续投入，研发下一代更前沿的基础大模型，另一方面会坚持 " 模体并行、协同进化 " 理念，让大模型为应用而优化。

大会现场，百度正式发布两款文心应用模型：文心闪电深度思考模型与文心一镜微表情大模型，同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放 API 服务。

智能体层，百度搭子、库库、百度伐谋、百度一镜都有不少新升级。那段出圈的希加加采访李彦宏视频，其数字人正是由百度一镜生成。

值得一提的是，2026 年二季度，百度 AI 业务收入占比连续两季过半，AI 云连续六年中国市场份额第一。去年昆仑芯出货量国产第三，萝卜快跑覆盖全球 28 城。

这些数字的意义不在于证明百度 " 做得好 "，而在于说明那台全栈电机已经在真实商业里转了足够久，久到可以支撑一个关于 " 新厂房 " 的判断。

李彦宏十年前种下的那颗种子，长出的不只是一棵树。它长出了一条从芯片到应用、从数字世界到物理世界的完整链条。

而智能组织，是这条链条终于开始回头改造它自己所在的组织时，必然要面对的那道题。

结语

"AI 不只是一场技术革命，更是一场组织革命，而这个趋势是不可阻挡的。"

在百度世界大会上，李彦宏说出了这句话。

过去十年，李彦宏做过几次 " 不合时宜 " 的判断。但回过头来看，他的这些判断每一次都是在行业还在争论 " 当下是什么 " 的时候，他把答案推到了 " 下一步是什么 "。

当知识工作者的 " 执行 " 可以被智能体无限复制时，组织还剩下什么不可替代的东西？

在 2021 年的《致股东信》，李彦宏曾写过这么一段话：

" 过去的 21 年中，每当百度徘徊在十字路口，我都会问自己，什么能够让你真正制胜未来？

我认为就是两方面：一是你信仰什么（What do youreally believe in）；一是你有多大的决心（your determination）。

从过去到现在，我们的信仰没有变，我们相信技术可以改变世界。我们也有决心，有耐心。我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海……我们始终相信，科技为更好。

我们相信，技术的开放共享，让再微小的企业，都可以享受技术的红利，在创新面前机会平等；让再弱小的个人，都可以分享创新的果实，实现结果平等。"

当中国企业从 " 用 AI 提效 " 走向 " 被 AI 重构 "，智能组织会成为所有 CEO 绕不开的必答题。

至于智能组织，还要由接下来十年更多企业的实践继续验证。而百度，也为观察 AI 时代公司的下一种形态，提供了一个值得参考和追踪的企业案例。

也祝福百度，智能组织所蕴藏的产业变革和社会价值，值得我们每一个人期待。

排版  | 仲轩  

审校  | 仲轩   主编  | 夏昆