3 月 27 日，出门问问（02438.HK）发布 2024 年业绩报告。财报显示，2024 年，出门问问营收 3.9 亿元，较上年减少 23%，净亏损 7.21 亿元。

对于收入下滑的原因，出门问问在财报中表示，主要由于集团于 2024 年改变业务战略，不再发展基于传统项目制的 AI 企业解决方案业务。

3 月 27 日召开的出门问问 2024 年度业绩媒体发布会上，出门问问创始人、董事长、执行董事兼首席行政官李志飞在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示，随着大模型能力的突破，尤其是在语音转写、语言总结分析等领域的进步，AI 硬件再次迎来新的发展空间，未来 AI 硬件将成为出门问问的重要发展方向之一。

谈智能体：AI Agent 的商业模式更加清晰

从业务表现来看，2024 年，AIGC 解决方案业务顶起了出门问问的营收 " 半边天 "，较上年增长 88.5%。2022 年— 2024 年，出门问问 AIGC 解决方案营收分别为 0.39 亿元、1.18 亿元、2.22 亿元，占集团总收入的比例分别是 18.0%、23.3% 及 56.8%。

出门问问在财报中表示，2024 年公司在 AI Agent 领域持续深耕，并落地了一款集大模型、具身智能、AI 智能体（AI Agent）于一体的产品 " 小问移动数字人 "。搭载了 " 序列猴子 ""DeepSeek" 等领先大模型，实现智能问答。

谈及未来 AI Agent 的发展方向，李志飞坦言，过去，大语言模型其实比较难有商业模式，AI Agent 的商业模式更加清晰。过去，基于大模型的聊天机器人应用较难找到有效的盈利方式，主要原因在于市场上已有众多巨头提供免费服务，竞争激烈。而 AI Agent 的不同之处在于，它不仅仅是一个聊天工具，而是能够深入工作流，渗透到具体行业领域之中。

对于 AI Agent 的市场定位，出门问问明确选择了垂直领域，而非通用方向。

李志飞解释，这一决策基于两方面的考量。首先，从技术角度来看，通用型 Agent 虽然在演示层面可以展现惊艳的效果，但在实际应用中仍存在诸多体验问题，现阶段技术尚未达到足够成熟的水平。其次，从竞争角度来看，通用 Agent 是大模型公司和科技巨头的必争之地，中小企业很难在这一领域取得突破。因此，出门问问的策略是聚焦具体应用场景，甚至结合硬件，打造有针对性的 AI Agent 解决方案。

在智能硬件领域，出门问问并非新玩家。李志飞表示，公司自 2014 年起便开始布局智能手表，是最早将 AI 与硬件结合的企业之一。过去十年，出门问问陆续推出了智能手表、智能耳机、智能音箱、智能车载设备等产品，希望通过硬件将 AI 技术落地到具体场景。然而，早期市场竞争激烈，加之技术尚未成熟，智能硬件的发展路径并不顺畅。

如今，随着大模型能力的突破，尤其是在语音转写、语言总结分析等领域的进步，AI 硬件再次迎来新的发展空间。" 我们已经在尝试很多 AI 硬件的新产品，很快也会发布。" 李志飞透露，未来 AI 硬件将成为出门问问的重要发展方向之一。

李志飞认为，当前 AI 硬件的市场需求正在增长，技术也发展较为成熟。而出门问问的竞争优势在于，公司既懂 AI，也做过硬件，包括供应链合作、海外销售渠道等资源。对于一个新的初创企业而言，建立这些能力并不容易。

另一方面，李志飞表示，与以往不同，出门问问未来的 AI 硬件策略将更加注重 AI 层面的投入与创新，而非单纯依赖硬件本身的突破。" 我们过去做 AI 硬件时，其实花了大量精力在硬件本身的研发和创新上，在 AI 上的投入没有那么充分。" 李志飞表示，未来，出门问问计划更多地依托产业链，与硬件企业建立合作关系，通过软件来构筑核心壁垒。

谈组织 AI 化：AI Agent 的普及将扩展管理者的管理边界

在财报中，出门问问提到，公司深刻认识到 " 组织 AI 化 " 将成为企业进化的核心路径。未来公司将以 AI Agent 为战略支点，继续推动组织与产品的双重跃迁。依托自有的技术，我们将形成覆盖全价值链的 " 数字员工矩阵 "，让 AI 渗透组织运营与管理，增强 AI 与人的协作，让 AI 促进生产关系的革新，指数级提升生产力。

李志飞在发布会上表示，随着大语言模型的推理能力不断增强，AI Agent 正在从概念变得可行，" 对 AI 公司或者对所有科技公司，很重要的一点是，当 Agent 变得可行，公司做产品以外，怎么能够让公司组织利用 Agent 去提升效率，或者说是跟上 AI 时代的发展。"

过去，行业对于 AI 的发展大多关注 "Scaling Law"（规模定律）——即模型规模越大，其智能水平就越高。李志飞指出，在产业落地过程中，更关键的是大模型能否在劳动力市场创造真正的价值。他提出了 " 劳动力 Scaling Law" 的概念，即随着 AI 能力提升，其对企业内部工作模式与管理方式的影响将呈现指数级增长。

李志飞认为，变革主要体现在两个方面，首先，随着模型能力越来越强，越来越多的工种将会被 AI 辅助或者替代。其次，管理者的管理边界也随着模型能力以及 AI Agent 的普及而扩展。在传统的管理能力下，可能只能管理七个人，但在 AI Agent 协同下，这一数字可能扩展至两百人。这对于组织而言是一个巨大的变革。" 我们希望能够抓住这波红利，随着这个‘ Labor Scaling Law ’的出现，我们能够去改变我们整个组织的工作方式，使得效率会更高。"

面对 AI Agent 带来的机遇与挑战，出门问问正加速向 " 原生 AI 组织 " 转型。李志飞预测，未来的企业的组织形态可能发生根本性变化——一家原本需要两百人的公司，未来或许只需要二三十名核心员工，其他岗位由 AI Agent 填补。这种新型组织模式已在部分创业公司中开始实践，李志飞认为，出门问问作为一家成立十余年的公司，必须快速调整，转型成这样一个 " 原生 AI 组织 "，使得公司在未来的竞争中更有优势。

李志飞表示，出门问问的 AI 转型将分为三个核心阶段。首先是完成数据基建。李志飞认为，当前企业的日常运营已经高度数字化，使用钉钉、飞书等协作软件记录目标（OKR）、任务执行过程以及最终结果（如代码、设计图等）。但过去，这些数据往往分散存储，AI 难以有效访问。因此，出门问问的第一步是让 AI 能够整合和理解所有企业数据，使组织行为全面数字化。

数据数字化只是第一步，更重要的是让 AI 嵌入到工作流中，使其不仅是数据的访问者，而是让各类 AI Agent 全过程参与执行和管理。例如，AI 可以分析所有会议记录、代码、销售数据及组织架构，在管理和执行过程中提供智能决策支持。李志飞表示，未来的企业可能会有多个 "AI CEO"。

不过，李志飞也坦言，AI Agent 的应用将不可避免地对企业现有组织架构产生影响，要让已有团队发挥最大价值，首先需要提升团队成员对 AI 的认知。其次，公司组织架构可能需要适应 AI 时代的高效协作模式，例如减少中间管理层，推动组织扁平化。李志飞认为，如果企业不调整管理架构，传统的组织模式反而可能成为 AI 转型的阻力。

李志飞表示，在 AI 与人类共存的企业形态下，工作流程也将发生深刻变革。过去的企业流程主要依赖人力执行，而未来的模式是 " 人 +AI" 协作，这是一个持续优化的过程，企业需要根据数据反馈，不断根据 AI Agent 自我迭代。

每日经济新闻