11 月 27-28 日，被誉为 " 年度科技与商业风向标 " 的 36 氪 WISE2025 商业之王大会，在北京 798 艺术区传导空间落地。

今年的 WISE 不再是一场传统意义上的行业峰会，而是一次以 " 科技爽文短剧 " 为载体的沉浸式体验。从 AI 重塑硬件边界，到具身智能叩响真实世界的大门；从出海浪潮中的品牌全球化，到传统行业装上 " 赛博义肢 " ——我们还原的不仅是趋势，更是在捕捉在无数次商业实践中磨炼出的真知。

我们将在接下来的内容中，逐帧拆解这些 " 爽剧 " 背后的真实逻辑，一起看尽 2025 年商业的 " 风景独好 "。

28 日，创维集团 CTO、酷开科技 CEO 王志国发表主题为《从个体幸福到全域共振的 AI 探索》的演讲。

创维集团 CTO、酷开科技 CEO 王志国

以下为演讲内容，经 36 氪整理编辑：

大家好！我是创维集团 CTO、也是酷开科技的 CEO。不过这个 CEO 的身份，可能到明年年中就会有变化了。说实话，CEO 这份工作中，我最不愿意做的一件事是管理，最喜欢做的事情是技术。尤其是 AI 时代到来之后，我越发觉得，以往在管理工作中遇到的各类问题，如今都可以借助 AI 大模型来解决。

今天我想和大家分享的主题是 " 个体幸福到全域共振的 AI 探索 "。所谓个体幸福，我在公司内部曾提过一个观点：多数应用聚焦于个人层面的效率提升，也即常说的 " 点上的 AI"，而我们所专注打造的两个 AI 系统，属于 " 面上的 AI"，即一套完整的 AI 操作系统（AIOS）。

当前一个行业现状是，如果仅依靠大模型进行简单的算法开发，远发挥不出 AI 的真正优势。那些知识储备越深厚的大模型，响应速度越慢；同时，这类大模型的成本也相对较高，想实现大规模落地应用仍存在不少困难。

因此，酷开从 2021 年开始就把核心精力聚焦在算法积累，其中大部分是基于开源算法进行优化修改，真正的核心竞争力在于我们针对这些算法做了大量的参数调优、数据调教和训练，沉淀了海量的数据资产与标签体系。

而这些，正是我接下来要讲的两个 AIOS 能够落地的核心前提，Happy Life AIOS 和 Happy Work AIOS。

酷开是中国第一家打造 AIOS 的公司，在底层系统上率先完成了原生智能化重构，以 "Happy life，Happy work" 为内核进行产品研发和创新，到如今多场景深度布局 AI 智能体，已将前沿技术转化为商业产品与系统解决方案。

今年年中及 8 月份，阿里和 Open AI 先后提出了 AIOS 的概念，他们认为大模型可以做成 AIOS，甚至直接把大模型等同于 AIOS。

怎么理解 AIOS？结合酷开的 Happy Life AIOS 来举例，它是面向家庭场景的操作系统，把家庭成员作为接口接入系统，通过数据维度或借助 Agent（智能体），让 AI 理解家庭成员的需求；同时，我们也把家庭里的各类设备接入进来，外部第三方服务也能接入这个系统。

值得一提的是，整个系统最终为家庭提供什么服务，并不是人工设计好的，而是由 AI 根据实际情况自主反馈、决策的。

举个例子。这套系统刚落地时，我们搭配了一款带摄像头的智能冰箱，可实时监测放进冰箱的食品。传统的 AI 应用逻辑是，放进一种食材、冰箱会推荐对应的菜谱，但有一次演示状况超出了我预期。我们往冰箱里放了一个土豆，结果系统立刻弹出 " 冰箱异常：土豆不适合放在冰箱中 " 的提示。可能我都不知道土豆不能放冰箱，但大模型掌握了这类海量知识，刚好弥补了普通用户的知识盲区，这就是 AIOS 背后海量知识储备带来的价值。

当然，这只是个小案例。我更想聊的是 "Happy Life" 的核心。很多人会问，" 幸福生活 " 的定义到底是什么？说实话我没法给出精准定义，因为我本人性格比较理性，生活里没太多情绪波动，精力都放在技术上，但我很清楚哪些事会让人不开心。

比如家里的常见场景：孩子做作业，妻子天天因为作业和孩子吵架，孩子觉得自己做得不错、妈妈却觉得还不够，矛盾就这样产生了。Happy Life AIOS 的初衷，就是想解决人与人之间的协调问题。

很多时候，人之间的矛盾源于信息和认知的不对称。孩子觉得自己很努力家长却不认可，情绪上来了就没法专注，不是他不想学，而是情绪先占了主导。所以 AIOS 要做的，就是在双方之间搭建一个桥梁，抹平信息差，提升彼此的认知，化解这类情绪矛盾。

我家里现在就有一台接入了这套系统的学习机，现在我妻子和孩子很少再直接因为作业吵架，搭载了 AIOS 的学习机可以采用孩子能接受的方式，通过个性化的、高情商的沟通，让他心甘情愿地完成作业任务。这就是 AIOS 的核心力量。

除了能让家庭更幸福的 AIOS 外，工作场景的痛点同样值得关注。正如我前面提到的管理问题，我是技术出身，大部分精力都放在技术创新上，很难兼顾具体事情的跟踪和落地。当然，也有特别优秀的人能做到面面俱到，但也是少数。

其实管理的核心问题，本质上就是执行的问题。工作中最大的痛点是什么？是觉得 " 不公平 "，即自己付出的价值和获得的回报不对等。这种感受慢慢消磨了很多人的工作意志，而我们的 Happy Work AIOS，就是要抹平工作中的信息差，改变过去完全依赖人与人之间协同完成工作的模式。要知道，纯靠人来协同，这件事本身就很难做好。

现在中国做得好的企业大概分三类：第一类是企业文化底蕴深厚的企业；第二类是数字化建设做得好的企业；第三类是老板兢兢业业、摸索出独特管理机制的企业。反观大部分企业还处在 " 水深火热 " 的状态，研究数智化该怎么变革。我们也不例外，一直在探索 AI 如何帮助企业突破竞争力瓶颈。而这一切问题的根源，就是管理。

基于这个痛点，我们打造了 Happy Work AIOS，把员工、公司的全部资源都输入到 AI 系统中，由 AI 来负责资源调度、工作评价。通过这样的方式，让每一位员工都能清晰地知道自己该做什么、该怎么做，从根本上解决工作协同中的信息差和公平性问题。

酷开科技正在努力把公司打造成一家由 AI 驱动运行的企业。当然，企业的战略方向必须先明确，我们给董事会提供了一个可视化看板，他们能实时看到公司所有的运营数据和进展。战略方向确定后，整个公司的运转就不再依赖 CEO 驱动，而是将企业整体目标拆解下去，由 AI 驱动员工落地具体的工作，同时，AI 还能从海量数据中发现运营过程中存在的各类问题。

我们的最终目标很清晰：通过 Happy Life 和 Happy Work 这两套系统，把员工、供应商、客户、上游合作伙伴以及终端用户全部连接起来，让各方的信息能够充分互通。这样一来，我们就能第一时间捕捉到市场机会，最终创造出更大的价值。

全域共振 AI 体系

目前很多企业都在做智能体，我们经过很多实践以后，也总结出内部的智能体六大法则。

第一，智能体的负责人一定要是产品经理。区别于传统产品经理的 " 设计交互 " 思路，智能体的逻辑需要贴合大模型的运行逻辑 ，更侧重数据输入、弱化了交互环节，传统产品经理的思维模式难以适配，必须由理解大模型逻辑的产品经理来主导。

第二，智能体的负责人也要是用户。必须对用户场景的深刻体悟和感受，才能调教出符合预期的智能体。智能体能力提升的过程，核心是靠持续调教，只有亲身感知用户需求，才能精准把控调教方向。

第三，每一个智能体必须有清晰的定位。以我们 Happy Life 场景里的家庭管家智能体为例，它的核心定位就是帮家庭做出 " 最佳性价比 " 的消费决策。举个例子：当用户出现视频平台付费意愿时，该智能体会先提醒用户 " 别急着买 "，帮用户分析最适合的视频平台，做出性价比最高的选择。

第四，智能体未来的情绪价值要大于功能价值。我们把 " 愉快的聊天 " 定义为情绪价值，把 " 精准的服务 " 定义为功能价值，这两者既要匹配、融合，又要共同为用户提供优质体验。

第五，智能体需要具备人机共驾的能力，尤其是企业场景中。比如当家人给我打电话时，可以先由系统先与其沟通，整个过程我能实时干预、监听，也能调整沟通的内容和方向。人机共驾是短期内弥补 AI 数据不足、提升智能体可靠性最关键的逻辑。

第六，智能体是 24 小时在线运行的。所有 AIOS 想真正发挥价值，核心在于 " 非使用时段 " 也能持续运行、处理数据。即使用户没主动调用，它依然在后台工作，及时捕捉需求、提前做好准备，这才是 AIOS 的核心价值所在。

未来，智能体就是虚拟世界里面的生命，过去虚拟世界里是一堆仓库、存储海量数据，我们物理世界用 APP、算法等方式将数据为我们所用，而在将来的虚拟世界里，大量现实中的事和人，都将会成为虚拟镜像世界里面的资产。

给大家举个例子，酷开推出的影音智能体，能对影视作品做广度和深度双重搜索，精准到每一个情节、每一个片段。

我个人很喜欢王志文和陈道明的作品，之前已经把能搜到的他们的影片都看遍了。前段时间我试着问了影音智能体，一开始它所推荐的作品也都是我看过的，但随着深挖下去，最后发现两部我之前没看过的王志文的作品，《手机》和《一树之秋》。

表面上看，这个智能体只是帮我们搜片，但它的价值远不止于此。未来它的应用场景可以无限延伸：比如我计划去某个地方旅游，就能通过影音智能体调取相关的影视资源，提前了解当地的风景风貌。也就是说，我们把全网的视频资源都覆盖了，并且把这些视频的视觉、内容能力做了深度挖掘，能全方位满足用户的不同需求。

类似这种的还有我们的教育智能体、健康智能体、创作智能体和生活智能体等。

Happy Work AIOS 的核心逻辑也是如此。之所以能靠 AI 驱动公司运转，关键在于它把公司所有的资产、业务对象以及价值体系，全部建立成一个标准化模型。

首先，我们把公司内所有价值资源转化成可量化的 " 对象 "，用具体指标来衡量它们的价值。第二步，是为这些 " 对象 " 搭建一个 " 加工厂 " 运转体系：把组织改造成 流水线工作室，用价值链把不同岗位、不同的人串联起来，让每个环节的输入和输出都清晰可追溯。只有这样，才能把每个人独立的价值发挥到极致。

这套体系实实在在地实现降本增效。比如我有一个专属终端，不用开任何会议，就能实时掌握公司需要解决的问题、正在发生的事，以及潜在的风险；系统还会自动把风险推送给对应的责任人跟进解决。

由于这套系统搭建在 " 数据湖 " 基础之上，每个人都能成为数据连接点，去补充、完善数据。整个体系的底层是传统数字化系统，往上是数据湖，最顶层是各类指标。而问题发现的逻辑也很清晰，只要任何一个指标出现异常，系统会通过数据血缘关系，直接溯源到对应的数据源点，对应的问题点就能被快速解决和落地。

这套机制的核心优势，是在 AI 体系下打破了数据孤岛。

当然，我们最核心的是打造了 " 岗位智能体工厂 "。公司每个关键岗位都对应一个专属智能体，这些智能体具备相应的岗位能力，比如编程、设计类智能体，能帮员工梳理、设计需求。

目前我们已初步实现了 " 岗位智能体 + 人机共驾 "，最直观的变化就是：公司里不再需要开会了。很多人可能不理解，觉得开会是重要的思想交流方式，但大家一定要相信，在大模型 AI 的加持下，思想和信息的沟通效率，会远比坐在一起开会高得多。

最终，我们想在酷开科技打造 "AI 原生企业 " 的模型，由 AI 驱动实现 " 快乐赚钱 " 到 " 快乐花钱 " 的全闭环。我们也常跟员工说，拥抱岗位智能体不只是在为酷开工作，还能为所有使用酷开 AIOS 的企业创造价值。甚至可以畅想，哪怕未来物理生命消失了，我们的岗位智能体能不能作为 " 数字生命 "，继续帮家庭创造价值？这就是我们所说的 " 数字永生 "。

我相信这个时代很快就会到来。在此也想提醒在座各位：今天拥抱 AI、使用 AI，要聚焦在让 AI 帮我们做那些不愿意做的事；更要明确我们自身的核心价值，高情商带来的情绪价值、独一无二的创意价值等等，这些是 AI 永远无法替代的。

以上，希望能够给大家一些帮助，谢谢！