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機(jī)器之心編輯部

「統(tǒng)一認(rèn)知、智能執(zhí)行、決策中樞、記憶進(jìn)化、智能體工廠、AI治理」六大維度，讓企業(yè)徹底跳出「用AI」的工具思維，成為「AI原生組織」。

走進(jìn)任何一家大中型企業(yè)，「系統(tǒng)橫跳」已成為日常：員工每天要在5個以上業(yè)務(wù)系統(tǒng)間切換完成工作，80%的生產(chǎn)數(shù)據(jù)沉睡在ERP、CRM、OA的孤島中無法調(diào)用，AI工具仍停留在「問答式輔助」而非「全流程執(zhí)行」...... 本該驅(qū)動業(yè)務(wù)迭代的核心資產(chǎn)，成了看得見、用不上的「數(shù)據(jù)孤島」，企業(yè)數(shù)字化落地早已陷入「工具堆砌而非價值重構(gòu)」的困境。曾經(jīng)一家企業(yè)CTO的感慨頗具代表性：「每個系統(tǒng)都很專業(yè)，可當(dāng)處理復(fù)雜業(yè)務(wù)時，卻連一份完整的分析報告都湊不出來?！?/p>

2025云棲大會上，在多數(shù)玩家還在聚焦「智能體」時，浩鯨科技正式推出的「鯨智百應(yīng)」，以「企業(yè)AI操作系統(tǒng)」的定位撕開了差異化缺口。

浩鯨科技董事、云智能總裁楊名介紹，鯨智百應(yīng)并非簡單的功能疊加，而是從「統(tǒng)一認(rèn)知、智能執(zhí)行、決策中樞、記憶進(jìn)化、智能體工廠、AI治理」六大維度，讓企業(yè)徹底跳出「用AI」的工具思維，成為具備感知、思考、行動、進(jìn)化能力的「AI原生組織」，實(shí)現(xiàn)向智能生命體的跨越。

統(tǒng)一認(rèn)知：

建立智能知識中樞，讓AI秒變「企業(yè)活字典」

AI原生組織的第一步，是解決知識散落的根本問題，讓信息「實(shí)時、完整、可調(diào)用」。傳統(tǒng)企業(yè)的知識分散于郵件、文檔、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，AI工具如同「信息孤島里的盲人」，既無法掌握全量背景，也難以快速響應(yīng)需求。鯨智百應(yīng)的智能知識中樞，為企業(yè)搭建起統(tǒng)一的認(rèn)知底座，讓AI「秒懂全量業(yè)務(wù)」。

以產(chǎn)品市場分析場景舉例，「統(tǒng)一認(rèn)知」的價值更直觀：產(chǎn)品總監(jiān)想了解「某產(chǎn)品最新市場動態(tài)+銷售情況+競品對比」，鯨智百應(yīng)會自動整合市場、產(chǎn)研等部門數(shù)據(jù)生成報告，無需再查詢 多個系統(tǒng)、協(xié)調(diào)多次會議人工匯總——這背后是知識從「分散存儲」到「統(tǒng)一底座」的底層變革。

該演示視頻僅為模擬場景，相關(guān)數(shù)據(jù)均非真實(shí)

智能執(zhí)行：

激活「數(shù)字員工軍團(tuán)」，讓AI從「副駕」變「駕駛員」

AI原生組織的本質(zhì)，是讓AI從「被動響應(yīng)」轉(zhuǎn)向「主動執(zhí)行」，成為業(yè)務(wù)流程的核心參與者，但「能說不會做」是多數(shù)企業(yè)AI工具的通?。耗芑卮稹感聠T工入職流程」，卻無法聯(lián)動IT、人事系統(tǒng)配置權(quán)限；能解釋「如何做財務(wù)結(jié)賬」，卻不能自動完成數(shù)據(jù)核對、報表生成。鯨智百應(yīng)的多智能體協(xié)同引擎，實(shí)現(xiàn)動態(tài)任務(wù)編排與無侵入集成，正是要讓AI自主完成任務(wù)閉環(huán)，讓其從問答助手升級為執(zhí)行主力。

該引擎支持統(tǒng)一管理內(nèi)置、自研、第三方執(zhí)行單元，形成「數(shù)字員工軍團(tuán)」；可靈活實(shí)現(xiàn)并行處理、條件判斷、異常修復(fù)，比如「財務(wù)月度結(jié)賬」會自動觸發(fā)數(shù)據(jù)校驗(yàn)、對賬、報表生成、審批提醒等環(huán)節(jié)；此外，最具特色的是，通過API調(diào)用或UI Agent可實(shí)現(xiàn)無侵入集成，無需改造老舊系統(tǒng)，即可為其注入「智能外骨骼」(即Function Cloud)。

員工招聘場景可以體現(xiàn)鯨智百應(yīng)的跨系統(tǒng)聯(lián)動能力，鯨智百應(yīng)可以幫助HR實(shí)現(xiàn)簡歷篩選、boss直聘打招呼、面試安排等等環(huán)節(jié)工作，HR事務(wù)性工作大幅減少。

該演示視頻僅為模擬場景，相關(guān)數(shù)據(jù)均非真實(shí)

決策中樞：

升級AI「戰(zhàn)略伙伴」，讓AI「參與核心決策」

AI原生組織的關(guān)鍵，是讓AI在核心場景自主決策，而人類聚焦高階判斷。傳統(tǒng)企業(yè)決策往往依賴「經(jīng)驗(yàn)主義」，耗時久，在動態(tài)市場中往往滯后。鯨智百應(yīng)的超級助手，讓AI進(jìn)化成為企業(yè)的「戰(zhàn)略伙伴」，為組織打造「會思考」的決策大腦。

其決策能力形成完整閉環(huán)：意圖理解+任務(wù)分解：基于大模型與企業(yè)術(shù)語庫，可較好理解「提升Q3市場份額5%」這類復(fù)雜指令，自主拆解為「市場分析、競品監(jiān)測、策略模擬」等子任務(wù)；多智能體聯(lián)動：自動協(xié)調(diào)市場分析-定位目標(biāo)客群及特征、競品監(jiān)測-抓取對手新品定價、銷售預(yù)測-模擬銷售策略等多智能體，生成涵蓋市場洞察、推薦策略、模擬效果的具體方案；精準(zhǔn)路由則通過「智能體知識圖譜」匹配最優(yōu)執(zhí)行單元，相較于傳統(tǒng)調(diào)度方式，錯誤調(diào)度率降低70%。

更關(guān)鍵的是「動態(tài)調(diào)整」能力：若市場/競品發(fā)生變化，AI則實(shí)時更新預(yù)測模型，推送最新最優(yōu)銷售策略。

在研發(fā)生產(chǎn)場景中，鯨智百應(yīng)則能快速分析項(xiàng)目研發(fā)周期、當(dāng)前進(jìn)展，合理規(guī)劃后續(xù)投入，助力團(tuán)隊(duì)做出科學(xué)決策——這標(biāo)志著從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到「數(shù)據(jù)涌現(xiàn)驅(qū)動」的質(zhì)變，使組織成為具備實(shí)時感知、快速響應(yīng)、持續(xù)優(yōu)化的AI原生組織

該演示視頻僅為模擬場景，相關(guān)數(shù)據(jù)均非真實(shí)

記憶引擎：

構(gòu)建組織「學(xué)習(xí)飛輪」，讓AI「越用越聰明」

AI原生組織的靈魂，是讓組織能力隨業(yè)務(wù)推進(jìn)不斷沉淀、持續(xù)進(jìn)化。傳統(tǒng)AI工具「用過即忘」，無法復(fù)用經(jīng)驗(yàn)，而鯨智百應(yīng)的企業(yè)記憶圖譜，如同組織的「長期記憶庫」，讓每一次任務(wù)執(zhí)行都成為能力積累的過程。

全鏈路記憶會記錄用戶行為、任務(wù)歷史、反饋數(shù)據(jù)與決策依據(jù)，構(gòu)建「用戶-任務(wù)-執(zhí)行單元-反饋」的全局關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，形成「個人經(jīng)驗(yàn)→團(tuán)隊(duì)模板→組織資產(chǎn)」的知識沉淀體系，實(shí)現(xiàn)「知識復(fù)利」。

在合同審查場景，每完成一次審查，鯨智百應(yīng)就會積累更多風(fēng)險條款識別經(jīng)驗(yàn)；每處理一次投訴，鯨智百應(yīng)就會優(yōu)化問題響應(yīng)流程。組織的智能能力在一次次任務(wù)閉環(huán)中持續(xù)升級，AI不僅是完成任務(wù)，更是推動組織進(jìn)入「越用越強(qiáng)」的正向循環(huán)。

該演示視頻僅為模擬場景，相關(guān)數(shù)據(jù)均非真實(shí)

智能體工廠：

低代碼孵化「數(shù)字員工」，讓組織智能隨需生長

AI原生組織的活力，在于「智能能力可快速復(fù)制、按需定制」。傳統(tǒng)AI工具開發(fā)依賴技術(shù)團(tuán)隊(duì)，業(yè)務(wù)人員提需求往往要等開發(fā)排期，而鯨智百應(yīng)的智能體工廠，以「低代碼編排」為核心，讓業(yè)務(wù)人員無需編程就能自主孵化「數(shù)字員工」，實(shí)現(xiàn)「按需生產(chǎn)、持續(xù)復(fù)用」。

通用領(lǐng)域快速搭建，針對財務(wù)、人力等標(biāo)準(zhǔn)化場景，提供拖拽式界面與通用模板，業(yè)務(wù)人員在很短時間內(nèi)就能搭建「結(jié)算數(shù)字員工」、「入職數(shù)字員工」，大幅縮短開發(fā)周期；

專有場景深度定制，借助鯨智百應(yīng)首創(chuàng)的Data Cloud與Function Cloud能力，讓數(shù)字員工貼合專屬業(yè)務(wù)需求——制造企業(yè)可搭建「設(shè)備故障預(yù)測場景」專有數(shù)字員工，接入生產(chǎn)數(shù)據(jù)與維保記錄，提前預(yù)警故障并生成維修方案；零售企業(yè)能開發(fā)「會員運(yùn)營場景」專有數(shù)字員工，基于運(yùn)營數(shù)據(jù)和功能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷；

現(xiàn)有能力復(fù)用創(chuàng)新，整合已有的數(shù)字員工核心功能，快速衍生新能力，比如將采購和報銷結(jié)合，搭建「采購報銷一體化數(shù)字員工」，實(shí)現(xiàn)全鏈路閉環(huán)，提升業(yè)務(wù)效率；

更重要的是，智能體工廠提供全生命周期管理能力，覆蓋數(shù)字員工的開發(fā)、運(yùn)行、迭代與優(yōu)化，確保數(shù)字員工始終貼合業(yè)務(wù)需求，隨企業(yè)成長一同進(jìn)化。

AI治理：

守住安全底線，讓AI「可控可持續(xù)」

AI原生組織的底線，是安全、合規(guī)、責(zé)任清晰，即在享受智能紅利的同時，必須守住風(fēng)險邊界。面對「AI誤操作敏感數(shù)據(jù)怎么辦」「客戶信息被越權(quán)訪問怎么追溯」等諸多隱患，鯨智百應(yīng)的可信AI框架，從技術(shù)層面確保AI「可信、可控、可追溯」。

原生安全架構(gòu)通過權(quán)限繼承，確保AI僅能處理用戶有權(quán)限訪問的內(nèi)容；全鏈路審計(jì)日志記錄「誰觸發(fā)、哪個執(zhí)行單元處理、執(zhí)行了什么操作」，每步行為可追溯，助力企業(yè)滿足SOC2、GDPR等合規(guī)要求；「人類在環(huán)」機(jī)制讓關(guān)鍵操作需人工確認(rèn)，針對負(fù)面反饋可及時調(diào)整AI行為，避免錯誤擴(kuò)大。

某部門主管的「分析數(shù)字員工」，在訪問企業(yè)數(shù)據(jù)時，權(quán)限與主管完全同步，且所有操作都有日志記錄，杜絕數(shù)據(jù)泄露。這構(gòu)建起「安全-效率-合規(guī)」的三角平衡，在享受AI紅利的同時守住了風(fēng)險底線。

該演示視頻僅為模擬場景，相關(guān)數(shù)據(jù)均非真實(shí)

行業(yè)觀察：

從「AI Agent」到「操作系統(tǒng)」跨越，鯨智百應(yīng)定義企業(yè)AI新賽道

當(dāng)前企業(yè)AI賽道正呈現(xiàn)清晰的分化：部分玩家仍聚焦「智能體」，從對話交互、局部任務(wù)執(zhí)行切入，試圖解決企業(yè)的即時性效率問題。但這種「頭痛醫(yī)頭」的模式，往往繞不開系統(tǒng)割裂、知識難以有效沉淀、能力難以協(xié)同的底層瓶頸，就像給企業(yè)裝了多個不同品牌的「智能零件」，卻沒有統(tǒng)一的「操作系統(tǒng)」讓它們聯(lián)動運(yùn)轉(zhuǎn)。

相比之下，鯨智百應(yīng)選擇了一條更具全局性的路徑：從「智能體」的中間態(tài)，躍升至「企業(yè)AI操作系統(tǒng)」的定位，從認(rèn)知、執(zhí)行、決策、進(jìn)化、治理全鏈路切入，助力企業(yè)解決讓AI從「外掛工具」變成組織的「原生能力」的根本性問題。這也意味著當(dāng)行業(yè)還在討論「如何用好智能體」時，浩鯨科技已經(jīng)開始探索「如何讓企業(yè)進(jìn)化為智能體」。

對企業(yè)而言，選擇鯨智百應(yīng)不僅是引入一套系統(tǒng)，更是擁抱一種新的組織進(jìn)化邏輯：它讓企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)從「使用AI」到「本身就是AI」的躍遷。而鯨智百應(yīng)，正是這場組織變革的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

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