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機器之心編輯部
「統一認知、智能執行、決策中樞、記憶進化、智能體工廠、AI治理」六大維度 , 讓企業徹底跳出「用AI」的工具思維 , 成為「AI原生組織」 。
走進任何一家大中型企業 , 「系統橫跳」已成為日常:員工每天要在5個以上業務系統間切換完成工作 , 80%的生產數據沉睡在ERP、CRM、OA的孤島中無法調用 , AI工具仍停留在「問答式輔助」而非「全流程執行」...... 本該驅動業務迭代的核心資產 , 成了看得見、用不上的「數據孤島」 , 企業數字化落地早已陷入「工具堆砌而非價值重構」的困境 。 曾經一家企業CTO的感慨頗具代表性:「每個系統都很專業 , 可當處理復雜業務時 , 卻連一份完整的分析報告都湊不出來 。 」
2025云棲大會上 , 在多數玩家還在聚焦「智能體」時 , 浩鯨科技正式推出的「鯨智百應」 , 以「企業AI操作系統」的定位撕開了差異化缺口 。
【讀懂鯨智百應:驅動組織進化的企業AI操作系統,讓企業從用AI到是AI】
據浩鯨科技董事、云智能總裁楊名介紹 , 鯨智百應并非簡單的功能疊加 , 而是從「統一認知、智能執行、決策中樞、記憶進化、智能體工廠、AI治理」六大維度 , 讓企業徹底跳出「用AI」的工具思維 , 成為具備感知、思考、行動、進化能力的「AI原生組織」 , 實現向智能生命體的跨越 。
統一認知:
建立智能知識中樞 , 讓AI秒變「企業活字典」
AI原生組織的第一步 , 是解決知識散落的根本問題 , 讓信息「實時、完整、可調用」 。 傳統企業的知識分散于郵件、文檔、業務系統中 , AI工具如同「信息孤島里的盲人」 , 既無法掌握全量背景 , 也難以快速響應需求 。 鯨智百應的智能知識中樞 , 為企業搭建起統一的認知底座 , 讓AI「秒懂全量業務」 。
以產品市場分析場景舉例 , 「統一認知」的價值更直觀:產品總監想了解「某產品最新市場動態+銷售情況+競品對比」 , 鯨智百應會自動整合市場、產研等部門數據生成報告 , 無需再查詢 多個系統、協調多次會議人工匯總——這背后是知識從「分散存儲」到「統一底座」的底層變革 。
該演示視頻僅為模擬場景 , 相關數據均非真實
智能執行:
激活「數字員工軍團」 , 讓AI從「副駕」變「駕駛員」
AI原生組織的本質 , 是讓AI從「被動響應」轉向「主動執行」 , 成為業務流程的核心參與者 , 但「能說不會做」是多數企業AI工具的通?。 耗芑卮稹感略憊と脛傲鞒獺?, 卻無法聯動IT、人事系統配置權限;能解釋「如何做財務結賬」 , 卻不能自動完成數據核對、報表生成 。 鯨智百應的多智能體協同引擎 , 實現動態任務編排與無侵入集成 , 正是要讓AI自主完成任務閉環 , 讓其從問答助手升級為執行主力 。
該引擎支持統一管理內置、自研、第三方執行單元 , 形成「數字員工軍團」;可靈活實現并行處理、條件判斷、異常修復 , 比如「財務月度結賬」會自動觸發數據校驗、對賬、報表生成、審批提醒等環節;此外 , 最具特色的是 , 通過API調用或UI Agent可實現無侵入集成 , 無需改造老舊系統 , 即可為其注入「智能外骨骼」(即Function Cloud) 。
員工招聘場景可以體現鯨智百應的跨系統聯動能力 , 鯨智百應可以幫助HR實現簡歷篩選、boss直聘打招呼、面試安排等等環節工作 , HR事務性工作大幅減少 。
該演示視頻僅為模擬場景 , 相關數據均非真實
決策中樞:
升級AI「戰略伙伴」 , 讓AI「參與核心決策」
AI原生組織的關鍵 , 是讓AI在核心場景自主決策 , 而人類聚焦高階判斷 。 傳統企業決策往往依賴「經驗主義」 , 耗時久 , 在動態市場中往往滯后 。 鯨智百應的超級助手 , 讓AI進化成為企業的「戰略伙伴」 , 為組織打造「會思考」的決策大腦 。
其決策能力形成完整閉環:意圖理解+任務分解:基于大模型與企業術語庫 , 可較好理解「提升Q3市場份額5%」這類復雜指令 , 自主拆解為「市場分析、競品監測、策略模擬」等子任務;多智能體聯動:自動協調市場分析-定位目標客群及特征、競品監測-抓取對手新品定價、銷售預測-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;精準路由則通過「智能體知識圖譜」匹配最優執行單元 , 相較于傳統調度方式 , 錯誤調度率降低70% 。
更關鍵的是「動態調整」能力:若市場/競品發生變化 , AI則實時更新預測模型 , 推送最新最優銷售策略 。
在研發生產場景中 , 鯨智百應則能快速分析項目研發周期、當前進展 , 合理規劃后續投入 , 助力團隊做出科學決策——這標志著從經驗驅動到「數據涌現驅動」的質變 , 使組織成為具備實時感知、快速響應、持續優化的AI原生組織 。
該演示視頻僅為模擬場景 , 相關數據均非真實
記憶引擎:
構建組織「學習飛輪」 , 讓AI「越用越聰明」
AI原生組織的靈魂 , 是讓組織能力隨業務推進不斷沉淀、持續進化 。 傳統AI工具「用過即忘」 , 無法復用經驗 , 而鯨智百應的企業記憶圖譜 , 如同組織的「長期記憶庫」 , 讓每一次任務執行都成為能力積累的過程 。
全鏈路記憶會記錄用戶行為、任務歷史、反饋數據與決策依據 , 構建「用戶-任務-執行單元-反饋」的全局關系網絡 , 形成「個人經驗→團隊模板→組織資產」的知識沉淀體系 , 實現「知識復利」 。
在合同審查場景 , 每完成一次審查 , 鯨智百應就會積累更多風險條款識別經驗;每處理一次投訴 , 鯨智百應就會優化問題響應流程 。 組織的智能能力在一次次任務閉環中持續升級 , AI不僅是完成任務 , 更是推動組織進入「越用越強」的正向循環 。
該演示視頻僅為模擬場景 , 相關數據均非真實
智能體工廠:
低代碼孵化「數字員工」 , 讓組織智能隨需生長
AI原生組織的活力 , 在于「智能能力可快速復制、按需定制」 。 傳統AI工具開發依賴技術團隊 , 業務人員提需求往往要等開發排期 , 而鯨智百應的智能體工廠 , 以「低代碼編排」為核心 , 讓業務人員無需編程就能自主孵化「數字員工」 , 實現「按需生產、持續復用」 。
通用領域快速搭建 , 針對財務、人力等標準化場景 , 提供拖拽式界面與通用模板 , 業務人員在很短時間內就能搭建「結算數字員工」、「入職數字員工」 , 大幅縮短開發周期;
專有場景深度定制 , 借助鯨智百應首創的Data Cloud與Function Cloud能力 , 讓數字員工貼合專屬業務需求——制造企業可搭建「設備故障預測場景」專有數字員工 , 接入生產數據與維保記錄 , 提前預警故障并生成維修方案;零售企業能開發「會員運營場景」專有數字員工 , 基于運營數據和功能實現精準營銷;
現有能力復用創新 , 整合已有的數字員工核心功能 , 快速衍生新能力 , 比如將采購和報銷結合 , 搭建「采購報銷一體化數字員工」 , 實現全鏈路閉環 , 提升業務效率;
更重要的是 , 智能體工廠提供全生命周期管理能力 , 覆蓋數字員工的開發、運行、迭代與優化 , 確保數字員工始終貼合業務需求 , 隨企業成長一同進化 。
AI治理:
守住安全底線 , 讓AI「可控可持續」
AI原生組織的底線 , 是安全、合規、責任清晰 , 即在享受智能紅利的同時 , 必須守住風險邊界 。 面對「AI誤操作敏感數據怎么辦」「客戶信息被越權訪問怎么追溯」等諸多隱患 , 鯨智百應的可信AI框架 , 從技術層面確保AI「可信、可控、可追溯」 。
原生安全架構通過權限繼承 , 確保AI僅能處理用戶有權限訪問的內容;全鏈路審計日志記錄「誰觸發、哪個執行單元處理、執行了什么操作」 , 每步行為可追溯 , 助力企業滿足SOC2、GDPR等合規要求;「人類在環」機制讓關鍵操作需人工確認 , 針對負面反饋可及時調整AI行為 , 避免錯誤擴大 。
某部門主管的「分析數字員工」 , 在訪問企業數據時 , 權限與主管完全同步 , 且所有操作都有日志記錄 , 杜絕數據泄露 。 這構建起「安全-效率-合規」的三角平衡 , 在享受AI紅利的同時守住了風險底線 。
該演示視頻僅為模擬場景 , 相關數據均非真實
行業觀察:
從「AI Agent」到「操作系統」跨越 , 鯨智百應定義企業AI新賽道
當前企業AI賽道正呈現清晰的分化:部分玩家仍聚焦「智能體」 , 從對話交互、局部任務執行切入 , 試圖解決企業的即時性效率問題 。 但這種「頭痛醫頭」的模式 , 往往繞不開系統割裂、知識難以有效沉淀、能力難以協同的底層瓶頸 , 就像給企業裝了多個不同品牌的「智能零件」 , 卻沒有統一的「操作系統」讓它們聯動運轉 。
相比之下 , 鯨智百應選擇了一條更具全局性的路徑:從「智能體」的中間態 , 躍升至「企業AI操作系統」的定位 , 從認知、執行、決策、進化、治理全鏈路切入 , 助力企業解決讓AI從「外掛工具」變成組織的「原生能力」的根本性問題 。 這也意味著當行業還在討論「如何用好智能體」時 , 浩鯨科技已經開始探索「如何讓企業進化為智能體」 。
對企業而言 , 選擇鯨智百應不僅是引入一套系統 , 更是擁抱一種新的組織進化邏輯:它讓企業真正實現從「使用AI」到「本身就是AI」的躍遷 。 而鯨智百應 , 正是這場組織變革的核心基礎設施 。
文中視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/vzWrQLMguxvcLkDCptst3g
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