蔚来聚焦AI原生组织：探索未来企业形态

2026年4月末，蔚来资本管理合伙人朱岩、帷幄科技创始人&CEO 叶生晅、海微科技创始人&CEO 李林峰一同现身蔚来，与蔚来人工智能技术委员会主席卢龙、蔚来人力资源高级副总裁周全就“未来AI+组织”的前景与挑战展开深度对话。本次活动由蔚来资本董事总经理凌雯担任主持。现场气氛热烈，座无虚席，线上直播也吸引了超过1000名蔚来员工的积极参与。

蔚来自身的发展实践正是这场讨论的生动写照。2026年，蔚来将人工智能提升至公司年度战略核心，并组建了一个汇聚近30位专家的AI技术委员会（AGI Committee）。该委员会的使命是全面推动公司在“AI技术”、“AI组织能力”及“AI经营能力”上的协同发展——这并非仅仅是某个部门的技术升级，而是对整个组织认知体系和行动框架的重塑。牛总会成员企业的参与，不仅是探讨AI技术本身，更是深入洞察一个真实组织如何拥抱AI转型。

与会嘉宾们分别从投资、企业运营及管理等多个维度，深入剖析了核心议题：在AI时代，如何构建一个真正的“AI原生型组织”？

投资视角：从叙事演变到落地信号

作为开场环节，朱岩以投资人的身份，系统性地回应了活动前征集的系列问题。

针对“AI投资叙事的变化”，朱岩详细阐述了AI在能源、芯片、基础设施、模型及应用等五个层面的发展逻辑。他指出，从最初对大模型的狂热追捧，到如今多层次结构的全面繁荣，AI对经济增长的驱动力已毋庸置疑。蔚来资本正密切关注并积极布局AI的各个环节，包括企业级AI应用以及汽车行业AI能力的延伸。他着重强调，真正卓越的AI产品或解决方案，必须具备将技术转化为商业价值的深层能力，而非仅仅停留在工具层面——“过去SaaS模式是让企业迁就于工具，而现在的AI则应为企业量身定制。”

“目前，真正优秀的企业级AI和Agentic Solution（智能体解决方案）尚未出现，其关键衡量标准在于能否深入企业经营流程并切实交付成果。”

关于“AI时代下，投资人对创始人标准的调整”，朱岩认为，核心框架并未改变，人与事的重要性依旧并存。在他看来，能够穿越周期考验的创业者，必须展现出人与事的高度契合度，其中一个重要判断依据是——创始人拥有何种“不公平的优势”来驱动其事业。

判断一个企业是否具备AI原生潜质的关键，他强调，最大的阻碍与成功的关键均源于“组织内部成员是否真正接纳并拥抱AI”。这一点自软件时代延续至今，AI变革不仅是技术层面的挑战，更是对领导力与企业文化的严峻考验。

企业实战：当AI融入车间与代码

AI赋能企业运营实例：落地实践中的“Aha Moment”

帷幄科技CEO叶生晅结合其服务众多大型企业的经验，分享了AI落地的真实应用场景：包括门店运营（数据分析、智能巡检、安全防护）、销售与客户服务支持，以及消费者触达与内容营销等。他生动展示了AI如何有效提升业务效率。

他补充道，“AI能力本身将不断进化，但‘记忆’（Memory）将成为企业更宝贵的核心资产。” 对于企业而言，关键在于打好基础设施建设，并先行积累数据与经验。

在帷幄科技内部，AI落地的路径清晰且循序渐进：首先是“自下而上”的开放使用，在此基础上沉淀模式化经验，构建AI能力（方法论），随后进行规模化推广，并辅以合规性管控——“我们鼓励大家先尝试使用，然后观察哪些应用最为频繁，进而进行优化。通过持续积累数据，最终形成更优的模型，实现更广泛的应用。”

“我们必须站在AI的最前沿探索，即使犯错也无妨。构建一个以好奇心驱动的学习型组织，这对我们在AI时代的成功至关重要。”

用AI实现卓越效率：焦虑与行动并存

“AI如同一个放大器，它既能放大能力，也能放大差距，无论是对个人还是组织。”——海微科技CEO李林峰坦诚地分享了他的“焦虑”，并以一家拥有14年工业化企业积累，集软硬件一体、价值链长、拥有丰富系统、数据与知识的企业为例，展示了在AI时代如何重新定位并寻求突破的行动方案。

AI能力日新月异，日益强大，但真正制约工业化企业的瓶颈在于：接入渠道、权限管理、过程审计、工具调用、系统性能、信息安全以及成本控制。基于此判断，海微科技在过去一年并未急于“对接模型、开放入口、铺设场景”，而是优先投入精力解决最棘手的基础和底层能力问题——如数据治理、数据资产汇聚、数字架构重构、权限管理等。

“我们不仅需要调试模型，更要精心调试运行环境——将现场数据、因果链条以及数据资产转化为AI可识别和利用的环境，确保组织的每一个角落都已为迎接AI做好准备。”

模型只是起点，作为一把手，他投入了更多精力思考AI时代的组织形态、沟通机制、人才标准及文化传播，并积极推动构建“海星型”组织——强调节点自治、对等互联和低成本协同。

圆桌会谈：“未来AI+组织”的下一个路口

在圆桌讨论环节，两位CEO与蔚来人工智能技术委员会主席卢龙、蔚来人力资源高级副总裁周全，进一步深入探讨了AI对组织的深远影响。

AI应解决何种层级的问题？

与会者普遍认为，AI并非简单的工具应用或降本增效手段，而是在未来激烈的市场竞争中，关乎企业生存与发展的根本性组织变革。

然而，嘉宾们也澄清了一个普遍存在的误解：AI很可能不会为公司定义或解决一个全新的问题，它更多地是在企业既定战略目标的基础上，实现更快的进展和更低的成本，从而在长期愿景和使命层面走得更稳、更好。

从“个体效率提升”到“组织效率提升”，中间的鸿沟何在？

尽管个体利用AI提升效率的效果显著，但目前尚未出现个体效率的显著提升能够充分转化为团队或部门整体效率提升的普遍现象。与会者就潜在的差距及实现路径进行了探讨。

AI本质上具有不确定性，而组织则倾向于确定性——弥合这一鸿沟，需要建立人机信任的文化，并允许员工和AI在一定范围内犯错。

鼓励员工坦然承认利用更少时间完成工作，需要通过机制设计来确保“多劳多得”的闭环真正建立。同时，人的评价标准也需随之调整，应关注员工是否有足够的时间进行学习和成长。

过去三十年的管理学核心是“人与人的协同”，而现在则需重点关注“碳基生命与硅基智能的协同”——解决好这一协同问题，方能真正进化为AI原生型组织。

对业务管理者而言，需要哪些关键的转变？

在对谈的最后，关于“AI时代所需人才特质”的话题，大家达成共识：传统的经验主义在AI时代可能成为负担，取而代之的是好奇心、开放性和构建、想象的能力。

对于业务管理者而言，最关键的任务之一是，将数据和知识资产化视为自身的核心工程。当数据仍受业务范围的限制时，将导致“自己用不好、别人用不到、组织用不上”的局面。因此，每条业务线的负责人，都应扮演好自身CIO的角色，确保AI能够真正服务于业务闭环。

结语：

组织向下扎根，我们向上生长

电力从发明到真正革新工业生产，历经数十年。早期工厂仅是将蒸汽机替换为电动机，生产效率并未立即大幅提升——真正的飞跃发生在工厂重新设计生产线、重塑工作流程之后。

在“如何打造AI原生型组织”这一问题上，或许尚无标准答案。它涉及技术基础建设、组织文化塑造、“人与事的匹配度”，更关键的是组织成员是否真正拥抱这场变革。然而，一个明确的信号是：那些率先完成从“AI技术”到“AI组织能力”跨越的企业，必将在未来的竞争中赢得先机。

我们正站在一个漫长历史进程的开端，关于“未来AI+组织”的探讨也才刚刚启程。没有人能等待一个完美的答案后再出发，每一次对话，都是一次集体探索——今天，我们又向前迈进了一步。

AGI Talk是蔚来为内部员工打造的论坛平台，旨在构建一个开放、前瞻性的AI思想交流空间。本文基于AGI Talk第二期研讨内容整理而成。

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