“智能原生”时代已来！你的企业需从“+AI”转为“AIˣ”

“浙里洞见”

ZJUSOM

在人工智能浪潮席卷全球的今天，智能化转型已成为企业生存与发展的必由之路。在这一进程中，一种全新的组织形态——“智能原生企业”应运而生。它以AI为组织运行的血液，在当前市场上炙手可热，正成为国家大力发展的新业态。

2025年国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要“加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业”。2026年，工信部部署，将推进“人工智能+制造”专项行动，培育一批重点行业智能体、智能原生企业。可见，智能原生企业的兴起已成为大势所趋，对于传统企业而言，理解“何为智能原生”，推动企业实现智能原生进化，是AI时代下的制胜关键。

到底什么是“智能原生企业”？

为何国家要加快培育这类企业？

企业应如何把握机遇，成功迈向“智能原生”？

近日，浙大管院金珺副教授结合自己与博士生陈泰伦，携手合作者尹西明、张济涵共同做的研究，就上述话题进行深入分析。她表示，“智能原生”并非简单的应用AI技术，而是以AI深度融入企业的底层架构、业务运营与价值逻辑。企业若能把握好“智能原生进化”之道，可实现从“+AI”到“AI×”的根本范式跃迁，抢占新的指数级增长点。

学者简介

金珺，浙江大学管理学院创新创业与战略学系副教授，博士生导师。

学者简介

陈泰伦，浙大管院2023级技术与创新管理博士生。

本期【浙里洞见】专题，且听金珺揭开“智能原生企业”的神秘面纱，从战略管理层面揭晓AI时代下企业的“智能原生进化”之道。

01

与传统的“+AI”或“AI+”不同，

智能原生企业生于AI、长于AI

随着大模型、智能体等AI技术的蓬勃发展，如今越来越多的企业将目光投向“智能化转型”，试图通过在传统业务上“+AI”或“AI+”赋能的转型方式，进化为智能原生企业。

然而实际上，这离真正的“智能原生企业”相差甚远。金珺表示，智能原生企业是指将AI作为组织DNA、天生具有AI属性的智能化企业形态。这类企业以大模型、机器学习与智能代理为技术底座，通过持续学习、自主决策与智能资源配置构建动态竞争优势。

“与传统‘+AI’业务转型模式和‘AI+’赋能模式不同，智能原生企业生于AI、长于AI、创于AI、赢在场景。”金珺进一步解释道，智能原生企业以人-AI协同为基础，以AI为核心，研发核心技术、开发产品功能、提升交互体验、探索全新商业模式，并在千行百业的海量场景中实现价值创造和商业成功，进而形成“AI×”的智能自主化范式。

具体而言，智能原生企业与非智能原生企业之间的差异，主要体现在创新范式、技术、数据、产品、组织、管理、商业逻辑、场景等多个维度（详见下图）。

智能原生企业与非智能原生企业的差异（点击图片放大查看）

这种全方位的差异使智能原生企业在AI时代展现出显著的竞争优势，包括生产力跃迁、业务敏捷性提升、个性化服务能力指数级增长、组织持续“熵减”，从而在复杂多变的市场环境中构建起维护竞争地位的“护城河”。

图片来源：新华社 陈浩明/摄

02

传统企业迈向“智能原生”，

要形成“技术-组织-场景”良性循环

从智能原生企业的内涵与竞争优势来看，其未来发展想象空间巨大，那么对于传统企业而言，如何才能突破“AI工具化应用”局限，真正迈向“智能原生”？

“关键在于打造‘技术-组织-场景’的良性循环。”金珺结合其团队的最新研究进一步解释道，企业要以技术创新（Technology）作为底层能力基础，以组织管理（Organization）作为能力配置机制，以场景开发（Context）作为价值实现的载体，打造三者之间的良性循环，形成飞轮效应，才能构建可持续的智能能力，成功迈向“智能原生”。

这种良性循环主要表现在：场景开发中产生的数据驱动技术创新进步，技术创新成果催生组织管理变革，而组织管理的优化又进一步拓展场景开发的边界与深度。

不仅如此，金珺表示，企业在打造“技术-组织-场景”良性循环的过程中，还应从体系视角来评估自身的智能化成熟度，一步步迈向完全成熟的“智能原生”。结合她和团队在研究中提出的“技术创新（Technology）、组织管理（Organization）和场景开发（Context）三位一体的智能原生企业成熟度评估框架（TOC框架）”，她建议企业可从三个核心维度评估自身的智能化成熟度。

技术创新维度

是否完成从“应用AI”到

“生于智能”的根本转变

企业的技术架构是否围绕AI技术进行系统性构建，而非仅在已有的技术体系中进行局部叠加；产品研发是否由AI深度驱动，形成从需求理解到产品迭代的智能化闭环。比如其数据平台能否通过实时学习形成“数据飞轮”，产品开发能否借助AI代理实现端到端自动化开发。

组织管理维度

组织架构与流程机制

是否能支撑智能化运行

企业的组织结构是否促进了AI资源与能力的跨部门快速整合与配置，决策与协同机制是否能适应高频数据反馈与智能系统参与的管理环境，人机关系能否实现和谐共生。

场景开发维度

是否以智能原生思维

重构价值创造逻辑与市场边界

企业是否基于智能能力重新定义产品本质，从“功能交付者”转变为“价值创造者”；是否能通过智能能力前瞻识别并抢占新兴市场机会，开辟第二增长曲线；是否构建了以客户为中心的智能价值网络，实现从满足既有需求到创造未来需求的跃迁。

总之，智能原生企业不再仅将AI视为工具，而是以AI为内核重构技术、组织与场景，实现系统性创新与持续价值增长。

图片来源：千库网

03

如何进化至成熟的“智能原生企业”？

这三个战略重点需牢牢把握

在金珺看来，企业的智能原生进化之路，无法一蹴而就，需在战略重点上谋篇布局。

“按照智能原生成熟度，我们将企业划分为五个不同等级，分别为L0传统企业、L1AI辅助企业、L2部分智能原生企业、L3高度智能原生企业、L4完全智能原生企业。尽管目前已出现如Deepseek、OpenAI这样的智能原生企业，但绝大多数中国企业仍处于L0-L2阶段。”

她表示，对于刚发现智能化趋势、着手转型的企业家而言，基于企业基因识别最能撬动价值的突破口，逐步构建“技术创新-组织管理-场景开发”的智能化飞轮，比单纯追求高阶智能原生形态更为重要。

为助力中国企业的智能原生进化，她提出了三个战略重点：

重点一

技术创新：聚焦“三个统一”

当前企业AI应用的核心挑战并非技术本身，而是系统整合能力的不足。许多企业虽已引入多种AI工具，却因缺乏统一规划而形成“工具孤岛”，难以实现协同增效。为此，企业的技术创新路径应聚焦“三个统一”：统一数据标准，设立首席数据官，统筹数据治理，推动安全合规下的有序流通；统一技术架构，采用“核心稳定、边缘创新”策略，在保持传统业务稳定的同时，于创新业务中应用云原生架构；统一能力平台，避免重复建设，构建共享的技术与能力中台。

重点二

组织管理：建立“人机共生”的文化

当前组织引入AI的核心挑战在于认知错位与权责不清：高管期待过高，中层担心权力削弱，基层畏惧替代风险。同时，传统绩效体系难以衡量AI贡献，导致投入缺乏动力。破局关键在于重构三要素：角色定位、权责边界与激励机制。

在角色定位上，将岗位重新定义为“人机协作岗”——AI处理重复任务，人类专注创意、情感与伦理决策；在权责边界上，建立“预设规则 + 动态调整”机制，对AI自主决策设置异常追溯、风险熔断与责任归属体系，以应对不可预见的复杂性；在激励机制上，将AI带来的效率提升、成本节约等贡献量化，并纳入团队与个人绩效考核。

重点三

场景开发：重视“价值驱动”

在AI场景开发中，企业常陷入“为AI而AI”的误区，盲目追逐技术而忽略真正的商业价值。部门壁垒进一步加剧这一困境，如销售不愿共享数据、财务严控预算，导致场景开发难以深入，价值共创难以实现。

为此，企业在场景开发策略上应坚持“价值-场景-技术”的逆向思维。一是明确价值锚点，优先识别对客户价值和企业韧性最具深远战略意义的场景，再部署智能原生架构进行系统性整合；二是建立“价值评估矩阵”，从商业价值、实施难度、协同效应三个维度筛选优先级最高的场景；三是以“最小可行验证”原则实施策略，先在单一业务上进行测试，验证价值后再规模化推广；四是构建客户信任机制，向客户清晰解释AI决策逻辑，并赋予其参与权与修正权，保留必要的人工干预通道。总之，场景开发创新不应止于内部提效，更应推动企业从“产品提供者”转向“价值交付者”，重构客户价值主张。

“总之，要进化至高阶形态的智能原生，企业不仅要在战略上前瞻布局，还要有脚踏实地的态度与行动力、敢于自我革命的勇气与毅力，以及始终坚持突破性价值创造的‘长期主义’视野。”金珺补充道。

图片来源：新华社 周牧/摄

庞大的市场规模、丰富的应用场景、活跃的创业生态、海量的数据......当前我国在AI应用领域已具备独特优势。企业管理者如何理解“智能原生”，如何抓住我国AI蓬勃发展带来的历史机遇，成功迈向“智能原生”，不仅关系到我国智能原生产业的崛起，也关系到中国经济在AI时代的国际竞争力。

浙大管院历来重视以管理科学服务国家战略与企业现实需求，未来将持续扎根中国大地，洞察与研究管理实践难题，为企业数智化转型与中国式现代化建设不断贡献智慧。

*本文素材来源于浙大管院副教授金珺、博士生陈泰伦与合作者尹西明、张济涵在《创新科技》上发表的《迈向智能原生：智能原生企业分级评估框架和战略重点》一文。（详情可点击文末原文链接）

编辑排版：段婷

封面图片来源：新华社

审核：佟庆、金珺