AI浪潮下，联想为何认为问题不在技术，在组织？

DoNews7月29日消息，由生成式AI引爆的人工智能浪潮，以远超预期的速度席卷千行百业。企业面临的早已不是是否要拥抱AI的“选择题”，而是如何更快、更深地将AI融入组织肌理。

然而，很多企业没有为AI提升生产力做组织形态的适配。结果便是AI工具采购了一大堆，POC（概念验证）做了无数个，但一到核心业务场景就“水土不服”，员工不愿用、不敢用，或用不出效果。

究其根本，AI不只是生产力层面的工具升级，它要求公司从生产关系层面进行深刻的重构，涉及分工逻辑、人才标准、决策流程乃至权力结构的重新定义。

这种“生产关系先行”的思考，在联想集团（以下简称“联想”）身上体现得尤为明显。

6月末的一组数据量化了联想的AI战略：乐享企业超级智能体4.0上线后，平台月活突破700万，日均交互请求超100万次，累计拉动的销售额超过50亿元。乐享企业超级智能体已成长为联想业务体系中成熟可靠的 “硅基骨干”。

7月28日的智汇沙龙上，几位来自战联想略、技术、人力业务一线的负责人，直面AI重塑组织与业务的一线命题，从战略蓝图到技术瓶颈，再到消费者场景的真实痛点，通过三个小时的对话，勾勒出一家传统硬件巨头向“AI原生组织”进化的真实剖面。

01、不是“引入AI”，而是“重新定义人”

“超级个体是起点，超级团队是路径，AI原生组织则是终局。”

北京大学国家发展研究院管理创新实验室副主任朱丽公开提出：AI革命的节奏是工业革命的十倍，组织作为生产关系的载体，2026年会迎来一次集体重塑。

她把AI在组织中的演进分为三个阶段：单点提效、人机角色调整、组织架构重塑。在朱丽看来，联想已经摸到了第三阶段的门槛，即AI已深度融入业务主价值链。

这种融入最先体现在分工逻辑的重构上。联想中国人力资源战略设计总监孙海宁给出了一个简洁的框架：硅基员工包揽重复性、标准化、7×24小时的工作；碳基员工则聚焦复杂决策、战略设计和人文关怀。二者不是谁替代谁，而是各自发挥不可替代的部分。

（北京大学国家发展研究院管理创新实验室副主任 朱丽）

乍一听这是一种理想化的分工，不过联想在人才侧的动作已经落地。

联想中国市场推广人力资源总监张书向媒体表示，过去一年，联想市场部AI专家岗位占招聘总量的近40%，几乎所有岗位的面试都要考察候选人的“AI思维”。另外针对应届生和职场新人，专门开辟了AI专项招聘通道，目标就是为吸纳“AI原住民”。

“过去我们衡量一个人，看的是个人产出。现在更关注他能调动多少AI资源，通过AI输入产生多少真实价值。”张书说。从招聘到赋能到晋升，联想正在把“人机协作”从理念变成一套可执行的制度。

（联想中国市场推广人力资源总监 张书）

当被问及未来3-5年联想的员工和组织会发生什么实质变化时，联想中国区战略负责人海明认为，每个员工都会有自己的硅基分身：“人手一个的基础上，我们还把AI注入了大量业务流程。一个真人会拥有很多个AI工作搭档，这是必然趋势。”

他进一步拆解了员工角色的四层重构：

• 分工之变：硅基擅长重复性、标准化、7×24小时海量处理；碳基（人类）专注复杂决策、战略设计、情感沟通。“各美其美，美美与共。”
• 能力之变：联想HR已推出AID评测，从提示词工程到任务分解，要求员工善用工具，而非被工具取代。
• 工具之变：过去办公三件套是PPT、Word、Excel；未来将是Agent、Skill、Workflow。
• 理念之变：联想坚持“人文主义”，目标是赋能员工成为“超级个体”，而非用AI替代人。

组织层面，联想自评处于“人智共创”的第三阶段，已梳理692个业务流程深度融入AI，去年中国区整体人效提升接近20%。未来组织将呈现知识资产化、去中心化、岗位全能化、扁平化等特征。

02、智能体协同、幻觉与准确率，这些“硬骨头”怎么啃？

整个分享中联想方面多次提到，乐享4.0的定位是“L3级硅基员工”，它不再是回答问题、生成文案的辅助工具，而是可以嵌入咨询、导购、客户经营等执行环节，

乐享4.0背后的支撑是底层擎天5.0混合式AI底座。联想中国区智能化转型总监周铄重点拆解了其中的“词元中枢（Token Hub）”，它解决的是企业用AI的成本焦虑，通过模算一体、适配国产异构GPU、多模型聚合等能力，模型接入效率提升80%，私有化部署的Token成本最低压到0.5元/百万Token。

当调用AI的成本足够低，企业才敢在长链路、高频次的业务场景里大规模铺开。联想方面的解法是“场景先跑、底座反哺”，让乐享等先锋业务在实践中沉淀能力，再回流到底座，形成一个迭代闭环。

（联想中国区智能化转型总监 周铄）

虽然理论上打通了，但也有不少挑战可以摊开来讲。

一方面，是智能体协同的难点。

联想研究院AI实验室Agentic AI研发总监何明指出，企业智能体和普通AI助手的落地难度“完全不在一个量级”。企业场景下的任务是“长程任务”，链路更长、关联系统更多、出错成本更高。而多智能体协作的难点又比单智能体高出几个维度。

当被问到“为什么多智能体协同这么难”时，何明表示，从L3（部分自主）到L4（完全自主）的瓶颈不在技术本身，而在于明确的反馈和评价标准。“没有反馈，智能体就没有进化的方向。因此不是所有场景都能实现完全自动化，人必须介入。”

但这并不意味着停滞，联想在全球智能体评测中拿下了GAIA榜单全球第一（91.36%）、Terminal Bench 2.0全球第二（84.5%）的成绩，并将这些自研技术装进了企业级Agent Harness中。何明预估，这套“人+AI”协同的方式，已为联想AI研发提效超过50%。

另一方面，电商交易对数据极度敏感，团队面向亿级C端用户的交易场景，对价格、库存、促销规则等数据的准确性要求近乎苛刻。而模型的“幻觉”会产生实打实的业务风险，乐享的这套架构又是如何做到精准理解每个用户的需求？

潘雷把答案落在了更底层的地方。他告诉DoNews，联想的策略并非“全盘大模型化”，而是“分而治之”——确定性答案由传统系统保证绝对准确，而大模型在非敏感环节（比如推荐话术）辅助介入，且必须经过严格校验。“有些地方可以借助大模型去做，但细节挑战比较大。”联想认为，准确率应该优先于“智能感”。

（联想中国区B2C销售体系技术交付总监 潘雷）

同时潘雷也提到，整个过程中最大的收获并不是某个具体项目。“我们在一系列项目沉淀中，找到了一套现在我们称之为‘A和YS’的底座。这套底座未来的技术快速复用能力，能成为我们核心的引擎。”换言之，联想消费业务的AI化，已经越过单点试验期，进入平台化和底座化的阶段。

当大多数企业还在纠结“AI到底能干什么”的时候，联想已经把智能体推向了业务的主战场。上一财年，乐享联合46个垂直场景智能体，助力联想中国区客户直营营业额同比增长33%，占整体营收超八成。这组数据证明，AI已经从“炫技”阶段进入“干活”阶段。

但还有很多环节需要认真打磨，正所谓“碳基有碳基的长处，硅基有硅基的擅长”。联想正在验证的不只是技术能力，更是一套“人+AI”共生的组织新范式。这条路还很长，但方向已经清晰——它不是某个部门的技术实验，而是从组织、人才、技术底座到业务场景的系统性重构。