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《哈佛商业谈论》中文版刊发郭为署名文章：AI下一站， ，，，，运营生产力才是主战场
宣布时间：2025-12-29

克日， ，，，，《哈佛商业谈论》中文版2025年12月刊刊发了神州数码董事长郭为的署名文章《AI下一站：运营生产力才是主战场》。 。。。。文章从乔布斯提出的治理生产力与运营生产力出发， ，，，，团结神州数码在医疗、制药与高端制造领域的“AI for Process”实践， ，，，，指出AI成为流程自己的新智能中枢。 。。。。

从乔布斯提出的治理生产力和运营生产力， ，，，，到AI for Process的落地实践， ，，，，AI通过重塑流程， ，，，，正在成为运营生产力的焦点引擎。 。。。。这不但验证了手艺范式、营业模式与治理要领协同演进的“风轮”理论， ，，，，更标记着企业运营进入了人机智能深度融合、生产要素被系统性重新编排的新阶段。 。。。。面向未来驾驭这一厘革， ，，，，将是我们释放无限创立力的要害。 。。。。

治理生产力与运营生产力再分解

1992年， ，，，，乔布斯在麻省理工学院举行的精彩演讲中， ，，，，提出信息手艺的生长泛起两大特征：“治理生产力”和“运营生产力”。 。。。。这一洞见是对美国国防部第一任国防信息主任斯特拉斯曼（Paul Strassmann）看法的延伸， ，，，，焦点是通过IT提升治理创立价值与治理本钱之比， ，，，，评估手艺孝顺。 。。。。乔布斯将斯特拉斯曼的看法提炼为“治理生产力”， ，，，，同时敏锐洞察到信息手艺对营业运营自己的价值更为深远， ，，，，进而延伸出“运营生产力”。 。。。。详细而言， ，，，，治理生产力指向改善治理流程与办公效率， ，，，，用PC及办公软件效劳治理者；；；；；； ；；运营生产力旨在使营业自己爆发厘革， ，，，，通过定制化软件与行业应用直接赋能运营环节。 。。。。

由于时代局限， ，，，，乔布斯的看法在其时并未引起太大惊动。 。。。。其时的运营应用无法通过“商品化软件+PC”的模式实现， ，，，，严重依赖腾贵大型机、COBOL语言和专业MIS团队；；；；；； ；；PC的主流用途被普遍视为办公自动化， ，，，，而非运营厘革， ，，，，业界也尚未形成“前台数字化”的共识。 。。。。

今天情形已然倾覆。 。。。。已往的信息手艺主要效劳于治理生产力， ，，，，AI的崛起让运营生产力变得极为突出。 。。。。企业前台数字化营业和AI解决计划正在成为焦点价值泉源， ，，，，其产出已远远逾越后台治理的价值。 。。。。现在AI领域的投资热门和流程自动化、大模子驱动、智能体赋能的立异实践， ，，，，无不印证了乔布斯昔时的判断：下一次重大革命将聚焦于运营生产力。 。。。。

流程的智能重塑

乔布斯的“运营生产力”虽提出了构想， ，，，，但在其时缺乏有力支持；；；；；； ；；而以下神州数码AI for Process的三个典范案例正是“运营生产力”的体现。 。。。。

医疗领域， ，，，，我们于中国某着名医院实现了流程的智能重塑。 。。。。 针对胰腺癌术后并发症诊断重大、人工肩负重的痛点， ，，，，我们没有停留在单点工具开发， ，，，，而是用智能体重构诊断流程， ，，，，将诊断拆解为信息抽取、智能判别、报告天生三个焦点环节， ，，，，并安排响应的智能体协同事情。 。。。。这一改变让平均诊断时间大幅缩短， ，，，，诊断准确率提升至94%， ，，，，流程变得越发规范高效。 。。。。同样， ，，，，在应对“黄牛抢号”运营顽疾时， ，，，，我们构建了从异知识别到自动响应的智能流程。 。。。。效果立竿见影， ，，，，黄牛乐成抢号次数从逐日1200次锐减至100余次， ，，，，有用包管了号源公正与医疗资源的合理使用。 。。。。这不但是效率提升， ，，，，更是通过流程智能化， ，，，，深刻改善了患者体验与医院运营秩序。 。。。。

制药领域， ，，，，我们为某著名生物制药企业的医药研发装置强盛智能引擎， ，，，，重构医药情报剖析系统。 。。。。 古板医药情报剖析面临数据碎片化、处置惩罚耗时长、人工易遗漏要害信息等深层挑战， ，，，，导致决议滞后与潜在战略误判。 。。。。 AI for Process深度融入研发脉络， ，，，，设计了由竞争名堂剖析、医药文献剖析、医药专利剖析等多个智能体协同事情的新系统。 。。。。这些智能体基于医药知识图谱与领域大模子， ，，，，能明确专业逻辑并举行关联推理， ，，，，实现了从信息收罗、多维度剖析到辅助判断的端到端流程智能化。 。。。。将原本静态、依赖人力的流程， ，，，，重塑为具备一连明确与判断能力的智能系统， ，，，，让精准情报深度嵌入从立项到上市的全生命周期， ，，，，大幅缩短研发周期， ，，，，降低了立异隐形本钱。 。。。。

高端制造领域， ，，，，我们助力一家动力电池制造企业实现了工厂智能化升级， ，，，，优化焦点产线节奏， ，，，，安排的多模态AI视觉智能体能够毫秒级捕获机械臂“抓、移、放”运动轨迹， ，，，，并举行语义拆解与时序剖析；；；；；； ；；随后， ，，，，优化决议智能体介入， ，，，，举行根因剖析并自动天生优化建议， ，，，，通过系统直接驱动执行， ，，，，形成“感知-决议-执行”的闭环。 。。。。最终整线UPH（单位小时产量）提升了15.2%， ，，，，产线首次具备了一连自我优化的能力。 。。。。这不再是单点的视觉检测， ，，，，而是AI深度加入并推动制造流程自己的进化与重构。 。。。。

以上案例配合指向焦点命题：AI for Process， ，，，，AI成为流程自己的新智能中枢。 。。。。我们并非仅仅在用AI优化旧流程， ，，，，而是在界说具备感知、决议与进化能力的新流程。 。。。。AI已不再仅仅是效劳于“治理生产力”的古板信息系统， ，，，，已然成为聚焦于营业焦点的运营生产力， ，，，，对人类劳动生产率的提升起到了革命性作用。 。。。。最终， ，，，，通过流程智能化重塑， ，，，，我们得以解放人类最名贵的创立力， ，，，，让流程自己成为整体智慧的坚实承载者与放大器。 。。。。

AI智能体代表的手艺范式， ，，，，与医药、制造场景的营业模式和治理要领交汇于流程（Process）， ，，，，正契合我提出的“风轮”模子*（注释附后）。 。。。。AI智能体正基于其善于自动化、数据收罗、精准执行等使命的特征， ，，，，肩负起流程中大宗规则明确、重复性高或需要一连监测的使命， ，，，，与人类在判断力、决议力和综合能力上的优势形成互补。 。。。。人机协作， ，，，，即人类智能与人工智能的融合， ，，，，实质上正是生产要素的重新编排， ，，，，显著提高生产效率和历程质量的同时， ，，，，实现了流程的自动优化与重塑。 。。。。

AI驱动的手艺跃迁与商业模式重构

AI带来的远非单点工具升级， ，，，，而是通过手艺范式跃迁、营业模式重构与治理要领进化， ，，，，配合推动企业运营向智能化、自主化的新形态演进。 。。。。

第一， ，，，，在手艺范式上， ，，，，AI从辅助工具转向“自主智能体”， ，，，，驱动一次深刻的手艺跃迁。 。。。。 已往， ，，，，AI多以增强工具的角色保存， ，，，，遵照“人类决议、机械辅助”的模式；；；；；； ；；现在， ，，，，我们正迈向智能体（Agent）范式， ，，，，AI能够举行半自主甚至自主的决议与执行。 。。。。在这一历程中， ，，，，人类智能与人工智能深度融合、协作， ，，，，配合组成新的手艺范式基础。 。。。。详细而言， ，，，，“通专融合”成为趋势， ，，，，以通用大模子为基座， ，，，，团结行业数据与知识训练出笔直领域的专属模子， ，，，，进而构建效劳于特定流程的智能体。 。。。。在神州数码的实践中， ，，，，无论是辅助医疗诊断、驱动医药研发情报剖析， ，，，，照旧优化制造产线， ，，，，都体现了智能体作为新手艺范式焦点， ，，，，正在深度重塑行业的事情流程与能力界线。 。。。。

第二， ，，，，在营业模式上， ，，，，AI正从本钱中心转变为价值中枢与生产力自己， ，，，，不再仅仅是提升效率、降低本钱的工具， ，，，，而是直接加入营业执行、决议优化和运营治理的“营业推进器”， ，，，，重构软件的价值链和产品形态。 。。。。一个根天性的转变在于， ，，，，“智能”自己最先成为可生意、可计量、可规�；；；；；； ；；闹苯由Α� 。。。。由此， ，，，，商业模式和收费逻辑也随之剧变。 。。。。已往我们销售产品或解决计划， ，，，，互联网时代盛行“免费+广告”模式；；；；；； ；；而AI时代， ，，，，收费模式正向按使用量、订阅效劳、甚至按使命价值与产出效果转变。 。。。。岂论是OpenAI、Anthropic、Google 以按使用量（token）付费为焦点的计费方法， ，，，，照旧Runway、Pika 等视频AI平台按天生视频条数或分钟数的计费， ，，，，都折射出一种新认知：使用AI相当于挪用一个数字劳动力。 。。。。用户愿意为其付费， ，，，，正由于它能实质性地增强甚至替换人类劳动， ，，，，显著提升产出效率。 。。。。

第三， ，，，，在治理要领上， ，，，，AI的加入正在重构治理自己。 。。。。 手艺范式与商业模式的厘革， ，，，，一定要求治理方法与之协同进化。 。。。。治理的焦点命题， ，，，，从古板意义上聚焦人与组织的关系， ，，，，扩展为必需统筹人、AI与组织的协同。 。。。。AI不止于让治理更高效， ，，，，更在推动治理从依赖人力与履历判断， ，，，，转向由数据、模子与流程驱动的人机智能协作。 。。。。这就要求治理者深入研究人与AI各自的特征与专长：AI擅优点理海量数据、执行规则明确且重复的使命；；；；；； ；；人类则长于综合判断、创立性思索和重大决议。 。。。。卓越的治理， ，，，，在于将两者的优势深度融合， ，，，，让AI肩负繁琐的“体力劳动”， ，，，，从而将人从重复性事务中解放出来， ，，，，更多聚焦于需要创立力和战略洞察的事情。 。。。。正如德鲁克所言， ，，，，治理的使命是让人的优势更具生产力。 。。。。AI的泛起恰恰为此提供了亘古未有的可能， ，，，，让人回归人的实质， ，，，，去从事那些真正体现人性价值的创立性运动。 。。。。

AI for Process的实践， ，，，，一方面验证了“风轮”理论的准确性， ，，，，另一方面也展现由手艺范式、营业模式、治理要领配合组成的新组合， ，，，，正面临着一系列深刻的挑战。 。。。。这些挑战， ，，，，也将成为我们未来主要的研究偏向。 。。。。

首先， ，，，，在手艺范式层面， ，，，，AI的演进偏向自己就是一个根天性挑战。 。。。。 我们事实在迈向怎样的数字未来？？？？？目今， ，，，，围绕通用人工智能的争论纷纭� 。。。。捍笥镅阅Ｗ邮欠窠隹慷训问湍芡ㄍ鵄GI？？？？？空间智能、天下模子等研究偏向又将带来何种厘革？？？？？这些探讨不但关乎手艺路径的选择， ，，，，也陪同着对伦理、执法等问题的深层担心。 。。。。从实质上看， ，，，，今天以语言为焦点的大模子仍处于较量初级的阶段。 。。。。人类智能包括了奇异的形而上学能力， ，，，，能够笼统并明确天下的实质纪律， ，，，，而目今AI还缺乏对物理天下的真实感知与具身交互。 。。。。天下重大且动态， ，，，，涵盖机械、化学、生命以致情绪等多种运动形式。 。。。。即便AI已在展望卵白质结构等方面取得突破， ，，，，我们仍难以用模子完全诠释人类的非理性创立力或情绪等深层征象。 。。。。未来无论是天下模子的生长， ，，，，照旧对AGI形态的界定， ，，，，都将一连攻击并重塑已有的手艺范式， ，，，，这是我们无法回避且必需深入思索的命题。 。。。。

其次， ，，，，在营业模式层面， ，，，，新的价值创立与计量方法带来了系统性挑战。 。。。。 当AI自己成为可生意的生产力， ，，，，古板的财务与商业模子便亟待重构。 。。。。我们应怎样计量AI带来的收入、本钱和利润？？？？？收费模式已从售卖产品或解决计划， ，，，，转向按使用量、效果或能力付费， ，，，，但这种新模式怎样实现规�；；；；；； ；；⒖梢涣脑擞浚浚�？？它能否像软件一样实现边际本钱递减？？？？？更进一步， ，，，，这种以“数字劳动力”为焦点的商业逻辑， ，，，，将对宏观经济层面的市场结构、行业竞争爆发怎样的久远影响？？？？？这些都是商业模式立异中必需面临的、涉及财务模子与市场纪律的现实课题。 。。。。

最后， ，，，，在治理要领层面， ，，，，最焦点的挑战在于怎样实现人机两种劳动力的高效协同。 。。。。 AI已成为新的劳动力， ，，，，但它与人类有着差别的实质特征。 。。。。大模子幻觉难以根除， ，，，，AI的能力界线也需要预先严酷界说， ，，，，无法像人一样应对未预见的规则转变。 。。。。已往仅聚焦于“人与组织”关系的治理头脑， ，，，，必需升级为统筹“人、AI与组织”的协同系统。 。。。。治理的目的， ，，，，在于深刻明确并极致施展人与AI的各自禀赋， ，，，，让AI肩负其善于的、规则性与重复性的事情， ，，，，同时将人解放出来， ，，，，专注于需要判断力、创立力和战略洞察的领域。 。。。。怎样设计组织形态、激励机制与文化， ，，，，以真正实现这种人性能力互补、协调共生的“高效协作”， ，，，，是治理领域面临的全新挑战。 。。。。


*注释：企业立异， ，，，，是由营业模式、手艺范式和治理要领三概略素相互作用形成的动态协同系统， ，，，，其交汇点是流程。 。。。。该系统各要素间的相互作用， ，，，，将像“风轮”一样， ，，，，爆发驱动生长的不竭动能。 。。。。

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