作者：羡鱼
来源：正和岛（zhenghedao)
2026年，全球AI领域有两个并存的数字。
一个是：这一年全球企业在AI上的投入超过2500亿美元；另一个是：世界经济论坛联合科尔尼发布的白皮书中，只有25%的企业表示，AI真正带来了变革性影响。
剩下75%企业的AI投入去了哪里？
德鲁克在《21世纪的管理挑战》里提到：20世纪管理最重要的贡献，是把体力劳动者的生产力提高了50倍；21世纪管理需要做出的最重要贡献，是让知识工作者的生产力得到同样的提高。
放在当下这句话像提前埋好的伏笔，今天AI已经把大量“执行”的成本压到了接近于零，但知识工作者的生产力并没有真正得到解放。
问题不在技术，在别的地方。
就在11月12日，北京国家会议中心二期，百度世界大会2026举办。百度创始人李彦宏走上台的时候，外界期待的依然是熟悉的技术大戏：芯片、模型、参数、产品和AI领域的新进展。过去几年，技术突破始终是百度世界大会的主线，这次也不例外。
但在密集的技术发布之外，李彦宏将年度主题演讲的视野，延伸到了更深层的词：智能组织。
李彦宏谈到，“如果说人工智能是新电能，那么，智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。”
他用一个比喻，点破了当下75%企业的AI投入困境：“AI没有产生预期的经济效益，是因为我们只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。”
又一次，李彦宏走在了时代前面。
放在别人身上，智能组织看起来像是在炒作一个新概念；放在他身上，值得多想一层。
因为十年前，也是在这个舞台上，他说过一句略显不合时宜的话。
李彦宏，剑指“智能组织”
时间回到2016年百度世界大会，当时的大会主题是一句话：“AI is the New Electricity.”（AI是新电能。）
那一年移动互联网正烧得发烫。O2O补贴大战打得头破血流，共享单车的颜色不够用，直播短视频刚起势，所有投资人都在问：
下一个风口在哪？
但李彦宏却站在台上说，移动互联网的时代已经结束了，下一幕是人工智能。当时可能没多少人真正理解这句话意味着什么。
2016年那场判断，也成了百度此后十年所有动作的原点。
要理解他这次为什么又把“下一幕”指向组织，我们得把过去十年百度在AI领域的布局草蛇灰线汇聚在一起：
一张罚单。2017年，李彦宏坐智能驾驶车上了北京五环，收了一张罚单；同期，谷歌旗下Waymo在美国凤凰城启动无人驾驶早期载客测试；
一颗芯片。2018年，百度发布中国第一款云端全功能AI芯片；同期，亚马逊AWS推出首款自研CPU；
一幅古画。2022年，文心大模型在现场补全《富春山居图》，李彦宏预测 AIGC将成为PGC、UGC之后的新内容生产方式。四个月后，ChatGPT发布。
一句话。2023年，“把所有产品都用大模型重做一遍。”同期，微软推出 Microsoft 365 Copilot，把AI嵌进办公软件。
五个智能体。2024年，百度现场演示智能体协作，几分钟搭出一套报名系统。半年后，Anthropic披露Research多智能体架构。
一把尺子。2026年5月，Create大会上，李彦宏提出DAA（日活智能体数）。之后Meta、亚马逊陆续撤下Token排行榜；Anthropic披露约3万个Agent参与内部研发。
某种程度上，百度探索AI的十余年，正是AI进入真实世界的十年缩影。
再把这六件事摊开看，会发现一条暗线：每次行业还在争论当下的命题，李彦宏已经在回答下一个问题了。
移动互联网正热时他谈AI，百模大战时他谈应用，硅谷沉迷Token数时他谈DAA，今天全球企业都在问“AI投了这么多钱为什么不赚钱”，他把答案指向组织。
这不是玄学。
技术出身、有多年企业管理实践的李彦宏，看AI的视角从来不局限在单项技术的突破上，而是技术怎么真正改变产品、产业和经济运行方式。
事实上，全球头部机构也在往这个方向跑。麦肯锡讲Agentic Organization，微软讲Frontier Firm，BCG讲AI-First Organization，IBM提出未来价值单元是跨部门的Agent工作流。
经济学家熊彼特讲“创造性破坏”：技术革命从不只更换工具，它会拆掉旧的协作结构。
组织层这道题，正是AI接下来要攻破的。
但百度站的位置，和这些机构有一个不容易复制的区别。
咨询公司讲组织，是从方法论出发；百度讲组织，是从一个跑了十余年的技术系统出发。
百度的芯片做了十几年，自动驾驶做了十几年，累计在AI上的投入超过1800亿。
“芯—云—模—体”全栈，本身就是一台已经装好并且转了很多年的电机。芯片给云提供算力，云给模型提供训练和部署环境，模型给智能体提供智能，智能体的任务数据又回到芯片和模型的迭代里。四层之间本身就是一个Looping。
当一个组织开始把自己的流程、知识和判断接入这台机器时，它就不是“纸上谈兵”了，而是在一个已经转动的系统上，重新安排人站的位置。
今天百度能谈“新厂房”，正是因为过去十年百度先把“新电机”一件件造了出来，智能组织也正是这台全栈电机在组织层面的自然延伸。
新厂房到底怎么盖
那么问题来了，新厂房怎么盖？
李厂长给了三条原则。单独看，每一条都不算石破天惊；合在一起，底层逻辑是一致的。
德鲁克说过，组织的目的是让平凡人做出不平凡的事。今天AI把“执行”的成本压到接近零：一张图、一段代码、一次数据分析，智能体几分钟就能交付。组织里真正稀缺的，是“谁知道该做什么、为什么这样做、上一次这样做对不对”。
这三条原则，是百度拿数万人的组织当试验场，跑出来的结论：
1. 打破岗位边界
明茨伯格曾说过：组织结构图是“公司最突出的人为产物”，它“从未认真考虑过实实在在的产品或服务”。
工业时代的组织，把人装进一个个格子，格子的边界定义了谁该做什么。
互联网时代，贝佐斯试图用“两块披萨团队”打破这个结构：团队小到两块披萨能喂饱，层级压扁。但再怎么扁平，格子还在。
AI时代，格子开始消融。组织开始从金字塔走向蜂窝，从以岗位为中心转向以任务为中心，未来组织是一个任务的网络，而不是一张岗位的表格。海尔的人单合一、Netflix的自由与责任，都有过探索，只是那时还没有Agent。
但现在不一样了，李彦宏在2026年5月的Create大会上说过一句话，以前最小生产力单元是一个团队，今天最小生产力单元是超级个体——一个人加上一支智能体编队。
在百度内部已经长出了一个新岗位，叫FDE，前沿部署工程师。过去百度智能云业务是三段式接力：前线销售和解决方案懂行业Know-how，交付团队在客户现场落地，产研在后方收反馈迭代产品。
三个环节之间是一道道部门墙。百度的FDE把这三件事打通，一个人带着智能体编队跑完整个闭环，目前已经在金融、能源、制造等行业落地了100多个场景。
在百度的数字人创新业务部，团队打破产品、研发、设计、测试的边界，全员向Builder转型。一名校招新人借助AI，用1天完成了原本需要5个角色、至少10天的工作。Apollo开源团队则是3个人加一支Agent编队，完成版本迭代，“人盯目标、Agent盯执行”。
很多时候，所谓岗位边界，并不完全是能力的边界，恰恰是知识和经验流动的边界。
2. 沉淀隐性知识
德鲁克提出知识工作者生产力的问题，卡点就在这里：一个老师傅的判断力，如果只存在于老师傅的脑子里，它就无法被组织复用，更无法被AI调用。
哈耶克1945年也讲过，知识天然分散在个体情境里，集中不起来。如今AI做的，是第一次让这种分散知识可以被批量归集。
真正的组织智能，是让知识显性化，沉淀到平台上，持续累积、随时调用、人人可用。
有意思的是，在百度内部有个叫dodo的AI助手。十来人的小团队做的，上线7个月覆盖99%的正式员工，推动300多个企业平台完成AI友好化改造，今年还拿了百度最高奖，一百万美金。
南方电网深圳供电局的“天璇”也提供了一个值得研究的样本。
南方五省两亿多人用电，配电网自愈线路能快速定位故障、恢复供电，但光是广西电网，2025年就发生了8215次永久性故障，传统人工研判一次要60分钟以上。
于是南方总调和百度搭子合作，学习上万条历史故障处理数据，把专家经验沉淀成可复用的专业知识，再把故障记录、开关信号、线路拓扑串成完整证据链，实现闭环研判。最后分析准确率70%以上，故障分析效率提升12倍，目前已在广西14个地市、112个县推广，且能在运行中持续自成长。
3. 设计流程闭环
如果说前两条解决的是“人怎么协作”“知识怎么沉淀”，第三条原则就是要回答最底层的问题：组织怎么自己持续进化？
客观上讲，闭环改善不是新概念。丰田的Kaizen和安灯绳，几十年前就靠一线反馈持续修流程。
区别在于，过去闭环靠人，AI让“反馈—优化”这一圈自己转起来。
李彦宏给了一个公式：可衡量+Looping=持续进化。
“未来，人和AI围绕一个任务形成一个Loop，迭代的方式我们把它叫做Looping。公司，就变成一个由无数Loops组成的、高度自动化运营的组织。组织，就变成一个不断学习和进化的系统。”
百度搭子自己就是这个环的第一个产物：上线以来完成160多次产品迭代，累计交付物超过2000万份。
在百度内部，DAA增长数倍，智能体周有效任务完成数增长11倍，组织Skill累计沉淀超2万个。
而在产业侧，百度伐谋3.0把这套逻辑锚定到业务结果上。在海高激光，百度伐谋进入生产经营核心流程，实现多机械臂智能排程，进入批量任务的泛化验证阶段。
可以说，未来，组织会逐渐演变成一个由无数Loops组成的、能够自己修正自己的系统。
要建立这个系统，企业需要真正把自己的流程拆开，让反馈真正跑起来。
智能组织时代，百度给出中国答案
如果再把时间拉长，企业的组织形态经历过几次大重构：
1855年，纽约与伊利铁路公司画出了世界第一张组织结构图，形状像一棵树，枝叶标注着各职能部门和人员分工。
那棵树定义了工业时代的组织逻辑：分工、层级、控制。
马克斯·韦伯后来把它系统化为科层制理论，机器隐喻从此成了组织的默认语言。
1911年泰勒《科学管理原理》把组织的分工与流程推向极致；钱德勒《看得见的手》则记录了现代大企业如何靠层级协调规模。
到了互联网时代，贝佐斯的“两块披萨团队”试图把树压平，用更小的单元和更短的决策链条对抗科层制的迟钝。但“两块披萨”解决的仍然是人的组织问题。
AI时代，组织的参与者第一次有了非人的智能体。命题从“如何更高效地组织人”，变成了“如何同时组织人和智能体，让判断力在两者之间流动”。
微软给出的答案是形态：Frontier Firm，投25亿美元建FDE团队帮企业设计流程。麦肯锡的答案是方法：Agentic Organization，一套重构架构和流程的框架；BCG主张“为AI重新设计公司”。
但各家讲的不是一回事。微软讲组织该长什么样，麦肯锡讲组织该怎么设计，BCG讲为什么要重新设计。
李彦宏给出的答案站在了另一个维度：机制。组织怎么自己长出来，而不是被设计成什么样。
为什么是李彦宏给出了一个如此不同的答案？
其中很关键的一点是，别人或多或少需要在一些环节上采购第三方工具，但百度从芯片到云到模型到智能体全链路自跑，四层之间相互加强、循环优化，所以它能讲Looping，讲组织级闭环，讲“可衡量”的反馈如何回到系统的上一层。
另外，李彦宏称，大模型产业正沿着两条路径发展，一条是向上突破，推高智能上限，一条是向下扎根。为此，百度将持续投入，研发下一代更前沿的基础大模型，另一方面会坚持“模体并行、协同进化”理念，让大模型为应用而优化。
大会现场，百度正式发布两款文心应用模型：文心闪电深度思考模型与文心一镜微表情大模型，同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放API服务。
智能体层，百度搭子、库库、百度伐谋、百度一镜都有不少新升级。那段出圈的希加加采访李彦宏视频，其数字人正是由百度一镜生成。
值得一提的是，2026年二季度，百度AI业务收入占比连续两季过半，AI云连续六年中国市场份额第一。去年昆仑芯出货量国产第三，萝卜快跑覆盖全球28城。
这些数字的意义不在于证明百度“做得好”，而在于说明那台全栈电机已经在真实商业里转了足够久，久到可以支撑一个关于“新厂房”的判断。
李彦宏十年前种下的那颗种子，长出的不只是一棵树。它长出了一条从芯片到应用、从数字世界到物理世界的完整链条。
而智能组织，是这条链条终于开始回头改造它自己所在的组织时，必然要面对的那道题。
结语
“AI不只是一场技术革命，更是一场组织革命，而这个趋势是不可阻挡的。”
在百度世界大会上，李彦宏说出了这句话。
过去十年，李彦宏做过几次“不合时宜”的判断。但回过头来看，他的这些判断每一次都是在行业还在争论“当下是什么”的时候，他把答案推到了“下一步是什么”。
当知识工作者的“执行”可以被智能体无限复制时，组织还剩下什么不可替代的东西？
在2021年的《致股东信》，李彦宏曾写过这么一段话：
“过去的21年中，每当百度徘徊在十字路口，我都会问自己，什么能够让你真正制胜未来？
我认为就是两方面：一是你信仰什么（What do youreally believe in）；一是你有多大的决心（your determination）。
从过去到现在，我们的信仰没有变，我们相信技术可以改变世界。我们也有决心，有耐心。我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海……我们始终相信，科技为更好。
我们相信，技术的开放共享，让再微小的企业，都可以享受技术的红利，在创新面前机会平等；让再弱小的个人，都可以分享创新的果实，实现结果平等。”
当中国企业从“用AI提效”走向“被AI重构”，智能组织会成为所有CEO绕不开的必答题。
至于智能组织，还要由接下来十年更多企业的实践继续验证。而百度，也为观察AI时代公司的下一种形态，提供了一个值得参考和追踪的企业案例。
也祝福百度，智能组织所蕴藏的产业变革和社会价值，值得我们每一个人期待。
排版 | 仲轩
审校 | 仲轩 主编 | 夏昆
