本文轉載自“機器之心”
「統一認知、智能執行、決策中樞、記憶進化、智能體工廠、AI治理」六大維度，讓企業徹底跳出「用AI」的工具思維，成為「AI原生組織」。
走進任何一家大中型企業，“系統橫跳”已成為日常：員工每天要在5個以上業務系統間切換完成工作，80%的生產數據沉睡在ERP、CRM、OA的孤島中無法調用，AI工具仍停留在“問答式輔助”而非“全流程執行”...... 本該驅動業務迭代的核心資產，成了看得見、用不上的“數據孤島”，企業數字化落地早已陷入“工具堆砌而非價值重構”的困境。曾經一家企業CTO的感慨頗具代表性：“每個系統都很專業，可當處理復雜業務時，卻連一份完整的分析報告都湊不出來?！?/span>
2025云棲大會上，在多數玩家還在聚焦“智能體”時，浩鯨科技正式推出的“鯨智百應”，以“企業AI操作系統”的定位撕開了差異化缺口。
據浩鯨科技董事、云智能總裁楊名介紹，鯨智百應并非簡單的功能疊加，而是從“統一認知、智能執行、決策中樞、記憶進化、智能體工廠、AI治理”六大維度，讓企業徹底跳出“用AI”的工具思維，成為具備感知、思考、行動、進化能力的“AI原生組織”，實現向智能生命體的跨越。
統一認知：
建立智能知識中樞，讓AI秒變“企業活字典”
AI原生組織的第一步，是解決知識散落的根本問題，讓信息“實時、完整、可調用”。傳統企業的知識分散于郵件、文檔、業務系統中，AI工具如同“信息孤島里的盲人”，既無法掌握全量背景，也難以快速響應需求。鯨智百應的智能知識中樞，為企業搭建起統一的認知底座，讓AI“秒懂全量業務”。
以產品市場分析場景舉例，“統一認知”的價值更直觀：產品總監想了解“某產品最新市場動態+銷售情況+競品對比”，鯨智百應會自動整合市場、產研等部門數據生成報告，無需再查詢 多個系統、協調多次會議人工匯總——這背后是知識從“分散存儲”到“統一底座”的底層變革。
智能執行：
激活“數字員工軍團”，讓AI從“副駕”變“駕駛員”
AI原生組織的本質，是讓AI從“被動響應”轉向“主動執行”，成為業務流程的核心參與者，但“能說不會做”是多數企業AI工具的通?。耗芑卮稹靶聠T工入職流程”，卻無法聯動IT、人事系統配置權限；能解釋“如何做財務結賬”，卻不能自動完成數據核對、報表生成。鯨智百應的多智能體協同引擎，實現動態任務編排與無侵入集成，正是要讓AI自主完成任務閉環，讓其從問答助手升級為執行主力。
該引擎支持統一管理內置、自研、第三方執行單元，形成“數字員工軍團”；可靈活實現并行處理、條件判斷、異常修復，比如“財務月度結賬”會自動觸發數據校驗、對賬、報表生成、審批提醒等環節；此外，最具特色的是，通過API調用或UI Agent可實現無侵入集成，無需改造老舊系統，即可為其注入“智能外骨骼”(即Function Cloud)。
員工招聘場景可以體現鯨智百應的跨系統聯動能力，鯨智百應可以幫助HR實現簡歷篩選、boss直聘打招呼、面試安排等等環節工作，HR事務性工作大幅減少。
決策中樞：
升級AI“戰略伙伴”，讓AI“參與核心決策”
AI原生組織的關鍵，是讓AI在核心場景自主決策，而人類聚焦高階判斷。傳統企業決策往往依賴“經驗主義”，耗時久，在動態市場中往往滯后。鯨智百應的超級助手，讓AI進化成為企業的“戰略伙伴”，為組織打造“會思考”的決策大腦。
其決策能力形成完整閉環：意圖理解+任務分解：基于大模型與企業術語庫，可較好理解“提升Q3市場份額5%”這類復雜指令，自主拆解為“市場分析、競品監測、策略模擬”等子任務；多智能體聯動：自動協調市場分析-定位目標客群及特征、競品監測-抓取對手新品定價、銷售預測-模擬銷售策略等多智能體，生成涵蓋市場洞察、推薦策略、模擬效果的具體方案；精準路由則通過“智能體知識圖譜”匹配最優執行單元，相較于傳統調度方式，錯誤調度率降低70%。
更關鍵的是“動態調整”能力：若市場/競品發生變化，AI則實時更新預測模型，推送最新最優銷售策略。
在研發生產場景中，鯨智百應則能快速分析項目研發周期、當前進展，合理規劃后續投入，助力團隊做出科學決策——這標志著從經驗驅動到“數據涌現驅動”的質變，使組織成為具備實時感知、快速響應、持續優化的AI原生組織。
記憶引擎：
構建組織“學習飛輪”，讓AI“越用越聰明”
AI原生組織的靈魂，是讓組織能力隨業務推進不斷沉淀、持續進化。傳統AI工具“用過即忘”，無法復用經驗，而鯨智百應的企業記憶圖譜，如同組織的“長期記憶庫”，讓每一次任務執行都成為能力積累的過程。
全鏈路記憶會記錄用戶行為、任務歷史、反饋數據與決策依據，構建“用戶-任務-執行單元-反饋”的全局關系網絡，形成“個人經驗→團隊模板→組織資產”的知識沉淀體系，實現“知識復利”。
在合同審查場景，每完成一次審查，鯨智百應就會積累更多風險條款識別經驗；每處理一次投訴，鯨智百應就會優化問題響應流程。組織的智能能力在一次次任務閉環中持續升級，AI不僅是完成任務，更是推動組織進入“越用越強”的正向循環。
智能體工廠：
低代碼孵化“數字員工”，讓組織智能隨需生長
AI原生組織的活力，在于“智能能力可快速復制、按需定制”。傳統AI工具開發依賴技術團隊，業務人員提需求往往要等開發排期，而鯨智百應的智能體工廠，以“低代碼編排”為核心，讓業務人員無需編程就能自主孵化“數字員工”，實現“按需生產、持續復用”。
通用領域快速搭建，針對財務、人力等標準化場景，提供拖拽式界面與通用模板，業務人員在很短時間內就能搭建“結算數字員工”、“入職數字員工”，大幅縮短開發周期；
專有場景深度定制，借助鯨智百應首創的Data Cloud與Function Cloud能力，讓數字員工貼合專屬業務需求——制造企業可搭建“設備故障預測場景”專有數字員工，接入生產數據與維保記錄，提前預警故障并生成維修方案；零售企業能開發“會員運營場景”專有數字員工，基于運營數據和功能實現精準營銷；
現有能力復用創新，整合已有的數字員工核心功能，快速衍生新能力，比如將采購和報銷結合，搭建“采購報銷一體化數字員工”，實現全鏈路閉環，提升業務效率；
更重要的是，智能體工廠提供全生命周期管理能力，覆蓋數字員工的開發、運行、迭代與優化，確保數字員工始終貼合業務需求，隨企業成長一同進化。
AI治理：
守住安全底線，讓AI“可控可持續”
AI原生組織的底線，是安全、合規、責任清晰，即在享受智能紅利的同時，必須守住風險邊界。面對“AI誤操作敏感數據怎么辦”“客戶信息被越權訪問怎么追溯”等諸多隱患，鯨智百應的可信AI框架，從技術層面確保AI“可信、可控、可追溯”。
原生安全架構通過權限繼承，確保AI僅能處理用戶有權限訪問的內容；全鏈路審計日志記錄“誰觸發、哪個執行單元處理、執行了什么操作”，每步行為可追溯，助力企業滿足SOC2、GDPR等合規要求；“人類在環”機制讓關鍵操作需人工確認，針對負面反饋可及時調整AI行為，避免錯誤擴大。
某部門主管的“分析數字員工”，在訪問企業數據時，權限與主管完全同步，且所有操作都有日志記錄，杜絕數據泄露。這構建起“安全-效率-合規”的三角平衡，在享受AI紅利的同時守住了風險底線。
行業觀察：
從“AI Agent”到“操作系統”跨越，鯨智百應定義企業AI新賽道
當前企業AI賽道正呈現清晰的分化：部分玩家仍聚焦“智能體”，從對話交互、局部任務執行切入，試圖解決企業的即時性效率問題。但這種“頭痛醫頭”的模式，往往繞不開系統割裂、知識難以有效沉淀、能力難以協同的底層瓶頸，就像給企業裝了多個不同品牌的“智能零件”，卻沒有統一的“操作系統”讓它們聯動運轉。
相比之下，鯨智百應選擇了一條更具全局性的路徑：從“智能體”的中間態，躍升至“企業AI操作系統”的定位，從認知、執行、決策、進化、治理全鏈路切入，助力企業解決讓AI從“外掛工具”變成組織的“原生能力”的根本性問題。這也意味著當行業還在討論“如何用好智能體”時，浩鯨科技已經開始探索“如何讓企業進化為智能體”。
對企業而言，選擇鯨智百應不僅是引入一套系統，更是擁抱一種新的組織進化邏輯：它讓企業真正實現從“使用AI”到“本身就是AI”的躍遷。而鯨智百應，正是這場組織變革的核心基礎設施。