上海交通大學安泰經濟與管理學院原院長、“管理學在中國”叢書主編王方華教授，上海科技大學創業與管理學院院長毛基業教授，機械工業出版社華章分社常務副社長佘廣，香港商業模式創新研究院院長、北京大學光華管理學院管理實踐教授、《戰略升維：黑海戰略重構增長》作者曹仰鋒教授，KPro企業知識開源創始人陳果，蘇州賽伍應用技術股份有限公司董事長吳小平，蓋雅工場聯合創始人、董事長兼首席執行官章新波等出席論壇。機械工業出版社經管圖書第一事業部總編輯嶽佔仁主持論壇。

毛基業在歡迎辭中表示，面對成本壓力、需求變化和技術迭代，企業需要重新審視增長方式與競爭優勢。“管理學在中國”叢書所關注的，不是對既有概念的簡單移植，而是立足中國企業實踐，提出中國問題、凝練中國經驗，形成能夠經受研究和實踐檢驗的管理思想。

曹仰鋒圍繞《戰略升維：黑海戰略重構增長》作主題分享。他認爲，黑海戰略以用戶體驗價值爲中心，着眼於爲用戶創造全場景、全生命週期價值。圍繞用戶行爲數據、價值鎖定、集成方案、價值共創和知識賦能五個要素，企業可從單一產品和一次性交易，走向更長期的用戶經營與價值創造。

陳果以《AI組織轉型：工作智能化的五個抓手》爲題，討論人工智能對工作方式和組織形態的影響。他提出，應從任務而非崗位整體來理解AI帶來的變化。隨着AI參與工作規劃、協作與執行，組織需要重新審視任務分工、管理邊界和評價機制；人仍應承擔目標設定、邊界治理與價值判斷等責任。

吳小平分享了黑海戰略在To B材料行業的實踐。他提出，面對同質化競爭，企業既要持續推進技術與產品創新，也要通過貼近客戶需求的技術服務、協同創新和多元應用，提升客戶價值與自身競爭力。

章新波結合蓋雅工場的發展歷程，分享了企業在競爭中持續升級的思考。他表示，企業應明確戰略定位，通過產品、組織和管理的同步升級，走出低水平的同質化競爭。面對AI，企業不僅要關注產品的智能化，也要推動自身組織能力的提升。

王方華在主編點評與主題演講中表示，中國企業的創新實踐和中化優秀傳統文化，爲原創管理思想提供了豐富的土壤。“管理學在中國”叢書已出版包括《協同共生論》《和諧管理理論》《戰略升維》在內的7種著作，後續還將圍繞中國管理理論與企業實踐持續推進組稿、出版和交流工作，以一本又一本真正有分量的著作，見證中國管理學派的成長。

圓桌討論由毛基業主持。王方華、曹仰鋒、陳果、吳小平、章新波圍繞“穿越內卷，重構增長：中國本土管理思想如何回應企業新挑戰？”展開對話。與會嘉賓認爲，企業應從自身資源和能力出發，圍繞用戶價值、組織能力與長期投入形成差異化；與此同時，企業現場的真實問題和實踐探索，也需要通過嚴謹研究、持續驗證和有效傳播，轉化爲可學習、可借鑑的管理知識。

本次論壇以《戰略升維》爲切入點，連接學術研究、企業實踐與出版傳播，爲討論中國企業如何重構增長、原創管理思想如何持續生長提供了一個交流平臺。

本期速讀（30秒看完）

· 曹仰鋒，香港商業模式創新研究院院長、北大光華管理學院管理實踐教授，"黑海戰略"理論創建者

· 先企業實戰，再光華MBA，再人大博士，再光華博士後，又到丹麥哥本哈根商學院深造，獲得戰略管理方向博士——一條逆向學術與實踐融合之路

· 跟蹤研究海爾20年，深度觀察和研究海爾集團從1000億到4000億背後的戰略轉型與組織變革

· 核心理論：黑海戰略（BLACK模型）、高韌性企業五項修煉（SCALC模型）、全球本地化戰略（GLOCAL模型）

·「先戰場，後書房」——一個實戰派學者的逆向人生

· 霞時微光：主歌副歌在一起的幸福人

01 開篇手記｜訪談引子

錄製那天是八月八號。曹老師說日子好。

我買了他的《戰略升維》新書，先讀了一遍，趕緊讓他簽字留念。讀完最大的感受是：這個學者不一樣。很多人在學術殿堂裏寫書，理論是理論，企業是企業，兩張皮。但他的書裏把實踐與理論融合在一起，有很多實戰案例——海爾、小米、青島啤酒、金蝶、OPPO、泡泡瑪特等等。

我問他：你高管做得好好的，爲什麼去讀博？

他說："我骨子裏邊，可能是當老師的料。"

這一句話，串起了他後來所有的選擇。

本期《人生副歌》，對話香港商業模式創新研究院院長，北大光華管理學院管理實踐教授、黑海戰略理論創立者曹仰鋒——一個先實戰、再學術，把中國企業實踐變成本土戰略管理理論的人。

02 人物名片｜嘉賓簡介

曹仰鋒，香港商業模式創新研究院院長，北大光華管理學院管理實踐教授，戰略轉型與組織變革管理學者，黑海戰略創建者。

經歷很"逆向"：先到企業工作，發現知識不夠，去北大光華讀MBA；讀完MBA覺得還不夠，去中國人民大學讀人力資源管理方向的博士；博士畢業到光華做博士後，方向轉爲戰略管理。博士後出站後，到丹麥哥本哈根商學院工作，又攻讀了戰略管理方向的博士。

長期跟蹤研究中國企業的戰略轉型與組織變革。從博士論文研究領導力起步，到提出黑海戰略、高韌性企業五項修煉、全球本地化戰略等本土管理理論。著作包括《戰略升維》《組織韌性》《海爾轉型：人人都是CEO》《第四次管理革命》《黑海戰略》《韌性變革》《高績效團隊領導行爲及其作用機制》等。其中黑海戰略被評爲中國原創戰略管理理論。

03 從實戰到學術｜管理學者要爲企業解決實際問題

他的路徑跟純學院派完全不同。

有人問他：你去讀博士，難道想做研究？

他說，在企業裏發現很多問題，一個MBA學位"還不過癮"。

在中國人民大學讀博士的專業方向是公共組織與人力資源管理。導師是著名管理學者吳春波教授，他是開門弟子。

吳春波教授跟他說了一句話，他記到現在：

作爲一個管理學者，一定要以爲企業解決管理實際問題作爲重要任務。

吳春波教授跟蹤研究華爲30餘年，曾參與華爲基本法起草，一直把管理理論和管理實踐融合。這條理論與實踐融合的路，他也同樣走了下來。他堅持跟蹤研究海爾長達20年。

博士畢業後，他回光華做博士後，方向從人力資源轉爲戰略管理。博士後出站後，他到哥本哈根商學院工作，又攻讀了第二個博士學位，研究方向是企業國際化戰略與商業模式創新。

先實戰，再學術，再創造本土理論。這條路不是設計出來的，是一步步走出來的。

04 跟蹤海爾二十年｜從1000億到4000億的持續增長

他跟海爾有緣分，一跟就是20年。

我自己也分享了一段記憶：2001年去海爾參觀，那時候海爾還做空調，車間裏的5S管理已經是常識了，給我留下了深刻印象。

當時還是做空調而已，你看現在已經是智慧家庭解決方案了，包括創造了人單合一管理模式。

而曹仰鋒跟蹤海爾20年，見證了它從2006年1000多億，到2025年4000多億。20多年時間，營業收入只有一年下滑。

它不僅從1000億成長到4000多億，關鍵最主要是，這20多年的時間營業收入只有一年下滑。這很了不起。

他寫了《海爾轉型：人人都是CEO》。"人人都是CEO"這個理念，思想源頭是德魯克——"知識經濟時代，每個人都要成爲自己的CEO"。張瑞敏讀了大量德魯克的著作，在海爾變革中，一條主線就是讓每個人成爲自己的CEO。

我跟他聊到，01年我創業時，夢想也是公司裏每個知識員工都像老闆，有自驅力。因爲知識員工面向客戶，他最清楚客戶需要什麼。

但我說，我們說的還是一個概念。海爾是把這個概念變成了理論，變成了實踐。

他笑了。他說，他把它變成理論。

05 黑海戰略｜把交易用戶變成終身用戶

黑海戰略的概念，是張瑞敏2019年提出的。理論，是曹仰鋒構建的。

他先講了紅海、藍海、黑海的區別：

紅海戰略強調價值競爭，以價格戰爲基礎。藍海戰略強調價值創新，在低成本和差異化之間找到平衡。黑海戰略強調價值體驗，爲用戶帶來全場景和全生命週期的解決方案。

藍海戰略有它的侷限——它強調產品功能的差異化創新，但產品差異化屬於戰術層面。它在戰略上缺少頂層業務組合的設計。而且，藍海戰略強調通過低成本實現價值創新，然而，這種創新幾乎沒有壁壘，所以，企業找到的藍海市場很快變成紅海市場，競爭對手很容易跟進和模仿。

黑海戰略不一樣。它不是產品思維，是用戶思維。核心一句話：把交易用戶變成終身用戶。他把用戶分三類：交易用戶、交互用戶、終身用戶。黑海戰略要做的，就是爲終身用戶提供全場景和全生命週期解決方案。

交易不是終點，是下一次價值創造的起點。第一本《黑海戰略》是基於海爾單案例寫的，2021年出版。後來在2026年出版的《戰略升維》裏，他不特別強調黑海戰略一定要搞生態——中小企業搞不了生態，但可以用BLACK模型，聚焦核心用戶，做深做透。

黑海戰略是對藍海戰略的升維，不是替代。增量市場用藍海，存量市場用黑海。

06 高韌性企業｜穿越週期的五項修煉

他研究的企業分兩類：持續增長的，和U型增長的。海爾是持續增長。金蝶是U型增長——業績到一定時間下滑，在底部盤桓幾年，再上來。

他研究了樂高、京瓷、星巴克、蘋果、微軟——它們歷史上怎麼走向危機，又怎麼走出來。

基於這些研究，他提出高韌性企業五項修煉：戰略韌性、領導力韌性、資本韌性、關係韌性、文化韌性。

他說，企業增長有兩種模式——要麼持續增長，要麼U型增長。關鍵是，從U型低谷走出來，需要韌性。

他寫過一本書叫《金蝶轉型》，研究金蝶25週年的U型增長。後來用多案例比較，寫了《組織韌性》——穿越週期的企業，到底靠什麼。

一家企業的實踐沒有普適性。把海爾、金蝶、樂高等諸多企業管理實踐的經驗抽象出來，才叫理論。

07 戰略韌性｜大戰略要穩，小戰略要靈

這是他打動我的一個觀點。

他受牛津大學一篇論文啓發——刺蝟與狐狸。刺蝟一根筋，堅信某些原則不變；狐狸多變，善變。人很難同時容納兩種思維。

但他找到了答案：

大戰略一致，小戰略靈活。

大戰略像刺蝟，要堅守，是設計出來的，相對穩定，五六年七八年變一次。小戰略像狐狸，要靈活，是湧現出來的，應對每天的問題。

他打了個比方——就像打太極拳，底盤要穩定，上面要靈活。底盤不穩，大戰略不堅守，只有小戰略，整個身子就亂晃。越是在動盪環境裏，越要保持戰略定力。

他說，卓越的企業家都是"務實的理想主義者"。有理想，但很務實。堅持長期主義很難，因爲別人會覺得你"這麼一根筋"。但大的企業家，戰略定力都很足，同時隨機應變。

大戰略是設計，小戰略是湧現。

08 倒T形增長｜中小企業的戰略聚焦

很多中小企業問他：資源少、錢少，黑海戰略怎麼用？

他說：越是資源不夠，越需要戰略聚焦。他提了兩種模式。

正T形：先有適度用戶量，再深耕高價值用戶，適合ToC企業。倒T形：先做深後做寬，沿着大客戶做深，成爲鏈主，把生態拉起來，適合ToB企業。

他舉了立訊精密的例子——果鏈企業，先沿着蘋果做深，再做寬服務。

我說，我們ToB企業也在幹這件事——把客戶分層，聚焦高價值客戶，深耕。他說是的。BLACK模型的第一個維度就是用戶行爲數據分析，把高價值用戶挑選出來。但你服務了這麼多高價值用戶，最後得帶來價值收益——商業模式必須形成閉環。

資源少不是不做的理由，是更要聚焦的理由。

09 產品價值與體驗價值｜交易是起點，不是終點

他講了一個特別清楚的區別。

產品價值形成於交易環節。比如我送你一本書，你不看，它也有產品價值——交易已經完成了。體驗價值不一樣。你讀了書，我們還能交流，哪些有用、哪些要完善，這是體驗。

體驗價值特別強調用戶在使用產品過程當中的一種心理感知。

產品價值以企業爲中心，交易結束就結束了。黑海戰略則認爲——交易是你下一次價值創造的起點，而不是終點。

這也是爲什麼黑海戰略被評爲AI時代的新戰略模式。AI時代無非是算力、算法和數據。黑海戰略第一個維度就是了解用戶的行爲數據，第二個維度強調用戶體驗感增加。

以用戶爲中心，還是以企業爲中心——這是黑海戰略和傳統戰略最根本的區別。

10 人生副歌｜主歌副歌在一起的幸福

問他人生副歌是什麼。

他想了想，說："我好像沒有人生副歌似的。"

他的主歌和副歌在一起。因爲他做的事情，他喜歡，樂此不疲。教書、研究、寫作，三件事像"一魚三喫"，不斷迭代，是一個價值閉環。

我問他三個標籤。他說：

第一，有理想。發自內心地想推動中國管理模式的進步。

第二，平衡工作與生活。生活簡單，工作喜歡，愛好運動。

第三，尊重規律，尊重常識。他引了王陽明一首詩：

飢來喫飯倦來眠，只此修行玄更玄。說與衆人渾不信，卻從身外覓神仙。

餓了喫飯，困了睡覺，這就是修行。但別人不信，覺得修行應該更神祕。

如果回到年輕時，對那時的自己說什麼？

他說："做對了。"

三個字。他說，人最大的遺憾是臨終時回想一生充滿後悔。所有決策都基於當時的情景和信息，不能拿今天的標準衡量昨天的決策。保留戰略底線，大膽往前走。

80歲、90歲的期望？著作能幫助更多中國企業，身體好，有運動愛好，和校友聊天，幫助更多的人。

11 收尾手記｜訪談結語

整場聊下來，最大的感受是：這是一個把理論和實戰貫通的人。

幾件事印象深刻：

一是逆向路徑。先工作，再讀書，再創造理論。他對企業的感覺不一樣——有體驗過，實踐過。導師吳春波那句話定了他一生的學術原則："管理學者一定要以爲企業解決管理實際問題作爲重要任務。"

二是黑海戰略。把交易用戶變成終身用戶，交易是起點不是終點。紅海拼價格，藍海找新市場，黑海深耕體驗。這個框架清晰、好用，不管大企業小企業都能用。

三是戰略韌性。大戰略要穩，小戰略要靈。大戰略是設計，小戰略是湧現。打太極的比喻太好了——底盤穩，上面靈。越動盪，越要定力。

四是"做對了"。三個字，背後是對人生的坦然。所有決策都基於當時的情景和信息，不拿今天衡量昨天。保留戰略底線，大膽往前走。

五是主歌副歌在一起。找到自己喜歡的事，樂此不疲。這是最幸福的人生。

一個先實戰再學術的學者，用20年跟蹤一家企業，把中國企業的實踐變成了本土管理理論。他說推動中國管理模式的進步，是他的理想。

他說："尊重規律，尊重常識。"

我想，這就是人生副歌——不是主旋律之外的低吟，而是把喜歡的事做成一生，主歌副歌本就是同一首歌。

本書作者、香港商業模式創新研究院院長、北京大學光華管理學院管理實踐教授曹仰鋒，機械工業出版社副社長時靜，總裁讀書會全國領讀者聯盟理事長、總裁讀書會創始人、中國企業改革與發展研究會副會長劉世英，央視特約財經評論員、資深財經媒體人、中國人民大學重陽金融研究院高級研究員劉戈，戰略解碼®開創者、《戰略解碼》作者呂守升，探路者集團副總裁韓曄，《哈佛商業評論》中國執行主編程明霞，以及“學習強國”AI頻道、老年頻道、強國教育等合作運營方北京立保科技有限公司董事長、CEO魏興，中國中小企業協會副會長、北京經濟技術開發區企業協會副會長、北京亦莊人工智能研究院院長倪夙，中國品牌創新發展工程祕書長、鴻基金公益學院副院長李楠，北京金蝶解決方案顧問馬俊傑等衆多行業領袖悉數出席，嘉賓陣容兼具理論高度與一線產業實踐價值。

時靜率先上臺致辭。他表示，機工社始終立足主業，深耕新知，既系統引進西方的經典理論，更是堅守本土創新的出版初心。

2021年啓動 “管理學在中國” 叢書，已經陸續推出《和諧管理理論》（席酉民著），《非對稱創新》（魏江著），以及《協同共生論》（陳春花著）等優秀著作，今天面世的《戰略升維》正是這套叢書結出的又一豐碩成果，爲世界管理學的發展再次貢獻了中國智慧。
未來出版社將繼續堅守紮根中國實踐，孵化原創理論，賦能企業成長的使命，挖掘新時代中國企業的創新實踐，推出更多有理論高度、有實踐深度、有時代溫度的原創精品。

劉世英隨後登臺致辭，高度肯定黑海戰略的現實價值。他表示，書中BLACK模型涵蓋行爲數據、價值鎖定、集成方案、價值共創、知識賦能五大要素，以迪士尼、海爾、小米等案例印證有效性，爲受困於內卷，尋求長期增長的企業家羣體，提供了跳出競爭紅海，突破藍海侷限的全新思路。
總裁讀書會始終秉持“擇其要者而讀之”的初心，十年堅持向善主義、精品主義、利他主義與長期主義，將優秀思想佳作推薦給企業家讀者。

致辭後，曹仰鋒、時靜、劉世英、程明霞四位嘉賓共同完成新書揭幕，全場掌聲熱烈，標誌着本書正式面向全社會發布。

曹仰鋒基於兩類企業二十餘年跟蹤研究，揭示企業穿越經濟、產業、技術、生命週期四大週期的挑戰，指出AI時代需從運營、產品到模式三個層面重塑競爭優勢。以迪士尼“Disney+”十五年戰略佈局、海爾生物場景創新、泡泡瑪特指數級增長爲案例，系統闡釋BLACK模型五大要素，並提出融合藍海做廣與黑海做深的“T模式”及“做廣市場、做深用戶、做高價值”三度合一路徑，將精髓凝練爲“卷出紅海、搶佔藍海、做深黑海”。

劉戈從藍海戰略歷史侷限出發，回顧《藍海戰略》2006年在中國的風靡，結合太陽馬戲團破產、共享單車藍海創造者OFO與摩拜最終出局等案例，指出低成本差異化缺乏壁壘、藍海易被模仿的先天缺陷。他進一步分析AI時代藍海護城河加速瓦解，唯有構建以用戶爲中心的深度生態體系、讓管理與戰略走向合一，才能建立難以複製的競爭壁壘。

呂守升聚焦戰略落地，提出“內卷之環”惡性循環概念——價格戰致利潤走低、人才流失、研發不足、產品升級困難。他系統介紹RIDER模型五步驟及“戰略五看”“戰略屋”等實操工具，強調聚焦關鍵戰役打通戰略落地“最後一公里”，指出作爲“十五五”規劃開局之年，戰略解碼可有效縮小規劃與執行差距。

韓曄以探路者“戶外+芯片”雙主業爲例，分享企業在航天、極地、登山、載人深潛四大極限領域的科技實踐，擁有156項專利、參與制定42項國標，通過芯片平臺與智能裝備降維轉化爲用戶價值，2026年將全力擁抱AI構建“三位一體”生態系統，詮釋從產品製造商到生態平臺的升維轉變。

論壇壓軸環節，由《哈佛商業評論》中國執行主編程明霞主持圓桌對話，圓桌主題爲“跳出競爭紅海，構建持久競爭優勢”。對話圍繞三大維度層層遞進：首先結合各行業內卷現狀，探討黑海戰略對內容運營、中小企業、國產品牌、To B數字化服務行業的破局啓示。

魏興分享了立保科技借鑑黑海戰略佈局強國事業十餘個國計民生相關板塊，通過垂直服務實現用戶最大轉化，今年上半年訂單已完成去年全年任務，近兩年業務年均增長率超60%，生動詮釋了“藍海做廣交易用戶、黑海做深價值用戶”的協同效應。

倪夙介紹了亦莊人工智能研究院在AI技術賦能傳統產業方面的探索，提出大企業與中小企業可通過“揭榜掛帥”模式實現協同創新，未來企業組織將從金字塔向八爪魚型演化。
李楠結合服務上萬家企業的品牌實踐，提出從產品時代到品牌時代的躍遷是擺脫內卷的必由之路，品牌打造是黑海戰略中構建護城河的關鍵。
馬俊傑分享了金蝶All in AI的實踐經驗，指出企業IT建設需兼顧主業的穩定性可靠性與創新業務的敏捷性，並介紹了金蝶推出的面向企業的“靈基”AI操作系統。活動尾聲，主持人做總結致辭。

現場嘉賓一致認爲，《戰略升維》跳出傳統競爭思維，立足中國本土商業場景，構建起一套完整、可落地的原創戰略體系。在人工智能重塑商業邏輯、市場競爭日趨激烈的當下，黑海戰略以用戶全場景、全生命週期價值爲核心，幫助企業構建難以複製的差異化競爭壁壘，爲各行各業突破增長瓶頸提供全新解題思路。
本次新書發佈會暨高峯論壇匯聚學界、出版界、實業、媒體、數字化服務多方力量，既是本土原創管理理論成果的正式發佈，也是一場面向全行業的高水平商業思想盛會。在場嘉賓表示很高興能讀到《戰略升維》這樣的兼具理論和實操意義的作品，這樣的中國原創管理理論走進萬千企業，將有效助力中國企業實現高質量增長，賦能實體經濟的長遠發展。

如今，科學對一個國家、一個社會的重要作用日益得到人們的認同，它已經成爲各個國家發展政策的中心。 

對一家企業而言，戰略的作用正如同科學對國家的作用一樣，理應成爲企業政策和決策的中心。 

戰略事關企業未來發展的方向，方向不對，努力等於浪費。 

企業一旦在戰略上出現偏差，在方向上選擇錯誤，就會陷入艱難困境，在錯誤的方向上走得越快，和目標背離得就越遠。

然而，看清未來發展的方向談何容易，面對高度不確定、難以預知的未來，我們需要對戰略保持敬畏之心，不能將戰略理想化、公式化。 

正如沃爾特·基希勒三世在《戰略簡史：引領企業競爭的思想進化論》一書中所言：“我們對戰略的認識，正在走向柏拉圖理想式的高度，即以一個不變的真理來超越所有現實，而與日常混亂的物理世界沒有交集。”

戰略不能超越現實，而是要立足現實、應對現實。戰略不是對過去的“歸納總結”，而是對未來前進方向的“無盡探索”。 

我對黑海戰略的探索和研究分爲兩個階段。 

第一階段始於2019年，源自我對海爾集團戰略轉型與組織變革多年的深度觀察與持續研究。 

我非常幸運，從2006年開始便有機會與海爾集團合作，並持續研究海爾集團的戰略變革與“人單合一”管理模式。 

海爾集團的戰略變革先後經歷了全球化品牌戰略（2005～2012年）和網絡化戰略（2012～2019年）兩大階段。 

從2019年起，海爾進入了“生態品牌戰略”階段，這一階段的戰略主軸是從產品戰略、平臺戰略升級爲生態品牌戰略，進而打造“物聯網生態品牌”。

張瑞敏認爲，在物聯網時代，企業要麼轉型爲生態品牌的引領者，要麼成爲生態品牌的合作方。企業之間的競爭模式也將升級，從企業之間的競爭、產業鏈之間的競爭，升級爲商業生態系統之間的競爭。

2020年3月27日，在海爾集團一次內部會議上，張瑞敏將海爾的生態品牌戰略凝練爲黑海戰略，並指出海爾黑海戰略的最終目的是“構建以增值分享爲核心機制，由生態夥伴共同進化的商業生態系統”。

儘管海爾在2019年、2020年才正式提出“生態品牌戰略”和“黑海戰略”，但其對構建商業生態系統的探索始於2013年。 

當時，海爾已經敏銳地感知到物聯網對企業傳統發展模式帶來的衝擊，並將“網絡化戰略”確定爲變革重點。 

2013～2019年，海爾在戰略模式上從“產品型企業”向“生態型企業”轉型，目的就是構建生生不息的平臺生態系統。

由黑海戰略這一概念，我很自然地就聯想到戰略管理領域兩位著名學者W.錢·金和勒妮·莫博涅提出的紅海戰略和藍海戰略。 

張瑞敏也非常熟悉上述戰略模式，並將其與黑海戰略模式進行比較。 

他認爲，紅海戰略是工業經濟時代的產物，藍海戰略是服務經濟時代的產物，而黑海戰略則是體驗經濟時代下的戰略模式。 

在體驗經濟時代，如果企業要打造商業生態系統，就需要採取黑海戰略模式。 

 “黑海”的意思是難以被模仿，它就像是熱帶雨林，企業可以複製一個花園，卻難以複製一片熱帶雨林。

顯然，張瑞敏提出黑海戰略的初衷，是希望用這個概念來表達企業必須構建商業生態系統，因爲只有動態的商業生態系統，才能擁有持續的競爭優勢，才能不被輕易模仿。 

只有構建生生不息的商業生態系統，企業才能擁有更多的終身用戶；只有爲終身用戶持續創造個性化的體驗，企業才能在體驗經濟時代擁有核心競爭力。 

然而，作爲一個新的戰略概念，黑海戰略到底是什麼？它包含哪些內容？這在當時並沒有一個答案。 

對此，張瑞敏非常坦然地說：“黑海戰略其實是基於我個人（思考）的一種感性認識。”

爲了將黑海戰略從一種感性認識上升爲一種新的戰略模式，或者是一種新的戰略理論，我對海爾集團2016～2020年的“網絡化戰略”和“生態品牌戰略”進行了系統研究，並於2021年出版了《黑海戰略：海爾如何構建平臺生態系統》一書，這是國內外戰略管理領域第一本關於黑海戰略的著作。 

在書中，我首次界定了黑海戰略的概念，結合海爾實施黑海戰略的具體實踐，詮釋了黑海戰略的本質和原則，並在理論層面將黑海戰略與紅海戰略、藍海戰略進行了比較。

一個新概念或者一個新理論，要想得到大家的理解和認可並不容易，這需要一個過程，黑海戰略亦不例外。 

比如，有些讀者朋友起初會聯想到歐洲和亞洲之間的黑海，誤以爲這是一個軍事學的戰略術語。 

然而，黑海戰略這一理論傳播的速度大大超過了我的預期。 

一方面，得益於海爾的巨大影響力，許多人都非常關注海爾在戰略變革中的最新實踐；另一方面，許多管理者都迫切地想了解企業如何利用黑海戰略這一新的戰略模式來塑造競爭優勢。

結合《黑海戰略：海爾如何構建平臺生態系統》一書的內容，我又擴充了一些其他企業的實踐案例，專門爲EMBA學員開設了黑海戰略相關課程，並將其融入我的“AI時代戰略管理與商業模式創新”課程體系。 

讓我沒有想到的是，許多EMBA學員對黑海戰略產生了濃厚的興趣，還有部分EMBA學員將我在課堂上講授的黑海戰略的工具和方法應用到自己的戰略實踐之中，並取得了良好的效果。

此外，黑海戰略這一新的戰略理論在學術界也得到了關注與認同。比如，北京大學光華管理學院張志學教授認爲，黑海戰略是海爾集團應對物聯網時代的挑戰所進行的戰略變革實踐，企業需要學習黑海戰略背後的戰略邏輯。 

香港大學經濟及工商管理學院院長蔡洪濱教授認爲，隨着數字經濟結構持續優化升級，產業互聯網作爲產業數字化的核心主體將成爲數字經濟時代的新引擎，在這樣的時代大背景下，海爾所實施的黑海戰略對傳統企業轉型升級具有極大的參考價值。 

更令人鼓舞的是，曾擔任上海交通大學安泰經濟與管理學院院長的王方華教授認爲，黑海戰略不僅對企業界具有重要的實踐價值，也是中國學者提出的具有原創性思想的戰略理論。 

王方華教授一直致力於推動管理理論與中國企業管理實踐相結合，他鼓勵我進一步對黑海戰略進行研究，持續挖掘黑海戰略的理論價值與實踐價值，並推薦我的新著入選“管理學在中國”系列叢書。 

2021年，我開始了“黑海戰略”研究的第二階段，在這個階段中我採取的是“多案例研究”方法，旨在通過多案例的比較，構建一個更加強有力的黑海戰略理論。 

在案例選擇上，我從三個方面拓展了案例選擇的範圍，以擴大案例的代表性，並進而增強理論的廣泛適用性。 

首先，我增加了案例企業的數量，大多數案例是中國的企業，我也選取了幾家其他國家的企業。 

其次，我拓展了案例企業的規模，這些案例企業不僅有年度營業收入超過千億元的超大型企業，也有年度營業收入在數十億元的中大型企業。 

第三，我增加了案例企業行業的寬泛性，既有To B業務的企業，也涵蓋了To C業務的企業，案例企業廣泛來自家電、服裝、軟件、手機、裝備、金融、生物科技、食品等多個產業和領域。 

最終，本書涉及的案例企業既包括海爾、吉利、比亞迪、青島啤酒、美的、小米、OPPO、立訊精密、安踏、泰康保險、平安保險、泡泡瑪特、蔚藍生物、特銳德、金蝶、貝殼等中國企業，也包括蘋果、迪士尼、奈飛、丹納赫、“美國女孩”等其他國家的企業，這些企業都是深諳黑海戰略精髓的企業，它們擅長深耕用戶，不遺餘力地在用戶體驗上下功夫，持續提升用戶黏性，通過爲現有用戶提供更豐富的解決方案來獲得增長。

當然，在實際的研究中，我並沒有完全侷限於以上案例企業，我還廣泛調研了數十家企業在戰略變革中的實踐，這些戰略實踐對我豐富“黑海戰略”理論有很大的啓發。 

基於對數十家企業在存量市場上實施深耕用戶戰略的案例研究，我在本書中拓展了黑海戰略的適用範圍，不再將其侷限爲“生態戰略”。 

在本書中，我將黑海戰略的本質確定爲以下兩點： •  第一，在戰略思維上，黑海戰略以用戶體驗價值爲中心；  •  第二，在戰略目標上，黑海戰略以爲用戶創造全場景體驗、全生命週期的價值爲基本目標。

在本書中，我將實施黑海戰略的企業稱爲“基石企業”。 

我在利用多案例進行對比研究的過程中，將基石企業實施黑海戰略的變革實踐進行提煉和總結，提出了黑海戰略Black模型，主要包括五大戰略要素：行爲數據（Behavioral Data）、價值鎖定（Lock-in Value）、集成方案（Aggregation Solutions）、價值共創（Co-creation of Value）和知識賦能（Knowledge Enablement），這一理論模型構成了本書的核心框架。

爲了檢驗黑海戰略Black模型的有效性，我在教學過程中，指導學員們先後利用該模型分析了騰訊、老鋪黃金、蔚來汽車、樂高、順豐等30多家企業的戰略實踐，發現黑海戰略Black模型具有非常強大的應用價值，能夠有效地指導企業實施黑海戰略。

我在講授黑海戰略理論時，經常有人問我一個問題：爲什麼用黑海戰略這一概念？ 

這背後主要有兩個原因。首先，黑海戰略是相對藍海戰略而言的，藍海戰略關注的是企業如何開拓增量市場，黑海戰略關注的是企業如何經營存量市場。 

相對藍海戰略而言，黑海戰略更強調圍繞着用戶的需求做深、做透，向下深潛。 

我在書中強調，黑海戰略不是對藍海戰略的替代，而是對藍海戰略的升級，這兩種戰略模式對企業的持續增長都具有非常重要的指導意義。 

我在本書中提出的T模式，就是建議企業充分發揮藍海戰略與黑海戰略各自的優勢，利用藍海戰略持續“做廣”交易用戶，利用黑海戰略持續“做深”終身用戶，既要做廣增量市場，又要做深存量市場，從而爲企業找到持續增長的引擎。

其次，“黑海”代表着充滿不確定性的市場環境。 

戰略是面向未來的，它的基本任務就是在充滿不確定性的市場環境中爲企業未來的發展指引方向。 

由於未來的高度不確定性，戰略的大道從來不是光明的，就像在黑暗的大海中航行一樣，你難以預料在前進的航線上會遇到什麼風險。 

我們不能在戰略管理中做“事後諸葛亮”，否則就會陷入“後見之明的偏見”，即：事情發生後我們會認爲自己早就知道結果會是這樣；而事實上，在結果出現之前，我們幾乎無法知曉結果到底是什麼。 

這種偏見在戰略管理的現實世界中經常存在，而且更麻煩的是，我們總會看到別人的偏見，卻無視自己的偏見，這會導致“後見之明的偏見”害處更大。

我一直認爲，領導者如果想成爲戰略管理的高手，就需要深入瞭解人類的行爲，克服人類的認知偏見，畢竟，在戰略管理的過程中，不管是戰略規劃，還是戰略執行，都需要人來完成。傳統的戰略模式忽略了人的因素，而我將用戶的價值體驗這一核心因素注入到黑海戰略理論的框架中。 

換言之，黑海戰略是一種以用戶爲中心的戰略模式，只要能夠傾聽用戶的聲音，只要能夠持續爲用戶創造真正的價值，企業就不會在黑暗中迷失方向。

黑海戰略在戰略管理領域開闢了一個新興的研究方向，我將這一新興的研究方向稱爲“體驗戰略學”，它是將人的價值體驗注入戰略管理理論中的一個戰略學分支。

範內瓦·布什在《科學：無盡的前沿》一書中強調，創造新科學知識的責任，全在於那些瞭解自然基本規律並熟練掌握科學研究技術的人，在所有可以使用“科學”一詞來指稱的領域中，人都是其唯一限制因素。

戰略管理既是一門科學，也是一門藝術。在戰略管理的領域中，人也是唯一的限制因素。 

企業在戰略管理上的成功與否，皆取決於人的心態、智力與能力如何。 

在動盪且充滿不確定性的商業環境中，每個人，抑或每個企業，都會有自己的短板與侷限，這也導致戰略自身具有一定的侷限性和不完美性。 

戰略沒有永恆的答案，只有永恆的追問。 

我認爲，只要我們始終保持一顆敬畏之心，始終知道自己的前面是沒有止境的探索，我們就能走得更遠。

來源：本文摘選自《戰略升維：黑海戰略重構增長》，機械工業出版社出版發行

2026年7月5日，安徽鐵塔在合肥舉辦“領航十五五，篤行向卓越”第二期高管研究班，省市兩級管理骨幹、二十餘位生態夥伴齊聚一堂，通過專題課程、研討交流等形式，共謀“十五五”高質量發展新路徑。

其次，曹仰鋒分析了藍海戰略與黑海戰略的不同，指出企業需要進行戰略升維，從藍海戰略升維到黑海戰略，從產品價值升維到體驗價值。曹仰鋒指出，任何一種戰略模式都有其優點和缺點，企業可以將藍海戰略與黑海戰略協同發展，據此，他提出了T模式，即：以藍海戰略拓寬交易用戶，以黑海戰略深耕終身用戶。在T模式框架下，企業可以通過三條路徑尋找增長機會。第一，做廣市場：通過多品牌（多品類）覆蓋不同細分市場；第二，做深用戶：通過高頻產品或服務持續做深用戶；第三，做高價值：以集成解決方案提高用戶價值收益。

在演講分享中，曹仰鋒既分析了泡泡瑪特、青島啤酒、海爾、迪士尼等2C業務的案例，也深度分析了立訊精密、海爾生物、特銳德等2B業務的案例。通過這些案例的分析，曹仰鋒引導學員把握黑海戰略理論精髓，助力企業卷出紅海、佈局藍海、深耕黑海，從而構築穿越週期的持續增長優勢。

在課程最後，曹仰鋒老師還向在課堂上積極互動的優秀學員代表贈送了新著《戰略升維：黑海戰略重構增長》。

免責聲明：內容僅供參考交流。

在低增長時代，企業要想獲得持續增長需要不斷創新自己的經營策略。企業可以藉助黑海戰略模式，從“做深”“做高”兩個方面創新經營策略，從而幫助企業應對低增長帶來的挑戰，找到新的增長路徑。首先，做深用戶。即利用產品和服務的組合持續加深與用戶的關係，從而深耕用戶，提高經營用戶的“深度”；第二，做高價值。即利用高端產品或解決方案提升價值創造能力，從而提高價值的“高度”，並從用戶身上獲得高收益。

黑海戰略“做深”和“做廣”的策略不僅在許多中國的企業實踐中得到驗證，在世界上其他國家的卓越企業中也廣泛應用。在最近一期的《哈佛商業評論》（2026年5-6月期刊）中，烏爾裏西·皮敦等人發表了“增長並非唯一，穩定值得追求”的文章，作者們研究了過去20多年來自北美、歐洲和日本的1萬多家企業，從中確定了172家穩定型企業，這些企業平均壽命接近100年，它們在整個期間內收入增長平穩且接近於零。從這172家企業中，作者們又挑選出了57家“穩定性績優”企業，它們在股東總回報（TSR）方面跑贏了市場。

作者們經過研究，發現這些“穩定性績優”企業在低增長時代，在營業收入沒有出現明顯增長的情況下反而取得了優異的業績，主要得益於四種不同的策略：專注服務，輕資產策略；高端路線，毛利率策略；內部整合，資產負債表策略；穩如銀行，股息策略。其中，前兩項策略和黑海戰略所倡導的“做深”和“做高”非常一致。

第一項策略：專注服務，輕資產策略。在低增長時代，不少企業的常規應對策略是開發新客戶，但是，這會導致企業的成本大幅度上升。作者們發現，“穩定性績優”企業反其道而行之，它們更傾向於“從現有客戶關係中實現價值最大化。它們通過從需求不斷下降的實體產品轉向輕資產的服務和軟件來達成這一目標，這種方法不僅加深了客戶關係，還提高了利潤率並降低了資產密集度。”

在黑海戰略框架中，我提出了PaaS模式（產品服務一體化，product as a service），利用產品智能化，企業可以將軟性的服務與硬件產品實現捆綁，在加深用戶關係的同時，沿着用戶的場景，深耕用戶需求，找到新的價值增長點。企業還可以通過產品組合的持續優化，通過滿足用戶的更多場景來深耕用戶。比如，老鋪黃金覆蓋了用戶從婚嫁、自戴、收藏、送禮到投資的多個場景，打造了完整的黃金珠寶產品矩陣，從而全方位滿足用戶多元需求。

第二項策略：高端路線，毛利率策略。作者們發現，在20年的研究期內，“穩定性績優”普遍選擇了“高端路線”，通過創造不可替代性，這些企業可以增強定價權並進軍高端市場，無論其生產的奢侈品還是工業零部件。得益於高端策略，“穩定性績優”企業的利潤率大幅增加，現金流也非常強勁，這使得企業的毛利率平均提高了12%，並實現了9%的年化股東回報率。

在黑海戰略框架中，“高端化”策略是重要的內容，企業通過提供高端化的產品或者服務，提高爲用戶價值創造的能力，從而從用戶獲得更高的價值收益。老鋪黃金擅長於層層沉澱高淨值用戶，併爲這些高價值用戶提供稀缺性產品，從而提高了高價值用戶的收益。2025年，老鋪黃金的營業收入爲273.3億元，歸母淨利潤達到了48.7億，淨利潤率高達17.8%。這都得益於老鋪黃金實施的高端路線策略。

德國巨頭西門子從2014年以來進行了深刻的戰略轉型，經過多次業務重組，西門子已經從 2014 年 “綜合重工業集團” 轉變爲“數字化工業科技公司”，持續將軟件和數據驅動的服務融入到核心產品中。下圖展示了西門子自2014年至2025年營業收入與淨利潤的變化，2025年，西門子的營業收入爲789億歐元，淨利潤爲104億歐元。

從過去十多年的數據可以看出，西門子抵禦了低增長帶來的挑戰，其盈利能力在逐年加強，淨利潤從2014年的8%提高到2025年的13%，這主要得益於西門子的產品服務一體化模式，以及公司從傳統工業集團向數字工業創新領導者的轉型策略。

文 | 魏玉琨、李東紅

自人類社會步入工業經濟時代，不同出資方式、治理機制與組織形態的企業應運而生。隨着數量、規模、社會功能、價值貢獻的節節攀升，企業成爲社會經濟系統中的微觀主體，在推進物質財富與精神財富創造、產業與地區經濟增長、技術進步、勞動力就業、公共收入增加等關乎社會進步的幾乎所有方面，都發揮着關鍵支撐作用。

工業經濟時代的興起，源於企業大量使用機器設備，推動社會生產效率顯著提高。在後續的整個工業化進程中，硬件設備不斷豐富，並逐步實現軟硬件結合，相關技術設備不僅爲製造業等領域的各類企業廣泛使用，還普及至政府、事業單位、社團、家庭等社會組織和個人，帶動全社會運行效率持續提升，爲人類社會的進步奠定了堅實的微觀經濟基礎。可以說，工業經濟時代本質上是一場發端於企業規模化應用機器設備的工具革命。在第一次工業革命爆發至21世紀10年代的200多年間，機械化、電氣化、電子化、自動化、信息化、網絡化依次迭代演進，不斷將人類社會的工具革命拓展至新的領域、提升至新的高度。

自21世紀10年代中葉起，數字技術和智能技術加速迭代普及，人類社會正式從工業經濟邁向數字經濟時代。20世紀50年代便被提出的人工智能（AI），在經歷了幾代人數十年不懈探索與推進之後，近些年開始展現出強大的自主思維與決策能力、組織協調與資源調配能力、創新與創造能力。AI的智力水平與功能應用日漸超越普通公衆乃至行業專家，進入快速更新迭代期。很顯然，由量變走向質變的AI不再是傳統意義上的工具，它正在顛覆工業經濟時代的工具革命根基，加速人類社會向數字經濟時代躍遷。

智能原生企業的新組織形態特性

企業是工業經濟時代的微觀經濟主體，AI推動時代躍遷，同樣推動各類企業發生脫胎換骨的智能化改變。這一轉型進程存在兩種基本路徑：一是AI以漸進或者激進的方式改造傳統企業，使之成爲智能企業；二是AI從源頭上催生一批又一批智能企業。我們把後一種路徑下成長起來的、從創立之日起即爲智能企業的新型社會組織，稱爲“智能原生企業”（Intelligent-Native
Enterprise）。工業經濟時代的企業，無一例外都是人的智能的集合體。作爲數字經濟時代湧現出的新組織形態，智能原生企業的“智能”並非“人的智能”，還包括人之外的行爲主體所擁有的智能，也就是AI；即便是AI與“人的智能”的融合，AI在其中也具有不可或缺的重要作用，而不只是輔助工具。簡而言之，智能原生企業就是從創立之日起便由AI廣泛參與甚至主導決策與運行、在爲客戶創造價值的全流程中發揮重要作用的企業。

AI以數據、算法和算力爲核心構件。數據是AI的基礎原料，算法是AI的神經中樞，算力是AI的發動機。AI以高質量海量數據、複雜精巧先進的算法、強大算力形成的虛擬智能體爲思維與行爲主體。當這些構件不再作爲外部技術嵌入組織，而是作爲內生邏輯重構企業組織形態時，AI就由單純的技術要素躍升爲企業的組織基因，決定企業的基本組織形態。循此邏輯，智能原生企業在創立之初便實現了AI核心構件的組織基因內化，展現出新型企業組織形態的顯著特性。

作爲AI基礎原料的數據，是智能原生企業的第一原生生產要素。與資本和傳統勞動力等要素相比，數據具有更高的價值、更低的替代性。首先，智能原生企業從創立伊始即圍繞業務全流程搭建多維度、全場景的數據採集體系，以此打通內外部數據鏈，實現客戶需求、生產運營、市場反饋、產業協同等各類數據的實時與全域獲取，從根源上避免數據孤島的形成。其次，與智能原生企業適配的全生命週期數據治理規則，將數據清洗、標註、存儲、共享、應用等環節嵌入組織架構與運營流程，保障數據全流程的合規性及資產屬性的明晰化，使其在組織內部能夠實現高效、精準調用。再次，智能原生企業的商業邏輯與價值創造根植於對數據的深度挖掘。例如，通過數據驅動決策、數據產品化等方式，可充分釋放數據的商業價值、產業價值。最後，智能原生企業還會推動數據價值在產業生態中流轉與共享，以自身的數據原生能力鏈接上下游合作伙伴，實現生態內的數據價值共創，讓數據成爲驅動整個產業生態發展的核心要素。

作爲AI神經中樞的算法，構成智能原生企業組織運行的中樞，是企業在決策、運營和創新等重要事項中的核心推動力量。首先，智能原生企業根據自身的商業定位與業務需求，設計並搭建專屬的算法體系，將業務規則、決策邏輯、價值判斷轉化爲算法模型，將算法作爲企業運行的底層邏輯。其次，算法廣泛參與智能原生企業內外部環境評測、戰略抉擇、產品研發、市場推廣、供應鏈管理、客戶服務等全流程決策與運行。小到日常辦公、倉儲管理等基礎性常規性事務，大到企業長期戰略佈局、重大組織變革與技術突破，從研判形勢、發掘問題到作出決策、推動運作與執行，算法模型都發揮着重要作用。在不少場景和環節中，算法模型甚至獨立決策，自主協調人員及軟硬件設備完成業務。最後，智能原生企業建立的算法模型始終處於即時迭代與優化進程中，運營過程中產生的新數據、新反饋即時融入算法模型，形成從業務響應、策略驗證到模型調優的即時自適應循環。

作爲AI發動機的算力，是智能原生企業智能化運行的能力引擎，是數據獲取與處理、算法落地應用與迭代優化的基礎。首先，智能原生企業自誕生起便根據算法模型的運行需求、數據處理的規模與速度進行前瞻性規劃與算力配置，包括建設自有算力中心，與公有云、算力平臺深度合作，實現算力供給與企業業務發展的動態匹配。其次，智能原生企業搭建的智能化算力調度系統，能夠根據企業內不同業務環節的需求，動態分配算力，將算力優先配置到高價值、高優先級的業務場景中，提升算力的使用效率，降低算力處理成本。最後，智能原生企業立足長期發展戰略，構建可擴展的彈性算力架構，打破傳統算力配置的剛性限制。根據業務規模擴張、算法模型升級、數據體量激增的動態需求，靈活擴容或收縮算力供給，從而既保障核心業務的算力支撐不缺位，又避免算力資源閒置浪費，實現算力供給與企業發展的動態平衡。

智能原生企業的新物種角色

智能原生企業以數據爲原生生產要素、以算法爲原生運轉中樞、以算力爲原生能力引擎，三者深度耦合、協同支撐，構建企業內部智能體，進而形成新型企業組織形態，成爲一種“新物種”。這種新型企業組織形態在打破企業傳統發展範式、推動產業智能化轉型、構築數字經濟微觀基礎等方面扮演着十分獨特的角色。首先，智能原生企業是數字經濟時代以智能方式向客戶高效精準提供個性化產品與服務的先鋒。工業經濟時代形成了以規模化生產、層級化管理、標準化運營爲核心的發展範式，底層邏輯是基於機器設備的效率提升。智能原生企業打破規模化生產的路徑依賴，依託AI精準捕捉客戶個性化需求，從創立之初便具備個性化、定製化的生產與服務能力，有能力形成大規模定製的新型生產模式。智能原生企業還摒棄了工業經濟時代層級化、科層制的管理架構，重構了企業組織管理範式。依託算法的實時調度與數據的全域共享，智能原生企業建立起網絡化的組織結構，實現各部門、各環節的高效協同，降低了組織協調成本，使企業管理更具靈活性與時效性。智能原生企業也不再遵循傳統意義上的標準化運營，而是將算法的動態迭代與數據的實時更新融入企業運營全流程，實現運營模式的動態調整與持續優化，從而適應數字經濟時代市場快速變化的需求。

其次，智能原生企業是推動傳統企業數智化轉型，進而促進工業經濟向數字經濟躍遷的強大力量。一是高度智能化運作的智能原生企業可以從多個維度爲傳統企業數智化轉型提供參照，發揮模式示範作用。智能原生企業探索出的價值創造模式、組織運行模式與商業競爭模式，能夠爲傳統企業的智能化轉型提供實踐範本，助力傳統企業清晰把握智能化轉型的方向，避免轉型過程中的盲目探索。二是智能原生企業可以通過技術輸出賦能傳統企業加速數智化轉型。智能原生企業將自身在算法、數據、算力方面的技術積累與實踐經驗，通過技術服務、平臺搭建、解決方案輸出等方式，向傳統企業賦能，幫助傳統企業突破智能化改造的技術壁壘，快速搭建智能技術應用體系。三是智能原生企業可以在與傳統企業的相互協同中促進其數智化轉型。智能原生企業以自身爲核心，構建起涵蓋上下游企業的產業智能協同網絡，通過數據共享、算法互通、算力協同，實現資源的優化配置與高效整合，推動傳統企業的智能化升級與高質量發展。

最後，智能原生企業是數字經濟時代典型的微觀經濟主體，與已完成智能化轉型的傳統企業共同構成數字經濟時代微觀經濟的主導力量。工業經濟時代，製造業企業是最爲典型的微觀經濟主體。數字經濟的發展需要與之適配的新型微觀主體，智能原生企業正是數字經濟微觀基礎的核心組成部分。一方面，智能原生企業重塑了數字經濟的微觀組織形態。作爲數字經濟時代企業的典型範式，這種以“數據—算法—算力”爲原生架構的組織形態將不斷發展壯大，推動數字經濟微觀主體迭代升級，使數字經濟擁有更爲適配的組織載體。另一方面，智能原生企業將推動數字經濟市場體系的發展與完善。智能原生企業的發展不僅能催生數智產品、數智服務、數智平臺等新數智業態，豐富數字市場的供給體系，還將帶動數據、算法等數智要素的高效流通與市場化配置，讓數字經濟的市場運行更具活力、更爲成熟。另外，智能原生企業也會推動數字經濟與實體經濟深度融合，進一步夯實數字經濟與實體經濟協同發展的微觀根基。紮根實體經濟的智能原生企業，將智能原生能力深度融入實體經濟生產、流通、消費全環節，加速推動數智技術在實體經濟中落地轉化，持續推動數實融合向更深層次、更廣領域邁進。隨着智能原生企業的大量誕生，一大批傳統企業也會轉型成爲智能企業，共同構築數字經濟時代的微觀基礎。

智能原生企業面臨的新挑戰

作爲數字經濟時代的新型組織形態，智能原生企業有着旺盛的生命力和市場競爭優勢。與此同時，作爲一種新生力量，智能原生企業也因其原生智能屬性與技術架構等面臨一系列新挑戰。第一，數據的大規模、全場景採集與應用使得智能原生企業自創立之日起就要面對數據安全、數據倫理與數據權屬三重挑戰。數據安全方面，智能原生企業掌握着海量的內外部數據，包括客戶隱私數據、企業經營數據、產業協同數據等。數據的全域採集與共享讓數據暴露面大幅增加，因而面臨網絡攻擊、數據泄露、數據篡改等安全風險。數據的原生性佈局使得數據安全問題不再侷限於單一環節，而是滲透到企業運營的全流程，形成系統性安全風險。數據倫理方面，如果企業追求數據價值最大化，可能會出現數據採集過度、用戶隱私濫用、數據歧視等倫理問題。數字經濟時代數據採集與應用的邊界尚未形成明確的界定標準，因此，智能原生企業在數據應用過程中面臨倫理抉擇的困境。數據權屬方面，智能原生企業的發展依賴於內外部數據的共享與融合，而數據的產生主體、採集主體、應用主體往往相互分離。目前，數據的所有權、使用權、收益權等權屬界定尚未形成完善的法律體系與統一的行業規則，導致企業在數據共享與應用過程中容易產生權屬糾紛，影響數據的正常流通與價值挖掘。

第二，算法的不透明性與自主性使智能原生企業面臨算法黑箱、路徑鎖定與迭代失控的管理困境。算法黑箱方面，算法模型本身往往具備高度複雜性，其決策過程難以被人類理解和闡釋。由於算法廣泛參與智能原生企業的日常管理和全流程運作，算法黑箱問題導致組織活動失去透明度。這不僅會造成企業內部無法有效監督算法行爲，還可能引發外部利益相關者對企業行爲的質疑，甚至在算法出現失誤時無法完成責任追溯。路徑鎖定方面，算法訓練與優化有可能會基於企業初期數據形成固有運行路徑，並在自強化特性作用下形成難以突破的路徑鎖定效應。與傳統企業不同，智能原生企業的算法並非後期疊加的可獨立調整模塊，而是組織運行邏輯的底層部分，這使算法路徑鎖定效應被放大。一旦算法形成低效或與市場不適配的運行路徑，便難以通過常規技術優化進行突破，進而導致企業在數字經濟的快速發展中逐漸喪失創新與應變能力。智能原生企業通過技術重構、數據重置與組織調整打破這種原生綁定的算法路徑鎖定，成本遠高於傳統企業。迭代失控方面，智能原生企業的算法自主迭代機制深度嵌入組織架構，隨企業全流程海量實時數據的持續輸入實現常態化的自我進化，而不是人工主導的階段性優化。因此，若企業未能建立與算法迭代機制相適配的全週期監督與校準體系，持續自主進化的算法模型就可能會逐漸偏離企業預設的發展戰略、商業目標與社會價值導向，甚至出現失控。這種迭代失控並非單一算法模塊的功能偏差，而是會依託企業深度耦合的原生架構在產品研發、市場佈局、客戶服務等各個環節引發連鎖反應，最終威脅企業生存。

第三，算力需求的持續性與動態性使智能原生企業面臨算力供給失衡，算力成本與算力協同的現實制約。算力供給失衡方面，智能原生企業的算力需求具有高算力、低時延、動態化的特徵，而目前全球算力資源的佈局存在結構性失衡。高端算力供給不足、邊緣算力佈局不完善，導致企業在部分業務場景面臨算力供給短缺的問題。尤其是中小企業，難以承擔高端算力的建設與獲取成本。算力成本方面，算力的建設、運維與升級需要大量的資金與技術投入，智能原生企業從創立之初便需要持續的算力供給，這讓企業面臨長期的高算力成本壓力。算力協同方面，智能原生企業需要實現企業內部、產業之間、區域之間的算力協同，目前不同算力平臺、不同企業、不同區域的算力架構存在異構性，缺乏統一的算力調度與協同標準，導致算力的跨域融合面臨技術壁壘，難以實現算力資源的全域優化配置。

第四，作爲一個高度AI化的複雜人機協同組織，智能原生企業面臨的治理挑戰不僅侷限於內部管理問題，還涵蓋人機權責與外部監管等系統性治理命題。智能原生企業並非僅依靠AI，人的智能同樣發揮着重要作用，只是較之傳統企業而言，在很多環節和層面被AI所替代。這種替代使“人機協同”成爲重要的現實難題。一是工業經濟時代很少遇到這樣的問題，偶爾遇到也不會十分嚴重，而智能原生企業這一類問題較爲普遍。二是這種替代仍在繼續，尚未形成一個相對穩定的人機權責關係結構，持續變化使得問題更爲複雜。在一定時期內，無論是企業外部的法律法規體系，還是組織內部的治理機制與運行規則，都會滯後於智能原生企業這一新型組織形態謀求快速發展所提出的要求。

智能原生企業的新未來

智能原生企業的興起，是企業組織形態在AI時代系統性重構的起點，也是AI技術在數字經濟時代重新定義企業的結果之一。作爲一種新型組織，智能原生企業目前仍然處於發展早期階段，數量少、規模小、功能發育不完全，力量普遍還非常弱小。未來，智能原生企業必然會持續進化，不斷發展壯大。智能原生企業的演進，將沿着智能廣度、智能深度與智能自主性三個維度展開。三個維度相互支撐、協同演進，形成立體演進空間，推動智能原生企業逐步向高階形態邁進，演變爲生態級智能共同體（見圖1）。

智能深度的演進智能深度的演進是指智能原生企業對事物發展規律的把握從表面的關聯發現到深層的因果識別，再到主動的因果新路徑創造，體現爲AI認知能力與創新能力的持續提升。大多數企業的智能系統都擅長通過分析海量數據識別變量間的統計關聯，並據此進行預測與推薦，構成智能決策的基礎；部分企業智能能夠通過深度的數據分析與算法建模識別事物發展的因果關係；未來智能原生企業將實現創造因果新路徑的認知升級。創造因果新路徑意味着智能原生企業不僅能夠發現和解釋已有的因果關係，還能基於對產業規律、市場需求、技術發展的深度認知，主動創造新的因果關係，挖掘全新的價值創造路徑。一方面是對產品與服務創新的因果創造，即深度分析海量市場數據、技術數據、用戶需求數據，結合算法創造出全新的產品與服務形態，實現從滿足需求到創造需求的轉變；另一方面是對技術融合突破和產業發展模式的因果創造。智能原生企業有望推動不同領域技術的交叉融合，創造出全新的技術組合與應用場景，進而打破傳統產業的發展模式，創造出全新的產業協同模式、價值創造模式、商業競爭模式，推動產業更高質量地發展。

智能自主性的演進智能自主性的演進是指AI在企業決策與運營中的角色轉變，即從輔助性決策到人機協同決策再到人機共生治理的轉變，體現爲企業權力的動態轉移以及責任結構的持續調整。過去AI主要扮演智囊角色，爲企業提供數據分析、情景模擬與方案建議，輔助人類決策，最終決策權仍掌握在管理者手中。隨着技術的成熟與人機信任的建立，在人機協同階段，AI與人類共同參與企業運營，企業決策權會按業務場景在人類與AI之間合理分配。未來智能原生企業將向共生治理邁進，成爲新型分工共同體。共生治理的核心在於建立人機平等、權責清晰、協同進化的治理體系，讓AI真正成爲與管理者相互依存、相互促進的共生夥伴，二者共同參與企業治理，推動企業發展。一方面，要清晰界定人機權責，通過完善法律體系、行業規則與企業管理制度，明確AI與管理者在企業各環節的權責邊界，實現責任可追溯、可界定，爲共生治理奠定製度基礎。另一方面，要實現人機能力的深度互補與融合，充分發揮AI在數據處理、邏輯判斷、高效執行等方面的技術優勢，人類在戰略思考、價值判斷、創新突破、倫理抉擇等方面的核心優勢，將二者有機結合並嵌入企業治理全流程，讓人機協同成爲企業常態化的核心治理模式，以此提升企業整體的治理效率與創新能力。

隨着共生治理體系的成熟落地，智能體集羣可在人類設定的嚴格邊界內自主運營、競爭與進化，彼時AI將在絕大多數業務場景下擁有完全決策權，企業管理者則向“元決策”層面轉型，核心職責從直接操作AI轉變爲治理AI，即專注於頂層制度設計、長期風險監控、倫理框架維護以及極端異常情況應對，確保智能原生企業的智能自治始終與人類整體利益、企業核心發展目標保持一致。共生治理體系將推動人機實現雙向賦能的協同進化。人類對AI進行正向引導與動態監督，使其進化方向始終錨定企業核心價值與社會公序良俗，讓智能發展始終服務於企業發展與社會價值創造。AI的持續迭代與智能的不斷進階，也會反向推動人類突破傳統思維邊界、提升認知與決策水平，從而持續強化企業的治理活力。

沿着智能廣度、智能深度、智能自主性三個維度不斷演進，領先的智能原生企業有望演變爲一種生態級智能共同體，即一個以“數據—算法—算力”爲組織形態特性、以可持續價值創造爲核心、以人機共生爲原則、具備自我進化與自我約束能力的開放複雜系統。智能原生企業的競爭優勢不僅源於原生架構，更源於其駕馭智能深度、廣度與自主性的管理智慧，以及在推動產業升級、探索商業新範式、解決社會複雜難題中展現出的領導力與責任感。這既是AI技術的發展趨勢，也是智能時代對企業提出的全新戰略命題。

結語

智能原生企業是一種新型企業組織形態，是數字經濟時代的新物種，擁有強大的生命力。“數據—算法—算力”三位一體的原生組織形態特性，使得智能原生企業成爲數字經濟時代的先鋒，並在傳統企業向智能企業轉型中發揮積極的示範和推動作用。數據、算法、算力帶來的獨特挑戰以及三者耦合所衍生的系統性治理命題，也亟待智能原生企業在未來的演進中有效應對，妥善破解。放眼未來，智能原生企業將沿着智能廣度、智能深度、智能自主性三個維度，向生態智能、創造因果新路徑、共生治理的高階形態演進。從中國製造到中國智造，再到中國智能，智能原生企業無疑是工業經濟邁向數字經濟的先驅力量，將爲中國乃至全球的經濟發展注入持續不竭的原生動力。

注：本文摘自《清華管理評論》

免責聲明：內容僅供參考交流。

2026年5月15日，我到長沙參加湖南省人工智能賦能企業發展大會，大會採取了線下與線上相結合的方式，據承辦方負責人告訴我，現場來了700人，還有很多人在線上觀看，大家對人工智能如何與企業管理實踐進行融合這個話題非常感興趣。

最近一年多，我先後到不少企業調研人工智能在企業管理中的應用，和領導者們進行深入交流，一個感覺是：人工智能對傳統管理模式、商業模式的衝擊速度、深度、廣度大大超出了企業的預期。這也驗證了斯坦福以人爲本智能研究所（Stanford
HAI）教授Erik Brynjolfsson的判斷：AI正在引發經濟史上最具顛覆性的轉型浪潮，搶佔戰略制高點將是決勝關鍵。

事實上，AI進化的速度也很快，從早期的智能化工具到智能助手，再到今天的自主智能體，人工智能技術的快速發展使得AI不再僅僅是輔助人類工作的工具，而是進化爲具備自主創造價值能力的“決策夥伴”。毋庸置疑，AI的進化和能力將徹底重塑生產力結構，帶來顛覆性的效率革命。

首先，要抓住AI帶來的機遇，首先必須打破固有的認知邊界，深刻理解AI的本質。

AI不是簡單的工具升級，而是一種全新的生產要素和思維範式，將從根本上改變企業創造價值的方式。我們都知道，數據是AI的燃料，企業必須把數據視爲最重要的資產之一。在AI時代，數據即壁壘。數據的質量和規模直接決定了AI應用的效果，企業需要建立完整的數據驅動閉環，從採集到價值實現，不斷挖掘數據潛能，掌握未來競爭的主動權。

其次，利用AI戰略重塑競爭優勢。
企業可以從三個層次上來塑造競爭優勢。第一個層次是在運營層面，企業可以通過廣泛而深入地應用人工智能技術，提高效率，降低成本，這種效果是最明顯的，AI對運營優勢的提升是顯而易見的；第二，在產品創新層面提升競爭優勢，一些醫藥企業在產品創新層面廣泛使用了AI技術，大大提升了研發進度和研發的效率，從而在產品創新層面提高競爭優勢，利用人工智能技術找到產品的差異化功能；第三個層面是模式優勢，既包括商業模式，也包括管控模式。一些領先企業會應用AI重塑產業結構，構建智能生態，從而重塑企業自身在商業生態中的位置。

第三，利用AI 實現戰略升維：從藍海戰略升級到黑海戰略。

藍海戰略幫助企業發現新的市場，找到新的增長空間，這對企業而言是非常重要的，藍海戰略的核心是在產品功能上進行差異化創新，尤其是通過低成本實現差異化。這在現實商業環境中是非常難做到的，事實上，低成本構建出來的差異化幾乎沒有競爭壁壘，很容易被競爭對手模仿，這也是爲什麼企業剛進入藍海市場不久，就被捲成了紅海市場，其背後的原因就是沒有構建出競爭壁壘，沒有競爭護城河。

當然，我在多年的研究中，發現卓越的企業會把藍海戰略與黑海戰略協同發展企業，我將這種模式比喻爲“T模式”，即：用藍海戰略做廣交易用戶，用黑海戰略做深終身用戶。運用T模式的企業，可以通過三種核心策略實現業務的持續增長：首先，做廣市場，以多品牌覆蓋不同細分市場；其次，做深用戶：以高端品牌深耕高價值用戶；第三，做高價值：以整體解決方案提高用戶價值收益。像海爾、美的、安踏、青島啤酒等企業，都是通過這三條戰略措施不斷實現了持續增長。

總之，在AI時代，企業需要根據自身情況，制定搶佔戰略制高點的策略，從而能夠搶佔藍海、卷出紅海、做深黑海。越來越多的企業意識到，在AI時代，企業的競爭力是Token的使用量，這就需要企業構建基於AI的核心競爭力。面對未來的競爭，企業需要制定清晰的戰略行動計劃，從戰略、技術、數據、人才、組織等多個維度入手，系統性地構建企業的AI核心競爭力，確保在未來的競爭中立於不敗之地。

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2026年5月15日，“AI+管理 成就不凡——湖南省人工智能賦能企業發展大會”在長沙隆重舉行。本次大會由湖南省工業和信息化廳、湖南省人民政府國有資產監督管理委員會指導，中南大學商學院與湖南金蝶軟件科技有限公司聯合承辦，吸引近千位政府領導、學者、企業管理者與技術專家齊聚一堂，共探人工智能與企業管理的深度融合之路。

香港商業模式創新研究院院長曹仰鋒教授受邀出席並發表題爲《AI戰略：重塑競爭優勢》的主旨演講，引發與會嘉賓強烈共鳴。

曹仰鋒教授在演講中指出，人工智能正從底層邏輯上重塑企業戰略，“這不是修補，而是範式級重構”。他提醒企業界，AI的衝擊速度、深度和廣度遠超預期，行業邊界正在消失，傳統資源護城河逐漸失效，競爭優勢的持續時間越來越短，決策邏輯也正從“人主導”轉向“人機協同”。

他強調，企業要搶佔AI時代的戰略制高點，首先必須打破固有認知邊界，將AI視爲全新的生產要素和思維範式，而不僅僅是工具的升級。尤其是數據，作爲AI的燃料，必須成爲企業最重要的資產之一，“數據即壁壘”。

利用AI戰略重塑競爭優勢：運營、產品、模式

曹仰鋒教授系統提出了AI重塑競爭優勢的三個層次：

1. 運營優勢：通過AI提升效率、降低成本，效果最爲直接明顯；
2. 產品優勢：利用AI重構產品體驗，實現差異化創新；
3. 模式優勢：重塑商業模式與管控模式，構建智能生態，成爲行業規則制定者。

他指出，領先企業正通過AI重構產業格局，從“被動適應”轉向“主動定義”。

利用AI實現戰略升維：從藍海戰略升級到黑海戰略

曹教授特別提出了“黑海戰略”這一前沿理念。他指出，傳統的藍海戰略雖然能幫助企業發現新市場，但因缺乏競爭壁壘，很容易被模仿，迅速淪爲紅海。而黑海戰略則強調：“以用戶需求爲中心，以產品智能化、服務場景化、能力平臺化、價值生態化爲手段，構建共創、共贏、共生的數字生態系統，持續爲用戶創造全場景體驗、全生命週期的價值。”

他將藍海戰略與黑海戰略的協同發展比喻爲“T模式”：用藍海戰略做廣交易用戶，用黑海戰略做深終身用戶。通過“做廣市場、做深用戶、做高價值”三大策略，企業可實現持續增長。海爾、美的、安踏、青島啤酒等企業正是這一模式的典型代表。

曹仰鋒教授最後總結道：“在AI時代，企業的競爭力就是Token的使用量。”他呼籲企業從戰略、技術、數據、人才、組織等多維度入手，系統構建基於AI的核心競爭力，搶佔藍海、卷出紅海、做深黑海，確保在未來競爭中立於不敗之地。

2026年4月1-2日，和北京大學光華管理學院EMBA185班同學在大灣區參訪學習，先後去了騰訊、格力學習交流，並於2日下午在珠海參加了“同光華、共灣區”活動，我在大灣區EMBA公開課上以《AI戰略：重塑競爭優勢》爲題做了分享。在參訪行程與分享期間，對AI如何塑造競爭優勢略有心得。

第一，在AI時代，數據即壁壘。在傳統的競爭優勢理論中，核心技術、獨特資源以及規模是競爭優勢的來源，這些都可以爲企業構建某種形式的壁壘。在AI時代，數據即壁壘，擁有大量的用戶行爲數據將成爲企業之間競爭的焦點，這也是爲什麼在黑海戰略Black模型中，我將用戶行爲數據視爲該模型的核心維度。

數據可以通過數據飛輪爲企業帶來競爭壁壘。數據增長飛輪基本組件包括：更多的數據、更高的數據運算能力、更個性化的體驗價值、更多的用戶，從而帶來更多的數據，一旦數據增長飛輪運轉起來，就可以爲企業帶來競爭壁壘。

數據還可以形成一種獨特的商業模式：PaaS模式，這是產品即服務（product as a
service）模式，這一模式的核心是通過智能化的產品，將產品與服務融合在一起，產品變成了服務的載體。在這種商業模式中，可以通過訂閱服務來獲得價值，這也是爲什麼年度遞延收入（ARR）這一指標日益受到重視的原因。

第二，AI時代，競爭力的衡量標準是其消耗的Token量。這句話是我從騰訊的參訪中得到的，當然，騰訊的分享人更加強調Token使用量在企業AI化中的作用，他使用的原文是：競爭力的唯一度量標準是其消耗的Token量。我認爲，“唯一”這個詞有點過重，其實，企業競爭力的衡量標準不止是Token量，還有諸如核心技術等其他要素。但是，將Token的使用量與競爭力結合起來是我以前沒有想到的。

最近兩年，企業員工是否擁有Token使用量成爲衡量企業AI化的一個重要指標。Genspark 創始人景鯤曾經在一次分享中曾經提到：一家50人的公司，如果每個員工都可以無限使用 AI，已經可以跑贏一家沒有這種能力的 500 人公司。這也就預示着，在 AI時代，給每一個人充分 Token
使用能力的公司，會以數倍的效率和速度進行運轉。更有甚至，Token被視爲未來商業模式的基石，這是Token經濟學的核心思想。我也深刻地意識到，在AI時代，Token的消耗量、Token的成本、Token的效率，將直接決定企業的AI競爭力和競爭壁壘。

第三，營造AI應用氛圍。在AI應用上，華爲的經驗是各業務領域系統開展AI應用落地的探索，在公司內部要營造“人人懂AI、人人用AI”的氛圍。

AI在企業的落地常常面臨極大的挑戰，其中一個重要的原因是業務部門的人員不懂AI，而將過度的AI應用責任壓在數字化部門上。AI應用的核心是“AI+業務場景”，如果業務部門的負責人和員工不懂AI，就難以將AI和業務場景融合，AI工具的實施效果就會大打折扣。

早在2018年，任正非就明確指出：“AI 是未來十年最大變量”，將 AI上升爲公司級核心戰略。華爲通過戰略頂層設計、全員能力培養、場景化工具賦能、機制激勵與文化滲透、開放生態共建五大核心路徑，系統性塑造 “人人用AI、人人懂 AI” 的組織氛圍與文化，將 AI 從技術部門能力轉化爲全公司的基礎生產力與思維方式。