文 | 魏玉琨、李东红

自人类社会步入工业经济时代，不同出资方式、治理机制与组织形态的企业应运而生。随着数量、规模、社会功能、价值贡献的节节攀升，企业成为社会经济系统中的微观主体，在推进物质财富与精神财富创造、产业与地区经济增长、技术进步、劳动力就业、公共收入增加等关乎社会进步的几乎所有方面，都发挥着关键支撑作用。

工业经济时代的兴起，源于企业大量使用机器设备，推动社会生产效率显著提高。在后续的整个工业化进程中，硬件设备不断丰富，并逐步实现软硬件结合，相关技术设备不仅为制造业等领域的各类企业广泛使用，还普及至政府、事业单位、社团、家庭等社会组织和个人，带动全社会运行效率持续提升，为人类社会的进步奠定了坚实的微观经济基础。可以说，工业经济时代本质上是一场发端于企业规模化应用机器设备的工具革命。在第一次工业革命爆发至21世纪10年代的200多年间，机械化、电气化、电子化、自动化、信息化、网络化依次迭代演进，不断将人类社会的工具革命拓展至新的领域、提升至新的高度。

自21世纪10年代中叶起，数字技术和智能技术加速迭代普及，人类社会正式从工业经济迈向数字经济时代。20世纪50年代便被提出的人工智能（AI），在经历了几代人数十年不懈探索与推进之后，近些年开始展现出强大的自主思维与决策能力、组织协调与资源调配能力、创新与创造能力。AI的智力水平与功能应用日渐超越普通公众乃至行业专家，进入快速更新迭代期。很显然，由量变走向质变的AI不再是传统意义上的工具，它正在颠覆工业经济时代的工具革命根基，加速人类社会向数字经济时代跃迁。

智能原生企业的新组织形态特性

企业是工业经济时代的微观经济主体，AI推动时代跃迁，同样推动各类企业发生脱胎换骨的智能化改变。这一转型进程存在两种基本路径：一是AI以渐进或者激进的方式改造传统企业，使之成为智能企业；二是AI从源头上催生一批又一批智能企业。我们把后一种路径下成长起来的、从创立之日起即为智能企业的新型社会组织，称为“智能原生企业”（Intelligent-Native
Enterprise）。工业经济时代的企业，无一例外都是人的智能的集合体。作为数字经济时代涌现出的新组织形态，智能原生企业的“智能”并非“人的智能”，还包括人之外的行为主体所拥有的智能，也就是AI；即便是AI与“人的智能”的融合，AI在其中也具有不可或缺的重要作用，而不只是辅助工具。简而言之，智能原生企业就是从创立之日起便由AI广泛参与甚至主导决策与运行、在为客户创造价值的全流程中发挥重要作用的企业。

AI以数据、算法和算力为核心构件。数据是AI的基础原料，算法是AI的神经中枢，算力是AI的发动机。AI以高质量海量数据、复杂精巧先进的算法、强大算力形成的虚拟智能体为思维与行为主体。当这些构件不再作为外部技术嵌入组织，而是作为内生逻辑重构企业组织形态时，AI就由单纯的技术要素跃升为企业的组织基因，决定企业的基本组织形态。循此逻辑，智能原生企业在创立之初便实现了AI核心构件的组织基因内化，展现出新型企业组织形态的显著特性。

作为AI基础原料的数据，是智能原生企业的第一原生生产要素。与资本和传统劳动力等要素相比，数据具有更高的价值、更低的替代性。首先，智能原生企业从创立伊始即围绕业务全流程搭建多维度、全场景的数据采集体系，以此打通内外部数据链，实现客户需求、生产运营、市场反馈、产业协同等各类数据的实时与全域获取，从根源上避免数据孤岛的形成。其次，与智能原生企业适配的全生命周期数据治理规则，将数据清洗、标注、存储、共享、应用等环节嵌入组织架构与运营流程，保障数据全流程的合规性及资产属性的明晰化，使其在组织内部能够实现高效、精准调用。再次，智能原生企业的商业逻辑与价值创造根植于对数据的深度挖掘。例如，通过数据驱动决策、数据产品化等方式，可充分释放数据的商业价值、产业价值。最后，智能原生企业还会推动数据价值在产业生态中流转与共享，以自身的数据原生能力链接上下游合作伙伴，实现生态内的数据价值共创，让数据成为驱动整个产业生态发展的核心要素。

作为AI神经中枢的算法，构成智能原生企业组织运行的中枢，是企业在决策、运营和创新等重要事项中的核心推动力量。首先，智能原生企业根据自身的商业定位与业务需求，设计并搭建专属的算法体系，将业务规则、决策逻辑、价值判断转化为算法模型，将算法作为企业运行的底层逻辑。其次，算法广泛参与智能原生企业内外部环境评测、战略抉择、产品研发、市场推广、供应链管理、客户服务等全流程决策与运行。小到日常办公、仓储管理等基础性常规性事务，大到企业长期战略布局、重大组织变革与技术突破，从研判形势、发掘问题到作出决策、推动运作与执行，算法模型都发挥着重要作用。在不少场景和环节中，算法模型甚至独立决策，自主协调人员及软硬件设备完成业务。最后，智能原生企业建立的算法模型始终处于即时迭代与优化进程中，运营过程中产生的新数据、新反馈即时融入算法模型，形成从业务响应、策略验证到模型调优的即时自适应循环。

作为AI发动机的算力，是智能原生企业智能化运行的能力引擎，是数据获取与处理、算法落地应用与迭代优化的基础。首先，智能原生企业自诞生起便根据算法模型的运行需求、数据处理的规模与速度进行前瞻性规划与算力配置，包括建设自有算力中心，与公有云、算力平台深度合作，实现算力供给与企业业务发展的动态匹配。其次，智能原生企业搭建的智能化算力调度系统，能够根据企业内不同业务环节的需求，动态分配算力，将算力优先配置到高价值、高优先级的业务场景中，提升算力的使用效率，降低算力处理成本。最后，智能原生企业立足长期发展战略，构建可扩展的弹性算力架构，打破传统算力配置的刚性限制。根据业务规模扩张、算法模型升级、数据体量激增的动态需求，灵活扩容或收缩算力供给，从而既保障核心业务的算力支撑不缺位，又避免算力资源闲置浪费，实现算力供给与企业发展的动态平衡。

智能原生企业的新物种角色

智能原生企业以数据为原生生产要素、以算法为原生运转中枢、以算力为原生能力引擎，三者深度耦合、协同支撑，构建企业内部智能体，进而形成新型企业组织形态，成为一种“新物种”。这种新型企业组织形态在打破企业传统发展范式、推动产业智能化转型、构筑数字经济微观基础等方面扮演着十分独特的角色。首先，智能原生企业是数字经济时代以智能方式向客户高效精准提供个性化产品与服务的先锋。工业经济时代形成了以规模化生产、层级化管理、标准化运营为核心的发展范式，底层逻辑是基于机器设备的效率提升。智能原生企业打破规模化生产的路径依赖，依托AI精准捕捉客户个性化需求，从创立之初便具备个性化、定制化的生产与服务能力，有能力形成大规模定制的新型生产模式。智能原生企业还摒弃了工业经济时代层级化、科层制的管理架构，重构了企业组织管理范式。依托算法的实时调度与数据的全域共享，智能原生企业建立起网络化的组织结构，实现各部门、各环节的高效协同，降低了组织协调成本，使企业管理更具灵活性与时效性。智能原生企业也不再遵循传统意义上的标准化运营，而是将算法的动态迭代与数据的实时更新融入企业运营全流程，实现运营模式的动态调整与持续优化，从而适应数字经济时代市场快速变化的需求。

其次，智能原生企业是推动传统企业数智化转型，进而促进工业经济向数字经济跃迁的强大力量。一是高度智能化运作的智能原生企业可以从多个维度为传统企业数智化转型提供参照，发挥模式示范作用。智能原生企业探索出的价值创造模式、组织运行模式与商业竞争模式，能够为传统企业的智能化转型提供实践范本，助力传统企业清晰把握智能化转型的方向，避免转型过程中的盲目探索。二是智能原生企业可以通过技术输出赋能传统企业加速数智化转型。智能原生企业将自身在算法、数据、算力方面的技术积累与实践经验，通过技术服务、平台搭建、解决方案输出等方式，向传统企业赋能，帮助传统企业突破智能化改造的技术壁垒，快速搭建智能技术应用体系。三是智能原生企业可以在与传统企业的相互协同中促进其数智化转型。智能原生企业以自身为核心，构建起涵盖上下游企业的产业智能协同网络，通过数据共享、算法互通、算力协同，实现资源的优化配置与高效整合，推动传统企业的智能化升级与高质量发展。

最后，智能原生企业是数字经济时代典型的微观经济主体，与已完成智能化转型的传统企业共同构成数字经济时代微观经济的主导力量。工业经济时代，制造业企业是最为典型的微观经济主体。数字经济的发展需要与之适配的新型微观主体，智能原生企业正是数字经济微观基础的核心组成部分。一方面，智能原生企业重塑了数字经济的微观组织形态。作为数字经济时代企业的典型范式，这种以“数据—算法—算力”为原生架构的组织形态将不断发展壮大，推动数字经济微观主体迭代升级，使数字经济拥有更为适配的组织载体。另一方面，智能原生企业将推动数字经济市场体系的发展与完善。智能原生企业的发展不仅能催生数智产品、数智服务、数智平台等新数智业态，丰富数字市场的供给体系，还将带动数据、算法等数智要素的高效流通与市场化配置，让数字经济的市场运行更具活力、更为成熟。另外，智能原生企业也会推动数字经济与实体经济深度融合，进一步夯实数字经济与实体经济协同发展的微观根基。扎根实体经济的智能原生企业，将智能原生能力深度融入实体经济生产、流通、消费全环节，加速推动数智技术在实体经济中落地转化，持续推动数实融合向更深层次、更广领域迈进。随着智能原生企业的大量诞生，一大批传统企业也会转型成为智能企业，共同构筑数字经济时代的微观基础。

智能原生企业面临的新挑战

作为数字经济时代的新型组织形态，智能原生企业有着旺盛的生命力和市场竞争优势。与此同时，作为一种新生力量，智能原生企业也因其原生智能属性与技术架构等面临一系列新挑战。第一，数据的大规模、全场景采集与应用使得智能原生企业自创立之日起就要面对数据安全、数据伦理与数据权属三重挑战。数据安全方面，智能原生企业掌握着海量的内外部数据，包括客户隐私数据、企业经营数据、产业协同数据等。数据的全域采集与共享让数据暴露面大幅增加，因而面临网络攻击、数据泄露、数据篡改等安全风险。数据的原生性布局使得数据安全问题不再局限于单一环节，而是渗透到企业运营的全流程，形成系统性安全风险。数据伦理方面，如果企业追求数据价值最大化，可能会出现数据采集过度、用户隐私滥用、数据歧视等伦理问题。数字经济时代数据采集与应用的边界尚未形成明确的界定标准，因此，智能原生企业在数据应用过程中面临伦理抉择的困境。数据权属方面，智能原生企业的发展依赖于内外部数据的共享与融合，而数据的产生主体、采集主体、应用主体往往相互分离。目前，数据的所有权、使用权、收益权等权属界定尚未形成完善的法律体系与统一的行业规则，导致企业在数据共享与应用过程中容易产生权属纠纷，影响数据的正常流通与价值挖掘。

第二，算法的不透明性与自主性使智能原生企业面临算法黑箱、路径锁定与迭代失控的管理困境。算法黑箱方面，算法模型本身往往具备高度复杂性，其决策过程难以被人类理解和阐释。由于算法广泛参与智能原生企业的日常管理和全流程运作，算法黑箱问题导致组织活动失去透明度。这不仅会造成企业内部无法有效监督算法行为，还可能引发外部利益相关者对企业行为的质疑，甚至在算法出现失误时无法完成责任追溯。路径锁定方面，算法训练与优化有可能会基于企业初期数据形成固有运行路径，并在自强化特性作用下形成难以突破的路径锁定效应。与传统企业不同，智能原生企业的算法并非后期叠加的可独立调整模块，而是组织运行逻辑的底层部分，这使算法路径锁定效应被放大。一旦算法形成低效或与市场不适配的运行路径，便难以通过常规技术优化进行突破，进而导致企业在数字经济的快速发展中逐渐丧失创新与应变能力。智能原生企业通过技术重构、数据重置与组织调整打破这种原生绑定的算法路径锁定，成本远高于传统企业。迭代失控方面，智能原生企业的算法自主迭代机制深度嵌入组织架构，随企业全流程海量实时数据的持续输入实现常态化的自我进化，而不是人工主导的阶段性优化。因此，若企业未能建立与算法迭代机制相适配的全周期监督与校准体系，持续自主进化的算法模型就可能会逐渐偏离企业预设的发展战略、商业目标与社会价值导向，甚至出现失控。这种迭代失控并非单一算法模块的功能偏差，而是会依托企业深度耦合的原生架构在产品研发、市场布局、客户服务等各个环节引发连锁反应，最终威胁企业生存。

第三，算力需求的持续性与动态性使智能原生企业面临算力供给失衡，算力成本与算力协同的现实制约。算力供给失衡方面，智能原生企业的算力需求具有高算力、低时延、动态化的特征，而目前全球算力资源的布局存在结构性失衡。高端算力供给不足、边缘算力布局不完善，导致企业在部分业务场景面临算力供给短缺的问题。尤其是中小企业，难以承担高端算力的建设与获取成本。算力成本方面，算力的建设、运维与升级需要大量的资金与技术投入，智能原生企业从创立之初便需要持续的算力供给，这让企业面临长期的高算力成本压力。算力协同方面，智能原生企业需要实现企业内部、产业之间、区域之间的算力协同，目前不同算力平台、不同企业、不同区域的算力架构存在异构性，缺乏统一的算力调度与协同标准，导致算力的跨域融合面临技术壁垒，难以实现算力资源的全域优化配置。

第四，作为一个高度AI化的复杂人机协同组织，智能原生企业面临的治理挑战不仅局限于内部管理问题，还涵盖人机权责与外部监管等系统性治理命题。智能原生企业并非仅依靠AI，人的智能同样发挥着重要作用，只是较之传统企业而言，在很多环节和层面被AI所替代。这种替代使“人机协同”成为重要的现实难题。一是工业经济时代很少遇到这样的问题，偶尔遇到也不会十分严重，而智能原生企业这一类问题较为普遍。二是这种替代仍在继续，尚未形成一个相对稳定的人机权责关系结构，持续变化使得问题更为复杂。在一定时期内，无论是企业外部的法律法规体系，还是组织内部的治理机制与运行规则，都会滞后于智能原生企业这一新型组织形态谋求快速发展所提出的要求。

智能原生企业的新未来

智能原生企业的兴起，是企业组织形态在AI时代系统性重构的起点，也是AI技术在数字经济时代重新定义企业的结果之一。作为一种新型组织，智能原生企业目前仍然处于发展早期阶段，数量少、规模小、功能发育不完全，力量普遍还非常弱小。未来，智能原生企业必然会持续进化，不断发展壮大。智能原生企业的演进，将沿着智能广度、智能深度与智能自主性三个维度展开。三个维度相互支撑、协同演进，形成立体演进空间，推动智能原生企业逐步向高阶形态迈进，演变为生态级智能共同体（见图1）。

智能广度的演进智能广度的演进是指智能技术的应用范围从智能原生企业内部向外部、从单一主体向产业生态的全域拓展，体现为智能覆盖的边界持续扩大、智能协同的主体持续增多。工业经济时代的单点智能仅覆盖企业的个别业务环节，智能应用相对独立，彼此之间缺乏数据共享与协同决策机制。智能价值主要体现在提升局部效率上，对企业整体战略与组织形态的影响有限。智能原生企业则是通过统一的企业大脑实现企业内部全流程的智能覆盖，未来智能原生企业将向生态智能迈进。生态智能是智能原生企业突破组织边界、重构价值网络协作模式的结果。区别于传统企业生态系统，由智能原生企业构建的产业生态能够实现各主体的智能协同与全域互联。智能原生企业共同搭建的产业智能协同平台有助于实现上下游企业、合作伙伴、行业平台、政府机构等生态主体的智能全链接，从而实现数据的全域共享、算法的互通互认、算力的协同调度。随着数字经济的发展，不同产业之间的边界逐渐模糊，智能原生企业将推动智能技术跨产业领域拓展，实现制造业、服务业、农业等不同产业的智能融合，形成跨产业的智能生态体系，挖掘跨产业的价值创造机会。此外，在社会层面，领先的智能原生企业将推动智能技术应用于社会公共服务领域，如智慧城市、智慧交通、智慧医疗等，实现企业智能与社会智能的协同发展，让企业的智能价值向社会价值延伸。

智能深度的演进智能深度的演进是指智能原生企业对事物发展规律的把握从表面的关联发现到深层的因果识别，再到主动的因果新路径创造，体现为AI认知能力与创新能力的持续提升。大多数企业的智能系统都擅长通过分析海量数据识别变量间的统计关联，并据此进行预测与推荐，构成智能决策的基础；部分企业智能能够通过深度的数据分析与算法建模识别事物发展的因果关系；未来智能原生企业将实现创造因果新路径的认知升级。创造因果新路径意味着智能原生企业不仅能够发现和解释已有的因果关系，还能基于对产业规律、市场需求、技术发展的深度认知，主动创造新的因果关系，挖掘全新的价值创造路径。一方面是对产品与服务创新的因果创造，即深度分析海量市场数据、技术数据、用户需求数据，结合算法创造出全新的产品与服务形态，实现从满足需求到创造需求的转变；另一方面是对技术融合突破和产业发展模式的因果创造。智能原生企业有望推动不同领域技术的交叉融合，创造出全新的技术组合与应用场景，进而打破传统产业的发展模式，创造出全新的产业协同模式、价值创造模式、商业竞争模式，推动产业更高质量地发展。

智能自主性的演进智能自主性的演进是指AI在企业决策与运营中的角色转变，即从辅助性决策到人机协同决策再到人机共生治理的转变，体现为企业权力的动态转移以及责任结构的持续调整。过去AI主要扮演智囊角色，为企业提供数据分析、情景模拟与方案建议，辅助人类决策，最终决策权仍掌握在管理者手中。随着技术的成熟与人机信任的建立，在人机协同阶段，AI与人类共同参与企业运营，企业决策权会按业务场景在人类与AI之间合理分配。未来智能原生企业将向共生治理迈进，成为新型分工共同体。共生治理的核心在于建立人机平等、权责清晰、协同进化的治理体系，让AI真正成为与管理者相互依存、相互促进的共生伙伴，二者共同参与企业治理，推动企业发展。一方面，要清晰界定人机权责，通过完善法律体系、行业规则与企业管理制度，明确AI与管理者在企业各环节的权责边界，实现责任可追溯、可界定，为共生治理奠定制度基础。另一方面，要实现人机能力的深度互补与融合，充分发挥AI在数据处理、逻辑判断、高效执行等方面的技术优势，人类在战略思考、价值判断、创新突破、伦理抉择等方面的核心优势，将二者有机结合并嵌入企业治理全流程，让人机协同成为企业常态化的核心治理模式，以此提升企业整体的治理效率与创新能力。

随着共生治理体系的成熟落地，智能体集群可在人类设定的严格边界内自主运营、竞争与进化，彼时AI将在绝大多数业务场景下拥有完全决策权，企业管理者则向“元决策”层面转型，核心职责从直接操作AI转变为治理AI，即专注于顶层制度设计、长期风险监控、伦理框架维护以及极端异常情况应对，确保智能原生企业的智能自治始终与人类整体利益、企业核心发展目标保持一致。共生治理体系将推动人机实现双向赋能的协同进化。人类对AI进行正向引导与动态监督，使其进化方向始终锚定企业核心价值与社会公序良俗，让智能发展始终服务于企业发展与社会价值创造。AI的持续迭代与智能的不断进阶，也会反向推动人类突破传统思维边界、提升认知与决策水平，从而持续强化企业的治理活力。

沿着智能广度、智能深度、智能自主性三个维度不断演进，领先的智能原生企业有望演变为一种生态级智能共同体，即一个以“数据—算法—算力”为组织形态特性、以可持续价值创造为核心、以人机共生为原则、具备自我进化与自我约束能力的开放复杂系统。智能原生企业的竞争优势不仅源于原生架构，更源于其驾驭智能深度、广度与自主性的管理智慧，以及在推动产业升级、探索商业新范式、解决社会复杂难题中展现出的领导力与责任感。这既是AI技术的发展趋势，也是智能时代对企业提出的全新战略命题。

结语

智能原生企业是一种新型企业组织形态，是数字经济时代的新物种，拥有强大的生命力。“数据—算法—算力”三位一体的原生组织形态特性，使得智能原生企业成为数字经济时代的先锋，并在传统企业向智能企业转型中发挥积极的示范和推动作用。数据、算法、算力带来的独特挑战以及三者耦合所衍生的系统性治理命题，也亟待智能原生企业在未来的演进中有效应对，妥善破解。放眼未来，智能原生企业将沿着智能广度、智能深度、智能自主性三个维度，向生态智能、创造因果新路径、共生治理的高阶形态演进。从中国制造到中国智造，再到中国智能，智能原生企业无疑是工业经济迈向数字经济的先驱力量，将为中国乃至全球的经济发展注入持续不竭的原生动力。

注：本文摘自《清华管理评论》

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