中国高度重视人工智能的发展和治理，积极推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，赋能经济社会高质量发展，助力提升人民群众生活品质。
——习近平主席向2025世界智能产业博览会致贺信（2025年9月6日）
【摘要】智能原生企业的诞生，是企业在智能化时代寻求生存与发展的选择。不同于传统企业，智能原生企业具有鲜明特质：以前沿人工智能技术为引擎，构建数据驱动的决策机制与业务流程。在组织层面，采用扁平化、分布式的敏捷团队结构，依托跨职能协作实现快速响应；在文化层面，倡导开源共享与持续迭代，重新定义人机关系，让人类聚焦于战略洞察、价值判断与创新突破，人工智能是其提升效率和精度的强大工具。基于此，智能原生企业不仅成为推动产业智能化转型的重要力量，而且在塑造技术赋能人类、创新驱动进步的智能经济新图景上，日益展现出显著影响。
【关键词】智能原生企业 人工智能 新兴产业 新质生产力
【中图分类号】F124 【文献标识码】A
当前，人工智能已从前沿技术探索与新兴产业培育阶段，迈入赋能千行百业转型升级、支撑经济社会高质量发展的重要阶段。2025年8月发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）提出：“到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。”①2025年10月，党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）提出：“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”②这体现出国家对人工智能技术发展规律的深刻把握，以及对人工智能作为通用技术和先进生产力，重塑生产关系、经济结构与社会发展形态的前瞻性认知。“人工智能+”的实践本质，是通过人工智能先进技术，促进企业变革与产业重构，实现经济发展方式根本性转变。
人工智能技术变革本质上是认知革命
如果说“互联网+”实现“连接革命”，那么“人工智能+”则将引领一场更为深刻的“认知革命”。从无处不在的连接到无处不在的智能，从信息获取的便捷到认知能力的提升，连接所实现的信息高效传递只是手段，而信息加工与分析所产生的洞察、知识、规律，才是推动人类文明进步更为根本的追求。从产业价值而言，连接使得获取信息的成本几乎为零，而人工智能正让运用信息、作出决策的认知成本，也朝着趋近于零的方向迈进。
人类历次技术革命或者工具发明本质上都是人类身体能力的延展。从蒸汽到电力，从汽车到电视，都是人类身体的感知与运动能力向工具的延展，是人类的物理属性在外物与工具上的再现与放大。人类向外延展其物理属性，是为了突破物理规律所形成的时空约束，而向外延展其心灵属性，则是为了挣脱固有心智能力的束缚。事实上，人类身体能力的向外延展，是从智人出现就开始的漫长演进过程，从石器的发明、火的使用开始，人类就在持续发明工具以延展身体的各项能力。直到今天，各种工具可以在很大程度上取代人类的身体能力。但是人类心智能力的延展，则是相对跳跃式的进程，文字与语言、算盘与计算器，这些屈指可数的外部工具只能在一定程度上辅助人的思维。
对人类经济社会发展而言，认知革命影响更为深远。在认识论视域下，世界的本质可归结为主客体间的认知关系，人类作为认知主体对客体的认知活动构成实践活动的重要内涵。由此观之，认知革命乃是一场指向认知主体自身的变革。区别于历次技术革命——包括以工具革新为特征的工业革命和以信息连接为核心的数字革命——其本质皆为客体性的工具升级，而当下由人工智能驱动的认知革命，则从根本上对人类作为唯一认知主体的地位形成挑战。机器智能首次作为另一类认知主体介入人类的认识过程，代行部分甚至全部认知职能。因此，人工智能引发的认知革命，绝非传统意义上的技术迭代，而是一场深刻重构认知主体结构的范式迁移。这种迁移不仅改变“谁在认知”的问题，更重新定义认知边界与方式。
人工智能赋能企业发展的智能原生模式
为实现人工智能与各行业各领域的深度融合，需在微观层面实现人工智能对人、组织与企业的赋能。人工智能赋能企业发展的形式多样，既包括传统的“人工智能+”“+人工智能”模式，又需发展智能原生模式。依据《意见》的界定，智能原生企业指“将人工智能融入战略规划、组织架构与业务流程等……底层架构和运行逻辑基于人工智能”的新型企业。这意味着智能原生企业并非对传统企业进行渐进式改进，而是自创立伊始便将机器智能内嵌于战略规划、组织架构、运营管理、生产实践等全流程环节，借助人工智能实现企业战略重构、发展理念更新、运营模式重塑以及业务流程再造。在此范式下，人工智能已超越工具属性，跃升为企业发展的核心驱动力与价值创造中枢。智能原生企业通过构建“数据—算法—算力”三位一体的智能基础设施，实现从“人类中心”向“人机协同”的组织模式转变。
智能原生企业并非简单的“应用人工智能的企业”，而是一种全新的组织范式，是为人工智能时代而生、由人工智能驱动、以人工智能为核心竞争力的新型企业。传统“人工智能+”或者“+人工智能”的模式，只是传统企业模式与人工智能的线性加和，在这些模式中人工智能本质上只是一种外生能力。而智能原生企业，要求人工智能作为企业的内生能力，贯穿于企业发展全生命周期。
智能原生企业的兴起，具有深刻的历史必然性
党的二十届四中全会公报指出：“‘十五五’时期是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期，在基本实现社会主义现代化进程中具有承前启后的重要地位。”③推动传统各行业特别是实体经济行业向智能原生模式发展，是践行《建议》“加快产业模式和企业组织形态变革”“推进服务业数智化”“优化提升传统产业”的重要举措之一。
人类社会已经进入技术加速迭代的历史周期，一项技术从发明到规模化应用的周期呈指数级缩短，如电话从发明到大规模应用经历上百年的周期，而深度求索（DeepSeek）从上线到全球关注只用一两周时间。世界正在以前所未有之速度产生远超人类历史总和之数据，仅凭人类个体无法认知信息海洋之一隅、难窥数据洪流之一瞬。技术的加速迭代形成变化加速、复杂性加剧的现实世界。技术火车头过速带动下，人类社会的不确定风险与日俱增④。人类智能是一种生物智能，是在自然与社会环境中通过漫长的进化发展而形成的。生物智能的进化速度远滞后于技术迭代速度。人类的沟通与协作，面临信息耗散与协调效率等结构性约束，群体智能的总体效果也是极为有限的。然而，机器智能却正在以一日千里之速度快速发展，其正在随着训练算力与数据的增长而持续增长，在围棋、奥数比赛、科学发现等任务中超越人类顶尖选手。因此，人机协作是人类提升自身应对复杂世界所带来的不确定性风险的必经之路。
对于企业而言，技术加速迭代造成瞬息万变的复杂市场环境，在海量数据与多维度变量交织的现代商业系统中，纯人类认知模式已难以支撑企业实现对市场的精准感知与及时响应。人类的决策能力有限，难以同时考虑多个变量并进行复杂决策。唯有将机器智能的认知能力，系统性地嵌入企业业务全流程，形成新型人机协作认知机制，才能提升企业认知内外部环境的能力。
从当下企业发展现状来看，传统企业日益陷入存量竞争与内卷式发展漩涡，在成本控制与运营效率等方面遭遇瓶颈，面临着增长乏力与竞争压力加剧的双重挑战。而人工智能技术提供几乎零边际成本的智能劳动力，为传统企业实现降本增收、扩展生产能力，带来前所未有的变革机遇。传统企业的竞争优势，主要基于资源禀赋、规模效应或产品差异化能力。然而，这些静态优势正逐步让位于人工智能所带来的企业持续学习与自适应组织能力。在人工智能重塑经济社会发展形态的过程中，智能原生的商业模式与机遇将会涌现，传统企业有可能从存量竞争中解脱出来。
从历史发展逻辑来看，每一次重大技术革命都会催生与之相适应的新型组织形态：蒸汽机催生工厂制，电力推动现代公司制，互联网孕育平台型企业。如今，人工智能正在催生智能原生企业这一全新组织形态。这种演进是技术进步的结果，更是我们对人工智能认知深化的必然产物。对于智能原生企业而言，人工智能不仅是提质增效、控制风险的工具，而且其独特的底层逻辑与运行范式，将重新定义企业的组织架构、经营与管理模式、发展方向与路径。
智能原生企业的重要特征和独特优势
从人工智能视角看，智能原生企业是一种将数据、算法与算力深度嵌入组织架构和业务流程，以企业发展全要素智能化为核心特征的新型企业形态。
数据：战略资产与认知基础。数据构成智能原生企业发展的战略资产和洞察源泉，通过实时采集、系统整合和深度分析，其有机嵌入企业的每一个决策环节和业务流程。作为重要生产要素，数据能够优化配置其他传统生产要素。数据为高水平决策提供高质量、实时性、多维度信息，支撑企业构建精准用户画像、预测市场趋势变化、优化资源配置、实现设备健康维护等。通过建立完善的数据治理体系和分析能力，智能原生企业能够实现从“经验驱动”向“数据驱动”的决策范式转换，有效减少主观偏见和认知局限，促进跨部门协作与知识共享，提升企业对市场变化的敏感性与响应能力，提升决策前瞻性与有效性。数据要素的系统性应用，有利于拓展智能原生企业的认知边界，增强其对复杂商业环境的理解深度与广度。
算法：智能决策与执行引擎。算法是智能原生企业的“认知大脑”和“决策引擎”，承载着数据处理、内容生成、复杂任务自动化、决策智能化等核心功能，为企业的生产经营优化和风险预测提供技术支撑。对于智能原生企业而言，算法不仅是实现降本增效和风险管理的关键工具，更是企业知识资产化的重要载体。通过算法模型，企业能够系统性地重现和优化决策逻辑与执行流程。更为重要的是，算法实现行业知识、业务逻辑、专家经验与经营智慧的数字化沉淀，将原本依附于个人的隐性知识转化为企业的显性资产。具备自主学习和持续优化能力的先进算法，还能够通过推理演绎，协助人类管理者和决策者发现新的解决方案与发展路径，形成人机协同的创新机制。算法的深度应用，进一步提升智能原生企业在复杂环境下的执行效率与决策质量。
算力：基础设施与性能保障。算力是智能原生企业的“动力引擎”和执行保障，涵盖云计算基础设施、边缘计算节点等计算资源，为算法运行和数据处理提供算力支撑。算力已成为智能原生企业不可或缺的基础设施，为实时业务响应和可扩展性增长提供保障。强大的算力基础设施，意味着更大规模的数据处理能力，以及更大规模复杂模型的训练与推理能力。无论是智能制造车间的无人设备精准调度与协同操控，还是大型电商平台的海量用户个性化推荐系统，均需充足的算力保障。智能原生企业在某种意义上将演化为，运行于分布式算力网络之上的新型组织形态，算力水平与配置效率将成为衡量智能原生企业核心竞争力的关键指标之一。
从管理视角看，智能原生企业的独特优势，集中体现在以下几个方面。
人工智能驱动核心业务流程。在智能原生企业中，人工智能并非降本增效的辅助工具，而是驱动价值创造的核心引擎。例如，人工智能风控模型本身就是智能原生信贷企业的核心产品，其信贷审批流程完全由算法驱动，实现传统金融机构难以企及的效率与精度。人工智能有望在各行业的核心业务流程中发挥关键的驱动作用。既有的业务流程需经系统性重构——通过分解、重组与再造，将流程中人工智能能够自主执行与决策的环节全面交由算法承载，以尽可能减少人工干预，从而显著提升流程执行效率与质量，增强企业在快速变化环境中的敏捷应对能力。
人工智能重构决策机制。随着大语言模型等技术的日益成熟，人工智能在知识容量、推理复杂性等维度已远超普通人。大模型的行业建模与推理能力，将在众多关键领域超越人类专家水平。算法决策能考虑的变量与因素显著超越人类，从决策效率、质量、实时性等各维度考量，人工智能具备成为企业决策主体的潜力。此外，人工智能决策也能在一定程度上规避人类的情感干扰与主观偏见。然而，人类决策的价值并非简单的“非对即错”，决策的模糊性恰恰体现人类生存与发展的智慧。因此，保留人类的最终决策权，恰恰源于我们在战略决策方面的前瞻性洞察以及情感理解等方面的独特优势。
数据成为企业核心资产。传统企业的核心资产为土地、资本和劳动力，而智能原生企业的核心资产则是数据。数据决定企业资源配置与优化。对于智能原生企业而言，构建高效的“数据飞轮”，即“数据—模型—产品—用户—更多数据”的闭环机制，是推动企业高质量发展的关键。企业需围绕数据构建核心竞争优势，数据的汇聚、治理与整合能力，数据的管理与分析水平，以及数据驱动业务执行与决策的能力，共同决定企业的数据价值实现程度。智能原生企业将数据采集与应用能力深度嵌入产品与服务设计之中，同时制定完整的数据资产战略。数据本身即为企业最重要的资产之一，不再仅是实现目标的手段。
以开放、协同为核心的企业文化。智能原生企业的组织架构更趋敏捷化、扁平化，通常围绕数据科学家、算法工程师等核心人才构建跨职能团队。技术与业务呈现共生的合作伙伴关系，而非传统的甲乙方从属关系。管理层与业务层更多是教练与运动员式的合作关系，而非简单的雇佣与领导关系。智能原生企业通过构建开源文化，在开放中寻求共荣共进的新机遇；采纳分布式组织机制，充分激活一线的原始创新能力；实施扁平型组织模式，增强决策系统对市场动态的响应灵敏度；推行快速迭代的容错机制，提升组织在复杂环境中的适应能力；坚持数据驱动的决策模式，提升决策的精准度；追求在算力、数据、业务层面的规模化效应，以实现系统性能与商业效益的显著提升。
人机协作的组织机制。智能原生企业需重构传统的人机关系范式。智能原生企业的组织架构设计，不仅要考虑人类员工的能力特点，而且要统筹考虑机器员工的技术特性。智能体是具备高度自治性和自主决策能力的数字化员工，它们能够基于既定目标和约束条件，在动态环境中自主选择最优行动方案。在这种技术条件下，人类角色正在发生深刻转变：从过去人工智能系统的“调教者”和“使用者”，逐步演化为与人工智能协作的“伙伴”、提供指导的“建议者”以及确保合规的“监督者”。在智能原生企业中，大多数业务操作以及基于既定规则和历史数据的战术性决策，将主要交由智能体承担；人类更专注于战略方向选择、价值观判断、责任认定、创新突破等工作。未来的管理者既要管理与协调好人类员工，又要管理与协调好机器员工。企业从经营到管理再到决策的全流程，从数据到算法再到算力的全要素设计，不仅服务于由人构成的企业组织，而且需为智能体提供支撑。智能体将成为企业资源配置的直接服务对象。面向智能体而非人类的数据架构、通信协议、服务接口，将成为企业设计的主要考量因素之一。
智能原生企业发展的可能方向
随着企业数字化转型的持续深化，人工智能正逐渐超越其辅助角色，成为驱动企业形态变革的关键力量。人工智能技术的成熟与市场环境的变化，推动企业从局部的流程优化转向全局的、由智能驱动的业务重构。智能体开始承担起数字员工的职责，人工智能系统正演变为企业的新型操作环境。这不仅带来企业智能水平的整体跃升，更从根本上拓展企业的认知边界与决策能力，给智能原生企业的发展带来更多可能。
企业数字化基础设施日趋成熟。多数现代企业不仅建立起健全的数字化管理体系，拥有完善的信息技术设备和信息系统，而且储备有相当规模的专业人才。与此同时，这些企业也积累有一定规模的高质量数据资产，建立起涵盖数据采集、存储与处理环节的完整数据流程。扎实的数据基础，为人工智能模型训练和应用持续提供丰富的“燃料”。同时，企业应用场景丰富多样，为智能化技术提供广阔的验证与迭代空间。
人工智能技术日益成熟，为智能原生企业的大规模涌现奠定坚实技术基础。通过软硬一体的协同创新，全社会的总体算力能力在以超越摩尔定律的方式发展。算法体系日益丰富多样，深度学习、强化学习等技术的成熟与普及，为实现多样化智能应用提供坚实的技术基础与更广阔路径选择。近两年来，各类大模型发展迅速，成为人工智能的基础设施，通过应用程序编程接口（API）、云服务等形式，让人工智能应用如同接入水电网络般便捷。基础设施的“即用即得”特性，极大降低人工智能使用门槛，使得人工智能能够惠及中小企业与普通人，为智能原生企业的普及创造技术民主化条件。
智能体已经超越工具范畴，成为智能原生企业的数字劳动力。早期人工智能主要作为“工具”存在，用于提升特定环节的效率；随着通用人工智能技术的日益成熟，人工智能在整体智能水平上达到甚至超越普通劳动者。智能体已不再只能执行简单任务，而是进一步具备感知环境、自主规划、动态学习和持续优化能力，能在复杂动态的业务环境中独立完成多步骤、跨领域的综合性任务，甚至在认知决策和科研创新方面也彰显出巨大优势。人工智能日益演变成为“数字员工”与“数字专家”，成为未来数字化劳动力体系的重要组成部分。
企业智能水平显著提升，人工智能成为企业运行的操作系统。当前，通用大模型正在走向千行百业。通过持续训练与后训练等技术，大模型的专业性水平进一步提升，对企业业务与数据的认知水平显著提升。人工智能的自主规划、任务协同、资源调度能力日益提升，能够自主完成复杂意图理解、任务分解、目标设定、资源访问，成为企业资源管理的中控系统，以及管理者与庞杂资源之间的智能接口，实现企业资源与流程的最优配置与操控。
人工智能大大地拓展企业的认知范围，提升企业的决策效率与质量。毫米波雷达可以感知数公里之外的物体，热成像仪可以感知人类无法感知的信号。大模型以巨大参数量为基本特征，使其能够建模复杂系统数以亿计的参数。人工智能的感知与认知能力正在向超级智能形态快速迈进。在强大算力支撑下，人工智能能在瞬间作出复杂决策与响应。例如，互联网金融平台能作出近乎实时的放贷决策，很大程度上得益于人工智能决策的高效。
随着我国“人工智能+”战略的深入推进，人工智能技术实践正形成一场深刻的经济社会变革，智能原生企业无疑是这场变革的重要角色，将成为推动我国智能经济和智能社会发展的排头兵与先锋队。“十五五”时期，我们需清醒地认识到，技术的潜力与风险并存。智能原生企业需建立并恪守人机协同的基本准则：确保人工智能的决策与行为始终符合人类价值观，由人类掌握最终的干预权、评审权与决策权，并始终承担主体责任。我们应致力于让人工智能成为人类认知的起点，而非终点。唯有坚持以人为本，让人工智能的能力在合理边界内充分发挥，同时坚决防止其滥用、误用与恶用，才能为人类的判断力、创造力与责任感保留不可或缺的实践空间，从而真正驾驭技术，走向共荣的未来。
【注释】
①《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，中国政府网，2025年8月26日。
②《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，《人民日报》，2025年10月29日。
③《中共二十届四中全会在京举行》，《人民日报》，2025年10月24日。
④肖仰华：《大模型浪潮》，北京：电子工业出版社，第131页。
责编/靳佳 美编/李祥峰
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