读懂鲸智百应:驱动组织进化的企业AI操作系统,让企业从用AI到是AI

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读懂鲸智百应:驱动组织进化的企业AI操作系统,让企业从用AI到是AI

机器之心发布
机器之心编辑部
「统一认知、智能执行、决策中枢、记忆进化、智能体工厂、AI治理」六大维度 , 让企业彻底跳出「用AI」的工具思维 , 成为「AI原生组织」 。
走进任何一家大中型企业 , 「系统横跳」已成为日常:员工每天要在5个以上业务系统间切换完成工作 , 80%的生产数据沉睡在ERP、CRM、OA的孤岛中无法调用 , AI工具仍停留在「问答式辅助」而非「全流程执行」...... 本该驱动业务迭代的核心资产 , 成了看得见、用不上的「数据孤岛」 , 企业数字化落地早已陷入「工具堆砌而非价值重构」的困境 。 曾经一家企业CTO的感慨颇具代表性:「每个系统都很专业 , 可当处理复杂业务时 , 却连一份完整的分析报告都凑不出来 。 」
2025云栖大会上 , 在多数玩家还在聚焦「智能体」时 , 浩鲸科技正式推出的「鲸智百应」 , 以「企业AI操作系统」的定位撕开了差异化缺口 。
【读懂鲸智百应:驱动组织进化的企业AI操作系统,让企业从用AI到是AI】
据浩鲸科技董事、云智能总裁杨名介绍 , 鲸智百应并非简单的功能叠加 , 而是从「统一认知、智能执行、决策中枢、记忆进化、智能体工厂、AI治理」六大维度 , 让企业彻底跳出「用AI」的工具思维 , 成为具备感知、思考、行动、进化能力的「AI原生组织」 , 实现向智能生命体的跨越 。
统一认知:
建立智能知识中枢 , 让AI秒变「企业活字典」
AI原生组织的第一步 , 是解决知识散落的根本问题 , 让信息「实时、完整、可调用」 。 传统企业的知识分散于邮件、文档、业务系统中 , AI工具如同「信息孤岛里的盲人」 , 既无法掌握全量背景 , 也难以快速响应需求 。 鲸智百应的智能知识中枢 , 为企业搭建起统一的认知底座 , 让AI「秒懂全量业务」 。
以产品市场分析场景举例 , 「统一认知」的价值更直观:产品总监想了解「某产品最新市场动态+销售情况+竞品对比」 , 鲸智百应会自动整合市场、产研等部门数据生成报告 , 无需再查询 多个系统、协调多次会议人工汇总——这背后是知识从「分散存储」到「统一底座」的底层变革 。

该演示视频仅为模拟场景 , 相关数据均非真实
智能执行:
激活「数字员工军团」 , 让AI从「副驾」变「驾驶员」
AI原生组织的本质 , 是让AI从「被动响应」转向「主动执行」 , 成为业务流程的核心参与者 , 但「能说不会做」是多数企业AI工具的通?。 耗芑卮稹感略惫と胫傲鞒獭?, 却无法联动IT、人事系统配置权限;能解释「如何做财务结账」 , 却不能自动完成数据核对、报表生成 。 鲸智百应的多智能体协同引擎 , 实现动态任务编排与无侵入集成 , 正是要让AI自主完成任务闭环 , 让其从问答助手升级为执行主力 。
该引擎支持统一管理内置、自研、第三方执行单元 , 形成「数字员工军团」;可灵活实现并行处理、条件判断、异常修复 , 比如「财务月度结账」会自动触发数据校验、对账、报表生成、审批提醒等环节;此外 , 最具特色的是 , 通过API调用或UI Agent可实现无侵入集成 , 无需改造老旧系统 , 即可为其注入「智能外骨骼」(即Function Cloud) 。
员工招聘场景可以体现鲸智百应的跨系统联动能力 , 鲸智百应可以帮助HR实现简历筛选、boss直聘打招呼、面试安排等等环节工作 , HR事务性工作大幅减少 。

该演示视频仅为模拟场景 , 相关数据均非真实
决策中枢:
升级AI「战略伙伴」 , 让AI「参与核心决策」
AI原生组织的关键 , 是让AI在核心场景自主决策 , 而人类聚焦高阶判断 。 传统企业决策往往依赖「经验主义」 , 耗时久 , 在动态市场中往往滞后 。 鲸智百应的超级助手 , 让AI进化成为企业的「战略伙伴」 , 为组织打造「会思考」的决策大脑 。
其决策能力形成完整闭环:意图理解+任务分解:基于大模型与企业术语库 , 可较好理解「提升Q3市场份额5%」这类复杂指令 , 自主拆解为「市场分析、竞品监测、策略模拟」等子任务;多智能体联动:自动协调市场分析-定位目标客群及特征、竞品监测-抓取对手新品定价、销售预测-模拟销售策略等多智能体 , 生成涵盖市场洞察、推荐策略、模拟效果的具体方案;精准路由则通过「智能体知识图谱」匹配最优执行单元 , 相较于传统调度方式 , 错误调度率降低70% 。
更关键的是「动态调整」能力:若市场/竞品发生变化 , AI则实时更新预测模型 , 推送最新最优销售策略 。
在研发生产场景中 , 鲸智百应则能快速分析项目研发周期、当前进展 , 合理规划后续投入 , 助力团队做出科学决策——这标志着从经验驱动到「数据涌现驱动」的质变 , 使组织成为具备实时感知、快速响应、持续优化的AI原生组织 。

该演示视频仅为模拟场景 , 相关数据均非真实
记忆引擎:
构建组织「学习飞轮」 , 让AI「越用越聪明」
AI原生组织的灵魂 , 是让组织能力随业务推进不断沉淀、持续进化 。 传统AI工具「用过即忘」 , 无法复用经验 , 而鲸智百应的企业记忆图谱 , 如同组织的「长期记忆库」 , 让每一次任务执行都成为能力积累的过程 。
全链路记忆会记录用户行为、任务历史、反馈数据与决策依据 , 构建「用户-任务-执行单元-反馈」的全局关系网络 , 形成「个人经验→团队模板→组织资产」的知识沉淀体系 , 实现「知识复利」 。
在合同审查场景 , 每完成一次审查 , 鲸智百应就会积累更多风险条款识别经验;每处理一次投诉 , 鲸智百应就会优化问题响应流程 。 组织的智能能力在一次次任务闭环中持续升级 , AI不仅是完成任务 , 更是推动组织进入「越用越强」的正向循环 。
该演示视频仅为模拟场景 , 相关数据均非真实
智能体工厂:
低代码孵化「数字员工」 , 让组织智能随需生长
AI原生组织的活力 , 在于「智能能力可快速复制、按需定制」 。 传统AI工具开发依赖技术团队 , 业务人员提需求往往要等开发排期 , 而鲸智百应的智能体工厂 , 以「低代码编排」为核心 , 让业务人员无需编程就能自主孵化「数字员工」 , 实现「按需生产、持续复用」 。
通用领域快速搭建 , 针对财务、人力等标准化场景 , 提供拖拽式界面与通用模板 , 业务人员在很短时间内就能搭建「结算数字员工」、「入职数字员工」 , 大幅缩短开发周期;
专有场景深度定制 , 借助鲸智百应首创的Data Cloud与Function Cloud能力 , 让数字员工贴合专属业务需求——制造企业可搭建「设备故障预测场景」专有数字员工 , 接入生产数据与维保记录 , 提前预警故障并生成维修方案;零售企业能开发「会员运营场景」专有数字员工 , 基于运营数据和功能实现精准营销;
现有能力复用创新 , 整合已有的数字员工核心功能 , 快速衍生新能力 , 比如将采购和报销结合 , 搭建「采购报销一体化数字员工」 , 实现全链路闭环 , 提升业务效率;
更重要的是 , 智能体工厂提供全生命周期管理能力 , 覆盖数字员工的开发、运行、迭代与优化 , 确保数字员工始终贴合业务需求 , 随企业成长一同进化 。
AI治理:
守住安全底线 , 让AI「可控可持续」
AI原生组织的底线 , 是安全、合规、责任清晰 , 即在享受智能红利的同时 , 必须守住风险边界 。 面对「AI误操作敏感数据怎么办」「客户信息被越权访问怎么追溯」等诸多隐患 , 鲸智百应的可信AI框架 , 从技术层面确保AI「可信、可控、可追溯」 。
原生安全架构通过权限继承 , 确保AI仅能处理用户有权限访问的内容;全链路审计日志记录「谁触发、哪个执行单元处理、执行了什么操作」 , 每步行为可追溯 , 助力企业满足SOC2、GDPR等合规要求;「人类在环」机制让关键操作需人工确认 , 针对负面反馈可及时调整AI行为 , 避免错误扩大 。
某部门主管的「分析数字员工」 , 在访问企业数据时 , 权限与主管完全同步 , 且所有操作都有日志记录 , 杜绝数据泄露 。 这构建起「安全-效率-合规」的三角平衡 , 在享受AI红利的同时守住了风险底线 。

该演示视频仅为模拟场景 , 相关数据均非真实
行业观察:
从「AI Agent」到「操作系统」跨越 , 鲸智百应定义企业AI新赛道
当前企业AI赛道正呈现清晰的分化:部分玩家仍聚焦「智能体」 , 从对话交互、局部任务执行切入 , 试图解决企业的即时性效率问题 。 但这种「头痛医头」的模式 , 往往绕不开系统割裂、知识难以有效沉淀、能力难以协同的底层瓶颈 , 就像给企业装了多个不同品牌的「智能零件」 , 却没有统一的「操作系统」让它们联动运转 。
相比之下 , 鲸智百应选择了一条更具全局性的路径:从「智能体」的中间态 , 跃升至「企业AI操作系统」的定位 , 从认知、执行、决策、进化、治理全链路切入 , 助力企业解决让AI从「外挂工具」变成组织的「原生能力」的根本性问题 。 这也意味着当行业还在讨论「如何用好智能体」时 , 浩鲸科技已经开始探索「如何让企业进化为智能体」 。
对企业而言 , 选择鲸智百应不仅是引入一套系统 , 更是拥抱一种新的组织进化逻辑:它让企业真正实现从「使用AI」到「本身就是AI」的跃迁 。 而鲸智百应 , 正是这场组织变革的核心基础设施 。
文中视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vzWrQLMguxvcLkDCptst3g

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