过去十年，李彦宏究竟踩中过多少个 " 下一幕 "？

他提出的 " 智能组织 " 依据又是什么？如果这一次又被他说对了，那么中国企业接下来要面对的，究竟是一场技术升级，还是一次组织的重新设计？

十年前的百度世界大会，舞台上的主题只有一句话："AI is the New Electricity。"（AI 是新电能）

那一年是 2016 年。李彦宏站在台上说，移动互联网的下一幕是人工智能。台下有人鼓掌，也有人心里犯嘀咕：一个搜索公司，说要变成 AI 公司，这个故事要从何讲起？

十年后，没有人再问这个问题了。AI 成了水电煤一样的基础设施，各行各业都在谈论它，每一个公司都说自己在做它。不带上 AI 的话题，倒显得不合时宜了。

今年 5 月份，当所有人都在热衷于谈论每天消耗了多少 Token 的时候，李彦宏在 Create 大会上提出了新的衡量 AI 价值的尺子—— DAA（日活智能体数）。之后行业也开始重新审视单纯以 Token 消耗量衡量 AI 价值的方式。

这一次，李彦宏又开口了。11 月 12 日，他在 " 百度世界 2026" 大会（以下简称 " 大会 "）上，把 " 下一幕 " 指向了一个听起来不那么技术的词——智能组织。

百度创始人兼 CEO 李彦宏十年 " 下一幕 " 对比。

" 如果说人工智能是新电能，那么，智能组织就是 AI 时代新的厂房，是生产力真正发生的地方。" 李彦宏在大会上说。

过去十年，李彦宏究竟踩中过多少个 " 下一幕 "？他提出的 " 智能组织 " 依据又是什么？如果这一次又被他说对了，那么中国企业接下来要面对的，究竟是一场技术升级，还是一次组织的重新设计？

2026 年 11 月 12 日，" 百度世界 2026" 大会暨展览，在北京国家会议中心举办。

那些年，他提前说出的 " 下一幕 "

李彦宏总喜欢在事情还没发生的时候，先肯定地把判断说出来，而且每次都能经得起时间的考验。这好像成了他的习惯，以至于网友们乐意称他为 " 科技预言家 "。

2017 年夏天，他坐着一辆无人驾驶汽车上了北京五环，并且吃到了一张罚单。但是当时的他回应的角度思路清奇：" 如果无人驾驶的罚单已经来了，无人驾驶汽车的量产还会远吗？"

一张罚单，在今天看来像是一个事件的小注脚。但在当时，它意味着百度把无人驾驶从实验室推到了真实道路上。几乎同一时间，大洋彼岸的 Waymo 也在凤凰城启动早期载客测试。中美两边的科技公司，几乎同步在做同一件事：让机器学会在真实世界里移动。

2018 年，百度发布了中国第一款云端全功能 AI 芯片。李彦宏当时的判断也很朴素：AI 应用一旦爆发，算法和算力的需求会指数级增长。同一年，亚马逊 AWS 推出了首款自研 CPU。全球科技巨头不约而同地向底层算力纵深布局，像是一场没有事先约定的合流。

2022 年，百度世界展示了一个画面：文心大模型 " 补全 " 了《富春山居图》。李彦宏说，AIGC 会成为 PGC、UGC 之后新的内容生产方式。四个月后，ChatGPT 发布，生成式 AI 席卷全球。

2023 年，百度发布第一款生成式语言大模型产品。李彦宏没有停留在 " 模型有多强 " 的叙事里，他说了一句在当时听起来有点超前的话：把所有产品都用大模型重做一遍。几乎同期，微软推出 Microsoft 365 Copilot，把 AI 嵌进办公软件。大模型的价值，开始从 " 能力展示 " 转向 " 应用重构 "。

2024 年百度世界，李彦宏现场演示了一个由五个智能体组成的小团队——小组长、策划、小编、程序员、质检员，几分钟做出一套发布会报名系统。他说，智能体是 AI 应用的最主流形态。半年后，美国人工智能公司 Anthropic 披露了 Research 多智能体架构。智能体元年开启，多智能体分工协作成为最显著的特征之一。

到了 2026 年，李彦宏又提出 DAA（日活智能体数），说是真正能对应移动互联网时代 DAU 的指标，也就是关注每天有多少智能体在持续给人干活、交付结果。此后，AI 的价值衡量也从 " 消耗了多少 Token" 转向 " 完成了什么任务 "。

如果我们把前面提到的这些节点排在一起，或许会发现一个规律：李彦宏的判断，几乎每一次都比行业共识早一些。从芯片到模型，从模型到应用，从应用到智能体。百度并非每件事都做到了最好，但它没有换过 AI   这个主线方向。

从 2016 年到 2026 年，正是人工智能技术形成独立技术栈的十年。如果说百度花十年时间打造的 " 芯 - 云 - 模 - 体 " 全栈（昆仑芯 - 百度智能云 - 文心大模型 - 智能体应用）是一台台 " 电机 " 的话。那么现在，他预感到企业未来的竞争力，将不在于拥有多少台 " 电机 "，而在于能不能长出一种把这些 " 电机 " 组织起来的新形态——新的 " 厂房 "。

百度世界 2026 大会全景图。

这种形态，不是把 AI 当成一个外挂工具，而是让 AI 进入组织的骨架，重新定义谁和谁一起干活、知识往哪里沉淀、流程怎么闭环。李彦宏把它叫作 " 智能组织 "。

" 如果 AI 技术的上游是能源，那么 AI 技术的下游，我认为是组织能力，是一个不同于现在通行的科层制的 AI 原生组织体系。" 李彦宏说。

"组织"的叙事，正在悄然发生改变

" 智能组织 " 这个词，听起来像是一个管理学术语。但它要回答的问题，其实很古老——一群人在一起做事，到底应该怎么被组织起来？

大约 170 年前，纽约与伊利铁路公司画了一张图。那是一张像树一样的组织结构图，枝叶分明，每个分支都标注着职能部门和人员分工。

世界上最早的组织结构图之一。

他们当时想解决的问题很简单，就是当一家公司大到一个人管不过来的时候，怎么让它有序运转？后来，社会学家马克斯 · 韦伯把这种逻辑系统化为 " 科层制 " ——专业分工、明确权责、层级管理、制度化流程。工业时代的大规模生产，靠的就是这套骨架。

到了互联网时代，亚马逊的贝佐斯提出了另一个比喻：两块披萨团队。一个团队的规模，应该小到两块披萨就能让所有人吃饱。控制团队规模，下放决策权，减少层级和协作成本。两块披萨的背后，是互联网时代对 " 敏捷 " 的追求——更快响应市场，更少官僚损耗。

这两个阶段有一个共同点，那就是组织的参与者，始终只有人。所有的结构设计，都是在回答 " 如何更高效地组织人 "。

AI 时代第一次改变了这个前提。组织里多了一种新的成员：智能体。它不需要工位，不会疲惫，可以在同一秒钟被复制一万份，去执行一万个不同的任务。问题不再是 " 怎么管人 "，而是怎么同时组织人和智能体，让它们在一起创造出比各自单独存在更大的价值。

百度数字人 " 希加加 "。

这不是百度一家在思考的事。2025 年，麦肯锡提出了 "Agentic Organization" 的概念，称之为工业革命和数字革命以来最大的组织范式转变。微软则在 2025 年的 Work Trend Index 中提出了 "Frontier Firm"，描述一种围绕按需智能和 " 人 +AI 智能体 " 混合团队构建的组织形态。全球最聪明的头脑，正在同一片海域里寻找答案。

AI 时代，百度提出 " 智能组织 "。

他有一个已经被反复引用的比喻：AI 是新的电能。但电本身不产生价值。把一台新电机装进旧工厂，如果传送带没有变、工序没有变、工人的站位没有变，效率的提升是有限的。真正改变生产力的，是重新设计整座工厂。而智能组织，就是他说的那座新厂房。

" 换一台 AI 新电机，只是起点；重新设计新厂房，才是分水岭。而这座新厂房，就是智能组织。" 李彦宏说。

在百度世界 2026 的舞台上，他给出了一个更具体的诊断："AI 没有产生预期的经济效益，是因为我们只是更换了电机，却没有重新设计工厂。没有一家公司，会因为用了几个 AI 工具，一夜之间就变得更有竞争力。" 他认为，只有当一家企业能够围绕 AI 能力重构组织，才能抓住这个时代赋予它的巨大成功机会。

   从 " 电机 " 到 "厂房"，

百度先拿自己做试验

提出一个概念是容易的。难的是找到一个愿意让你拆开重装的地方。百度的选择是：先拿自己做了一场智能组织实验。

大会披露了一组数据，过去一年，百度内部日活智能体数（DAA）从日均 0.5 万增长到 3.7 万，涨了 6 倍多；智能体执行的有效任务完成数，从每周平均 8.4 万个增长到一周超过 100 万个，涨了 11 倍。如今，百度已建设 4300 个 Workspace，组织 Skill 累计沉淀超过 2 万个。

  百度集团组织 AI 实时看板。

" 让一个人的经验，成为整个组织的能力。" 李彦宏说。一家数万人规模的科技公司，组织惯性是巨大的。层级、流程、部门墙、汇报线，这些东西在任何一个大公司里都根深蒂固。但百度内部正在发生一些变化。

百度搭子团队就是一个很好的样本。半年迭代 160 多次，90% 的代码、50% 的对外传播物料由搭子生成。团队里有一位演讲嘉宾，半年前还在物理实验室做量子计算研究。加入百度后，借助百度搭子同时承担产品、研发和项目管理三个角色，从分析问题、形成方案一直推进到验证结果。过去半年，团队和智能体一起完成了成千上万个任务，每一次任务的经验都被带进下一次。这不是一个人的能力突然变宽了，是组织的 " 知识流动方式 " 变了。

在这次大会上，另一个被反复提及的能力，是 Looping。李彦宏给出了一个公式：可衡量   + Looping =   持续进化。" 公司，就变成一个由无数 Loops 组成的、高度自动化运营的组织。组织，就变成一个不断学习和进化的系统。"

百度围绕 " 芯 - 云 - 模 - 体 " 构建了全栈能力，但李彦宏看重的不是这四层各自有多强，而是它们能不能形成循环——芯片支撑云，云支撑模型，模型支撑智能体，智能体的反馈再回到芯片和云的优化里。一个闭环，每一圈都在变快。

走出百度，这套逻辑开始在真实的产业里接受检验。南方电网的天璇伙伴，学习了上万条历史故障处理数据，把老师傅的经验沉淀成可复用的知识，配电故障分析的准确率达到 70% 以上，效率提升 12 倍，已经在广西 14 个地市、112 个县推广。

海高激光的多机械臂排程，过去靠少数工艺专家凭经验分配任务，百度伐谋把那些经验变成了算法能力，让整个生产团队都能重复使用。这些案例似乎都有一个共同的结构，那就是先沉淀隐性知识，再让知识在每一次任务中流动和进化。

这恰好对应李彦宏所说的 " 智能组织三原则 " ——打破岗位边界、释放组织活力；沉淀隐性知识，构建组织智能；设计流程闭环，推动持续进化。三件事不是并列的，是递进的。没有第一件，知识不会流动；没有第二件，流动没有内容；没有第三件，流动不会变聪明。

  一图看懂智能组织。

据了解，本届大会上百度还围绕 " 芯 - 云 - 模 - 体 " 四层架构发布了一系列产品。大模型交易平台 " 词元所 " 正式推出；文心 5.5 Flash Preview 正式发布；文心闪电深度思考模型与文心一镜微表情大模型同步上线千帆平台。

（图 / 百度世界 2026）

百度一镜推出 " 短漫剧 Studio"，  大会上展示的数字人希加加专访李彦宏视频片段，由百度一镜生成；百度搭子升级为连接全系专业智能体的统一入口；百度伐谋升级至 3.0；昆仑芯 M100 也已如期上市等等；此外，萝卜快跑也覆盖全球 28 座城市，自动驾驶里程超过 3.5 亿公里，全无人驾驶里程超过 2.4 亿公里，并已与神州租车携手推出全球唯一的无人车 " 自驾游 " 服务模式。

希加加数字人专访 Robin。

李彦宏认为，未来 " 智能组织 " 将迎来三大机会。一是轻资产运营。很少的人，可以带着一群 Agent，去完成各种各样的任务；二是构建新护城河。企业可以把顶尖员工的隐性经验沉淀为可复用的数字资产；三是创造和发现新市场。企业创新从依赖少数创新部门，转向全组织并发探索，因而更有可能发现和创造出新的市场，培育新的增长曲线。

他曾说过一句话，或许可以解释为什么又是他先说出 " 下一幕 "。

" 我们信仰技术，不是从三年前开始的，甚至不是从十年前开始的，是从百度成立的第一天起。" 这句话放在十年前，像是一种自我说服。放在今天，更像是一种事后的注释。

智能组织是不是 AI 的 " 下一幕 "，没有人能现在就给出答案，但有一件事是确定的。当全球企业都在追问 "AI 投入为什么没有换来增长 " 的时候，有人把问题从技术层面拉回到了组织层面。这个转身本身，就已经比大多数关于 AI 的讨论，走得更远了一步。

作者：段念

校对：严严

排版：言午

题图：百度世界 2026