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明略科技姜平:AI Native驱动业务升级,1500人的协同实验

2026-06-05

当下,每个企业或组织都面临一个共性的现实挑战:

AI来了,组织的模式和架构该如何重塑,才能既把握新技术带来的效率红利,又守住人的价值、人性的温度,以及组织的独特性,避免沦为算法的附庸?

当AI真正成为组织的一部分,企业会发生什么?

作为全球Agentic AI第一股,明略科技相信代理式AI是未来商业服务和组织运作的主要模式,并开展了一场大型的组织实验。这场实验从2024年启动,2026年上半年因为AI智能体的普及加速,它的路径不是剧烈的推倒重来,而是在现有组织架构内平行内嵌一套AI Native体系——让109人的职能团队、600+人的分析师团队和近800人的研发团队,都能参与其中。

实验也已经取得了一些成果。

明略科技姜平:AI Native驱动业务升级,1500人的协同实验

5月29日,应中国商务广告协会、虎啸奖邀请,明略科技联合创始人、总裁兼CFO姜平出席第二十届虎啸论坛,并登台分享了明略科技的“AI Native:从SaaS到数字劳动力”思考与实践。

以下为现场分享实录:

组织内嵌 AI 代理体系:1500人的协同实验

明略科技的使命是打造数据驱动的可信生产力。这意味着,我们自己必须先成为AI Native组织,才有能力为行业提供可信的数字劳动力。

这场AI Native实践,覆盖了明略科技的三类核心团队:职能团队、分析师团队和研发团队。实验的核心逻辑是:在不改变现有组织架构的前提下,为每个岗位配置AI智能体,让人机协同成为日常工作的基本模式。

职能体系:从流程自动化到文化产品化

职能团队的109人,每个人都配置了专属的AI智能体。除此之外,大家还能基于自身AI使用习惯,用豆包、用Kimi,或者用明略自研的商业分析智能体DeepMiner,还有人会用Cursor等开发工具。

过程中,每个部门都会积累自己的技能库,财务部、人力资源部、经营部沉淀了大量可复用的技能,其中财务部的技能数量最多。

效率提升是显性的。以财务报表为例,一份报表的制作时间从3天压缩到了10分钟。但更值得关注的是,AI让职能部门有能力做以前做不到的事。

行政部的案例最能说明这一点。行政部的使命是把明略的人文内核——爱与善意,做到实处。以前的做法是组织活动、发通知、签到、合影,虽然完成了所有动作,但复盘时会发现,员工的参与度和实际效果并不理想。

AI来了之后,三位行政同事用3周时间,通过游戏化思维开发出了一套具有生命力的产品——”善灵盒”,一款AI灵宠养成游戏。员工可以领养属于自己的AI善灵,通过完成与爱和善意相关的行为(比如随手关灯、收垃圾、帮助同事)获得小红花,用小红花喂养善灵,陪伴它成长。

善灵盒由移动端、数字大屏和花语录系统组成。移动端用于员工操作,数字大屏展示全员领宠状态和互动信息,花语录系统记录每一份善意。员工完成善行后拍照上传,审核通过后小红花自动到账。这些被爱与善意滋养长大的善灵,也成了明略文化的可视化载体。

这个案例的价值在于,它形成了一个完整的闭环:领养善灵-做善事-获得小红花-养好善灵。公司的文化也不再是墙上的标语,而是可参与、可反馈、可持续的趣味产品。

分析师体系:从效率倍增到业务边界拓展

明略拥有600+人的分析师团队,核心工作是数据整理和洞察分析,日常需要为客户交付大量分析报告。

AI介入后,交付的效率同样大幅提升,报告生成的自动化程度达到了99%。唯一无法压缩的,是与客户的沟通时间。除沟通之外的工作时间,效率的提升都是倍数级的。

但明略没有因为效率提升而裁员,而是让分析师做更多的事。他们不仅继续做数据分析和洞察工作,还会参与到新品发布、战略咨询、品牌陪跑、GEO优化与监测、KOL及品牌UGC内容生产等业务中。释放出来的能力,既充实了分析师的业务矩阵,也拓展了明略业务的边界。

简单分享一组以“策划-内容-投流”闭环为例的真实提效数据:策划阶段,策划和商务组的用时从两周压缩到了48小时;内容生成阶段,人均读帖从5到10篇拓展至100篇;投流阶段,中小客户的周报,系统仅用5分钟即可自动生成。

这种量级的提升,改变的不仅是速度,还有洞察的深度和广度。

研发体系:多Agent协作的代码闭环

近800人的研发团队,是明略AI Native实验最深入的领域。

一个典型的bug修复流程就可以说明问题。一个人类产品经理和4个AI智能体,在人类没有写一行代码的情况下,排查了所有bug。

产品经理只需要发出”确认这个bug是否属实,如果属实按流程修复。”的指令,AI产品经理即会自动接手,读代码、定位问题、规划修复方案,制定分工策略,并把任务分配给AI开发者。

AI开发者在确认每个文件都有同样的问题后,会启动修复程序,几分钟内就把代码改好,并用修改方案替代原有下载逻辑,确保文件名正确。
AI审查员排查必须修复的问题,AI开发者配合修复并更新PR,逐项验证后再通过。AI部署员自动打包部署到测试环境。AI产品经理确认所有环节完成,生成验收清单,等待人类点击测试。

这个案例让明略团队形成了几个宝贵的共识:

一,多个Agent协作比一个万能Agent效果好,分工是必要的;

二,技能需要不断积累、标准化和更好地组织;

三,AI不仅是工具,更应该是伙伴。在职能、业务和研发领域,每一个Agent都被当成一个有角色的协作者。

四,人机协同是关键。在决策环节,人类的价值不可替代,包括问题的提出、判断的做出,这些都是人类擅长的事。

从SaaS工具到数字劳动力:构建业务场景闭环

明略科技内部的AI Native转型,是为了验证一个判断:AI的目标已经从Copilot(副驾驶)转向Agent(代理)。黄仁勋在GTC上也提到了这一点。我们也相信,未来的商业服务绝不再是提供一个SaaS工具,而是交付数字劳动力,帮助客户完成业务闭环。

明略在营销领域的实践,正是这一理念的落地。营销链路复杂且成熟,有各种各样的工具,如何才把这些工具串联起来,提供一个完整的AI闭环?我分享几个典型的实操案例。

品牌广告:从生成到评估的全流程自动化

品牌广告是明略最擅长的领域。基于自研的 GUI 智能体大模型Mano与超图多模态大语言模型(HMLLM)的商业视频评测系统,人机协同可以完成品牌广告从生成到评估的完整流程。

用户在智能体平台输入指令,后端模型会自动接入用户界面,在GUI环境中启动Sora 2.0。系统模拟真实用户操作网页,逐步提交视频生成任务,最终生成一版TVC广告的粗剪视频。

之后用户发出指令,系统会通过API将视频上传至评测系统。超图多模态大语言模型对粗剪视频进行内容推理与分析,系统自动定位本地视频文件并核对用户需求。确认无误后,任务被正式提交。
执行过程中,系统具备自适应能力,包括处理调用逻辑以及网络代理等复杂问题,整个过程无需人工干预。分析完成后,评测系统返回结果,包含主观理解信息以及画面与音频等客观特征。系统生成一份完整的分析报告,明确指出当前视频存在的问题,这些信息作为后续优化的依据。

这个闭环的价值在于,它不是提供一个视频生成工具或一个评测工具,而是把生成、评估、优化、再评估的完整流程自动化,交付的是一个可持续迭代的数字劳动力。

小红书投放:策划、内容、投流的人机协同闭环

社媒营销的场景,明略通过与上海破圈合作,将AI能力贯穿了整个小红书投放链路,从策划、内容到投流,实现全流程打通。

对于国民品牌而言,飞书是主要的生产工具。明略团队也在飞书上通过自研的自媒体智能体矩阵,在策划、内容和投流的每个环节实现了人机协同,最终完成从策划到内容到投放的完整闭环。这套体系在小红书平台的应用效果显著,部分品牌已经将其作为核心服务。

抖音电商:三层引擎重构AI生产线

在抖音电商领域,我们的内容电商产品用三套引擎重构了AI生产线。

Agent通过章鱼人机协同平台下发任务给Multica进入执行层,再对接「妙啊」进行AIGC生产,三层协作跑通全链路框架。

其中,脚本创作Agent会结合报告中的产品卖点和爆款框架进行二次创作,评分70-80分的脚本直接进入生产;视频仿制Agent会将爆款视频按4-15秒分段拆解真人口播画面,换人换产品,生成新的口播视频。配音和旁白的合成,全部由AI完成。

基于自研的AIGC工具,还可直接复用拆解过的爆款素材,一次产出多个混剪成片。

除了以上业务场景,明略团队也在短剧制作领域进行了探索,通过自动化的任务编排和交互剪辑,让短剧制作效率大幅提升。

这些案例说明,无论是品牌广告、效果广告、小红书投放,还是抖音电商、短剧制作,AI都可以形成完整的业务闭环。随着AI技术的快速发展,它几乎可以打通所有的业务链路。

组织变革:探索人机协同的新型管理模式

在明略内部的实践中,每个业务场景都有对应的专家顾问,他们是洞察专家、种草专家、内容剪辑专家等等,我们的员工以及AI智能体在执行每一个任务时,都有项目经理带领,以前是项目经理带着人干,现在项目经理带着人和AI一起干。

这意味着,管理者需要具备新的能力:有人专门负责养AI,有人专门负责训练AI。项目经理需要有更高的品位,既要把人和AI管理好,又要有指挥协调的能力,确保项目落地完成。

目前,明略内部共有4300多个工作单元,其中人类1400多人,AI智能体2900多个。AI的数量已经超过人类的数量。

在组织结构的管理视图中,无论是人还是AI,都可以进行节点分析。如果某个AI是核心节点,说明这个AI被训练得比较好,对岗位职责比较重要;如果某个人是核心节点,说明他的训练能力强,岗位职责重要。如果AI或人处于边缘位置,说明工作安排还有优化空间。

明略的技术路径:Scaling Out与端侧AI

明略科技的愿景是创造人机同行的美好世界。这不能是一个空洞的口号。AI技术日新月异,我们必须思考人机如何协作才能同行。

机器擅长行动,获得数据、完成任务,人更擅长思考和品鉴,提出好的问题并做决策。

在模型技术路径上,明略主张通过Scaling Out的方式打造更好的模型,而不是Scaling Up。

Scaling Up 希望打造一个万能的神,比如GPT或Claude,试图用一个AI超越人类所有的智慧。这需要大量的算力,也面临很多挑战。明略更相信的逻辑是:生产一批高中生水平的AI,但这些AI都有持续学习的能力。每个AI出厂后可能水平差不多,但没有一个能统治世界,每个都是平等的。只有平等的个体组成的持续学习、协作机制,才能形成一个更智慧的生态。

基于Scaling Out的理念,明略通过多AI协作的方式打造出了自己在垂直领域和行业的大模型。除了更好的模型,我们也在探索更多的数据获取方式。

我品故我在:坚守人类独特价值

AI时代,人要有人类独特的价值。最近流行的一个词叫Taste,叫品味、品鉴。这个词对人类有独特的意义。

什么是品味品鉴?它是一种选择的能力。人类有选择和决策的能力,有担责的能力,这些都是品鉴的能力。

明略的一个实操案例可以说明人类品鉴能力的重要性。

我们的AIGC创意生成团队用AI生成了一支广告片,广告完全由AI按照0.3秒的颗粒度自动生成,人类不参与具体制作。但这个过程的时间成本非常高,因为人类的品味需要转化为高质量的AI输出。

它说明了品味的价值,也证明了人的重要性。

黄仁勋在一次演讲中说:”我被聪明人包围着,他们在各自的领域都比我聪明。他们受过更好的教育,去过更好的学校,在各自的领域更深入。我有60个这样的人,他们对我来说都是超人,但我坐在中间,协调这60个人。你得问自己,是什么让一个洗碗工能够坐在超人中间?”

他想表达的,是智能是一种功能性的东西,但人性不是用功能来定义的。它是一个更宏大的词,它包罗万象,由我们各种的生命体验构成,包括了快乐的感知力、对痛苦的承受力、对未知事物的决心等等。

我们真正应该提升的,是人性、品格、同情心、慷慨,这些才是超人的力量。

AI时代,人类的价值不在于比AI更快、更准确地执行任务,而在于品鉴、选择、决策、担责,在于人性中那些无法被算法替代的温度与力量。

明略科技的这场AI Native实践,不是简单的用AI替代人,而是让AI成为人的伙伴,让人机协同释放出更大的创造力。

这场实验还在继续,但方向很清晰:未来的组织,一定是AI和人类共生的智能系统,AI将成为组织提效的关键生产力,同时,人类的独特性也会在人机协作中被挖掘、被凸显,发挥更关键的作用。

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