专题：AI 时代的企业战略升维与产业创新浪潮

全球 AI 浪潮正深刻重塑产业格局。当前，人工智能技术在算法创新、算力提升与数据应用方面持续突破，驱动各行业加速向智能化转型，形成数据驱动、融合创新的产业新生态。企业级 AI 应用已从概念验证迈向规模化落地，在营销、供应链管理、智能客服等场景中显著提升运营效率与客户价值，实现可衡量的商业回报。同时，构建人机协同的 AI 驱动高绩效组织，通过整合 AI 工具与人力资源，优化决策流程与协作模式，激发员工潜能，最大化组织效能，为企业在全球竞争中赢得可持续优势。

演讲大纲

1. 当前人工智能的科技和产业现状和趋势
2. 企业级 AI 应用落地和价值实现
3. 构建人机协同的 AI 驱动高绩效组织

2025年，AI 正在从单纯的“聊天机器人”进化为企业的“数字同事”，并开始真正进入业务流产生实际价值。本演讲由飞书解决方案总经理孙昊天带来，深度复盘飞书在 AI 领域的探索历程——从最初追求“全能 AI 助手”的迷茫，到战略转向聚焦“场景专家”的深刻反思。

演讲将结合小鹏汽车、科沃斯、罗莱家纺、华润等先进企业的真实落地案例，详细拆解 AI 如何在智能会议、业务流程自动化（如视觉检测、舆情分析）、以及企业知识管理三个核心维度实现“真能用、真落地”的效率革命。同时，演讲还将探讨 AI 技术如何倒逼组织形态的重塑，从管理宽幅的跃迁到“超级个体”的诞生，揭示 AI 时代企业组织架构扁平化与敏捷化的必然趋势。

演讲提纲：

1.  AI 时代的演进与飞书的探索
   • AI 发展趋势： 从2015年的“小模型、单一任务”到2025年的“大模型、数字同事”，AI 正进入全面应用期
   • 战略反思与调整： 分享飞书 AI 从打造“全能助手”转向“场景专家”的心路历程，提出“真能用、真落地”的务实主张
2. 场景落地：AI 如何深入企业业务流
   • 协同 AI（会议场景）： 以小鹏汽车为例，通过 AI 会议纪要与待办提取，实现会议时长缩减与决策效率提升
   • 业务 AI（流程提效）：
     • 数据分析与洞察： 利用多维表格与 AI，实现科沃斯全球用户原声（VOC）的自动化翻译与情感分析
     • 视觉与图像识别： 展示罗莱家纺利用 AI 进行导购形象检核，以及制造业产线视觉检测的降本增效案例
   • 知识管理 AI（企业大脑）： 解决“知识库空无一人”的困境，通过 AI 问答与权限管控，让沉睡的企业文档变为即问即答的业务资产
   • AI Agent 搭建： 介绍通过飞书 Aily (M3) 快速搭建“数字店长”等企业级智能体的实践
3. 组织变革：AI 重塑新时代的生产关系
   • 管理宽幅跃迁： AI 作为“外置大脑”打破信息传递壁垒，管理者管理半径大幅提升
   • 组织形态重构： 中层管理职能被压缩，组织趋向扁平化、去中心化，涌现出具备闭环能力的“小型作战单元”
   • 个体能力重塑： 职场竞争力从单纯的经验积累转向 AI 素养（提问、指挥、判断），“超级个体”正在崛起

听众收益

• 避坑指南： 了解飞书在 AI 产品化过程中的试错经验，理解为什么企业 AI 应从“全能”转向“垂直场景”；
• 落地实操： 收获汽车、零售、制造等行业的具体 AI 落地 KPI 数据与实施路径（如巡检成本降低80%、导购形象合规率提升40%等）；
• 工具与方法： 掌握如何利用多维表格、AI 知识库和 Agent 搭建平台来解决具体的业务痛点（如销售质检、库存管理）。；
• 前瞻视野： 洞察 AI 技术对未来组织架构、人才画像及管理模式的深远影响，为企业数字化转型储备战略思维。

操作系统正在经历从混沌到智能的进化：企业组织+AIOS=企业操作系统(EOS)，中科创达携手飞书，用成熟的人工智能产品和技术赋能更多企业实现智能化转型。

伴随大模型等人工智能技术的成熟与落地，企业级服务的交互模式与管理逻辑正迎来深刻变革。传统企业商旅费控支出管理多依赖功能固化的 SaaS 工具，在应对复杂的多场景支出、动态管控、风险实时预警等需求时，依托 App 形态的传统企业支出管理能力固化，存在响应滞后、灵活性不足、效率低等挑战。

在此背景下，Agent 为企业商旅费控支出管理打开了全新想象空间。本次演讲将聚焦企业支出管理领域从 App 到Agent 的范式跃迁，以及智能化支出管理的实践，为行业拥抱AI提供可落地的参考。

演讲提纲：

1.  智能化时代，企业怎么做商旅费控管理？（App vs Agent）
2. 从App到Agent，企业支出管理新范式
3. AI时代支出管理的未来

听众收益

• 从支出管理场景实践中，对比App与Agent两种形态的底层逻辑与根本区别
• 掌握“All-in-one Agent”的能力组成，以及在降本增效、合规风控的价值
• 洞悉从 “All-in-one App” 到 “All-in-one Agent” 的未来趋势