2026年4月17日，北京。

這一天，可能會被寫進中國企業AI轉型的歷史。

不是因為某項政策發布，不是因為某款產品發布——而是因為在這一天，三句話被同場說出來：

獵豹移動董事長傅盛說："龍蝦就是AI時代工具的AGI。"

微軟中國CTO韋青說："機器的唯一使命是幫助人進步，而不是把人給自動化。"

混沌AI院院長張雷說："讓企業向企業級龍蝦努力，讓個人向AI產品經理努力——這是2026年企業AI化的成功公式。"

這三句話，如果單獨出現，可能只是一句金句。

但當這些話在同一場大會上被說出來、相互碰撞、形成共識——這就是一個信號。

2026作為AI Agent元年，龍蝦讓Agent成為可能，但對于大多數企業和大多數人來說，更重要的是我們怎么做、我們怎么用龍蝦成功轉型。那么，在2026春天，每一個有志于AI轉型成功的人和企業，都在問：怎樣才算是AI轉型升級成功？

企業的標準：向企業級龍蝦努力。不是零散地用AI工具，而是把AI能力變成組織的中臺能力，讓數字員工真正服務于業務目標。

個人的標準：向AI產品經理努力。不是會寫Prompt就算會用AI，而是要懂業務、懂AI邊界、能設計AI工作流、能把AI能力轉化為業務成果。

2026年4月，中國企業AI化到了該立標準的時候。這場大會，給的就是這兩個標準。

混沌AI院主辦的「企業龍蝦大會」，300多家企業、13位嘉賓、整整8小時，沒有一句正確的廢話。

他們給出了一張地圖。

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和AI時代先鋒者共學習共進步

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前沿趨勢：駕馭龍蝦，人機共生

龍蝦是什么？這是所有問題的起點。

傅盛：龍蝦是AI時代工具的AGI

獵豹移動董事長兼CEO傅盛給出了一個令人印象深刻的定義：

"如果AGI定義為能力比人強，那龍蝦就是AI時代工具的AGI。"

這個判斷意味著什么？

傅盛將龍蝦的四大核心功能歸結為：聊天機器人的交互方式、文件系統的記憶能力、Skill的工具積累、定時任務的自動化執行。

這不是一個聊天機器人。這是一套完整的個人AI工作系統。

而它與企業AI的關系是什么？

傅盛給出了企業應用的六大場景，每個場景都是真實存在的痛點。這意味著，龍蝦不只是個人效率工具，它正在成為企業AI化的最小單元。

韋青：機器是工具，人要駕馭

微軟中國的韋青提出了另一種視角。

他提醒所有在場者：機器的唯一使命是幫助人進步、強化，而不是把人給自動化。

這不是技術悲觀主義。恰恰相反，這是對AI本質最清醒的認知。

韋青說：數字化變革是范式的革命，是思想的革命，是文化的革命。

技術只是工具。真正難攻克的，是人的心智模式。

兩位嘉賓的回答放在一起，恰好構成了理解龍蝦的雙重視角：

• 傅盛告訴你：龍蝦能做什么，老板怎樣用好龍蝦。

• 韋青提醒你：我們應該如何應對龍蝦以及龍蝦帶來的變革。

人才標準：人人都是AI產品經理

什么樣的人能落地AI？答案只有一個：AI產品經理。

劉少軒：政策定調，復合型人才嚴重不足

工信電子工業出版社融合創新發展研究院副院長劉少軒、副主任肖博愛到場的第一句話就是：AI不是選擇題，是必答題。

這不是場面話。

當下，中國企業的AI應用正在經歷一個微妙的轉折點——從「要不要做」的討論期，進入「怎么做」的實操期。政策層面已經明確：AI能力將逐步成為企業競爭力的基礎項，而非加分項。

但問題來了。

劉少軒指出了一個核心瓶頸：復合型人才供給嚴重不足。

什么叫復合型人才？不是既懂代碼又懂業務的簡單疊加。而是能夠理解AI邊界、設計AI工作流、把AI能力轉化為業務成果的全新物種。

這類人才，現在奇缺。

什么樣的人，才是企業真正需要的AI人才？

崔健：老板要成為第一個AI產品經理

混沌AI院的崔健，提出了一個讓全場沉默的論斷：

"加AI是轉型，AI加是投胎。"

大多數企業在做的事是什么？

——給現有流程加一個AI工具。這叫轉型，但天花板很低。

真正有殺傷力的是什么？

——用AI重新設計一切業務邏輯。這叫投胎，但大多數企業沒有這個勇氣。

崔健指出了企業AI轉型的三大痛點：

1. 投入產出不匹配：砸了錢，看不到明顯的效率提升

2. 老板與員工角色倒掛：老板不懂AI，員工被迫自學成才

3. 停留在"加AI"階段：永遠在邊緣打轉，不敢觸動核心流程

他的藥方很直接：老板要成為第一個AI產品經理。

不是學會用AI工具，而是學會設計AI工作流、定義AI能力邊界、評估AI產出質量。

什么是AI產品經理？

不是會寫Prompt的人，而是懂業務、懂AI邊界、能設計AI工作流、能把AI能力轉化為業務成果的人。

這是企業AI落地最稀缺的人才標準。

AI產品經理認證項目正式發布

工信部職業技能目錄 × 混沌AI院，給人才培養立國家標準。

混沌AI院與工信電子工業出版社的回應是：動作。

AI產品經理認證項目正式納入工信部職業技能目錄。

這不是一張普通的證書。它意味著：中國企業終于有了識別、培養、評估AI時代關鍵人才的國家標準參照系。

發布人陣容：

• 工信電子工業出版社融合創新發展研究院副院長劉少軒

• 工信電子工業出版社融合創新發展研究院副主任肖博愛

• 混沌AI院院長張雷

• 混沌AI院崔健

• 混沌AI院劉雨飏

• 混沌AI院陳明昆

這個認證項目的核心目標，就是培養企業真正需要的AI產品經理——懂業務、懂AI邊界、能設計AI工作流、能把AI能力轉化為業務成果。

人才標準，確立了。

企業標準：AI領導者管理下的企業級龍蝦與數字員工

企業的AI化標準是什么？答案在于三個關鍵詞：AI領導者、企業級龍蝦、數字員工。

張雷：AR與ABU——數字員工與企業級龍蝦的標準

混沌AI院院長張雷，給出了這場大會最核心的概念體系：AR與ABU。

AR（Agent Resource）= 數字員工的基本單元

AR是數字員工的基本單元，類比HR（Human Resource）。

張雷用ASK三層結構定義真正的數字員工：

維度

含義

A - Attitude

目標驅動的主動性

愿不愿干、被目標驅動

S - Skill

工具與流程封裝

會不會干

K - Knowledge

業務上下文與規則

懂不懂業務

三者缺一不可：

• 有S無A= 執行器（沒有靈魂，等著你推）

• 有S無K= 冒險家（很能干，但不懂你的業務）

• 有K無S= 百科全書（什么都懂，但不會干活）

A（態度）是數字員工和通用AI的本質區別。一個有Attitude的數字員工，是被目標驅動的——你告訴它業務目標，它自己拆解、自己執行、自己復盤。

ABU（Agentic Business Unit）= 企業級龍蝦

ABU是企業級數字員工群，類比BU（Business Unit），把多個數字員工（AR）組裝成"業務單元"，實現從單點工具到組織能力的躍遷。

層級

核心能力

動力層

多個數字員工主動協同

能力層

數字員工專業分工

記憶層

共享企業知識庫

治理層

權限邊界與審計

ABU是模式，是載體。

企業級龍蝦不是空中樓閣，要落實到具體業務場景：

• 營銷增長：VOC用戶調研、內容工廠、GEO

• 產品創新：設計流程、用戶洞察、原型設計

• 運營提效：流程自動化、供應鏈提效、崗位自動化

沒有落地的ABU，只是PPT上的概念。

ABU的五條檢驗標準

1. 不再依賴單次Prompt驅動，基于目標持續運行

2. 具備崗位化能力封裝，能穩定完成特定崗位任務

3. 擁有企業記憶和上下文連續性

4. 被納入治理與責任邊界，完全可控可追蹤

5. 形成可復制的業務能力，不是個人能力而是組織能力

"讓企業向企業級龍蝦努力，讓個人向AI產品經理努力——這是2026年企業AI化的成功公式。"

"AI的天花板，就是領導者的天花板。"

飛書產品戰略負責人孫昊天分享了一個讓全場震動的事實：

他有5個Agent在幫他工作。

不是試驗性質的打輔助，而是真真實實的分工協作——有幫他處理信息的，有幫他跟進項目的，有幫他做分析的。

孫昊天說了一句讓所有CEO陷入沉思的話：

"未來，CEO和AI討論的時間，會超過和人的討論。"

這句話背后有一個關鍵的技術動作：用戶身份授權。

什么意思？

就是把權限授權給Agent，讓它能夠像你一樣訪問信息、調用工具、做出判斷。這不是簡單的「AI助手」，而是真正的數字分身。

飛書的實踐路徑很清晰：把AI裝進企業。

不是讓員工去適應AI工具，而是讓AI能力融入企業的協作流、信息流、決策流。

這才是大平臺應該做的事——不是給企業一把新錘子，而是幫助企業建立企業級龍蝦與數字員工的落地支撐體系。

任成元：AI原生企業的組織標準

險遠科技CEO任成元從另一個維度補充了這個話題：AI原生企業的特征是什么？

三個關鍵詞：

• 決策權讓渡：愿意把決策權交給AI和算法

• 能力下沉：一線員工擁有AI賦能的高階能力

• 組織重構：組織結構圍繞AI能力重新設計

任成元還提出了一個三層思考框架：器→法→道。

器，是工具。

法，是方法論。

道，是對本質的理解。

他說了一句狠話：

"如果你自己稀里糊涂，AI只會放大你的稀里糊涂。"

AI原生企業的標準，不只是用工具，而是組織能力的根本性升級。

實戰驗證：兩個標準的成立

理論立了，標準定了。問題是：真的能落地嗎？

來點真的。

劉雨飏：AI產品經理的三個真實案例

混沌AI領教劉雨飏分享了三個AI產品經理落地的真實故事。

案例一：大連東軟大三學生

軟件工程專業的學生，在建議下把問答機器人開發成APP小程序產品，涵蓋會員、訂閱、支付等功能，僅用30天完成迭代。他用龍蝦爬取全網民法典信息迭代產品，將核心技能封裝發布，實現業務商業閉環。

案例二：大廠產品經理開炸串店

大廠產品經理帶著AI思維進入傳統行業。通過龍蝦爬取商圈成交量、用戶需求等信息，結合實地考察，共創商圈投資實體門店分析模型。30天完成模型閉環，開第一家店首月凈利潤4萬。

案例三：建筑工人創業

建筑工人學會使用AI工具后，為老人寫自傳，用Web Coding開發出陪人聊天、老照片還原等功能的應用。產品在4月1號上線，直播吸引1000人觀看，成交10萬，獲得投資。

三個故事的共同邏輯：不管從哪一點開始，當下就要去開始。

夢境引擎：企業級龍蝦標準的驗證

混沌AI院出了一道題：90天內，用AI把內容生產效率提升5倍。

夢境引擎接了。

結果：15倍。

不是PPT上的數字，是真實跑出來的成果。

• 創作周期從3-7天壓縮到2小時內

• 單月節省人力創作成本超10萬元

這15倍的效率提升，驗證了什么？

驗證了企業級龍蝦與數字員工標準的可行性——把AI能力變成組織的中臺能力，而不是零散的工具調用，才能真正改變業務結果。

李兆霖：TOKEN經濟學的核心洞察

混沌AI院AI應用負責人李兆霖總結了這些案例背后的規律：

"時代最大的危險不是動蕩本身，而是延續昨天的邏輯。"

他提出了TOKEN經濟學的核心洞察：

增效 ≠ 增收。

效率提升了，但錢沒多賺——這是大多數企業的通病。問題不在AI能力，而在用AI的方式。

李兆霖給出了企業落地AI的六步法。每一步都是踩過的坑，每一步都是真實的經驗。

六步法，是AI產品經理和企業級龍蝦標準的落地路徑。

零一數科：從運營驅動到AI Native的破繭之路

零一數科是混沌AI院二期的優秀畢業企業，微信生態的頭部運營服務商，服務零售、快消、耐消、鞋服、大健康等多行業頭部Ka客戶。

他們曾引進傳統CRM系統，但因高度依賴人工操作、員工交互體驗差、Ka客戶服務要求高，難以滿足企業精細化運營的要求。

90天后，變化發生了。

在混沌AI院摸爬滾打之后，零一數科摸索出了一套自己的AI驅動的大客戶經營系統：

• 客戶數據整理效率提升了70%

• 客戶精細化服務得以完整落地

• 客戶流失率降低了20%

• 銷售團隊重復減少了70%

• 人均效能大幅提升

這不是一個AI工具的上線，而是一次業務流程的徹底重構。

零一數科分享了三個踩過的坑：

第一坑：迷信外部團隊。

沒有CIO、CTO，就找外部開發。但外部團隊無法理解非標業務，溝通成本巨大，業務團隊產生對抗情緒。

第二坑：工具堆砌。

把飛書多維表、FaaS、GPT等各種工具組合在一起，技術耦合度承受不住，系統天天出bug。

第三坑：CRM變成監工工具。

傳統CRM始終是管理工具，售前和業務不愿用，公司又沒有銷售，數據收不上來，整個精細化運營體系名存實亡。

他們的解法是什么？

把CRM從"監工"變成"銷冠助理"。

把銷冠的核心技能蒸餾成AI Agent，把AI變成賦能業務人員的工具，而不是監控人的工具。

業務人員可以帶著一個"AI實習生"去打單，而不是被一個系統去管理人。

這才是企業級龍蝦的正確打開方式——不是用AI管人，而是用AI賦能人。

零一數科的總結很實在：

"信解行證——先相信AI會改造業務，再去理解工具邊界，找到AI與業務的強結合點，然后去行動，用自己的體感證明它可以在組織里長出理想形態。"

從監工到助理，從管理到賦能——這是企業級龍蝦落地的關鍵一躍。

歐爺：兩個標準成立的前提

混沌創商院院長歐爺，給出了一個更底層的答案。

技術學會了，方法論掌握了，然后呢？

歐爺說："先裝載自己，再領導AI。"

他提出了人機協作的三層進化：

• Prompt層：學會提問

• Context層：學會給AI足夠的背景信息

• Harness層：學會駕馭AI，讓它成為能力的延伸

歐爺說：創商院七年教的，是AI時代可復用的底層思維框架。

技術會變，工具會變，但思考問題的方式不會變。

這不是技能培訓，這是認知升級。

只有先裝載了自己，才能真正成為AI領導者。

只有成為AI領導者，才能管理好企業級龍蝦和數字員工。

只有成為AI產品經理，才能把AI能力轉化為業務成果。

先裝載自己，再領導AI——這是兩個標準成立的前提。

尾聲：這張地圖，你拿到了嗎？

8小時。

300多家企業。

13位嘉賓。

沒有一句正確的廢話。

他們沒有告訴你AI有多神奇。他們告訴你的是：AI落地有多難，但你依然可以做到。

他們沒有許諾一個美好的未來。他們展示的是：正在發生的現在。

混沌AI院做了一件很簡單的事：

把那些真正在做AI的企業和人，聚到了一起。

地圖已經展開。

你準備怎么走？

給你劃重點：三個核心收獲

兩個標準，帶走就干

• 企業向企業級龍蝦（ABU）努力

• 個人向AI產品經理努力

• 這是2026年企業AI化的成功公式

數字員工（AR）的ASK三層結構，缺一不可

• A（Attitude）：目標驅動的主動性——數字員工和通用AI的本質區別

• S（Skill）：工具與流程封裝

• K（Knowledge）：業務上下文與規則

ABU的四層架構

• 動力層：多個數字員工主動協同

• 能力層：數字員工專業分工

• 記憶層：共享企業知識庫

• 治理層：權限邊界與審計

附：檢驗企業級龍蝦的五條標準

1. 不再依賴單次Prompt驅動，基于目標持續運行

2. 具備崗位化能力封裝，能穩定完成特定崗位任務

3. 擁有企業記憶和上下文連續性

4. 被納入治理與責任邊界，完全可控可追蹤

5. 形成可復制的業務能力——不是個人能力而是組織能力

核心一句話：先裝載自己，再領導AI。

混沌AI院·企業龍蝦大會2026年4月17日·北京

獲取龍蝦大會精華內容

實時了解每日AI最新發展動態

和AI時代先鋒者共學習共進步

讓我們做您AI時代的信息內參

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