定焦One（dingjiaoone）原創

作者 | 王漢星

編輯 | 阮梅

過去12個月，OpenAI、Anthropic、微軟幾乎同時做了一件讓所有人意外的事，它們不再只賣模型，而是組建團隊，開始做企業AI咨詢。

當AI強到可以重寫一切，為什么這些全球最頂尖的AI公司，反而集體做起了最“傳統”的咨詢生意？

這背后藏著關于AI如何在企業落地更深層次的思考。

在企業端AI落地的難點，從來不在于模型能不能回答問題，而在于企業能不能把AI放進戰略、流程、崗位、數據、安全和激勵機制里。

模型可以一夜升級，組織不會一夜進化。

早在一百多年前，泰勒就在工廠車間里拿著秒表測量工人的每一個動作，寫下《科學管理原理》，第一次告訴世界，決定產出的，不只是機器，還有如何組織人；半個世紀后，被譽為“現代管理學之父”的德魯克又往前推了一步，他提出企業真正的資源是人和組織。

從泰勒到德魯克，機器在更新，技術在迭代，但他們指向的是同一件事，讓機器發揮威力的，永遠是機器背后那套組織與管理。

正是沿著這條線，福特用流水線把管理思想變成了規模化生產，豐田用精益體系把它打磨到極致，IBM靠一次次管理變革穿越了數十年技術更迭，而華為則用三十多年、幾百次變革，把這套邏輯做到了極致。機器換了一代又一代，但“如何讓組織更有效率，讓人更有尊嚴”這件事，本質從未改變。

只是到了AI時代，這個問題變得更尖銳。

AI沒有讓管理變得不重要，反而是管理的天花板，決定了AI應用的天花板。

沒有組織，AI是孤島；沒有機制，AI是隱患；沒有治理，AI會失控；沒有管理，AI長不出來。

這就是為什么，全球AI巨頭都走向了咨詢。

而在大洋彼岸的中國，有一家公司已經在這條路上，默默走了九年。

01.九年前，他就不打算只做一家咨詢公司

故事要從一個人講起。

范厚華的職業生涯，幾乎是中國高科技制造業過去三十年的一個縮影。

九年研發經歷，十七年華為履歷，這二十六年走下來，他身上沉淀下兩樣卸不掉的東西：一個是華為血統，一個是科技基因。

在華為的十七年里，他從銷售一線做起，一路做到國家代表、區域總裁、海外片區副總裁，做過國內外子公司的CEO與COO，也在IFS、LTC、OTC變革這樣投入數億的大型變革項目里擔任副總裁與總監。

戰略、經營、銷售、組織、數字化……這些今天被無數中國企業奉為圭臬的管理體系，他是親歷者并參與建造的人之一。

正是這段經歷，讓他比絕大多數人都更早、也更深地看清了一件事。

一家企業的收入，從十億走向百億，從百億走向千億，并非坦途，而是一段坎坷崎嶇、九死一生的遠征，更不用說像華為那樣走向近萬億的收入。

每一個發展階段，企業都要回答同樣的三個問題：如何開發新的技術？如何改進管理？如何提升市場競爭力？

早年在華為的工作經歷讓范厚華學到一個樸素但深刻的道理：人力資本的增值優先于財務資本的增值。

管理咨詢的本質，就是提升人力資本。人的能力上去了，組織的能力上去了，企業要的那些經營財務指標，自然就完成了。所以對企業而言，管理咨詢比起一筆“費用”，更像是一項“投資”。

他把這條邏輯記在了心里，也想把它講給更多中國企業家聽。

范厚華常常倡導，中國企業應當將營業收入的0.5%到1%投入到管理改進上，用于學習國際一流標桿的最佳實踐，用于改善人力資本的結構，用于建設科學的管理體系。

可現實是冰冷的。

在當時，絕大多數中國制造業企業根本沒有這個意識，他們連收入的0.1%都不愿意拿出來，投給那個看不見、摸不著的“管理”。

更讓他難以釋懷的，是另一組數字。早在2019年，中國進入世界500強的企業數量就已經超過了美國，但平均凈利潤率只有5.4%，遠低于美國企業的10.5%；平均凈資產收益率9.8%，也低于美國的17%。

大，而不強。這四個字像一根刺，扎在他心里。

華為已經是世界級公司，可中國還有幾千家十億到百億的‘腰部’制造企業，他們正在重復華為二十年前踩過的坑，但身邊沒有人能幫他們。

在情懷的驅使下，范厚華在2017年創辦了傳世智慧，并且做了一個在當時看來“反常識”的定位，他想以一家科技公司而非咨詢公司的身份，幫助中國的制造業企業進行系統性地變革。

傳世智慧的品牌英文名是“TTWisdom”，內核是Transformation（變革）+ Technology（科技）+ Wisdom（智慧）。變革與科技并列其中，唯獨沒有“咨詢”二字。

為什么這樣定位？因為他太清楚，靠傳統的咨詢方式去服務制造業，已經遠遠不夠了。在數字化、信息化的時代，企業的變革不是幾頁報告、幾張PPT就能完成的，它需要系統性的變革，更需要科技的賦能。

成立傳世智慧的第一天，我就告訴團隊：我們堅信變革成就卓越，數智創造未來。但我們不是一家純粹的咨詢公司，我們是一家科技公司。”范厚華說。

此后九年，傳世智慧沿著三條線并進：

• 2018年，推出“變革易”，是全國首個專門服務管理變革的系統，把變革項目的承接方法論徹底數字化；
• 2019年，建成“傳世智庫”，沉淀超過四十萬項知識資產，是業內罕見、幾乎唯一堅持做智庫的公司；
• 2021年，推出“企探”，有超過1.6萬家企業的大數據智能診斷系統，被形容為企業的“CT機”；
• 2023年，上線“傳世問道”，集成大模型，成為國內首批企業級AI實踐者；
• 2025年，智創Pro、智選、智看、超智伴相繼落地，實現咨詢全流程AI化與崗位級智能體提效；
• 2026年，TransClaw問世——中國制造業首個企業級AI應用與治理基礎設施。

外界時常會誤解，傳世智慧是2023年才“突然”搞起AI的。但事實是，從2018年起，他們一直在做同一件事：把人腦里的智慧，變成可以被組織反復使用的科技資產。

AI，不過是這件事走到今天，最自然的那一種形態，是水到渠成的結果。

02.AI不僅需要更強的大腦，更需要能生長的土壤

成立的9年間，傳世智慧關于“科技公司該怎么做咨詢”的思考并沒有僅僅停留在理論層面，從成立的第一天起，范厚華就和團隊走進一個個更具體、也更棘手的現場——中國制造業的車間與辦公室。

最近一兩年，傳世智慧走訪了幾十家制造業客戶，讓范厚華印象最深的是，幾乎每一位老板都在問同一個問題：“AI到底怎么搞？我們也想用，但好像就是搞不起來。”

一位年營收三十億的工業自動化公司董事長，說得最直白：“我們買了大模型賬號，員工都說很好用。但你問我效果在哪里？我說不清楚。我擔心數據泄露，所以不敢讓他們碰核心業務的資料；我也想讓他們大膽去用，但又怕他們闖禍。結果就是AI在我們公司，永遠只是個寫寫郵件、改改文案的工具。”

這句話，是范厚華聽了無數遍的變體，也正是在這一次次的對話里，一個判斷在他心里逐漸清晰，這根本不是技術問題，這是環境和土壤的問題。

他常用一個再樸素不過的比喻：植物長不起來，不只是種子的問題，是土壤、是陽光、是水的問題。

圖源 / pexels

AI在企業里長不起來，道理一模一樣。

順著這個判斷往下看，那些卡住AI的“病灶”，一個個浮出水面。

其一，一把手不決定，下面的人就不敢動。AI是一次企業管理方式的根本性變革，如果一把手不親自下場、不明確AI戰略、不投入資源，AI永遠進不了企業的核心業務流程。

其二，沒有AI戰略，企業的AI是散的。哪些場景先用、哪些后用？哪些崗位該AI化、哪些崗位需要保留人的判斷？沒有頂層戰略，所有的AI使用都只是各自為戰的“游擊戰”。

其三，沒有安全治理，老板不敢放手。制造業的命根子，是工藝、是圖紙、是客戶、是報價。員工隨手把這些丟給外部大模型，一次泄露，可能就是幾個億的損失。沒有安全機制，老板永遠不會讓AI走進核心業務。

其四，沒有可靠的AI平臺。通用大模型不懂業務，它的輸出和員工自己寫沒什么兩樣。大模型公司賣的是云服務，他們關心的是token，而不是你的業務。客戶真正需要的，是一個既懂AI、又懂制造業、還能保護企業數據的AI平臺。

其五，沒有人關心制造業企業的“記憶”和“能力”。一個員工用AI摸索出一套很好的銷售方法，離職時一并帶走；一位專家退休，他二十年的經驗也跟著消失。這些好的經驗和能力沒有變成企業的組織資產，沒有好的方法，幫企業把這些能力一點一點沉淀下來。

五個問題，指向同一個答案。

中國制造業不需要一個更聰明的ChatGPT，需要的是一套能讓AI在企業里自然生長的環境，土壤、陽光、水分、規則、記憶、能力，一個都不能少。

這，就是TransClaw誕生的起點。

TransClaw已正式提交信通院安全認證和能力評估認證

它的本質，是中國首個面向制造業的企業級AI應用與治理基礎設施。企業要用電，必須先有電網；要用水，必須先有水管，AI要真正走進企業，也必須先有這樣一套底層的基礎設施。

圍繞前面那五個病灶，TransClaw給出了三大核心模塊。

首先是TransStudio員工AI工作臺，解決“用不好”的問題。

員工調用的不再是一個單純的大模型，是一整套由傳世智慧頂級專家打造的Skill能力。同一個大模型，因為背后凝結了高科技制造業的know how和二十多年實戰經驗的Skill，輸出便有了天壤之別；同時，企業的每個員工，都可以在TransStudio上打造自己的超級智能體，從而讓優秀員工的能力復制給團隊，沉淀為企業資產。

其次是TransTower AI治理控制塔，解決“不敢用”的問題。站在老板的視角，每個員工每天用AI做了什么、用了多少token、有沒有數據風險，一目了然。身份識別、數據加密、策略攔截、過程審計、人工復核，讓企業第一次敢把AI放進核心業務流程。

最后是TransPort AI技能商店，解決了“留不下”的問題。這是一個大師級的Skill市場，持續為企業提供大師級的Agent與Skill，同時，企業內部的頂級專家和優秀員工，同樣可以把打造的高質量Agent與Skill在商店里進行共享，并按成果價值進行價值激勵。員工離職了，他沉淀的Skill永遠留在企業資產里；專家退休了，他的經驗早已變成可被隨時調用的能力。把業界的最高水平，變成企業的最低標準。

傳世智慧也在持續吸納全球頂級專家和能人一起打造高質量的Agent與Skill。

更巧妙的是，TransClaw采用H型非侵入式架構，并不替代企業原有的ERP、CRM、OA、MES系統，而是在它們旁邊，另起一座橋，去調用原系統的數據。

我們不是來推翻企業原有的系統，”范厚華說，“是要在它們之上，長出一層AI生產力。

03.AI時代的新物種，注定是個混血兒

把視野從一家公司、一款產品拉遠，會發現一個更大的圖景正在徐徐展開：全球咨詢行業，在AI時代，正在進入一場百年未遇的范式重構。

一百多年來，咨詢與技術，本是涇渭分明的兩條河。咨詢的河里，流淌的是戰略、是方法論、是對組織和人的理解；技術的河里，奔涌的是算力、是模型、是把世界數字化的能力。

兩條河各自浩蕩，卻很少交匯。

但AI，把這兩條河的堤岸沖垮了。

一邊，是技術公司在拼命補管理課。最有代表性的就是OpenAI、Anthropic們終于意識到，光有最強的模型還遠遠不夠，企業落地這道坎，繞不過去，于是它們組建團隊，把工程師派進客戶的辦公室。

另一邊，是咨詢公司在倉促補技術課。麥肯錫、BCG們猛然發現，不懂AI，方法論再漂亮，也會被時代無情地甩在身后，于是它們四處尋找模型，重新學習這個陌生的世界。兩條河同時在漲水，可真正能同時跨越這兩條河的玩家，放眼全球，少之又少。

圖源 / unsplash

把今天市場上的幾類“外援”擺在一起看，每一類的優勢與短板，都格外清楚：

• 傳統咨詢公司（麥肯錫、BCG、埃森哲）：懂管理、懂戰略、有方法論，但仍在補齊AI技術的邊界，尚未真正發布能賦能客戶的AI產品；
• AI技術公司（OpenAI、阿里、字節、DeepSeek）：懂技術、有算力、有模型，卻沒干過中國制造業，不懂制造業的業務流程，更缺乏制造業的管理基因；
• 軟件SaaS公司（金蝶、用友）：有客戶基礎、有部署能力，但不擅長專業的戰略變革，自身也正處在向AI轉型的途中；
• 國內AI應用公司（各類AI Agent公司）：產品迭代快，卻缺方法論的沉淀，也缺制造業的行業Know-How，同樣在轉型路上；
• 傳世智慧（AI+系統性變革新物種）：懂企業變革、懂制造業、懂AI，既有AI產品，又有咨詢交付能力，短板是規模尚小，標桿案例還在積累之中。

五類玩家，唯有最后一類站在了所有維度的交叉點上。

懂華為變革方法論、懂中國制造業、懂AI技術、有自研產品、有交付能力。把這五樣東西，逐一拆開看，每一項似乎都有人擅長，但要讓它們長在同一個組織體內，彼此咬合、相互滋養，就成了一件極難的事。

這就是傳世智慧“五合一”的稀缺性所在。

AI時代真正誕生的新物種，不會是OpenAI，也不會是麥肯錫，更不會是某一家SaaS服務公司。它必須是一個“混血兒”。

一手懂實戰派的變革方法論，一手懂大模型的技術邊界，一只腳踩在中國制造業的業務里，一只腳踩在硅谷的最前沿。它身上既要流著咨詢的血，也要流著科技的血，缺了哪一部分，都不完整。

它的出現，不是偶然，因為中國有全世界最完整的制造業，有最復雜、最真實、最龐大的產業場景，這片土壤，注定會孕育出這樣的物種。

04.結尾

改革開放四十多年，中國制造業從世界工廠，一步步走上全球最頂尖的舞臺。

但走到今天，所有的舊紅利都在退潮，所有的新賽道都因AI在重啟。

AI不是一個工具，AI是一次產業重新洗牌的入場券。在這場洗牌里，誰先把AI長進自己的組織里，誰就是下一個十年的鏈主，誰還在把AI當成一個APP來下載，誰就是下一個十年的局外人。

如范厚華所言：“企業變革轉型是典型的一把手工程。中國企業家，應當敢于把錢投給人，投給技術，投給組織。

投給人，因為再強的AI也需要懂業務的人去駕馭；投給技術，因為沒有底座的能力，AI就是無根之木；投給組織，因為只有讓AI在制度和機制里生長，它才能成為企業真正的資產。

傳世智慧不大，TransClaw才剛剛起步，中國制造業的AI系統性變革還有很長的路要走。

但當年華為也是從兩萬元起家的，比亞迪也是從電池作坊起步的，大疆也是從香港一間小辦公室開始的。

所有偉大的事，開始的時候，都看起來很小。

我們很期待TransClaw能實現智慧傳世的夢想。

星星之火，可以燎原。

中國企業家，中國企業，中國，一定贏在AI時代