近日，，，，《哈佛商业评论》中文版2025年12月刊刊发了神州数码董事长郭为的署名文章《AI下一站：运营生产力才是主战场》
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。文章从乔布斯提出的管理生产力与运营生产力出发
，
，，
，结合神州数码在医疗、、、制药与高端制造领域的“AI for Process”实践，，，，指出AI成为流程本身的新智能中枢。。。

从乔布斯提出的管理生产力和运营生产力
，
，
，，到AI for Process的落地实践，，AI通过重塑流程，，正在成为运营生产力的核心引擎。。。。这不仅验证了技术范式、
、、业务模式与管理方法协同演进的“风轮”理论，，
，，更标志着企业运营进入了人机智能深度融合、、、生产要素被系统性重新编排的新阶段。
。。。面向未来驾驭这一变革，，，，将是我们释放无限创造力的关键。
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管理生产力与运营生产力再分化

1992年，，乔布斯在麻省理工学院进行的精彩演讲中，，，
，提出信息技术的发展呈现两大特征：“管理生产力”和“运营生产力”。。
。这一洞见是对美国国防部第一任国防信息主任斯特拉斯曼（Paul Strassmann）观点的延伸，，
，，核心是通过IT提升管理创造价值与管理成本之比
，，，，评估技术贡献。。乔布斯将斯特拉斯曼的观点提炼为“管理生产力”，，
，同时敏锐洞察到信息技术对业务运营本身的价值更为深远，，，进而延伸出“运营生产力”。
。具体而言，，，管理生产力指向改善管理流程与办公效率，，
，
，用PC及办公软件服务管理者；运营生产力旨在使业务本身发生变革，，通过定制化软件与行业应用直接赋能运营环节
。。。。

由于时代局限，，，
，乔布斯的观点在当时并未引起太大轰动。。。当时的运营应用无法通过“商品化软件+PC”的模式实现
，，，严重依赖昂贵大型机、、COBOL语言和专业MIS团队；PC的主流用途被普遍视为办公自动化，，而非运营变革，，业界也尚未形成“前台数字化”的共识。。

今天情况已然颠覆
。。
。
。过去的信息技术主要服务于管理生产力，，
，，AI的崛起让运营生产力变得极为突出
。。企业前台数字化业务和AI解决方案正在成为核心价值来源，，其产出已远远超越后台管理的价值。。。。如今AI领域的投资热点和流程自动化
、
、、、大模型驱动、、、、智能体赋能的创新实践，
，无不印证了乔布斯当年的判断
：下一次重大革命将聚焦于运营生产力。
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流程的智能重塑

乔布斯的“运营生产力”虽提出了构想，，，但在当时缺乏有力支撑；而以下神州数码AI for Process的三个典型案例正是“运营生产力”的体现。。
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医疗领域
，，，，我们于中国某知名医院实现了流程的智能重塑。
。。 针对胰腺癌术后并发症诊断复杂、、
、
、人工负担重的痛点，，，，我们没有停留在单点工具开发，
，而是用智能体重构诊断流程，，将诊断拆解为信息抽取、、智能判别、、、报告生成三个核心环节，，，并部署相应的智能体协同工作。。。。这一改变让平均诊断时间大幅缩短
，，诊断准确率提升至94%，
，，流程变得更加规范高效。。。同样，，在应对“黄牛抢号”运营顽疾时，，，，我们构建了从异常识别到自动响应的智能流程。。效果立竿见影
，
，黄牛成功抢号次数从每日1200次锐减至100余次，
，有效保障了号源公平与医疗资源的合理利用。。这不仅是效率提升，，
，更是通过流程智能化，，，，深刻改善了患者体验与医院运营秩序。。

制药领域，，
，我们为某著名生物制药企业的医药研发安装强大智能引擎
，，
，
，重构医药情报分析体系。。
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。 传统医药情报分析面临数据碎片化、、处理耗时长、、、人工易遗漏关键信息等深层挑战，
，导致决策滞后与潜在战略误判
。。。。 AI for Process深度融入研发脉络，，设计了由竞争格局分析、、、医药文献分析、、
、医药专利分析等多个智能体协同工作的新系统。
。。这些智能体基于医药知识图谱与领域大模型，，，能理解专业逻辑并进行关联推理，，，实现了从信息采集
、、、多维度分析到辅助判断的端到端流程智能化。。。。将原本静态、、、、依赖人力的流程，，重塑为具备持续理解与判断能力的智能系统，，
，让精准情报深度嵌入从立项到上市的全生命周期，，，大幅缩短研发周期，
，降低了创新隐形成本。。。
。

高端制造领域
，，，，我们助力一家动力电池制造企业实现了工厂智能化升级，
，优化核心产线节拍，，，，部署的多模态AI视觉智能体能够毫秒级捕捉机械臂“抓、、、、移
、、
、放”运动轨迹，
，并进行语义拆解与时序分析
；随后，，优化决策智能体介入
，
，进行根因分析并自动生成优化建议，
，
，，通过系统直接驱动执行，，形成“感知-决策-执行”的闭环。
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。最终整线UPH（单位小时产量）提升了15.2%，
，，，产线首次具备了持续自我优化的能力。。。。这不再是单点的视觉检测，，
，，而是AI深度参与并推动制造流程本身的进化与重构。。
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以上案例共同指向核心命题：AI for Process，，，，AI成为流程本身的新智能中枢。。
。我们并非仅仅在用AI优化旧流程，，，
，而是在定义具备感知、、、决策与进化能力的新流程。
。AI已不再仅仅是服务于“管理生产力”的传统信息系统，
，已然成为聚焦于业务核心的运营生产力，，对人类劳动生产率的提升起到了革命性作用。。。最终
，，
，
，通过流程智能化重塑
，，我们得以解放人类最宝贵的创造力，，让流程本身成为集体智慧的坚实承载者与放大器。
。。。

AI智能体代表的技术范式，，，与医药、、、制造场景的业务模式和管理方法交汇于流程（Process），，正契合我提出的“风轮”模型*（注释附后）。
。。AI智能体正基于其擅长自动化、、、数据采集、、
、精准执行等任务的特征
，，，承担起流程中大量规则明确、、重复性高或需要持续监测的任务，，与人类在判断力、、、决策力和综合能力上的优势形成互补。。人机协作，，即人类智能与人工智能的融合，，
，本质上正是生产要素的重新编排，，，显著提高生产效率和过程质量的同时
，，，实现了流程的自动优化与重塑。
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AI驱动的技术跃迁与商业模式重构

AI带来的远非单点工具升级，
，而是通过技术范式跃迁
、、、业务模式重构与管理方法进化，，，，共同推动企业运营向智能化、、自主化的新形态演进。。。。

第一，，
，在技术范式上，，，，AI从辅助工具转向“自主智能体”，，驱动一次深刻的技术跃迁。
。。。 过去，，，，AI多以增强工具的角色存在，，，遵循“人类决策、、、机器辅助”的模式；如今
，
，我们正迈向智能体（Agent）范式，，，
，AI能够进行半自主甚至自主的决策与执行。。在这一过程中，，
，人类智能与人工智能深度融合、、、协作，
，共同构成新的技术范式基础。
。具体而言
，，，，“通专融合”成为趋势，
，，，以通用大模型为基座，，
，结合行业数据与知识训练出垂直领域的专属模型
，
，进而构建服务于特定流程的智能体。。。
。在神州数码的实践中，，，，无论是辅助医疗诊断
、、、驱动医药研发情报分析，，
，，还是优化制造产线，，都体现了智能体作为新技术范式核心，，，，正在深度重塑行业的工作流程与能力边界。。。

第二
，，，在业务模式上
，，AI正从成本中心转变为价值中枢与生产力本身，，
，，不再仅仅是提升效率、、、降低成本的工具，，
，而是直接参与业务执行、
、、、决策优化和运营管理的“业务推进器”，，，，重构软件的价值链和产品形态。。一个根本性的变化在于，，，，“智能”本身开始成为可交易
、、、可计量、、可规模化的直接生产力
。
。。由此，，商业模式和收费逻辑也随之剧变。。过去我们销售产品或解决方案，，，互联网时代盛行“免费+广告”模式；而AI时代，，收费模式正向按使用量、、
、订阅服务、、、、甚至按任务价值与产出结果转变。。。不论是OpenAI、、、Anthropic、、、
、Google 以按使用量（token）付费为核心的计费方式，，还是Runway、、、、Pika 等视频AI平台按生成视频条数或分钟数的计费，，，，都折射出一种新认知
：使用AI相当于调用一个数字劳动力。。用户愿意为其付费，，，正因为它能实质性地增强甚至替代人类劳动，，显著提升产出效率。。

第三，
，，，在管理方法上，，AI的加入正在重构管理本身。。。 技术范式与商业模式的变革，，必然要求管理方式与之协同进化。。管理的核心命题，，，从传统意义上聚焦人与组织的关系，
，，扩展为必须统筹人、、
、AI与组织的协同
。
。。AI不止于让管理更高效，
，，更在推动管理从依赖人力与经验判断，，，，转向由数据、、
、模型与流程驱动的人机智能协作。。这就要求管理者深入研究人与AI各自的特征与专长：AI擅长处理海量数据、、、
、执行规则明确且重复的任务
；人类则长于综合判断、、创造性思考和复杂决策。。卓越的管理，，，，在于将两者的优势深度融合，，，让AI承担繁琐的“体力劳动”，，从而将人从重复性事务中解放出来，
，更多聚焦于需要创造力和战略洞察的工作。。。正如德鲁克所言
，，，，管理的任务是让人的优势更具生产力。。。。AI的出现恰恰为此提供了前所未有的可能，
，让人回归人的本质
，，去从事那些真正体现人性价值的创造性活动
。。
。。

AI for Process的实践，，，，一方面验证了“风轮”理论的正确性，
，另一方面也揭示由技术范式、、、业务模式、、管理方法共同构成的新组合，，正面临着一系列深刻的挑战
。。这些挑战
，，，也将成为我们未来重要的研究方向
。。。。

首先，，，在技术范式层面，，，
，AI的演进方向本身就是一个根本性挑战
。。。 我们究竟在迈向怎样的数字未来？？当前，，
，围绕通用人工智能的争论纷纭：大语言模型是否仅靠堆叠参数就能通往AGI？？？？空间智能、、
、世界模型等研究方向又将带来何种变革？？这些探讨不仅关乎技术路径的选择，，，也伴随着对伦理、
、、、法律等问题的深层担忧。。。。从本质上看
，，，今天以语言为核心的大模型仍处于比较初级的阶段
。。。。人类智能包含了独特的形而上学能力
，，，，能够抽象并理解世界的本质规律，，，，而当前AI还缺乏对物理世界的真实感知与具身交互。。世界复杂且动态，，，，涵盖机械、、化学、、、、生命乃至情感等多种运动形式
。。。。即便AI已在预测蛋白质结构等方面取得突破，
，，我们仍难以用模型完全解释人类的非理性创造力或情感等深层现象。。未来无论是世界模型的发展，，
，还是对AGI形态的界定，，
，都将持续冲击并重塑已有的技术范式，，这是我们无法回避且必须深入思考的命题。
。。
。

其次
，，，在业务模式层面，，，新的价值创造与计量方式带来了系统性挑战。。 当AI本身成为可交易的生产力，，传统的财务与商业模型便亟待重构。。我们应如何计量AI带来的收入、、、成本和利润
？？
？？收费模式已从售卖产品或解决方案，，，，转向按使用量、、、
、结果或能力付费，
，但这种新模式如何实现规模化
、、
、可持续的运营？
？它能否像软件一样实现边际成本递减？？？更进一步，
，，，这种以“数字劳动力”为核心的商业逻辑
，，将对宏观经济层面的市场结构、、、行业竞争产生怎样的长远影响
？？？这些都是商业模式创新中必须面对的、
、
、、涉及财务模型与市场规律的现实课题。。

最后，，，在管理方法层面
，，，，最核心的挑战在于如何实现人机两种劳动力的高效协同。。 AI已成为新的劳动力，
，，，但它与人类有着不同的本质特征。。。。大模型幻觉难以根除
，，，，AI的能力边界也需要预先严格定义，，无法像人一样应对未预见的规则变化。。。。过去仅聚焦于“人与组织”关系的管理思维，，，必须升级为统筹“人、、
、AI与组织”的协同体系。
。管理的目标，，，在于深刻理解并极致发挥人与AI的各自禀赋，，让AI承担其擅长的、、、规则性与重复性的工作，，
，同时将人解放出来，，专注于需要判断力、
、、、创造力和战略洞察的领域
。。如何设计组织形态
、、激励机制与文化，，，以真正实现这种人机能力互补、
、、
、和谐共生的“高效协作”
，，，是管理领域面临的全新挑战
。
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*注释：企业创新，，是由业务模式、
、、、技术范式和管理方法三大要素相互作用形成的动态协同体系，，其交汇点是流程。
。
。该体系各要素间的相互作用，，
，将像“风轮”一样，，，产生驱动发展的不竭动能。。