機(jī)器大工業(yè)誕生兩個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，人與機(jī)器的協(xié)作始終是社會(huì)化大生產(chǎn)的一條主線。自動(dòng)化設(shè)備的大量使用，一度極大地改變了機(jī)器的存在與工作方式，改變了企業(yè)的加工制造與經(jīng)營(yíng)管理模式，并顯著改變了人與機(jī)器之間的協(xié)作關(guān)系。如今，人工智能技術(shù)正在推動(dòng)工業(yè)文明發(fā)生一場(chǎng)更為耀眼的歷史性改變。生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中投入的元器件與零部件、用于加工制造的機(jī)器設(shè)備、產(chǎn)出的各類(lèi)產(chǎn)品與服務(wù)及生產(chǎn)與管理過(guò)程本身，都走向了智能化。在此過(guò)程中，機(jī)器的智能水平與人類(lèi)智力之間的差距不斷縮小，在某些方面達(dá)到甚至超過(guò)了人類(lèi)智力，智能機(jī)器不再只停留在人類(lèi)對(duì)未來(lái)的無(wú)限暢想或者幻想中。

智能化演進(jìn)引發(fā)了人與機(jī)器協(xié)作關(guān)系的又一次劃時(shí)代重塑。工廠的流水線上，機(jī)械臂靈活揮舞，工人熟練地通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)下達(dá)指令；售后服務(wù)中，智能客服快速準(zhǔn)確地回答客戶(hù)問(wèn)題，并在遇到難題時(shí)巧妙地將對(duì)話(huà)轉(zhuǎn)交真人客服；人員招聘時(shí)，人工智能協(xié)助人力資源主管在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器直覺(jué)的基礎(chǔ)上對(duì)海量簡(jiǎn)歷加以初篩，并提供建議人選。在越來(lái)越豐富的場(chǎng)景中，人和智能機(jī)器默契配合，合力演奏著數(shù)智時(shí)代的新型管理“協(xié)奏曲”。

數(shù)智時(shí)代人機(jī)融合下的企業(yè)價(jià)值鏈重構(gòu)

根據(jù)邁克爾·波特的價(jià)值鏈理論，企業(yè)的所有活動(dòng)都是為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值的活動(dòng)，這些活動(dòng)按照一定順序連接起來(lái)便構(gòu)成了價(jià)值鏈。在數(shù)智時(shí)代，智能化的軟硬件機(jī)器系統(tǒng)嵌入企業(yè)價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的所有領(lǐng)域與過(guò)程中與人高度融合，并因此推動(dòng)價(jià)值鏈的重構(gòu)。

人機(jī)融合賦能企業(yè)基本價(jià)值活動(dòng)

在進(jìn)料物流環(huán)節(jié)，降本增效越來(lái)越多地依賴(lài)高水平的人機(jī)融合。企業(yè)將生產(chǎn)需要的原材料、零部件、元器件等運(yùn)進(jìn)廠區(qū)，進(jìn)而轉(zhuǎn)移至生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)。在這一過(guò)程中，對(duì)于人員與設(shè)備的配置規(guī)模、各自的行進(jìn)路線、相互間的最佳互動(dòng)時(shí)間點(diǎn)和空間卡位點(diǎn)，設(shè)備在運(yùn)輸過(guò)程中的最佳負(fù)載量，人員對(duì)設(shè)備指令發(fā)出的方式等問(wèn)題，企業(yè)越來(lái)越多地考慮借助人和智能機(jī)器的最佳配合來(lái)解決。企業(yè)通常會(huì)從進(jìn)料物流要實(shí)現(xiàn)的核心目標(biāo)和要完成的主要任務(wù)出發(fā)，綜合考慮人員的規(guī)模、體力與智力水平，設(shè)備的動(dòng)力、運(yùn)轉(zhuǎn)條件與方式、智能水平等，借助數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析，給出人和機(jī)器密切配合高效率完成物流配送任務(wù)的解決方案并持續(xù)優(yōu)化調(diào)整。

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，智能工廠和智能產(chǎn)線從多個(gè)層面優(yōu)化生產(chǎn)工藝、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)和生產(chǎn)效率。智能機(jī)器設(shè)備的大量使用，確實(shí)顯著減少了工程技術(shù)人員和操作人員的數(shù)量，但這并不是簡(jiǎn)單的“機(jī)器換人”，而是人和智能機(jī)器在新的分工基礎(chǔ)上建立起更為高效的協(xié)作體系。企業(yè)在對(duì)工序進(jìn)行分解與整合的基礎(chǔ)上，依據(jù)最優(yōu)匹配原則重新進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程的崗位匹配，確保人和機(jī)器在智能化條件下能夠更好地各司其職，實(shí)現(xiàn)更高層次的人機(jī)融合。例如，由于智能機(jī)器在裝配速度、精密操作的執(zhí)行度上勝于人工，大量的操作人員正在從高度精確性和重復(fù)性的場(chǎng)景中解放出來(lái)，轉(zhuǎn)向低頻且非標(biāo)準(zhǔn)化的工作。

在出料物流環(huán)節(jié)，智能機(jī)器可以幫助發(fā)貨人員即時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)輸工具及商品的位置和狀態(tài)，并通過(guò)智能傳感器實(shí)時(shí)追蹤溫度、濕度和其他環(huán)境因素；即時(shí)搜集、歸集、傳輸相關(guān)數(shù)據(jù)并通過(guò)邊緣計(jì)算和云計(jì)算做出分析；監(jiān)測(cè)并在自身能力所及范圍自主調(diào)整運(yùn)輸過(guò)程，確保貨物在此過(guò)程中的安全和質(zhì)量，最大限度提高效率、降低成本；針對(duì)運(yùn)輸過(guò)程的異常情況即時(shí)做出預(yù)警，向相關(guān)人員提出解決方案，或者與人員共同解決過(guò)程中出現(xiàn)的各類(lèi)問(wèn)題。

在營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，全天候銷(xiāo)售智能支持和智能客服的大量使用，減少了對(duì)銷(xiāo)售和客服人員的需求，使得企業(yè)在提高銷(xiāo)售效率與客戶(hù)滿(mǎn)意度的同時(shí)降低了成本。此外，智能機(jī)器還能夠幫助銷(xiāo)售人員分析消費(fèi)者行為，向其提供個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略和內(nèi)容。在智能機(jī)器系統(tǒng)的支持下，營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售人員的工作更多地轉(zhuǎn)向基于機(jī)器提供的分析實(shí)現(xiàn)與客戶(hù)的高效連接，為客戶(hù)提供更個(gè)性化、智能化和互動(dòng)性強(qiáng)的營(yíng)銷(xiāo)與銷(xiāo)售過(guò)程體驗(yàn)。

在售后服務(wù)環(huán)節(jié)，智能機(jī)器可以通過(guò)分析產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)和以往的維修維護(hù)記錄來(lái)預(yù)測(cè)潛在的故障，提前提出維修維護(hù)建議，并在售后服務(wù)的全過(guò)程向服務(wù)人員提供支持。售后服務(wù)人員則將機(jī)器系統(tǒng)作為友好合作伙伴和得力助手，在全天候聯(lián)系并傾聽(tīng)客戶(hù)意見(jiàn)建議、與客戶(hù)約定服務(wù)時(shí)間與方式、為客戶(hù)選擇最佳維修維護(hù)方案、方便客戶(hù)跟蹤服務(wù)過(guò)程等多個(gè)方面尋求智能機(jī)器在“智力”和“體力”方面的配合與幫助。

人機(jī)融合助力企業(yè)支持性?xún)r(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)

在價(jià)值鏈的財(cái)務(wù)、會(huì)計(jì)、信息系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)、場(chǎng)地等基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)，智能時(shí)代的人機(jī)融合同樣可以帶來(lái)新的增益。智能機(jī)器通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和情景模擬進(jìn)行預(yù)測(cè)，為企業(yè)各層級(jí)管理者的決策提供支持，已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于各類(lèi)企業(yè)之中。日常管理中，企業(yè)以智能機(jī)器系統(tǒng)為工作助手更是隨處可見(jiàn)，如用智能會(huì)議系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄會(huì)議內(nèi)容并進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯和摘要，借助財(cái)務(wù)RPA機(jī)器人快速處理報(bào)銷(xiāo)及核算，通過(guò)業(yè)財(cái)一體化系統(tǒng)打通財(cái)務(wù)與戰(zhàn)略決策系統(tǒng)，以智能化的資產(chǎn)管理、能源管理等系統(tǒng)減少浪費(fèi)：都是人與機(jī)器在更高層次融合的結(jié)果。

在人力資源管理環(huán)節(jié)，人才的“選用育留”都可以在智能機(jī)器系統(tǒng)的助力下得到優(yōu)化。例如，人力資源主管可以使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)識(shí)別符合職位要求的求職者的關(guān)鍵技能和經(jīng)驗(yàn)，加快簡(jiǎn)歷初篩速度并提高人員與崗位的匹配度。此外，智能機(jī)器系統(tǒng)還可以通過(guò)視頻面試分析候選人的語(yǔ)言、表情和行為，幫助人力資源主管預(yù)測(cè)其工作表現(xiàn)及企業(yè)文化契合度。在員工入職后，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，管理者可以對(duì)員工的職業(yè)興趣和學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行評(píng)估，制定個(gè)性化的培訓(xùn)和發(fā)展計(jì)劃并因材施教，加快員工技能提升。員工步入崗位后，智能機(jī)器可以在項(xiàng)目管理中進(jìn)行資源優(yōu)化，輔助管理者進(jìn)行工作分配和任務(wù)管理，確保團(tuán)隊(duì)成員的工作負(fù)載平衡，提升員工的工作滿(mǎn)意度。此外，通過(guò)分析員工反饋、績(jī)效評(píng)估和離職數(shù)據(jù)，智能機(jī)器可以識(shí)別潛在的員工離職風(fēng)險(xiǎn)因素，并為企業(yè)提出針對(duì)性的改善建議。同時(shí)，智能機(jī)器還可以輔助人力部門(mén)設(shè)計(jì)科學(xué)的薪酬激勵(lì)機(jī)制，以提高員工的忠誠(chéng)度和留存率。

在研發(fā)環(huán)節(jié)，智能機(jī)器系統(tǒng)使得研發(fā)流程更加智能化和精準(zhǔn)化。企業(yè)的研發(fā)人員可以充分利用人工智能技術(shù)來(lái)提升研發(fā)工作的效率，從而顯著提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。首先，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，智能機(jī)器系統(tǒng)能夠?qū)κ袌?chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者行為進(jìn)行深入洞察，幫助研發(fā)團(tuán)隊(duì)捕捉到潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并指導(dǎo)研發(fā)方向，確保新產(chǎn)品能夠滿(mǎn)足市場(chǎng)需求，以增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。其次，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，智能機(jī)器系統(tǒng)可以通過(guò)算法模擬和設(shè)計(jì)方案優(yōu)化，減少傳統(tǒng)試驗(yàn)的試錯(cuò)時(shí)間和成本。以制藥行業(yè)為例，臨床試驗(yàn)是新藥研發(fā)必不可少的環(huán)節(jié)，智能機(jī)器系統(tǒng)的出現(xiàn)為優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)和提升試驗(yàn)效率提供了強(qiáng)有力的支持。通過(guò)深入分析龐大的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，智能機(jī)器能夠幫助研究人員識(shí)別出更有效的試驗(yàn)方案，并預(yù)測(cè)可能的試驗(yàn)結(jié)果，從而優(yōu)化臨床試驗(yàn)流程。最后，研發(fā)過(guò)程中的人機(jī)融合還體現(xiàn)在智能機(jī)器協(xié)助研發(fā)人員進(jìn)行有效的知識(shí)管理和協(xié)同工作。通過(guò)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)和智能推薦系統(tǒng)，智能機(jī)器可以幫助研發(fā)人員從多部門(mén)快速獲取所需信息，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)間的有效溝通和協(xié)作，提高整體研發(fā)效率。

在采購(gòu)環(huán)節(jié)，智能機(jī)器系統(tǒng)也成為提升采購(gòu)管理效率和決策科學(xué)性的關(guān)鍵手段。智能機(jī)器可以基于預(yù)測(cè)模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，從采購(gòu)時(shí)間、數(shù)量、價(jià)格、供應(yīng)商表現(xiàn)等多個(gè)維度對(duì)歷史采購(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘，總結(jié)企業(yè)的采購(gòu)模式和趨勢(shì)，從而為采購(gòu)人員提供關(guān)于采購(gòu)選擇的具體建議，幫助企業(yè)做到適量采購(gòu)和適時(shí)采購(gòu)。此外，利用光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)，企業(yè)可以快速準(zhǔn)確地從供應(yīng)商發(fā)票、合同和其他紙質(zhì)文檔中提取關(guān)鍵信息，大大提高數(shù)據(jù)處理的速度和準(zhǔn)確性。由此可見(jiàn)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，采購(gòu)人員可以從歷史采購(gòu)信息中提取有價(jià)值的洞察，優(yōu)化采購(gòu)流程，實(shí)現(xiàn)精益庫(kù)存管理。

整體來(lái)說(shuō)，人機(jī)融合正在重塑價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)和各類(lèi)資源之間的聯(lián)系（見(jiàn)圖1），推動(dòng)企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)由簡(jiǎn)單的“數(shù)字化”向“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型升級(jí)。

人機(jī)融合下的管理痛點(diǎn)與對(duì)策

智能機(jī)器廣泛應(yīng)用且智能水平持續(xù)提升之下的人機(jī)深度融合，在為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)新的歷史性機(jī)遇的同時(shí)也必然向企業(yè)管理提出一系列新的挑戰(zhàn)。隨著傳統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式向新型人機(jī)融合模式轉(zhuǎn)換，管理過(guò)程面臨諸多痛點(diǎn)，一定程度上存在著企業(yè)“不想做、不會(huì)做、不好做”的問(wèn)題，需要積極應(yīng)對(duì)和妥善解決。

不想做：組織惰性與人機(jī)融合下的組織變革

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用正帶來(lái)全方位的、前所未有的變化。面對(duì)這一歷史性變革，尤其是當(dāng)前尚處于變革的早期階段，企業(yè)各類(lèi)人員普遍處于被動(dòng)適應(yīng)的狀態(tài)。原本需要大量人工完成的工作，正逐步由效率更高、成本更低的機(jī)器來(lái)完成。這一變化一方面使得人在某些工作領(lǐng)域的重要性逐漸下降，甚至失去原有的崗位價(jià)值，由此引發(fā)廣泛的失落和不安。另一方面，人們需要去開(kāi)辟更多新的工作領(lǐng)域，需要在更高層次上與智能機(jī)器相互融合，以更好地適應(yīng)時(shí)代的要求，但要讓各類(lèi)人員普遍做到這一點(diǎn)并不容易。

這一局面將有可能觸發(fā)企業(yè)潛在的組織惰性。實(shí)際上，任何企業(yè)都會(huì)在一定程度上存在著“不想做”的組織惰性，技術(shù)等引發(fā)的社會(huì)變革在激發(fā)企業(yè)內(nèi)部積極性的同時(shí)也有可能觸發(fā)組織惰性，甚至在一段時(shí)間出現(xiàn)強(qiáng)烈的維持現(xiàn)狀、抵制變革的情緒。人機(jī)融合的全面實(shí)現(xiàn)并不能一蹴而就，需要隨著技術(shù)的進(jìn)步與完善持續(xù)推進(jìn)，組織惰性必然會(huì)在這一進(jìn)程中反復(fù)出現(xiàn)。因此，在人工智能技術(shù)的推廣和應(yīng)用過(guò)程中，組織惰性帶來(lái)的阻礙是企業(yè)的一大痛點(diǎn)。

長(zhǎng)期來(lái)看，重塑組織文化以積極擁抱智能時(shí)代的人機(jī)融合是根本，其中最主要的便是確立以創(chuàng)新為核心的價(jià)值觀。企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)員工進(jìn)行創(chuàng)新思考，不斷探索人工智能技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，以更為開(kāi)放的心態(tài)看待人工智能帶來(lái)的機(jī)器智能顯著提升，接納人機(jī)互動(dòng)新的目標(biāo)、工作內(nèi)容和工作方式等。這一過(guò)程中，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層需要以身作則，通過(guò)展示對(duì)人工智能的積極態(tài)度和支持性立場(chǎng)，在企業(yè)內(nèi)部形成一種自上而下推動(dòng)新型人機(jī)融合的良好氛圍。

此外，人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異，低效的決策過(guò)程可能使企業(yè)錯(cuò)失利用最新技術(shù)的機(jī)遇。而且，新型人機(jī)融合的實(shí)現(xiàn)需要快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和信息支持，而傳統(tǒng)科層組織架構(gòu)會(huì)導(dǎo)致信息在傳遞過(guò)程中出現(xiàn)滯后或失真，進(jìn)而影響人工智能應(yīng)用的實(shí)施效果。因此，企業(yè)需要從組織架構(gòu)上克服組織惰性，建立更加靈活、扁平化和機(jī)器智能普遍滲透其中的管理機(jī)制，優(yōu)化決策流程和信息流通機(jī)制，促進(jìn)人工智能在企業(yè)中的應(yīng)用和人機(jī)融合的實(shí)現(xiàn)。

不會(huì)做：技術(shù)困境與人機(jī)融合下的員工全面培養(yǎng)

面對(duì)人機(jī)融合帶來(lái)的諸多機(jī)會(huì)，企業(yè)也有可能因?yàn)椤安粫?huì)做”而錯(cuò)失新的技術(shù)紅利。這種有心無(wú)力的窘境，可能源于企業(yè)在現(xiàn)有知識(shí)技能和人才儲(chǔ)備培養(yǎng)方面的局限。

受以往知識(shí)基礎(chǔ)、年齡、學(xué)習(xí)能力等因素的影響，不少企業(yè)員工可能在既有工作領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，但對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型、數(shù)據(jù)分析和編程等與智能系統(tǒng)相關(guān)的技能知之甚少。這種技能上的差距使得員工難以理解和運(yùn)用人工智能技術(shù)，從而在實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合中陷入技術(shù)困境。

當(dāng)前，企業(yè)對(duì)人工智能轉(zhuǎn)譯員、設(shè)計(jì)師等與人機(jī)融合高度相關(guān)的多元化人才儲(chǔ)備普遍不足，已經(jīng)成為制約人機(jī)融合發(fā)展的瓶頸。在全社會(huì)人工智能領(lǐng)域高層次人才普遍供不應(yīng)求的情況下，企業(yè)要積極引進(jìn)人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀人才，更要從內(nèi)部大力培養(yǎng)相關(guān)人才，以更好地改變?cè)谌藱C(jī)融合發(fā)展方面“不會(huì)做”的現(xiàn)狀。企業(yè)可以建立持續(xù)學(xué)習(xí)和技能更新的機(jī)制，確保員工能夠及時(shí)掌握最新的人工智能技術(shù)和應(yīng)用方法；可以通過(guò)建立實(shí)驗(yàn)室、創(chuàng)新工作室等學(xué)習(xí)平臺(tái)，鼓勵(lì)員工將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中，從而加深對(duì)人工智能技術(shù)的理解并提升操作技能等。

在培養(yǎng)人機(jī)融合所需的人才過(guò)程中，企業(yè)特別需要從員工的心理和態(tài)度方面加以引導(dǎo)，以減少人機(jī)融合過(guò)程中的摩擦。根據(jù)戴維斯（Davis）提出的技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM），新技術(shù)的接受程度受到感知有用性和感知易用性的影響。因此，為了更好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合，企業(yè)可以提升員工對(duì)于在工作中運(yùn)用人工智能技術(shù)的感知有用性和感知易用性，確保員工普遍認(rèn)識(shí)到人工智能的價(jià)值，進(jìn)而引導(dǎo)員工行為，更好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合。在感知有用性方面，首先，企業(yè)可以提供充分的教育和培訓(xùn)，幫助員工理解人工智能技術(shù)如何提高工作效率、減少錯(cuò)誤和優(yōu)化流程。其次，可以通過(guò)實(shí)際案例展示人工智能的效益，增強(qiáng)員工對(duì)智能技術(shù)效用的信心。最后，可以設(shè)定清晰的績(jī)效指標(biāo)和目標(biāo)，使員工明白采用人工智能技術(shù)對(duì)于達(dá)成個(gè)人和組織目標(biāo)的重要性。在感知易用性方面，企業(yè)在引入人機(jī)交互設(shè)備時(shí)需要注意簡(jiǎn)化技術(shù)操作，直觀易用的用戶(hù)界面和操作指南更有利于降低員工學(xué)習(xí)和使用人工智能技術(shù)的難度。此外，若員工在使用人機(jī)交互設(shè)備過(guò)程中遇到問(wèn)題，提前建立的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)可以確保員工得到及時(shí)的幫助并提升相應(yīng)技能。

不好做：個(gè)性化發(fā)展與人機(jī)融合下的企業(yè)整體協(xié)同

實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，人機(jī)融合“不好做”往往與組織內(nèi)部的多樣性和復(fù)雜性有關(guān)。首先，企業(yè)內(nèi)部各個(gè)下屬單位、人員對(duì)于人工智能技術(shù)和應(yīng)用存在不同的需求和期望，對(duì)人機(jī)融合所要達(dá)到的水平、推進(jìn)的進(jìn)度和融合方式方法等認(rèn)識(shí)并不一致。需求的不一致使得企業(yè)必須在共性和個(gè)性之間進(jìn)行平衡，但這會(huì)顯著提升人機(jī)融合的復(fù)雜性。其次，智能系統(tǒng)間的差異導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)協(xié)同較為復(fù)雜。已經(jīng)建立并使用中的多類(lèi)型智能軟硬件系統(tǒng)在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式和接口協(xié)議等方面可能存在差異，不同來(lái)源的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的轉(zhuǎn)換和適配才能實(shí)現(xiàn)在企業(yè)內(nèi)部的流動(dòng)和使用，技術(shù)上的異質(zhì)性導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合和共享困難。最后，企業(yè)內(nèi)部固有的組織架構(gòu)以及基于此的權(quán)利分配體系和協(xié)調(diào)機(jī)制與新型人機(jī)融合的要求并不一致。智能機(jī)器可以快速規(guī)?；瓿煞倍嗟墓ぷ魅蝿?wù)，且需要第一時(shí)間與相關(guān)管理人員、操作人員等進(jìn)行互動(dòng)交流，而企業(yè)內(nèi)部普遍實(shí)行的以縱向指揮和服從為主導(dǎo)的架構(gòu)體系無(wú)法滿(mǎn)足這一要求。

針對(duì)這些痛點(diǎn)，企業(yè)需要以堅(jiān)定信念大刀闊斧地推進(jìn)內(nèi)部系統(tǒng)性的組織變革。企業(yè)需要將人機(jī)融合提升至事關(guān)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略高度，在整體規(guī)劃中明確人機(jī)融合的目標(biāo)和路徑，以此統(tǒng)一內(nèi)部認(rèn)識(shí)，統(tǒng)領(lǐng)內(nèi)部組織變革行動(dòng)，并調(diào)整資源配置方向，持續(xù)投入資金與人員，創(chuàng)造性地推進(jìn)組織架構(gòu)、人員隊(duì)伍、管理流程、組織文化等各個(gè)方面的轉(zhuǎn)變，在動(dòng)態(tài)中消除阻礙人機(jī)融合的各個(gè)難點(diǎn)。

綜合來(lái)看，在數(shù)智時(shí)代，企業(yè)推廣人機(jī)融合是推動(dòng)其持續(xù)發(fā)展和增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。面對(duì)這一發(fā)展要求，企業(yè) “不想做”的抵觸心理可以從自身固有的組織惰性中找到原因，轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)做”；“不會(huì)做”的技術(shù)人才短板問(wèn)題可通過(guò)外部招聘和內(nèi)部培養(yǎng)加以補(bǔ)足，進(jìn)而“熟練做”；“不好做”的發(fā)展現(xiàn)狀需通過(guò)合理的整體規(guī)劃和資源配置實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部有效協(xié)作，實(shí)現(xiàn)“協(xié)同做”（見(jiàn)圖2）。

人機(jī)融合的未來(lái)之路

數(shù)智時(shí)代的機(jī)器設(shè)備，不再是傳統(tǒng)意義上的加工制造工具，而是獲得空前進(jìn)步的人工智能技術(shù)在應(yīng)用進(jìn)程中所形成的新型軟硬件機(jī)器系統(tǒng)。這樣的機(jī)器系統(tǒng)的智能水平日漸逼近人類(lèi)智力，正在步入可以自主學(xué)習(xí)的自有獨(dú)立智能階段。單純的機(jī)器向人學(xué)習(xí)、機(jī)器簡(jiǎn)單且單向地接受人的指令并輔助完成任務(wù)的工作模式正在被突破。在此進(jìn)程中，傳統(tǒng)意義上人與機(jī)器的協(xié)作機(jī)制也在發(fā)生深刻的歷史性變化，新的人機(jī)融合機(jī)制正在建立，企業(yè)為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值的管理體系也將因此而發(fā)生全面改變。各類(lèi)企業(yè)都需要從戰(zhàn)略高度看待這一趨勢(shì)，立足新型人機(jī)融合的大趨勢(shì)，在開(kāi)放、包容、創(chuàng)新中推動(dòng)整個(gè)組織的系統(tǒng)性變革，創(chuàng)建基于人機(jī)融合的新型管理架構(gòu)系統(tǒng)和運(yùn)行機(jī)制，以緊跟時(shí)代步伐，獲得持續(xù)成長(zhǎng)。

本文為國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71872100）、清華大學(xué)自主科研計(jì)劃文科專(zhuān)項(xiàng)（2022THZWYY08）和清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究基金項(xiàng)目（2021051008）的階段性成果。