2026年9月16日，北京。复旦MBA科创汇第十三期走进百融智能总部。
从大湾区六家硬科技制造企业，到上海的一家法国工业软件巨头，科创汇一路戴着不同的“眼镜”看企业：在鼎泰高科、大族数控的车间里，冯天俊老师给的是《运营管理》的眼镜，看的是产线、产能与供应链；在达索系统的会议室里，褚荣伟老师给的是《营销管理》的眼镜，看的是它如何被需要、被选择、被持续付费。
这一站不同。百融智能这场分享的对象，不是一款软件，也不是一条产线，而是
一整支“AI硅基生产力队伍”。
带队的是复旦管院
卢向华教授与
彭贺教授。卢老师长期研究人机协同与新技术驱动的用户行为，主持国家自然科学基金杰出青年基金项目；彭贺老师深耕组织行为与组织变革，是《组织行为和领导力》课程的主讲教授。一位关心“AI如何进入岗位、如何被信任”，一位关心“组织如何容纳AI、如何被重塑”——两副眼镜叠在一起，恰好是理解百融的两把钥匙。
由此，这一期也有了三点不同：
第一，科创汇的足迹，第一次踏上京津冀。
从长三角到大湾区，我们一路走来；这一次，坐标向北推移——
首都节点，点亮。 北京，是中国科创版图上不可或缺的一块。至此，科创汇的城市坐标已经串成一条线，而这还不是终点：未来，我们希望把这条线继续延伸，
点亮全国几大都市圈，让每一座科创重镇，都留下复旦
MBA
走过、问过、思考过的痕迹。
第二，我们配合复旦管院案例中心，从中国科创第一现场记录中国企业的故事。
百融智能的实践已进入哈佛商学院的案例库，但我们要做的不是复述别人写好的案例，而是去现场观察、提问、记录——
形成一套属于复旦管院自己的管理学叙事。（详见 PART 06）
第三，这是一次关于“协作”的现场教学。
20万个硅基员工与1,200个人类同事共处一个组织，真正被考验的，不是模型有多强，而是
人与AI如何分工、如何互信、如何共担责任。科创汇关注科创，关注的不只是技术的高度，更是
技术与组织协作的深度——因为决定一家科创企业能走多远的，从来不只是技术的上限，而是协作的下限。
参访速览
| 项 | 内容 |
| 企业 | 百融智能（Bairong.Inc），总部位于北京 |
| 官方网站 | https://www.brgroup.com/ |
| 一句话定位 | 以企业级智能体（Agent）为核心的AI科技公司，主打”硅基员工”与RaaS商业模式（结果即服务） |
| 成立与规模 | 成立于2014年，创始人兼CEO为张韶峰；2021年于香港联交所上市（百融智能-W 06608.HK） |
| 组织形态 | 约1,200名碳基员工、超过200,000名硅基员工，硅碳比约167:1；近200类硅基员工角色 |
| 业务覆盖 | 服务8,500+企业客户，每日全渠道客户互动峰值最高约1亿次 |
| 现场交流 | 创始人兼CEO张韶峰、HRVP田涛 |
走进百融之前，我们心里其实带着几个疑问。
带着《组织行为和领导力》与《企业数字化管理》两门课的框架，带队老师们在交流中陆续把这些问题提了出来。
卢向华教授的核心关切，始终聚焦于那条隐秘而关键的人机边界：当AI深度介入甚至接管部分工作，
人机之间的信任该如何破局建立，又该如何在动态中持续校准？当组织内部涌现出大量“非人节点”，
传统的协调机制应当依托何种新逻辑来维系运转？而当企业开始为AI设定KPI，这套
全新的评价体系又将如何重塑我们对“绩效”本身的定义与衡量尺度？
彭贺教授则把视角锚定在组织本体：
一家2014年才成立、体量并不庞大的企业，凭什么能够高效统筹起20万个“硅基员工”？它的组织架构、汇报链路、责任归属，和传统企业的底层逻辑究竟存在哪些本质差异？
这些问题源于两位教授各自的教学场景与研究脉络，带着学者特有的探索欲，以一种开放而非预设的姿态走进了参访现场。但正是这些带着温度的追问，为这次参访锚定了不一样的起点——
我们不是去看一场精心编排的演示，而是去听一家企业如何回应这些真实存在的困惑。有的问题在现场得到了解答，有的至今仍没有答案，还有的，在思想碰撞中又生出了新的问题。
这或许正是科创视角与常规走访的核心差异：
停留在表面的观察者，往往只记住表层的数字；而带着问题深入现场的探索者，才能看见支撑企业运转的底层结构。
本场分享由百融智能团队集体完成，围绕四大板块展开：AI 产业趋势与战略布局、硅碳共治——硅基员工的组织落地与治理、核心产品与业务场景实践，以及企业级提效。
百融智能 创始人兼CEO 张韶峰
一、AI产业趋势与战略转型
1. 从“买工具”到”买结果”：一次关于劳动主体的切换
百融这一场分享，开篇给的不是产品，而是一个判断：
AI正在从辅助工具，变成直接完成工作的“生产力”。
这个判断听起来像是概念包装，但它指向一个很实际的变化——
企业购买AI的逻辑正在改变。 过去企业采购AI，走的是IT预算，买的是软件与工具的使用权，交付物是“一套系统”；而现在，越来越多企业开始走人力预算，买的不是系统，而是
结果。因为当AI能够端到端完成一项工作，它就不再是“提效工具”，而是一个可以承担岗位职责的生产单位。
一句话概括这个切换：
过去AI帮人干活，现在AI与人协同共治。
2. 产业资本逻辑：用AI改造供给侧
真正让这个判断具备产业分量的，是资本侧的动作。
百融在分享中提到，美国资本（如红杉、a16z）正在以“
AI Rollup“的模式收购传统人力密集型服务企业——呼叫中心、会计师事务所是典型标的。这些企业原本的特征是人力成本占比高、毛利率低、增长受制于人数。资本进入之后，用AI改造其供给侧，把原本的
人力成本中心，转化为高毛利的科技服务公司。
这条逻辑值得认真看：它说明“硅基员工”不只是一个产品概念，而是一种
资产重构方式。当一家公司的产能不再取决于招聘速度，它的财务结构、估值逻辑、增长曲线都会被重写。这也是百融反复强调“结果”而非“工具”的底气所在——
在AI改造供给侧的过程中，被重新定价的是企业的
成本结构
与毛利结构。
3. 通用大模型与垂类模型：竞争格局正在分层
关于模型侧，百融给出了两个判断。
第一，通用
大模型
“全知全能”的叙事正在被打破。 分享中提到，Anthropic等公司通过专注特定领域（例如编程）获得了明显的市场优势——这说明在具体场景里，
垂类模型能够提供比通用模型更高的价值，而不是被通用模型覆盖。
第二，企业级AI应用将分成三层，并各归其位。 通用大模型提供基础能力；领域专属大模型基于行业数据做优化；AI Agent则承担具体岗位的执行。对企业而言，选择并非“用最强的模型”，而是
优先使用经过自身行业数据优化的专属模型——因为企业真正要的是在自己业务里跑得准，而不是在通用榜单上分高。
这两点合在一起，解释了为什么百融把重心放在“垂类”与“落地”，而不是追逐参数规模。
二、硅基员工的组织落地与治理
这是整场分享信息密度最高的部分。百融没有去演示“AI有多聪明”，而是一层层展示了
一家公司到底怎么管理AI。
1. 硅基员工之家：AI也有工号、邮箱和KPI
百融内部搭建了“
硅基员工之家“平台，把公司里的AI组织成一个真正的组织架构——
包含近200类硅基员工。
关键在于，这里的“员工”不是修辞。每一个硅基员工都有：
●
工号与
邮箱，在组织内可被识别、可被联系；
● 独立的
KPI考核体系，例如调用量、准确率、稳定性；
● 完整的
HR
流程——就像人类员工一样，从入职、转岗一直到离职，都有对应的流程与记录。
也就是说，百融把“员工号、角色定义、KPI体系、汇报对象”这套原本只用于人的管理元件，
完整地复制到了AI身上。这是一个组织设计动作，不是技术动作。
2. 硅碳共治：把两套KPI绑在一起
如果硅基员工有独立的 KPI，一个自然的问题是：
它和人类员工的考核是什么关系？
百融的做法是“硅碳共治”——
把硅基员工的 KPI 与碳基（人类）员工的 KPI 绑定，实现绩效联动。
这个设计的意味很深：人类管理者不能只是“把活交出去”，而必须对硅基员工的表现共同负责。
当 AI 的准确率下滑、调用量不达标，硅基员工同样面临 “下岗”—— 被停用整改，由人类员工培训后再上岗。绩效联动，本质上是把“人与 AI 的协作质量” 变成可以被考核的对象。
3. 超级个体：一个人管30到35个硅基员工
组织形态随之改变。
百融提到“
超级个体“模式：一名人类员工（例如产品经理）可以管理
30到35个硅基员工。这些硅基员工通过“
父母“模式被培养与赋能——业务负责人为“父”，负责业务目标与场景定义；技术开发为“母”，负责能力构建与调优。二者协作，把一个新的硅基员工“养”出来。
这个模式下，人的角色发生了根本位移：
从“做事的人”变成“带团队的人”，只不过这个团队大部分成员不是人类员工。
效率上的变化是可以被具体衡量的。在
SME
客户服务场景中，百融用
5位碳基员工和18类硅基员工，服务了2,500家客户。这个比例几乎是传统组织无法想象的——它意味着，评价一位管理者的标准，已经从“他带了多少人”变成了
“他能调度多少硅基生产力”。
三、核心产品与业务场景实践
分享中演示了三款核心产品：百销、百鉴、百服。它们分别对应企业提效、专业服务和客服三大场景，但共同点是——
都在解决“信息失真”与“人力刚性”这两件事。
1. 百销：让销售过程从“听汇报”变成“看事实、抓问题、促成交”
在企业管理中，销售管理最大的痛点，往往不是能力问题，而是
信息问题。客户说了什么、达成哪些约定、卡在哪里，全靠销售在周会上转述；转述一次，信息衰减一次，管理者很难看清项目事实和客户沟通全貌。
百销的思路是
全流程信息记录：通过百销Wisenote AI硬件设备与系统，自动记录销售与客户的所有沟通，形成可追溯的“事实”库。管理者听到的不再是“销售的版本”，而是原始对话本身。管理者可以直接以文字或语音的方式跟“硅基项目经理”交互式查询项目信息。
由此带来的是
跨部门协同方式的变化。过去产品经理想知道客户为什么不买，要找销售问；销售再凭记忆复述。现在产品、售前、管理者可以直接从客户原话中看到：客户真正卡在价格、功能、竞品，还是决策流程。分享中提到的一个具体效果是：问题的解决时间，从数天缩短到10分钟。
这10分钟的意义，不在于快，而在于
决策终于建立在事实而不是叙述之上。
2. 百鉴：法商财税出海的“AI+专家”协同
百鉴汇聚全球近千名法商财税专家，依托AI专属智能体矩阵与AI驱动作业平台，为出海企业提供贯穿投资决策、落地实施、合规运营至投资退出全周期的一站式法商财税专业服务。平台采用 “AI + 专家” 人机协同交付模式：AI承接标准化、高频的资料归集、法规检索、方案初稿撰写等基础工作；资深专家专注风险研判、专业决策及属地团队落地交付，协同完成全链路一站式服务。
3. 百服：AI客服，转人工率最高控制在7%以内
百服是面向客服与呼叫中心的产品。在本场分享中，它的表现数据也最为直观。
能力上，百服支持
语音、文本、图像的多模态交互，具备
情感识别
与语速匹配能力，能够处理
复杂的多轮对话。
效果上，两个数字最具说服力：
●
转人工率可控制在7%以内——意味着超过九成的对话由AI独立完成闭环；
●
单任务成本相比传统人工坐席降低50%以上，同时保持
7×24小时的服务标准。
百融特别提到一点：AI客服还能
避免情绪化问题。这一点常被当作技术卖点，但放在管理视角下看，它其实提出了一个更值得玩味的问题——
当服务标准不再受人的情绪波动影响，服务质量的下限被抬高了，但“人味”的边界也随之需要重新界定。 这个问题在互动环节被同学们追问过，现场没有标准答案。
四、内部运营与人才发展
最后一个板块，回到百融自己身上——
它先把自己当作了试验场。
1. 融事通：把内部运营交给自然语言
“融事通”是百融的内部运营提效平台。
要查一份合同回款，过去的动作是：登录 OA、翻财务系统、找对接人、等回复。
现在，只需说一句话，@ 一位「硅基员工」——剩下的拆解、调取、汇总，由它跑完。
遇到账单验收这类复杂任务，还能临时“组队”：指定一位“队长”，由它拆解目标、分派成员并行推进，结论自动同步、待办直达钉钉。
从合同回款到请假加班，琐碎流程正被一句对话替代。
企业数字化的难题，往往不是没有系统，而是系统太多、入口太散——融事通做的，是把碎片重新缝合。
2. 人才战略：AI原生学习与FDE
组织要变，人的能力模型必须先变。百融提到两条路径。
一是“AI原生学习”。 百融构建了“
百小训“学习平台，思路是
用AI引导人学习AI，打破传统e-learning“课程上架、员工自学”的模式，实现个性化学习与测评。这个方向暗含一个判断：AI时代的能力更新速度，已经超过传统培训体系的迭代速度，所以学习本身也必须被AI重构。
二是FDE人才。 百融培养
“前置部署工程师”（Forward Deployed Engineer），把具备技术背景的人才
派驻到客户现场，解决AI落地“最后一公里”的问题。
FDE这个角色值得单说。它说明了AI落地的真实难点——
不在模型，而在场景。客户现场的需求是模糊的、碎片化的、需要反复澄清的；能把这些需求翻译成可执行的AI方案，同时又理解客户业务的人，才是稀缺资源。这也回答了同学们心里的一个疑问：
AI越强，岗位不是越少，而是能力的定义变了。
问答环节，几个交锋值得记录。
关于“AI员工的错误由谁负责”
有同学追问：当硅基员工接受KPI考核、进入汇报线，一旦出错，责任如何界定？企业方的回答指向那套机制本身——
KPI绑定、入职有门槛、过程可回溯。责任的链条被设计在流程里，而不是事后追责。彭贺老师随即把问题推深一层：
管理责任的边界一旦从人扩展到AI，“问责”就不再只是制度问题，而是组织结构问题。
关于“硅碳比是不是一个能被复制的指标”
有同学提出，167:1这个数字是否具备行业普适性。企业方的回答很克制：硅碳比不是一个应被追逐的目标值，而是一个
用来暴露问题的诊断指标——它逼着每个部门回答
“我如何提升硅碳比？”。卢向华老师补了一句在场同学记下来的话：
指标的价值不在于它有多高，而在于它能不能让组织里的每个单元都开始自我追问。
关于“先跑通一个
工作流
”是否过于保守
企业方的态度是不急于全面重构：AI变革不是一次性重构全公司，而是找到一个点，把结果做出来，再谈规模。这与达索系统那一期罗晔总讲的“小步快跑，但要有两年以上的长线规划”形成了有意思的呼应——
两家企业、两个行业，在落地节奏上给出了几乎相同的答案。
关于“垂类模型会不会被通用模型吃掉”
有同学顺着“通用大模型叙事被打破”这个判断追问：如果基础模型能力持续跃升，垂类模型的护城河靠什么维持？企业方给出的思路是
行业数据与场景适配——通用模型知道一切，但不一定知道某家企业的某一类业务该怎么做。而这一点，也为后续观察留下了一个待验证的问题。
以下观察，以彭贺老师《组织行为和领导力》与卢向华老师《企业数字化管理》两份课件的框架为“眼镜”，重新解读百融智能的实践。
观察1
组织结构：AI员工进入了“汇报线”
《组织行为和领导力》在“组织设计与变革”一讲中提出：组织设计的核心变量是分工、协调与授权——而授权的前提，是责任可以被清晰界定。
百融“硅基员工之家”做的事情，恰恰是把这个前提补上了：工号、邮箱、角色定义、KPI、入职与离职流程，
这套原本只用于人的管理元件，被完整地移植到了AI身上。这是一个组织设计层面的动作，而非技术动作：
它把AI从“流程中的一个环节”，升格为“组织结构中的一个节点”。
当组织中一部分节点不是人，“协调”的难度会上升——因为AI不会通过走廊里的闲聊传递信息。百融的应对方式是
把协调装置结构化：KPI绑定、流程留痕、结果可回溯。这正是组织理论上“以制度补信任”的经典解法。
📚 课堂链接：《组织行为和领导力》第六讲·组织设计与变革——分工、协调与授权；以结构约束替代个人自觉
观察2
评估机制：KPI从“人做什么”变到“人调度什么”
课程中关于激励的一个基本结论是：
你考核什么，就得到什么。
百融“
硅碳共治“的设计，是这个结论的一次直接应用：
硅基员工的KPI与人类员工的KPI绑定，绩效联动。 当一名产品经理管理30到35个硅基员工，而他的考核里包含这些“下属”的表现时，组织的激励方向就被重新校准了——
“自己动手做完”不再是唯一的路径，“调度AI把结果做出来”成为被奖励的能力。
这与课程中关于外在激励与内在动机的区分也构成对照：百融试图把“与AI协作交付结果”内化为员工的自我认同，而不只是考核压力。
📚 课堂链接：《组织行为和领导力》第五讲·激励人心——激励机制与行为的对应关系；外在激励与内在动机
观察3
能力迁移：数字化的重心从“流程效率”走向“人机协同”
《企业数字化管理》课程把企业数字化分为几个层次：流程驱动的数字化（服务于内部管理、迭代慢），数据驱动的数字化（服务于客户价值、轻量快速），而后是AI与智能体驱动的智能化创新。课程中特别强调，数字化不只是提升效率的工具，更应成为业务创新的动力。
百融的实践横跨了这三个层次，而且给出了一个课程框架之外的样本：
● 融事通是典型的AI流程平台，但交互方式已经换代 ——
员工用自然语言下
指令
，系统自动拆解任务、跨 13 个核心系统调取数据，界面从 “表单与流程” 变成 “对话”。
●
百销/百鉴/百服是数据与智能体驱动层，直接作用于客户价值。
● 而
“硅基员工”体系与
RaaS
商业模式，则把数字化的价值锚定在了客户业务结果上。
它对课程框架最重要的一次补充是——
数字化管理的对象，从“流程”扩展到了“生产力”本身。当企业开始批量“招聘”AI、为AI设定薪酬与KPI、用管理层级组织AI，管理信息系统这门课的边界就被重新定义。
📚 课堂链接：《企业数字化管理》·从传统IS的流程信息化到大模型与智能体驱动的智能化创新；人机协同的组织适配
观察4
责任与信任：为什么“AI评估AI”是个真问题
卢向华老师的研究指出，用户与技术之间的信任是动态的、双向的，且需要在长期、高频的协作中不断校准；AI系统的黑箱性与自主进化性，会放大不确定性与信任挑战。
百融的治理设计，正是这一框架的现实投影——它把信任问题
从前端（用户信不信AI）移到了后端（组织怎么保证AI值得信）。KPI考核、入职门槛、过程可回溯、碳硅绩效绑定，本质上是把“信任”交给制度设计，而不是交给人的判断。
但这也是一个开放的追问：
当KPI可以自动结算、评估链条越来越长，人类管理者究竟是在监督，还是在背责？ 卢老师提出的“人机持续互信导向的组织适配”，在此有了具体的追问对象。
📚 课堂链接：《企业数字化管理》·人机协同与人机持续互信；认知信任、情感信任与组织信任
本期抛出的一个待验证共性问题
四条观察收拢，指向同一个命题 ——
当企业开始像管理员工一样管理AI，“管理”这件事的边界在哪里？
达索那一期，我们追问的是“当软件从卖工具走向按结果收费，工业软件的价值由谁定义”。这一站，问题从“价值侧”移到了“组织侧”：如果KPI可以绑定、绩效可以联动、汇报可以结构化，那么人类管理者
不可让渡的那部分职责，究竟是什么？
百融用“硅碳共治”和“入职门槛”给出了一个答案的轮廓——
人类不可让渡的核心职责为价值设定与判断、责任赋予与承担。 这个问题，留待后续参访持续对照。
这一期，复旦管院案例中心（商业知识发展与传播中心）的张洁友老师与我们同行。
对企业而言，百融智能的实践本月刚刚进入哈佛商学院的案例库，说明中国企业正在成为全球管理学界的观察对象。
我们希望做的，是从中国科创第一现场出发，记录中国企业自己的组织实验与商业故事，形成一套属于复旦管院自己的管理学叙事。
为此，我们要做的不是复述别人已经写好的案例，而是走进现场去观察、去提问、去记录：企业为什么这样选择，组织为什么这样设计，这条路走通了什么、又卡在了哪里。复旦管院商业知识发展与传播中心正是承担这项工作的平台，以“管理思想分享、理论实践融合、管理知识传播”为宗旨，联结学界与业界资源，负责案例的选题、采写、入库与教学转化。
从别人的案例桌，走到我们自己的记录本——
中国企业的故事，值得被我们自己认真写一遍。而这一站，是这套叙事的开始。
田涛
百融智能
HRVP
AI 的本质，不是工具，而是交付生产力。百融把 AI Agent 定义为「能够端到端交付结果的硅基员工」——其价值，在于直接产生工作成果。围绕 AI Agent 进入组织后的工作形态，以硅基员工为主体进行工作，碳基员工负责价值判断与兜底。
对于AI 赋能型企业，在组织、文化、人才及能力等方面都需要破界重构，以及认知AI 硅基员工的落地是未来的趋势。在变革过程中，是从上至下的决心和推动，企业一号位和高管必须以身作则，率先带领AI 的实践，并鼓励全员通过实操掌握 AI 应用。AGI时代，对组织、领导力及人才管理将带来全新的挑战和机会。
卢向华
复旦大学管理学院 信息管理与
商业智能
系教授 博士生导师
让我印象最深的是公司的创始人在分享过程中表现出来的对新事物、新趋势关注与追踪的能力，以及消化吸收后快速转化成公司内部管理实践的过程。这某种程度上可以解释为什么百融能作为在国内首个推出“硅基员工之家”模式的公司，公司拥抱变化以及顶层架构设计的能力非常关键。
彭贺
复旦大学管理学院 企业管理系教授 博士生导师
我一直好奇AI原生组织与传统企业究竟有什么本质不同。本次百融智能的参访给我很多启发，也让我对这个问题有了更多的思考。过去多数企业的 AI 落地，停留在 人使用 AI 工具 的层面，而百融的创新实践往前走了一大步：把大量 AI Agent 组织为 “硅基员工之家”，为硅基员工建立独立的岗位体系、组织权责与可量化的考核评价机制。硅基员工拥有岗位、目标、绩效、负责人，纳入统一组织管理，而不是游离于组织架构之外的软件功能。这是我印象最深的地方。
张洁友
复旦管院商业知识发展与传播中心研究员
百融智能创始人张总的分享，让我们从预算视角对AI的价值提升有了更深刻的印象。如果说过去几年AI更多被视为提效工具，对应的是企业IT预算的话，如今当企业级Agent以硅基员工的形态出现时，它对标的不再是软件预算，而是运营成本与人力成本（大多数企业的第一大成本项）。对企业而言，这意味着AI不再是IT部门的工具，而是CEO层面的成本重构。谁先理解这一预算池的迁移，谁就掌握了下一轮企业服务的定价权。
温暖
复旦MBA25级中文6班
渣打银行 CIB Platform 产品运营总监
本次参访百融，令我印象最深的并不是各类业务模式创新，而是其将AI视作“硅基员工”进行管理，并搭建起一套碳硅协同的考核体系。这种全新的劳动力管理创新模式，让我深受触动。以AI为核心、人围绕AI开展工作的思路，也契合当下数字化发展的趋势。与此同时我也在思考：在碳硅协同的全新组织模式下，该如何重新定位人的价值，怎样做好人才梯队建设、保障组织内的知识沉淀与传承，或许将成为管理者需要面对的新课题。
尤婷婷
科创汇百融智能参访专项工作组
复旦MBA25级中文6班
百融智能 重大项目管理部负责人
平时在公司里推组织升级和硅基员工落地，满脑子想的是“怎么落地”。这次作为科创汇工作组成员，陪着复旦的教授、同窗走进公司，听他们带着一连串“为什么”反复追问，也让我开始平静下来，用他们的眼睛重新看自己天天在做的这些事。而工作组做的，就是让这些“为什么”有地方被问出来、被认真回应——让学界和产业真正对上话。
既欣慰，也清醒——欣慰于公司敢想人所未想、行人所未行；清醒于这一切才刚起步，还有太多问题需要探索和实践。
一家2014年成立的公司，用十二年时间把AI从“工具”讲成了“员工”。20万个硅基员工与1,200个人共用一套KPI、一条汇报线、一种责任逻辑——这不只是一次技术演示，而是一次对“组织”这个词的重新定义。
百融智能的故事提醒我们：
当基础模型越来越普及，真正可持续的竞争壁垒可能不在技术本身，而在协作的组织能力。 技术的领先可以被追赶，但一套把20万个智能体组织起来、给它们定岗、考核、定薪、追责的协作体系，需要的是完全不同的能力——而这份能力，恰恰是商学院最该教的。
对科创汇而言，这一站的意义在三件事上：
坐标第一次踏上京津冀，从长三角到大湾区，再到首都，我们的足迹终于串成一条线；第一次配合复旦管院案例中心，从科创视角去记录一家中国企业自己的故事；第一次把“协作”作为观察一家科创企业的核心线索。 从大湾区看中国制造的“怎么造”，到达索系统看世界软件的“怎么卖”，再到百融看未来组织的“怎么协作”——我们试图建立的产业认知坐标系，又多了重要的一维。而这只是开始：北京之后，我们希望把这条线延伸向全国各大都市圈，
让每一座科创重镇，都留下复旦
MBA
的脚印与追问。
特别感谢百融智能的精心安排与坦诚分享，感谢张韶峰先生与田涛先生的倾囊相授。感谢卢向华教授、彭贺教授的专业带队与深度点评，感谢复旦管院商业知识发展与传播中心张洁友老师等同行者的支持，也感谢每一位同窗的投入与追问。
复旦MBA科创汇将继续秉持“同窗共策，开智求真”，以“管理赋能科创”，走进更多一线科创现场，在真实的经营命题中，寻找管理学的下一个答案。
