明略科技姜平:AI Native驱动业务升级,1500人的协同实验

当下，每个企业或组织都面临一个共性的现实挑战：

AI来了，组织的模式和架构该如何重塑，才能既把握新技术带来的效率红利，又守住人的价值、人性的温度，以及组织的独特性，避免沦为算法的附庸？

当AI真正成为组织的一部分，企业会发生什么？

作为全球Agentic AI第一股，明略科技相信代理式AI是未来商业服务和组织运作的主要模式，并开展了一场大型的组织实验。这场实验从2024年启动，2026年上半年因为AI智能体的普及加速，它的路径不是剧烈的推倒重来，而是在现有组织架构内平行内嵌一套AI Native体系——让109人的职能团队、600+人的分析师团队和近800人的研发团队，都能参与其中。

实验也已经取得了一些成果。

5月29日，应中国商务广告协会、虎啸奖邀请，明略科技联合创始人、总裁兼CFO姜平出席第二十届虎啸论坛，并登台分享了明略科技的“AI Native：从SaaS到数字劳动力”思考与实践。

以下为现场分享实录：

明略科技的使命是打造数据驱动的可信生产力。这意味着，我们自己必须先成为AI Native组织，才有能力为行业提供可信的数字劳动力。

这场AI Native实践，覆盖了明略科技的三类核心团队：职能团队、分析师团队和研发团队。实验的核心逻辑是：在不改变现有组织架构的前提下，为每个岗位配置AI智能体，让人机协同成为日常工作的基本模式。

职能体系：从流程自动化到文化产品化

职能团队的109人，每个人都配置了专属的AI智能体。除此之外，大家还能基于自身AI使用习惯，用豆包、用Kimi，或者用明略自研的商业分析智能体DeepMiner，还有人会用Cursor等开发工具。

过程中，每个部门都会积累自己的技能库，财务部、人力资源部、经营部沉淀了大量可复用的技能，其中财务部的技能数量最多。

效率提升是显性的。以财务报表为例，一份报表的制作时间从3天压缩到了10分钟。但更值得关注的是，AI让职能部门有能力做以前做不到的事。

行政部的案例最能说明这一点。行政部的使命是把明略的人文内核——爱与善意，做到实处。以前的做法是组织活动、发通知、签到、合影，虽然完成了所有动作，但复盘时会发现，员工的参与度和实际效果并不理想。

AI来了之后，三位行政同事用3周时间，通过游戏化思维开发出了一套具有生命力的产品——"善灵盒"，一款AI灵宠养成游戏。员工可以领养属于自己的AI善灵，通过完成与爱和善意相关的行为（比如随手关灯、收垃圾、帮助同事）获得小红花，用小红花喂养善灵，陪伴它成长。

善灵盒由移动端、数字大屏和花语录系统组成。移动端用于员工操作，数字大屏展示全员领宠状态和互动信息，花语录系统记录每一份善意。员工完成善行后拍照上传，审核通过后小红花自动到账。这些被爱与善意滋养长大的善灵，也成了明略文化的可视化载体。

这个案例的价值在于，它形成了一个完整的闭环：领养善灵-做善事-获得小红花-养好善灵。公司的文化也不再是墙上的标语，而是可参与、可反馈、可持续的趣味产品。

分析师体系：从效率倍增到业务边界拓展

明略拥有600+人的分析师团队，核心工作是数据整理和洞察分析，日常需要为客户交付大量分析报告。

AI介入后，交付的效率同样大幅提升，报告生成的自动化程度达到了99%。唯一无法压缩的，是与客户的沟通时间。除沟通之外的工作时间，效率的提升都是倍数级的。

但明略没有因为效率提升而裁员，而是让分析师做更多的事。他们不仅继续做数据分析和洞察工作，还会参与到新品发布、战略咨询、品牌陪跑、GEO优化与监测、KOL及品牌UGC内容生产等业务中。释放出来的能力，既充实了分析师的业务矩阵，也拓展了明略业务的边界。

简单分享一组以“策划-内容-投流”闭环为例的真实提效数据：策划阶段，策划和商务组的用时从两周压缩到了48小时；内容生成阶段，人均读帖从5到10篇拓展至100篇；投流阶段，中小客户的周报，系统仅用5分钟即可自动生成。

这种量级的提升，改变的不仅是速度，还有洞察的深度和广度。

研发体系：多Agent协作的代码闭环

近800人的研发团队，是明略AI Native实验最深入的领域。

一个典型的bug修复流程就可以说明问题。一个人类产品经理和4个AI智能体，在人类没有写一行代码的情况下，排查了所有bug。

产品经理只需要发出"确认这个bug是否属实，如果属实按流程修复。"的指令，AI产品经理即会自动接手，读代码、定位问题、规划修复方案，制定分工策略，并把任务分配给AI开发者。

AI开发者在确认每个文件都有同样的问题后，会启动修复程序，几分钟内就把代码改好，并用修改方案替代原有下载逻辑，确保文件名正确。

AI审查员排查必须修复的问题，AI开发者配合修复并更新PR，逐项验证后再通过。AI部署员自动打包部署到测试环境。AI产品经理确认所有环节完成，生成验收清单，等待人类点击测试。

这个案例让明略团队形成了几个宝贵的共识：

一，多个Agent协作比一个万能Agent效果好，分工是必要的；

二，技能需要不断积累、标准化和更好地组织；

三，AI不仅是工具，更应该是伙伴。在职能、业务和研发领域，每一个Agent都被当成一个有角色的协作者。

四，人机协同是关键。在决策环节，人类的价值不可替代，包括问题的提出、判断的做出，这些都是人类擅长的事。

明略科技内部的AI Native转型，是为了验证一个判断：AI的目标已经从Copilot（副驾驶）转向Agent（代理）。黄仁勋在GTC上也提到了这一点。我们也相信，未来的商业服务绝不再是提供一个SaaS工具，而是交付数字劳动力，帮助客户完成业务闭环。

明略在营销领域的实践，正是这一理念的落地。营销链路复杂且成熟，有各种各样的工具，如何才把这些工具串联起来，提供一个完整的AI闭环？我分享几个典型的实操案例。

品牌广告：从生成到评估的全流程自动化

品牌广告是明略最擅长的领域。基于自研的 GUI 智能体大模型Mano与超图多模态大语言模型（HMLLM）的商业视频评测系统，人机协同可以完成品牌广告从生成到评估的完整流程。

用户在智能体平台输入指令，后端模型会自动接入用户界面，在GUI环境中启动Sora 2.0。系统模拟真实用户操作网页，逐步提交视频生成任务，最终生成一版TVC广告的粗剪视频。

之后用户发出指令，系统会通过API将视频上传至评测系统。超图多模态大语言模型对粗剪视频进行内容推理与分析，系统自动定位本地视频文件并核对用户需求。确认无误后，任务被正式提交。

执行过程中，系统具备自适应能力，包括处理调用逻辑以及网络代理等复杂问题，整个过程无需人工干预。分析完成后，评测系统返回结果，包含主观理解信息以及画面与音频等客观特征。系统生成一份完整的分析报告，明确指出当前视频存在的问题，这些信息作为后续优化的依据。

这个闭环的价值在于，它不是提供一个视频生成工具或一个评测工具，而是把生成、评估、优化、再评估的完整流程自动化，交付的是一个可持续迭代的数字劳动力。

小红书投放：策划、内容、投流的人机协同闭环

社媒营销的场景，明略通过与上海破圈合作，将AI能力贯穿了整个小红书投放链路，从策划、内容到投流，实现全流程打通。

对于国民品牌而言，飞书是主要的生产工具。明略团队也在飞书上通过自研的自媒体智能体矩阵，在策划、内容和投流的每个环节实现了人机协同，最终完成从策划到内容到投放的完整闭环。这套体系在小红书平台的应用效果显著，部分品牌已经将其作为核心服务。

抖音电商：三层引擎重构AI生产线

在抖音电商领域，我们的内容电商产品用三套引擎重构了AI生产线。

Agent通过章鱼人机协同平台下发任务给Multica进入执行层，再对接「妙啊」进行AIGC生产，三层协作跑通全链路框架。

其中，脚本创作Agent会结合报告中的产品卖点和爆款框架进行二次创作，评分70-80分的脚本直接进入生产；视频仿制Agent会将爆款视频按4-15秒分段拆解真人口播画面，换人换产品，生成新的口播视频。配音和旁白的合成，全部由AI完成。

基于自研的AIGC工具，还可直接复用拆解过的爆款素材，一次产出多个混剪成片。

除了以上业务场景，明略团队也在短剧制作领域进行了探索，通过自动化的任务编排和交互剪辑，让短剧制作效率大幅提升。

这些案例说明，无论是品牌广告、效果广告、小红书投放，还是抖音电商、短剧制作，AI都可以形成完整的业务闭环。随着AI技术的快速发展，它几乎可以打通所有的业务链路。

在明略内部的实践中，每个业务场景都有对应的专家顾问，他们是洞察专家、种草专家、内容剪辑专家等等，我们的员工以及AI智能体在执行每一个任务时，都有项目经理带领，以前是项目经理带着人干，现在项目经理带着人和AI一起干。

这意味着，管理者需要具备新的能力：有人专门负责养AI，有人专门负责训练AI。项目经理需要有更高的品位，既要把人和AI管理好，又要有指挥协调的能力，确保项目落地完成。

目前，明略内部共有4300多个工作单元，其中人类1400多人，AI智能体2900多个。AI的数量已经超过人类的数量。

在组织结构的管理视图中，无论是人还是AI，都可以进行节点分析。如果某个AI是核心节点，说明这个AI被训练得比较好，对岗位职责比较重要；如果某个人是核心节点，说明他的训练能力强，岗位职责重要。如果AI或人处于边缘位置，说明工作安排还有优化空间。

明略的技术路径：Scaling Out与端侧AI

明略科技的愿景是创造人机同行的美好世界。这不能是一个空洞的口号。AI技术日新月异，我们必须思考人机如何协作才能同行。

机器擅长行动，获得数据、完成任务，人更擅长思考和品鉴，提出好的问题并做决策。

在模型技术路径上，明略主张通过Scaling Out的方式打造更好的模型，而不是Scaling Up。

Scaling Up 希望打造一个万能的神，比如GPT或Claude，试图用一个AI超越人类所有的智慧。这需要大量的算力，也面临很多挑战。明略更相信的逻辑是：生产一批高中生水平的AI，但这些AI都有持续学习的能力。每个AI出厂后可能水平差不多，但没有一个能统治世界，每个都是平等的。只有平等的个体组成的持续学习、协作机制，才能形成一个更智慧的生态。

基于Scaling Out的理念，明略通过多AI协作的方式打造出了自己在垂直领域和行业的大模型。除了更好的模型，我们也在探索更多的数据获取方式。

我品故我在：坚守人类独特价值

AI时代，人要有人类独特的价值。最近流行的一个词叫Taste，叫品味、品鉴。这个词对人类有独特的意义。

什么是品味品鉴？它是一种选择的能力。人类有选择和决策的能力，有担责的能力，这些都是品鉴的能力。

明略的一个实操案例可以说明人类品鉴能力的重要性。

我们的AIGC创意生成团队用AI生成了一支广告片，广告完全由AI按照0.3秒的颗粒度自动生成，人类不参与具体制作。但这个过程的时间成本非常高，因为人类的品味需要转化为高质量的AI输出。

它说明了品味的价值，也证明了人的重要性。

黄仁勋在一次演讲中说："我被聪明人包围着，他们在各自的领域都比我聪明。他们受过更好的教育，去过更好的学校，在各自的领域更深入。我有60个这样的人，他们对我来说都是超人，但我坐在中间，协调这60个人。你得问自己，是什么让一个洗碗工能够坐在超人中间？"

他想表达的，是智能是一种功能性的东西，但人性不是用功能来定义的。它是一个更宏大的词，它包罗万象，由我们各种的生命体验构成，包括了快乐的感知力、对痛苦的承受力、对未知事物的决心等等。

我们真正应该提升的，是人性、品格、同情心、慷慨，这些才是超人的力量。

AI时代，人类的价值不在于比AI更快、更准确地执行任务，而在于品鉴、选择、决策、担责，在于人性中那些无法被算法替代的温度与力量。

明略科技的这场AI Native实践，不是简单的用AI替代人，而是让AI成为人的伙伴，让人机协同释放出更大的创造力。

这场实验还在继续，但方向很清晰：未来的组织，一定是AI和人类共生的智能系统，AI将成为组织提效的关键生产力，同时，人类的独特性也会在人机协作中被挖掘、被凸显，发挥更关键的作用。