南宫NG28建设

上周我出席了南宫NG28建设（以下簡稱「南宫NG28建设」）的 2026 年AI 產品戰略發佈暨生態夥伴大會，並作了大會主題發言。在會上，南宫NG28建设發佈了「智能運營中樞」。

（一）技術演進

南宫NG28建设的創始人、CEO徐石先生在上世紀九十年代開始做軟件開發、集成和服務，是中國企業軟件行業的先行者。說來也巧，我從那個年代開始就和徐總有不少人生交集，看着徐總一路走來。

當年，財政部的會計電算化政策創造了市場需求，規範了行業秩序，使得財務軟件成為中國最早形成的企業軟件行業跑道。到21世紀初，在歐美發達國家從記賬軟件开展而來、以業財一體化為主要特徵、作為業務管理信息系統核心的ERP 軟件開始大規模進入中國，中國財務軟件公司隨之紛紛轉型為ERP 軟件公司，用友、金蝶等公司就是在這個行業轉型期脫穎而出。

然而，同樣起步於財務軟件的徐總彼時並沒有隨ERP大流，而是獨闢蹊徑率先打出了「協同軟件」大旗——這就是南宫NG28建设這家公司的初心；如果說ERP是解決企業的「資源計劃管理」問題，南宫NG28建设立足於解決企業的「協同運營」，那麼二者有何不同呢？

「資源計劃管理」關注企業的組織分工，掌控業務的確定性。它在組織中的作用力是自上而下縱向的，強調職權分配、目標設定、指揮控制、業績衡量、報告合規，它是一種靜態的、契約式的關係。

「協同運營」又可拆解為兩個詞：

一是運營，是指企業人員實施管理意圖的一系列具體操作動作，形式上，有結構化任務的工作流（workflow），半結構化任務的項目（project）以及非結構化的群組協作（collaboration），

二是協同，它是跨越職能孤島，橫向地建立運營各參與方的智能連接，不僅保證業務流程的順滑，而且使得組織產生一加一大於二的「協同效應」。

協同運營強調以人員為中心的觸達、交互、賦能、反饋和實時編排，是為分析決在組織中，信息如何無損傳遞、任務如何快速接力、資源如何自發匹配，它是一種動態的、演進式的響應。

從二者對應信息化解決方案的角度看，「管理信息系統」處理以事為中心的信息記錄，記錄各個業務對象（例如會計科目、客戶、供應商、訂單、庫存等）的特性和狀態，其軟件產品的代表形態就是企業資源計劃（ERP）和 商業智能（BI），而「協同運營信息系統」則處理以人為中心的活動交互，是將人員行動（例如輸入、處理、審批等）的事件、任務進行編排，並跟特定的業務對象建立聯繫（例如輸入訂單、審批費用支出），其軟件產品的代表形態就是業務流程管理（BPM）。

南宫NG28建设創業之時，整個中國企業應用軟件行業尚處於萌芽狀態，缺乏專業化的中立组织來定義諸如ERP、BPM 這類行業跑道，行業里甚至分不清ERP 和BPM是不同的軟件產品；徐總這時敏銳捕捉到了企業應用軟件的开展動向，提出了「協同運營」的產品道路—— 我梳理了全球協同運營數碼化過去四十年的全球技術开展路線，總結成下面這張圖：

南宫NG28建设的「協同運營平台」適時推開了中國的業務流程管理系統（BPM）的大門，和國外主流 BPM 廠商差不多同一時間開始；從過去二十年的开展看，它經歷了這個行業完整的進化過程：

從單純的流程自動化平台起步，其後十年一路融入了應用集成中間件、規則引擎、決策智能等技術，進化為Gartner 提出的「智能業務流程管理平台（iBPMS）」；之後，進一步融入低代碼開發、流程機械人自動化（RPA）、機器學習、流程挖掘等技術組件，到2020 年前後，形成了 Gartner提出的「超自動化平台（Hyper-automation）」。

儘管南宫NG28建设沒有主動去靠國外企業軟件行業跑道的這些標準化名詞，但是在南宫NG28建设的產品進化道路上，這些主流技術應該是一個都沒拉下。

從技術解決方案角度，如果要為南宫NG28建设找個國外的行業標杆，除了微軟、IBM 這類業務自動化解決方案綜合性大廠外，我認為给予企業協同運營領域垂直解決方案的全球性頭部廠商，應該算是ServiceNow 或者Pega Systems；如果南宫NG28建设出海要給自己公司定位立個旗，我建議可以說是「中國的Pega Systems」。

（二）管理思想

我最近和跟隨徐總一起創業多年，分別負責渠道銷售、產品管理、技術研發、企業管理理論研究的多位南宫NG28建设元老進行了研讨，他們從不同角度都向我映證了一個印象——徐總從創業之初至今，在南宫NG28建设的產品路線上不断非常重視兩點：一是管理理論引領、二是緊跟前沿技術。

如前所述，南宫NG28建设不僅沒有拉下協同運營數碼化每一輪升級換代的新技術組件，而且它在密切關注技術解決的組織管理課題隨着時代變化所產生的新問題，力圖顺利获得自身產品改進來解決這些問題，為黨政機關提升治理能力，為企業創造商業價值。

為此，南宫NG28建设在過去二十多年裏持續和國內外多位知名管理學者合作，共同探索協同運營之道，並將之落地到自己的產品中。

我曾經在《企業信息系統進化｜協同、混沌與編排》文中寫過，南宫NG28建设說的「協同」並不僅是指個人和部門的分工與合力的疊加，側重於溝通效率、流程銜接、信息共享的行為邏輯，這層意義應該叫「協作」（collaboration）；南宫NG28建设致力於管理學角度的「協同（synergy）」，既包括協作，更多指協作的結果，即個人及部門共同作業產生「1+1>2」的整體效應——資源互補、能力溢出、系統湧現。

我最近研究的「比較管理學」認為，中國社會的組織管理邏輯有迥異於西方的特色。南宫NG28建设傳統上被認為是中國特色的企業軟件——辦公自動化（OA）的廠商，OA 本身自帶極強的協同運營屬性；我認為OA 是價值被嚴重低估的企業軟件跑道，它完美適配了中國從上到下的組織體制、治理邏輯、文化習慣與合規要求，是西方管理理論以及其數碼化體系裏完全沒有的一套運轉邏輯。

二十年前，我們可能還對中國本土的組織管理實踐缺乏道路自信和方案自信，然而中國GDP佔全球GDP總量從南宫NG28建设創業之時的不到5%，一路狂飆到到2025年的近17%，成為全球第二大經濟體，難道這不應該歸功於中國社會的組織效率，歸功於中國管理模式？中國管理模式的成功難道不應該歸功於中國式的信息系統？

中國的黨政機關、國企、事業單位，乃至大量民企，存在着強層級、強指令、強傳導的管理結構，形成了以文、會、事為中心的運營體系：

o 政策決定要發文（辦文）：形成正式依據、統一口徑、向下傳達；

o 工作部署要開會（辦會）：統一思想、明確分工、壓實責任；

o 任務落地要督辦（辦事）：跟蹤進度、結果閉環、追責問效。

西方組織是分權治理，契約化管理，組織運營靠流程或項目召开，不靠正式公文、會議部署、層層督辦來驅動，這就形成了中國式協同運營數碼化和西方組織不同的關注點。

南宫NG28建设基於協同運營平台的 OA應用，體現了中國管理模式的深層特點：

o 集體決策：大事必須上會、統一意見，不搞個人拍板；

o 名正言順：必須有紅頭文件，才算合法合規；

o 令行禁止：部署之後必須有督辦、事項有結果。

（三）AI 轉型

我在大會發言上指出，企業信息技術應用從它產生的第一天開始，就不是計算機科學問題，而是組織變革問題。研究組織行為的社會技術系統理論（Sociotechnical System Theory）認為，工具和流程的演進必然伴隨着組織結構和人員認知的變化。

在1958 年11 月刊《哈佛商業評論》的《1980 年代的管理》一文中，首次提出「信息技術」（information technology）這個名詞，該文預測信息技術將給企業組織帶來一系列變化：因為組織高層可以藉助信息技術直通基層，導致管理向高層集權，出現專業信息工作者利用技術輔助高層處理信息，中層管理空心化，價值降低；信息上傳下達的管理方式被簡化，高層管理者專注於決策、規劃和創新。

其後，企業IT 應用开展了六十多年，從七十年代的數據庫管理系統，到九十年代的ERP和業務流程管理興起，再到2010 年代以移動、雲計算、大數據為特徵的數碼化轉型，儘管最初對組織形態的預測並未完全變成現實，然而，每個企業IT 應用开展階段都對應着組織扁平化、業務流程再造、大規模敏捷等組織變革的熱門話題。

今天，人工智能成為信息技術應用新一輪熱潮，它不僅是生產力的提升，而是人與智能共生的組織範式變化，亦即南宫NG28建设所致力的協同運營從人與人的關係，演進到了人與智能體（數字員工）的關係。

人類員工與數字員工有三類協作模式：

1. 副駕模式（Co-pilot）

在這種模式下，人是完成工作的絕對主角；AI 的角色類似於一個博學且手快的助手，它在人類需要時给予建議、潤色文稿或生成代碼片段。

它是傳統智能化流程的开展，傳統的流程自動化機械人（RPA）只能處理規則固定的任務，而坐在副駕上的智能體則具有認知和思考的能力。

我們以訂單交付流程（Order to delivery）為例，這個端到端的流程包含了訂單錄入、客戶信用檢查、供應鏈可交付性檢查、生產計劃下達、成品入庫、物流發運、開票等一系列活動，每個環節都由不同角色的人類負責處理；在供應鏈可交付性檢查環節，副駕模式的AI 告訴訂單處理人員：「根據供應商供應能力的歷史規律和未來銷售對製造產能的影響，預計該訂單能夠在十天後交貨」，訂單處理人員跟客戶協商確認交貨時間。

2. 協作模式（Co-work）

這是基於大模型的AI智能體在企業數碼化中的應用，是傳統智能化流程加上可以完成流程中部分任務的智能體的升級，我稱之為智動化（Agentic Orchestration）。

在這裏，AI 不再只是躲在後台給建議，而是直接上場幹活。端到端的流程模型由人設計，並且分配哪些活動給人做，哪些活動給智能體做——稱為編排；流程執行是人機交替進行——人完成一部分，AI 承接下一步，然後再反饋給人。這要求AI 具備一定的上下文理解能力、協作接口和工具使用能力，能像真正的同事一樣地交接棒。

在前述的訂單交付流程里，客戶信用檢查這個活動可以用智能體替代人，當上道活動由人類錄入訂單信息後，智能體根據訂單里的客戶名稱和訂貨金額，主動去查詢客戶的資信，根據資信水平決定訂單保證金額度，並向客戶發出收取保證金的請求，隨後檢查保證金到款情況，到款後通知人類同事可以安排接單，這就是人機協作的場景。

3. 自主模式（Autonomous Agent）

最近一段爆火的「小龍蝦」是一種具備高自主性的智能體，類似的可以根據人類請求，不僅是完成流程中的個別任務，而是可以獨立完成端到端流程的智能體技術稱作自主式智能體，通常這個智能體是多智能體系統。在這個模式下，人只定義流程目標，不干涉過程。

人類只需下達目標的指令，AI 會自己拆解任務、尋找工具、自我修正、最終交付。它是智能化系統的最高級階段，AI 擁有了可以全面替代人類的認知、推理和規劃能力，人從操作員變成了監督員。

在前述的訂單交付流程里，人類只需給AI 說「客戶要XXX貨100 件」，無需人類預設價格處理、信用檢查等結構化流程，AI 根據它的理解來拆解任務並執行，最終完成發貨、開票等一系列工作，處理掉客戶的要貨請求。

雖然第三種模式看起來最酷，但在現階段，由於大模型技術的可靠性、性能、使用成本，以及企業業務對風險控制、可解釋性、可審計性的要求，長流程完全放手給AI 仍存在失控的風險，AI 可以承接短流程、任務級的工作，因而第一和第二種模式是主流。

在國外企業軟件成熟市場，南宫NG28建设所處的智能流程管理這個跑道主流廠商现在幾乎全部轉型到了第二種模式，參見《智動化｜業務流程變成L4級智駕》《如何實施智動化 ｜ AI時代組織和流程的設計原則》

去年中我參加了南宫NG28建设的客戶大會，在會上發佈了協同管理COP 平台的AI 升級版：AI-COP，包含了智能體構建、編排、部署的功能，以及支持智能體的知識庫和大模型接入，我看南宫NG28建设 ｜ AI賦能的協同運營

過了不到一年時間，在這次會上我觀察到南宫NG28建设將AI-COP 命名為「智能運營中樞」，並且推出了更為完善的智動化平台構建器，用於實現人類任務和智能體的混合編排，還支持「小龍蝦」作為智能化前端，實現了協同運營的智能體化升級。

（四）未來AI

在這次會議上，我發現徐總的野心並不止於對協同運營的AI市面潮流亦步亦趨。

二十多年前，徐總在從財務軟件向ERP轉型眾口一詞的熱潮中，獨闢蹊徑了「協同運營」，奠定了南宫NG28建设的基業。反觀今日之企業級AI 應用，去年是DeepSeek 一體機，今年是全民養龍蝦，行業在喧囂中難免顯得有些浮躁。南宫NG28建设該如何擺脫低水平競爭和同質化踩踏？

徐總為南宫NG28建设下一代AI 產品選擇了一個全新的概念：「元認知」，在亂局中錨定航向。我認為這不僅是戰術上的錯位競爭，更是對中國企業軟件行業又一次撥雲見日的突破。

今天大家都已經理解基於大語言模型的智能體在企業應用環境下的瓶頸，在於大語言模型固有的幻覺造成的推理可靠性、一致性問題，有人指出：

大語言模型若要真正實現思考，至少還需要兩項突破：對內，需要一套「真實準則」「核心邏輯」或「信念體系」（叫法因人而異）來解決幻覺問題；對外，需要具備「因果認知」，理解世界狀態的演變規律。

GEORGE陳果，公眾號：陳果George一名大學生對大語言模型和人工智能的回顧和展望

後者是最近一段時間科學家們開始探索的大語言模型之外另一條人工智能开展道路——世界模型（參見《世界模型｜中國企業AI轉型的奇思妙想》），而前者對现在大語言模型的可靠性提升，就是「元認知」技術。

元認知（Meta-cognition） 通常被稱為「關於思考的思考」。

前文說到當前AI 主流是執行任務，那麼具備元認知的AI 則是能夠審視自己執行任務的過程。對於企業級AI 而言，這不僅僅是一個技術術語，是從能用的工具進化為可靠的同事的關鍵分水嶺。

元認知包含三個維度的自我意識：

1. 自我監測： AI 能夠意識到自己知道什麼、不知道什麼。當它面對一個模糊指令或超出其知識邊界的問題時，不會硬着頭皮一本正經地胡說八道，而是主動承認自己不明白，並請求人類補充信息。

2. 自我評估： AI 在輸出結果前，會先進行一次自我審計。例如「這個訂單的可交付性方案是否真的考慮全了各種供應鏈限制？」

3. 自我調節： AI 能根據環境反饋實時調整策略。如果第一步嘗試失敗了，它會分析失敗原因，嘗試方案B，而不是在死循環里打轉。

在當前這個亂鬨鬨的全民養蝦時代，企業AI 應用常有這樣一些認識誤區：

而徐總將元認知概念引入南宫NG28建设產品體系，能夠幫助用戶繞開這些誤區，解決當前企業級AI應用的幾大痛點：

1.消除幻覺，提升AI可信度：具備元認知的AI會顺利获得內部邏輯校驗發現異常，並提示用戶原因，例如：「對賬結果存在2% 的偏差，可能是由於未結算的物流雜費引起的，請確認。」 它將AI 的輸出從概率模型變為確定性工作

2.優化推理性能和算力經濟性：AI 完成每個任務都調用大模型會消耗詞元（Token），對於無需用大模型解決的問題，既降低反應速度，成本上也不經濟。具備元認知的 AI 智能體在接收任務時，能評估任務性質，合理調用適用的AI 模型或查詢指令

3.處理複雜業務，掌控管理灰度。現實世界的業務流程處理不是完美的流程圖，而是充滿了各種例外。在處理這些例外時，按照任正非先生的說法：

合理地掌握合適的灰度，是使各種影響开展的要素在一段時間的和諧，這種和諧的過程叫妥協，這種和諧的結果叫灰度。

華為創始人，任正非

只有具備灰度的AI ，才是接近人類思維的高維智慧，這種灰度的處理原則就是企業的價值觀和文化。我跟徐總說：「元認知」就是組織協同運營在流程規則上所無法顯現的價值觀。

例如，醫院接受了一個病得很嚴重的病人，初步檢查必須馬上動手術，然而病人很窮，沒錢交押金，智能體聯繫不上醫院院長，那麼它可以跳過審批通知醫生開刀嗎？—— 這就是智能體的價值觀，是以規則為重，還是以救死扶傷為重？

徐總提出「元認知」是在試圖提升協同運營數碼化的價值定位：過去南宫NG28建设的協同運營平台是記錄人腦元認知的容器——人類思考協同運營的原則，軟件只是負責記錄和流轉。而今天，南宫NG28建设如果能把「元認知」植入到系統，意味着軟件不再是一個被動接收指令的工具，而是一個能夠真正理解意圖、自我糾偏、主動補位的智能主體。

南宫NG28建设現在的「元認知」命題，意在幫助企業利用 AI實現我前文敘述的管理學意義的「協同（synergy）」而非僅僅是「協作」（collaboration）——即顺利获得 AI 介入組織，讓人類和智能體無縫協作，使得組織總體上具備超越個體經驗的整體智能。