智慧企业是企业发展的新阶段，是在新技术革命下的企业新形态，区别于工业时代背景下的企业，智慧企业的形成和体系运作有三大前提：

一是数据成为新的生产要素，数字空间正在形成。

数据成为新的生产要素，数字技术正在帮助人类建立与物理空间互相映射和反馈的数字空间，通过对数字空间要素的重组和优化实现对物理空间的改造和提升。无论是中国的两化融合产业政策，还是德国工业4.0的CPS系统也好，均属于这一认知范畴，数字技术和数字空间为我们提供了改造现实物理空间的一种新的手段。

二是新技术推动生产力发展后，人类空间发生根本变化。

我们正处在以“智能”为主要特征的新生产力革命浪潮当中，它最大的特点就是技术进步变革的不仅仅是工具本身，更深刻地改变了人类的生产和社会生活的组织方式。企业作为社会经济的最小单元，它的生产方式、资源配置、组织形态以及管理模式等都在经历着深刻变化。

三是人类通过数字空间改造物理空间，实现人机物要素融合与重构。

当前国内外的产业政策和建设重点过多地集中在技术本身，无论是早期的智慧城市建设，还是智慧工厂建设，对于技术推动的企业整体的组织以及组织中的人的变革关注不够，目标失焦，智慧企业更加强调以人为本。因此，我们需要在物理空间和数字空间外再加上一个人类空间，构成CPH（Cyber、Physics、Human Society，信息空间、物理空间、人类社会空间）完整空间体系（如图2.9）。

图2.9　CPH空间交互图

CPH作用在企业中，体现为在物理企业和虚拟企业下映射下的人、机、物的融合，构成智慧企业诞生和演进的理论基础。

1.三维机理模型

智慧企业是一个复杂的智慧系统，运用系统工程的维度描述方法，其机理模型可以从技术维、数据维、要素维三个维度进行描述，即以数据价值跃迁为主线的数据维、以新一代人工智能技术为主导的技术维、以人机物相融合为主体的要素维。三个维度相互关联、相互递进，在不同的层次形成智慧企业的智慧“三脑”：单元脑、专业脑、决策脑。

图2.10　智慧企业运作机理模型

（1）数据维——以数据价值跃迁为主线的数据维度

第四次工业革命以来，数据成了企业最重要的新生产要素，是企业人机物等生产要素的数字化形态，数据叠加于其他要素之上发挥要素价值。企业的环境、价值链、人、机器等要素都变成了可以量化的数据，数据以模型和规则的形式构成了与物理企业相对应的虚拟企业。

智慧企业是数据驱动的企业，企业的经营活动都是数字化的，围绕数据的闭环活动展开，即状态感知、实时分析、科学决策、精准执行；数据在这个闭环驱动中，完成了价值的三次跃迁：

第一次跃迁：物理企业的数字化以数据的初始形态存在（状态感知），形成感知网络，第一次跃迁建立了数据构建的虚拟企业；

第二次跃迁：虚拟企业的知识模型、机理模型、数理模型等以结构化知识的形态存在（实时分析），形成知识网络，第二次跃迁建立虚拟企业的运转规则和逻辑。

第三次跃迁：虚拟企业的决策大脑，形成非线性、非结构化的、自适应、自调整、自判断的决策网络（科学决策），第三次跃迁建立了虚拟企业的最高智慧，是数据驱动企业运转的最高价值。

（2）技术维——以新一代人工智能技术为主导的技术维

技术维提供了数据驱动的技术环境，技术和过去的技术不同，和数据一样，技术是以人工智能为主要特征的智能技术，是叠加的技术，即对其他技术赋能的技术，和先进制造技术结合就组成了智能制造技术，和零售业态技术结合就组成了新零售、智慧供应链技术，和发电技术结合就组成了智慧电厂技术。正是由于技术的这一特点，它已经不仅仅是技术，而成为商业模式、新的组织形态、新的行业生态。

技术维有三个层次，基本上可以对应到数据的三次价值跃迁。

数字化：就是当前企业普遍进行的数字化转型，以数字化、网络化、智能化为主要特征，以CPS为核心理念，以智能/无人工厂、数字化门店等为主要目标和场景。本质上是企业生产单元的虚拟化，物理企业的数字化。

大连接：大连接不同于上述数字化中的“网络化”，网络化主要指网络等技术基础设施，包括机器的连接等，大连接主要指企业知识的连接、价值链的连接，人与人的连接，突破企业边界行业生态链的连接等。数字化是大连接的基础，没有数字化就没有大连接，没有大连接，数字化就只是数字化。在制造行业体现为工业互联网、在能源行业体现为能源互联网、在零售行业体现为线上线下融合的新零售互联网。

人工智能：在大连接的基础上，企业大数据已经建立起来了，企业的价值链等知识结构建立起来了，运用人工智能技术，包括算法智能、机器智能、群体智能等各种智能技术，为整个企业组织、企业组织的各个单元提供智慧赋能。

（3）要素维——以人机物相融合为主体的要素维

在数据的三次价值跃迁过程中，在对应的三个技术层次中，企业的人、机、物三大要素对内实现了要素重构和重组，对外实现了组织的变革和管理的重塑。

对应到第一次数据价值跃迁，第一层技术维度的要素重构：物物相联、人机交互；实现机器智能。对应到第二次数据价值跃迁，第二层技术维度的要素重构：人人互通、知识协同；实现知识智能。对应到第三次数据价值跃迁，第三层技术维度的要素重构：人机协同、智慧决策。实现决策智能。

三个维度，三个层次，三个递进构成了企业大脑的三个形态：单元脑、专业脑、决策脑，智慧企业的核心中枢就是这三脑的协同。

单元脑：数据、数字化、机器智能；

专业脑：知识、大连接、知识智能；

决策脑：智慧、人工智能、决策智能。

2.数据驱动决策

随着传感器、物联网、大数据、机器视觉、图像识别等智能技术的发展，企业正在物理实体之外创造一个虚实映射的数字虚拟体，在数字虚拟体中实现对物理实体的状态感知、数据洞察、动态仿真和控制执行，这个过程称之为企业数字化。人越来越多的通过虚拟企业来实现对物理企业的资源调度、控制运行和价值创造，而不再直接作用于物理企业，越来越多的一线员工被智能机器人和智能系统所替代。

物理世界的不断被数字化，形成了数据的滔滔洪流，企业的设备设施、生产资料、业务价值链条、企业环境、实时状态信息等都以数据的形式自动流转，实现数据—信息—智慧的价值跃迁。仅靠人脑的计算能力已经无法驾驭大数据的驱动和运转，智慧企业的核心就是在虚拟企业之上建立基于人工智能算法的企业大脑，赋予虚拟企业之“智慧”生命。人不断地将自己的专业知识、经验智慧、推理逻辑对企业大脑进行智慧赋能和知识创造，借助数据挖掘、知识图谱、机器学习、深度学习、认知计算等人工智能技术，建立涵盖机理模型、数理模型、专家模型的算法中心库，实现企业大脑对现实世界的分析洞察和智慧决策能力，同时借助于企业大脑，人机协同的工作任务形式，大大降低个体的价值创造门槛，更多的个体得以从事更高级的知识创造、发现自然的活动。

智慧企业就是在物理空间—数字空间—人类空间深度融合环境下实现企业要素的自由流动、资源的优化配置以及运行的智慧决策。企业在物理企业之外诞生了数字化的虚拟企业，数据成为一切要素的载体和运作媒介，企业的价值创造过程就是数据在物理企业和虚拟企业的流动过程，在流动中实现数据形态的变化，在流动中实现数据价值的跃迁，在流动中实现企业的经营决策。数据只有流动起来，才有价值，数据的自主流动驱动企业不断运行演进。这是智慧企业区别于传统企业的最本质特征。

图2.11　CPH下的数据价值流动(www.daowen.com)

数据在驱动企业运营决策的周期运转过程中，可以提炼出四个阶段：感知互联、分析洞察、自主决策和自动执行。

感知互联：感知是对企业物理空间各类实体、过程、外部环境、时间状态等要素的隐性数据显性化过程，是形成企业大数据的来源和基础。数据感知途径将主要通过物理企业与数字企业之间的物、网连接实现，包括人对物理企业的各类操作数据信息，然后积累在企业的云端数据中心。

分析洞察：分析洞察是智慧企业的重要能力。企业通过各类仿真、建模等工业软件技术，实现企业产品/服务全生命周期、经营管理全环节运行规律的模型化、代码化、工具化，将数据转化为对企业有价值的知识库。

自主决策：人机交互决策将是智慧企业的主要分析决策方式，分析决策功能将从传统企业主要依赖各类管理者逐步转移到依靠人机交互的智慧中枢，由智慧中枢根据预期目标与人实现交互沟通后做出最优决策。智慧企业的分析决策时效性、准确性将大幅提升。决策包含三种模式：一种是基于确定规则和模型的结构化决策，由企业大脑独立完成决策；一种是基于结构化知识和非结构化信息的半结构化决策，由企业大脑和人机协同共同完成决策；一种是无法基于固定模型描述的非结构化决策，企业大脑提供辅助决策。

自动执行：执行的本质是将智慧中枢的决策结果通过数字虚体和自动控制系统转换为可执行的命令，在物理实体中实现。智慧企业的执行将主要依靠各类控制软件自动执行。

3.整体人工智能

智慧企业的核心是在企业数字化转型的基础上在虚拟企业中构建企业大脑。企业大脑是未来企业的核心智慧系统，同时也是未来企业的主要组织形态。

从企业智能化系统来看，面向单一专业的管理系统或者面向多功能集成的流程系统，都难以与数据价值挖掘的场景相匹配，甚至让人工智能算法难以落地。企业大脑创造性地将数据通过“协同”连接，将算法通过“三脑”实现。企业大脑不同于任何单纯的信息化系统，也非任何固化的管理模式，而是始终以自动化终局为目标，解决企业平滑转型的问题。从组织演进趋势来看，传统的职能式、层级式等模式已不断被挑战，新的组织模式正不断显现。“三脑协同”是一种新的组织形式，其扁平化结构能够适应企业数据多维的采、存、管、用，以达到智慧企业数据驱动的目标。

总之，智慧企业是整体的人工智能，具体表现为“三脑协同”。三脑之间的运作关系构成四个闭环。三脑的协同就是不断地循环四个闭环的过程（如图2.12），不断地对组织进行机器智能赋能、知识智能赋能、决策智能赋能。每一个闭环内都是“感知—分析—洞察”的三元循环。

图2.12　三脑协同、三元循环、四个闭环

一个大闭环：在三脑间循环。单元脑提供对物理企业的量化和感知，专业脑提供对企业价值链等的知识结构建立和实时分析，决策脑提供对企业战略、风险、发展等的智慧判断和科学决策。

三个小闭环：每一个脑内都有一个小循环。单元脑内小闭环：实现对机器设备等生产要素的感知、机器的互联互通、生产过程的优化和分析、生产计划决策等；专业脑内小闭环：建立在物的数字化、网络化、智能化基础上的企业内价值链的感知、分析、洞察，建立在突破企业边界的行业生态链的感知、分析、洞察；决策脑内小闭环：对单元脑和专业脑的感知、分析、洞察/决策。

如果把智慧企业比作一个智慧的人，那么单元脑、专业脑与决策脑一起构成了人的“四肢”“器官”和“大脑”，它们各自内部的运作机理如下：

（1）单元脑

单元脑是虚拟企业和物理企业的交互层，在这一层实现物理企业的数字化。它的划分就是企业的末端生产端元，在制造行业就是智能工厂的工厂大脑，在零售行业就是新零售数字化门店的门店大脑，在能源行业就是智慧电厂的电厂大脑。单元脑具有高度数字化、网络化、智能化的能力，由人、设施/工具和智能系统组成，在既定的任务职能和明确的规则下自主运行，能够实现既定规则下的自动预判和自主决策。

单元，指企业这个整体中自为一体或自成系统的独立成分，专业脑在企业中代表基层业务单元。单元脑对应专业生产职能或工业系统的自动/智能系统，是公司量化主营业务、实现内外感知的重要抓手，是人工智能“人”的“四肢”。

如果把生产线扩展为智慧企业，那么单元脑就是如同单元生产，是一个CELL。基层业务单元必须在企业整体布局下完成一个完整的单元作业，对工业企业来说，这种单元作业就是生产职能。从组织上看，单元脑是基层业务单元，承担着对企业最直接的生产要素进行配置的职能；从系统上看，单元脑是企业大脑系统的单元脑系统部分，是对生产要素进行自主配置的功能。

智慧企业的单元脑的最终形态，将是被完全企业大脑系统操作的无人单元。

（2）专业脑

专业脑是基于集成集中的数字化平台，由领域专家和人工智能辅助系统构成，在某个专业或某个对象领域实施即时度量、评估、分析，实现标准改进和规则优化，统筹专业内的协调和专业系统级风险应对，以确保系统目标的达成。

专业，是指企业中根据产品（包括有形产品和无形产品）生产的不同过程而分成的各业务部分，专业脑在企业中代表着各职能部门，如同人工智能“人”的各个“器官”。

专业脑是对企业职能部门向专业中心转型的要求，通过数据的挖掘、专业知识的沉淀，形成专业脑自己独立的看法，这是向上的决策中枢和向下的生产单元都无法提供的。专业脑与传统职能部门的区别在于，那些合规性、事务性的工作完全被企业大脑系统的专业脑系统自动化了，那些在专业脑系统支持下的专业分析、预判、决策、彼此协同，才是各部门真正“专业”的体现。

（3）决策脑

决策脑在最高管理层，运用系统工程的原理整体把握、科学分解，负责调控协调企业的有序运作，通过调配资源使得企业收益最大化。基于企业生命周期的发展视角，聚焦战略方向、实施高层规划、重大风险应对，统筹跨专业领域的协调，实现企业层级的自我评估、学习和演进。

决策，是企业复杂的思维操作过程，决策脑应企业的最高管理层，面向企业整体做出环境识别、问题诊断、状态预测和行为选择。从管理内容上看，决策脑代表企业的顶层运营管理和战略管理；从企业大脑系统上看，决策脑是企业的决策指挥中枢，如同人工智能“人”的“大脑”。

由于决策脑处于企业的顶层管理层面，其所看到的所有数据，都具有向下挖掘，追本溯源的能力，因此，决策脑拥有将企业这个整体还原的能力。所以，决策脑是既能解决运营的最大统筹问题，亦能解决战略高屋建瓴的问题。同时，运营结果的好坏亦是战略评价的依据，使得战略与运营不脱节。

4.新型人机协同

传统管理学关注的是人，企业数字化关注的是先进的数字技术，智慧企业关注的是人和先进的技术与智能设备的协同，即人机协同。人机协同是智慧企业的核心特征，核心生产管理模式、核心组织形态、核心生态链。人机协同分布在不同的层次上，其范围、内涵、特征均不相同。

人工智能时代，“人”和“机”的定义以及两者之间的管理关系、所处环境已然发生改变，“人”和“机”互为主客体，成为互相管理、互相理解、互相协作的关系。人机协同的出现将消除二者之间的管理界限和任务分工，将“人”的智慧与“机”的智能完全融合为一体，在发挥各自优势的基础上实现深度交互迭代、增强协作、共同决策，创造新的生产能力，促进智慧化转型，那么人机协同就已不是单纯地在“人”和“机”之间实现协同，而是在人机协同为基础条件下的具象化体现。

人机协同的具体体现之一：智能机器的生产、管理、运作需要与人的劳动协同。在大数据、物联网、人工智能等先进技术的互融互通及不断应用的影响下，制造业一方面要解决生产服务过程最优化、人工成本降低和产品质量管控等问题，另一方面要建立智能制造体系以持续在新工业环境下的生存。通过人工智能技术将“人”的智慧因素和认知能力的引入，实现人机混合增强智能，产生高效率、高质量且可持续发展的生产力量，以适应外部环境带来的发展契机和转型变革。

在人机协同形态下的生产一线环境中，机器与人可以在同一时间和空间完成同一项任务，两者实现完全自然交互和融合，同时有别于只能实现互相感知、传递信息的人机交互，人机协同可以实现人与机器的职能互补，预知对方行为意图并及时做出响应，保障生产线的不间断高效运作，提高生产质量和价值。例如：在生产线正常运作时，人想临时改变生产过程某一环节，或改变输出产品类型和设计，或是临时停止当前任务，机器都能及时响应并自动调整，以满足人和工作环境需求；在生产线出现突发故障时，人和机器都能快速反应，将感知和处理信息同步告知于对方；在人的决策或机器的控制出现错误甚至威胁到正常生产时，对方能快速反馈信息纠正对方行为，实现人机之间的无缝合作、及时补位、快速纠错，机器开始从人的工具转变为人的工作伙伴，人机互相实时感知、信息互通、动态配合，从而实现柔性态、个性化、创造性生产制造。

人机协同的具体体现之二：人与机器在工作岗位、分工等生产管理链条上自动协同。智能制造对人的岗位产生影响，并不断代替人的部分岗位，使人和机器的分工需要不断调整。智能机器具有长期稳定性强、计算精度高、生产效率高、可靠执行编程等特点，为了改善人的工作条件，越来越多机器人代替人去做重复、枯燥和危险的劳动，但单纯地用机器替代人完成复杂任务显然是难以实现的；从人的方面来看，人具有预测及解决意外事态能力、应对复杂变化环境能力并且拥有不可替代的智慧思维和创造能力，这就意味着人在生产关系中始终处于主导地位；而人在生产制造中往往依赖于经验和主观思维判断并解决问题，这也暴露了人的“捕获错误”“认知偏差”“心理波动”“环境暗示”等局限，需要加入机器智能的协同对人的行为进行纠偏干预。为了实现动态协调人类智慧和机器智能之间的差异性和互补性，融合二者之间的岗位和分工，打造人机混合员工团队，以适应人机协同形态就成了必然选择。

海量数据的积累和人工智能技术的兴起促进智能机器快速发展的同时，也赋予人前所未有的技能，这就需要拓展新岗位来匹配新技能，并不断优化新技术性能，如操作型人员将转变为洞察驱动型、单一技能角色转变为多技能角色，技术型角色转变为创意性角色。岗位角色的变化也将驱动机器在人机协同中的角色变化，智能机器区别于传统意义上的机械，开始代表高级机器、机器群体与虚拟系统的有机整体，是完全数字化、具备感知能力和人工智能特点的拟“人”化机器，其工作性能持续受人的行为和自己学习行为交替影响而提升。同时，人在与智能机器的相互深度作用和动态影响过程中，人也不是传统意义上的“人”，要成为人人互通、人机交互、知识共享和价值创造的“人”才能全面发挥智慧，实现与机器的完全互融。

人机协同的具体体现之三：企业管理体制机制、工作流程变革要与人机协同发展相适应。企业作为社会主要发展力，单纯的技术革新无法满足人机协同要求，需要在技术革新基础上，通过管理变革、组织重构和流程重塑进一步释放人的创新能力，将人的智慧融合到智能机器的智能之中，进一步促进企业高效发展和智慧化转型，从而持续增强人机混合智能，搭建适应人机协同发展的平台。国家能源集团大渡河公司为代表的智慧企业建设实践，是将传统工业化、先进信息化深度融入现代企业管理化技术而形成的以数据驱动决策管理的，整体呈现人工智能特点的人机协同企业，其管理创新和技术创新双驱融合模式，让企业整体呈现人工智能的“人”，生产系统作为智能机器群融合为“人”的一部分，契合了人机协同提出的“人”与“机”完全交互融合，因此三化融合（工业化、信息化、管理现代化）是人机协同在企业管理层面的具体体现。

图2.13　“三化融合”型智慧企业管理体制下的人机协同

人机协同的具体体现之四：实现企业内部人机协同情况下，对社会的洞察感知和需求发生变化，社会层面需要与之相协同。新一代人工智能技术已经以物理机器和虚拟系统方式存在，可全面感知、实时预测、提前预警公共设施和社会安全运行的重大态势，与人共治有效维护社会稳定，让人在社会中的行为更加自由、丰富、活跃，充分释放的创新能力为社会发展持续提供新动能；在企业内部，人机协同特征被赋予到社会各要素、各领域，形成一股强势力量增强发展社会治理能力和智能水平，未来的智慧社会将由创新智慧型的“人”和数字智能型的“机”共同组成，整体凸显人工智能特点，通过数据资源流动呈现人、机、社会之间联通互动、虚实交融、数字双生的景象，形成人机协同新社会形态。