文/吳俊宇

編輯/謝麗容

今年5月，百度啓動了新一輪的管理層輪崗計劃。這次輪崗涉及智能雲事業羣組（ACG）、移動生態事業羣組（MEG），由兩位BG新晉最高管理者分別接管。

在過往，管理者輪崗通常需要交接大量工作資料。需要交接什麼、如何進行交接，這是困擾大量企業的問題。不過，百度這次輪崗過程相對平滑。

兩位管理者過去長期深度使用百度的知識管理系統。組織資源、團隊信息、會議決策文檔等信息，都已經清晰保存在知識庫之中。輪崗啓動，相應BG的信息即全部開放權限，新任管理者可隨時查閱。在管理層會議上，新任管理者評價說，知識庫讓輪崗變得更高效。

這只是知識管理系統在百度內部深度使用的一個片段。百度員工辦公協同都在知識管理系統上展開。這家知識密集型公司的日常運轉效率因此大幅提升。

在科技公司，知識是日常運轉中誕生的流程、機制、創新技術和經驗等。這些內容需要通過制度、工具沉澱下來。多位中國科技公司核心人士向我們表達了一個相似的觀點，科技公司內部知識管理流程平臺多多少少並不“科技”，甚至相當原始。

譬如，一些公司的招聘、績效等工作仍用Excel工具完成，管理效率有待提升。企業內部的流程、機制、經驗、信息通常因爲員工的離職而流失。這些知識無法保存沉澱在組織內。企業各部門即使保存了大量內部信息，也因爲部門壁壘得不到充分共享。

爲此，百度搭建了一整套可以進行知識管理的智能工作平臺。這一項目的實施者是百度集團副總裁、百度集團首席信息官李瑩。基於百度多年的知識管理積澱和多次迭代，近期，她在百度內部提出了“AI×知識管理=創新流水線”的理念。

李瑩提出：AI✖知識管理=創新流水線

作爲公司CIO，李瑩負責百度企業智能信息系統的建設。其職責是，管理百度的數字化工具（包括研發工程效能平臺、企業智能辦公、企業智能平臺等在內的基礎設施），使其提高公司的辦公效率、經營管理效率、研發效率、業務運營效率等。

今年8月底，李瑩接受了我們的專訪。她說，知識管理是數字化轉型中被忽略的短板。互聯網公司的業務是數字化的，但這並不代表管理是數字化。公司的業務發展、管理水平與敏捷協同能力、智能化變革能力、自驅創新能力密切關聯。很多公司並沒有匹配好這些關係。

百度集團副總裁、百度集團首席信息官李瑩

李瑩解釋，“AI×知識管理=創新流水線”的意義是，它不是簡單的把AI和知識管理相加，也不是直接把知識線上化和系統化。而是利用AI技術改變知識管理，成創新正循環。基於創新流水線，企業創新效率和概率可以提高，知識管理的價值得到倍積效率的顯現。

起步：百度爲何先行

企業的知識管理是何時起步的？

“知識工作者(knowledge worker)”一詞最早由現代管理學開創者彼得·德魯克在1959年《明天的里程碑》中提出。1988年，德魯克在《哈佛商業評論》上發表《新型組織的出現》一文。

當時，美國工業企業普遍有“大公司病”，硅谷科技企業帶來了新的工作方式。德魯克因此提出“知識管理”。在他看來，知識型企業中可基於信息共享高效決策，企業將因此激發活力。

德魯克提出“知識管理”概念後，上世紀90年代，歐美市場興起了“諮詢+IT”的知識管理模式。企業聘請諮詢公司，確定企業的流程制度、IT系統。員工在流程中規範行事，公司得以高效運轉。

全球研究機構IDC今年2月發佈的數據顯示，目前中國大部分企業缺乏對分析決策過程的統一管理。到2026年，將只有25%的中國1000強企業採用具有統一分析、業務規則、工作流程和協作能力的決策平臺。

數字經濟的環境下，市場變化快、人員流動性強。企業的員工、數據、信息、知識量激增。“諮詢+IT”這種知識管理模式無法完全適應中國客戶。但一些本土企業正在基於自身實踐推出相應的解決方案。

百度是中國最大的科技公司之一。爲做好知識管理，百度開發了智能工作平臺和如流。

百度爲什麼要進行知識管理？原因在於，百度是一家知識密集型、研發密集型的企業，內部沉澱了大量信息和知識，內部信息協同複雜。百度各業務又處於關鍵轉型期，需要提高效率、降低成本、激發創新。

作爲知識密集型企業，20多年來百度內部沉澱了大量創新技術和經驗。不僅包括知識庫、專家庫、案例庫、流程、技術中臺能力等顯性知識，還包括機制、經驗等隱性知識，乃至文檔、週報、OKR等基礎信息。如果不加以管理，沉澱的信息得不到充分使用。

百度的內部業務、工種也複雜，需要高效協同，知識管理是提高內部協同的重要手段。百度內的所有員工，都在使用知識管理平臺，涉及研發、產品、運營、市場、銷售、行政等多種不同工種。BG與BG之間，工種與工種之間知識結構不同，又時常需要彼此配合。

另外，百度處於轉型期，增效降本、激發創新的需求迫切。知識管理是這種研發密集型企業的剛需。

研發部門對知識管理是需求最高的客戶之一。百度近年處於轉型期，智能雲、智能汽車等業務研發密度大、資金投入多。近五年百度核心研發費用率正持續提升。2017年研發費用率爲17%，2021年研發費用率提升至23%。

上述業務創新效率、研發轉化、成本管控、內部協同的訴求也高。知識管理如果做得好，還可以研發人員獲得更多好的技術方案，提升開發效率和創新能力。研發團隊甚至可以提高研發資金的使用效率。

落地：還有三道難關

知識管理落地並不容易。目前大部分互聯網企業的組織協同、知識管理相對割裂的，通常由多套工具完成。知識管理通常以內部論壇、百科、雲盤的形式出現。組織協同通常由協同辦公工具負責。企業知識庫沒有實現智能化，不會自動推薦給員工。

企業難以對“組織協同+知識管理”進行智能化改造的原因有三部分：

• 一是員工形成了固有的工作習慣，推薦容易造成打擾，隨意改變往往會引發反彈。

• 二是，需要搬遷知識庫，還要打通數據中臺、AI能力，技術工程改造大。

• 三是，改造的價值無法直觀體現，也沒辦法事先驗證。

研究百度知識管理狀態的價值和意義在於，百度“組織協同+知識管理”的起步早，執行落地快，目前內部管理智能化程度相對較高。這並不是每一家企業都可以做到的。

拆解百度這個智能工作平臺，一共分成了三層。

入口，是百度內部工作協作平臺“如流”。如流和企業微信、釘釘、飛書類似，是典型的上層應用。它誕生於2020年4月，是百度開發的新一代智能工作平臺，主打AI和知識管理功能。如流打通了百度內部的財務、報銷、人力、研發等ERP系統。員工過去需要在若干平臺處理不同工作。如今大部分工作只需在如流完成。

底座，是AI中臺、知識中臺。它具備大模型、知識圖譜等技術能力，承擔智能分發任務。

三條智能辦公流，包括通訊流、工作流、知識流。通過AI能力打通三條流，讓通訊、工作、知識智能化融通，大幅提升協同、創新效率。

李瑩說，在這套創新流水線上，知識、員工和工作場景被連接。大模型和知識圖譜技術，將企業的異構知識進行單元化、結構化、規範化“拆解、分發、組裝”，再根據場景和員工需求進行精準識別、匹配和推送。員工快速消費知識又創造知識，進而形成創新閉環。

那麼，百度是爲何可以建成知識管理平臺？在李瑩看來，在公司內推動“知識管理”有三個要素，分別是文化和機制、產品和技術、運營和服務。

從某種層面上說，知識管理是“領袖工程”，需要組織文化的配合落地。

哪怕是在一個以最新技術的研發和應用爲主業的科技公司裏，如果一把手不重視這件看似不如客戶拓展、市場營銷和產品研發的事情”，那麼也難以做到極致。

在百度，知識管理是實打實的“一把手工程”。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏曾多次強調知識管理的重要性。2021年李彥宏曾提到，知識管理是AI時代決勝未來的八大關鍵技術之一。李彥宏爲代表管理層達成共識之後，百度的辦公效率、經營管理效率、研發效率和業務運營效率成爲一盤棋，由CIO負責統籌，知識管理被貫穿其中。

百度工程師氛圍濃厚，智能工作平臺需要經受工程師用戶的多重審視。哪怕是搜索框做長几釐米都會引發工程師的吐槽和反彈。但正是這種挑剔的用戶，讓知識管理平臺慢慢走向成熟。

技術是百度做好知識管理的基礎。產品技術實力不足，基於AI能力的知識管理也無從做起。

李瑩認爲，百度之所以做知識管理，一是百度需要做，二是百度能夠做。百度是一家智能化企業，產品服務都基於AI能力。百度的知識管理構建在百度文心大模型、飛槳、知識圖譜等AI產品和技術內核上。

目前，百度知識管理通過建設知識分發平臺，開發出了“基於大模型的企業知識分發系統”。知識管理平臺基於文心大模型，會融合學習百度5500億條知識的知識圖譜。平臺在理解員工訴求後，會把信息高效推薦給有需要的員工。

除了技術，產品本身要做到足夠好用、高效，在公司內形成口碑。李瑩解釋，公司整體技術架構設計貫穿了“組織協同+知識管理”理念。從底層架構到存儲，到企業主數據，再到如流的知識管理能力、流式引擎能力，以及上層應用。完整的技術架構、解決方案，讓知識管理的體驗能夠做的更全面。

開發出一套流程和系統後，還需要將這個流程貫穿到企業運轉的方方面面。從可用可不用，變成 “很好用”，到“離不開”。李瑩的目標還不僅止步於“離不開”，她認爲，一套好用的知識管理流程，應該成爲企業知識流轉的血液系統，看不見摸不着，但滋養整個生態系統。

公司兄弟部門認可同樣重要。這是讓業務部門願意配合推進知識管理的必要條件。

公司各業務部門都是CIO體系的“客戶”，CIO部門需要對“客戶”做好服務。在李瑩看來，團隊需要爲業務線做“保姆式服務”，形成公司內部標杆後，吸引各業務線使用。

爲做好服務，李瑩團隊需要爲各業務、各部門“下場拎包”。在業務部門陪伴式工作，觀察客戶需求再改進產品。她說，“你要穿客戶的鞋走10公里，才知道你做的鞋有多不舒服”。

成效：增效降本、激發創新

任何數字化改造都要帶來實際價值。價值通常有三重衡量標準：增效降本、流程重塑、業務創新。

百度的智能工作平臺，同樣需要經過上述檢驗。李瑩說，增效降本是基本任務，發揮創新價值是管理層更大的期待。

技術工具要服務於實際使用。智能工作平臺帶來的實際效果是：員工工作變得更高效；組織管理變得更簡單；增效降本、業務創新變得更可控。

員工工作變得更簡單高效是基本要求。智能工作平臺作爲統一入口，讓員工進入和使用週報、OKR、部門知識庫、智能會議等變得更加高效便捷。通過AI技術，平臺會根據員工的週報、OKR智能推薦相關問題解決方案、資料甚至是相關專家。會議作爲知識管理的典型應用場景，如流智能會議可實現實時語音轉文字，全程記錄，自動提取要點，智能生成會議紀要等，滿足對會議全程信息的高效回溯。

爲了大幅提效，讓員工獲得更多幸福感，百度知識管理改變了工作任務的處理流程。比如，通過“流式引擎”，把傳統工作中的“人找事”，變爲“事找人”。過去在各系統審批長達一個月的人工報銷流程，現在可在30分鐘內通過系統智能化完成。流式引擎還大幅優化員工的工作時間分配，一位百度的中層員工表示，他過去每天要專門花費1個多小時在多個平臺處理審批，如今只需在如流消息中利用碎片化時間處理即可，關鍵精力可以投入高價值工作中。

在管理超大項目時，尤其需要知識管理。以百度世界大會爲例，需要全公司幾十個部門、上百名員工一起協同完成。從項目一開始籌備，公司各部門便通過統一的“項目知識庫”來記錄項目進展和解決跨部門協作信息不對稱等問題，集團上下高效協同的同時，也避免了下一次項目重複造輪子。

基於知識管理的如流智能會議系統

組織管理變得更簡單是更高的目標。商業競爭日趨激烈，組織效率需要足夠高。在互聯網企業日益重視公司成本效率考覈的情況下，公司的成本管控、團隊管理也需要更明晰。

今年5月，百度啓動了新一輪的管理層輪崗計劃。有高管在百度內部高管會上曾分享，各事業羣組部門知識庫保存了過往業務信息、會議內容，即使在輪崗接手新BG後也可以快速瞭解業務。

這個場景看似簡單，但影響巨大。隨着頭部互聯網企業逐步強化To B/To G業務，組織管理、經營管理愈加重要。企業組織架構調整的頻度、難度在變大。以To B/To G業務爲例，每年都要調整、調整週期長達3月-6月。調整如果不夠順滑，項目會直接受到影響。

如流知識庫可提供個人、部門、項目知識庫沉澱，還具備智能推薦能力

此外，成本效率管理需要更明確的數據驅動。在智能工作平臺上，會產生組織部門視圖。預算、代碼、ORK會自動生成統計表，管理者可以快速定位業務問題。平臺還會滿足個性需求，形成基於業務、職能、個性化需求的千人千面工作臺。

這是互聯網公司的剛需之一。一位雲廠商高管曾對我們說，To B/To G業務通常會嚴格考覈每個項目的利潤率，“算賬口徑太多，算準就是第一道門檻”。用技術手段明確資源投入、財務狀況會讓業務部門更瞭解自身的經營管理狀況。

崑崙芯科技是一家AI芯片公司，脫胎於百度，目前已經獨立融資。這家公司是“創新流水線”的受益者。崑崙芯科技CEO歐陽劍說，芯片設計到流片是個“超級工程”。內外協同多，技術研發文檔資料多，項目週期長、投資大。公司的內部協同、OKR對齊、項目進度管理都在百度這套平臺上完成。

激發創新是公司最理想的訴求，也是李瑩希望實現的最高目標。

和一些公司進行數字化改造只強調增效降本、強化管理不同，李瑩認爲數字化的一個重要的衡量指標是，提升工作的幸福感。通過“知識管理”的方式進行數字化改造，可以讓員工保持愉悅，激發創造力。創新在這種環境下才會誕生。

研發是一個既要激發創造力，也要明確考覈成效，更是一門需要把握技術和市場節奏的技術。一位資深技術人士表示，程序員並不想把時間耗費在重複代碼上，而是希望能夠把靈感投入技術方案、項目管理之中。

在百度這套“創新流水線”上，百度多年積累的海量代碼、技術產品文檔會在技術人員需要時實時推薦給他們。技術人員可以減少重複勞動，做更多有創造力的工作上。

對技術管理人員來說，技術團隊帶來的產出也可以有更明確的量化指標。譬如，在智能工作平臺上，項目平臺可全程管理研發流程。Code Review（代碼審查）、結對編程、問題排查也可實現任務自動觸發。

在一個企業裏，組合知識和經驗的速度越快，創新能力就會越強。創新流水線打破了老師傅帶新學徒這種“人到人”的知識傳遞模式，完成了對“人和知識”的統一管理，讓知識加速流動起來。李瑩說，百度還在持續優化智能工作平臺，先讓每個環節效率提升N倍，再落地到所有的場景中去，公司效率指數級提升的同時，創新也在不斷髮生。

未來：科技公司給出本土方案

用“知識管理”形成的創新流水線也是目前其他科技公司正在嘗試做的事情。創新流水線，正在成爲影響科技公司創新效率中的重要一環。

事實上，不僅是科技企業需要知識管理。隨着製造、零售、金融等各行業數字化水平提升，知識管理是各行業的剛需。

中國的科技公司經歷了20多年的高速發展，知識管理這個重要議題也曾被長期擱置。然而中國科技企業長期發展過程中沉澱了大量知識資源。這和客戶資源、供應鏈資源一樣，需要利用技術手段有效管理。科技企業因此最早開始利用AI進行知識管理。

越是轉型挑戰大，越會轉而向數字化轉型要紅利。百度是一家技術密集型企業，這幾年的轉型也更艱鉅。相對應的是，百度也成了知識管理落地最快的企業之一。

和歷史一樣，當下是中國互聯網公司轉型升級的起點，科技企業正在採取各種方式轉型升級。

今年2月，一位頭部互聯網企業移動業務的技術高管說，他所在的公司正在推動公司內部的技術工業化。目的在於，降低成本、提高創新效率。這一系列改革已經持續3年。

這家公司的技術工業化目前主要集中在研發部門。思路是開源協同，各BG、各BU共享最佳技術方案。一方面重複的技術可以合併，以此節約成本。另一方面，技術共享還可以實現標準化的開發。核心理念仍是，研發部門可以在最佳實踐的基礎上提升創新效率。

上述互聯網公司的技術高管表示，公司內部推行技術工業化時，一方面要平衡業務線的利益，另一方面也要扭轉員工過往的工作習慣。這些都不容易，推進三年，技術工業化的設想才初步成型。

與上述公司不同，百度的“知識管理”覆蓋全公司。創新流水線和辦公效率、經營管理效率、研發效率和業務運營效率是一盤棋，統一由李瑩負責。完整的技術架構、解決方案，讓知識管理的體驗能夠做的相對更全面。

經歷了一些業務調整和重構，百度內部正在悄悄發力奔跑。做成一條知識管理創新流水線對於今天的百度尤其重要。李瑩說，企業的能力分成外功和內功。外功是公司的業務、收入，容易被外界看到。內功是企業內部的經營管理能力，不容易被覺察。她介紹，隨着百度知識管理能力逐步完善，企業知識庫、專家庫、案例庫、技術中臺能力將大規模對外應用。

中國企業的發展路線有獨特性，無論是互聯網、零售、製造、金融等行業，都有土生土長的市場需求，形成了基於中國實踐的數字化解決方案。

因此，中國企業無法簡單套用歐美興起的“諮詢+IT”的知識管理模式，也無法簡單部署海外成熟企業開發的知識管理平臺。百度智能工作平臺還需要持續完善，不過這套“AI×知識管理=創新流水線”的理念和實踐爲其他公司打了一個樣。

中國科技企業正在給出符合本土實踐的解決方案。