AI进入真实世界，海尔生物如何完成“再进化”

9月21日，第十届人单合一模式引领论坛暨第三届零距离卓越奖颁奖典礼在青岛举行。以“R理论：重塑认知、重构组织、重铸业态”为主题，论坛将讨论进一步指向AI时代人与组织关系的变化。现场，海尔生物数智医疗项目获“创新标杆”奖。

奖项之外，一个更值得观察的变化正在用户现场发生。

在苏州大学附属第二医院，智能化已经深入静配中心运行。苏大附二院参与发表的研究显示，智能一体化设备投入应用后，仅贴签及摆药环节就由4人配合变为1人值守。

但技术改变的不只是效率。苏大附二院药学部主任曾这样评价智能化带来的变化：在提高准确率、保障用药安全之外，更重要的是“把时间还给医护，将更多医护还给病人”。

苏大附二院呈现的首先是自动化深入真实流程后的变化。当AI进一步与自动化设备结合，技术开始进入任务理解、流程生成与设备调度，面对的也由屏幕上的信息变成真实的药品、样本、细胞、设备和流程。 AI进入真实世界，由此不再只是一个技术命题。

真实场景，正在成为AI的第一道门槛

技术进入真实场景之后，用户需求不会停留在最初的设备功能上。 设备如何运行、人员如何操作、不同环节如何衔接，许多问题只有在长期运行中才会显现。而模型可以理解语言，却无法天然理解一家医院如何运转；进入实验室和生物工艺场景，样本处理、设备衔接、工艺调整更建立在大量专业知识和场景经验之上。

海尔生物打造的AI智慧给药全场景

图源：海尔智慧医疗

因此，AI真正进入产业现场，首先需要理解场景：将用户需求拆解为具体任务，再转化为机器可以理解、设备可以执行的流程。

这也赋予“零距离”新的含义——企业需要进入用户的实际工作流程，理解那些无法在采购清单中被完整定义的问题。AI越深入真实世界，企业越需要理解真实场景。 而当越来越多确定性的工作可以由机器承担，人的价值也进一步集中于发现问题、定义价值和专业判断。这恰恰解释了为什么AI能力越强，企业反而越需要靠近用户。

从“回答问题”到“完成任务”

过去几年，大模型快速发展，让AI越来越擅长理解语言、生成内容和提供建议。但进入产业现场，AI面对的任务发生了变化。

它不再止于“给出答案”，而是开始参与任务的完成。 在海尔生物的实践中，这一过程正在形成一条更完整的链路：理解需求—拆解任务—生成流程—调度设备—执行任务—反馈优化。在医院，这意味着进入药品管理和运行流程；在实验室，则进一步参与实验任务理解、流程生成和设备调度；进入细胞培养与生物工艺，AI面对的是需要持续观察、分析和调整的生命过程。

例如，在细胞培养场景中，“AI细胞之眼”可以在设备运行过程中进行细胞识别与辅助分析。据海尔生物披露，在相关全自动细胞培养场景中，细胞培养批次差异可控制在4%以内。 真正值得关注的，不是增加了多少AI功能，而是AI开始进入完整的工作链路。 这也带来了与数字世界不同的约束。在屏幕上，一个回答可以重新生成；进入实验室，一次操作会直接作用于样本和细胞；进入生产环节，一次判断还可能影响后续工艺。

因此，准确性、稳定性、可追溯性以及异常情况下人的介入，成为AI进入工作流的重要前提。在医疗等专业场景，数据合规、专业责任和AI判断边界也需要随之明确。 这决定了产业AI很难脱离专业知识、自动化系统、设备和人的监督独立运行。竞争的尺度也由单一设备的性能，逐渐延伸至一个更复杂的问题： 能否理解一项完整任务，并调动不同能力共同完成。

企业竞争的单位，由设备进一步延伸至工作流。 但新的问题随之出现：如果每一个场景都需要重新建立解决方案，这种能力如何复制？

一次共创，如何成为下一次的能力？

过去，很多项目经验沉淀在人和项目中。一个团队解决过的问题，并不意味着相应的方法能够自然进入另一个项目。 要让一次项目形成的能力进入下一次项目，需要回答两个问题：缺少的能力从哪里获得，已经形成的能力如何再次调用。 海尔生物正在通过两套机制回答这两个问题。

图源：海尔生物医疗

一套是被称为“海医汇”的生态机制，通过科工、医工、药工“三工共同体”，连接科学家、医生、药企及不同领域的专业资源，使能力可以围绕具体问题重新组合。

另一套是“盈康大脑”，更多承担知识与流程的数字化沉淀，使项目中形成的经验有机会成为后续任务可以识别和调用的能力。 前者扩展能力的来源，后者提高能力复用的可能。

当任务拆解、流程设计、设备调度和运行反馈逐步数字化，一次项目形成的经验，就有机会成为下一次解决问题的基础。 这种变化也开始在经营数据中留下痕迹。海尔生物今年上半年制药端收入同比增长23%，实验室解决方案同比增长19%。与此同时，业务触点正在由传统设备进一步延伸至科研、培养和生物工艺等更完整的用户流程。 AI改变的不只是产品，也在改变企业积累能力的方式。

而当解决问题需要调用的能力越来越多，新的问题也随之出现：这些能力是否都必须存在于企业内部？

从“零距离”到“零边界”

进入工作流越深，企业越容易触及自身的能力边界。 医院里的一个问题，可能同时需要药学、设备、自动化、软件和算法；一个生物工艺问题，也可能涉及细胞生物学、工艺、数据与AI。 用户不会按照企业的部门设置提出需求。

海尔生物将智能交互引擎视为人单合一在AI时代的一次组织级进化的契机，并将这种变化总结为“从零距离到零边界”。放在海尔生物的实践中，“零距离”解决的是如何深入用户现场、发现和定义真实问题；“零边界”面对的则是，当问题跨越部门、专业乃至企业自身能力范围时，如何让不同能力围绕用户需求重新组合。 它并不意味着组织边界消失，而是解决问题不再被既有边界所限定。

AI又为这种重组增加了新的可能：人的专业判断、平台沉淀的能力和企业外部资源，可以围绕具体任务重新连接。企业需要回答的问题，也由“内部拥有什么能力”进一步延伸为“面对具体需求，能够调动什么能力”。 但检验这种组合是否有效的，仍然是“单”——最终创造的用户价值。 回到论坛主题，“重塑认知、重构组织、重铸业态”也有了更具体的产业注脚：AI由信息处理进入现实任务，企业竞争由单一设备延伸至工作流，不同专业与资源也开始围绕用户问题重新组合。

海尔生物的变化正发生在这一过程中。低温技术曾是其进入生命科学场景的重要基础，如今设备、自动化、软件、AI与工艺开始进入更完整的工作流。

当AI真正进入现实并参与任务执行，需要“再进化”的，不只是技术，还有企业理解用户、积累能力和组织资源的方式。