高层访谈百度CIO李莹知识管理，企业提效创新中被忽略的短板

　　知识管理是数字化转型中被忽略的短板。互联网公司的业务是数字化的，但这并不代表管理是数字化。公司的业务发展、管理水平与敏捷协同能力、智能化变革能力、自驱创新能力密切关联。很多公司并没有匹配好这些关系。
　　文《财经》记者吴俊宇
　　编辑谢丽容
　　今年5月，百度启动了新一轮的管理层轮岗计划。这次轮岗涉及智能云事业群组（ACG）、移动生态事业群组（MEG），由两位BG新晋最高管理者分别接管。
　　在过往，管理者轮岗通常需要交接大量工作资料。需要交接什么、如何进行交接，这是困扰大量企业的问题。不过，百度这次轮岗过程相对平滑。
　　两位管理者过去长期深度使用百度的知识管理系统。组织资源、团队信息、会议决策文档等信息，都已经清晰保存在知识库之中。轮岗启动，相应BG的信息即全部开放权限，新任管理者可随时查阅。在管理层会议上，新任管理者评价说，知识库让轮岗变得更高效。
　　这只是知识管理系统在百度内部深度使用的一个片段。百度员工办公协同都在知识管理系统上展开。这家知识密集型公司的日常运转效率因此大幅提升。
　　在科技公司，知识是日常运转中诞生的流程、机制、创新技术和经验等。这些内容需要通过制度、工具沉淀下来。多位中国科技公司核心人士向我们表达了一个相似的观点，科技公司内部知识管理流程平台多多少少并不科技，甚至相当原始。
　　譬如，一些公司的招聘、绩效等工作仍用Excel工具完成，管理效率有待提升。企业内部的流程、机制、经验、信息通常因为员工的离职而流失。这些知识无法保存沉淀在组织内。企业各部门即使保存了大量内部信息，也因为部门壁垒得不到充分共享。
　　为此，百度搭建了一整套可以进行知识管理的智能工作平台。这一项目的实施者是百度集团副总裁、百度集团首席信息官李莹。基于百度多年的知识管理积淀和多次迭代，近期，她在百度内部提出了AI知识管理创新流水线的理念。
　　李莹提出：AI知识管理创新流水线
　　作为公司CIO，李莹负责百度企业智能信息系统的建设。其职责是，管理百度的数字化工具（包括研发工程效能平台、企业智能办公、企业智能平台等在内的基础设施），使其提高公司的办公效率、经营管理效率、研发效率、业务运营效率等。
　　今年8月底，李莹接受了我们的专访。她说，知识管理是数字化转型中被忽略的短板。互联网公司的业务是数字化的，但这并不代表管理是数字化。公司的业务发展、管理水平与敏捷协同能力、智能化变革能力、自驱创新能力密切关联。很多公司并没有匹配好这些关系。
　　百度集团副总裁、百度集团首席信息官李莹
　　李莹解释，AI知识管理创新流水线的意义是，它不是简单的把AI和知识管理相加，也不是直接把知识线上化和系统化。而是利用AI技术改变知识管理，成创新正循环。基于创新流水线，企业创新效率和概率可以提高，知识管理的价值得到倍积效率的显现。
　　起步：百度为何先行
　　企业的知识管理是何时起步的？
　　知识工作者（knowledgeworker）一词最早由现代管理学开创者彼得德鲁克在1959年《明天的里程碑》中提出。1988年，德鲁克在《哈佛商业评论》上发表《新型组织的出现》一文。
　　当时，美国工业企业普遍有大公司病，硅谷科技企业带来了新的工作方式。德鲁克因此提出知识管理。在他看来，知识型企业中可基于信息共享高效决策，企业将因此激发活力。
　　德鲁克提出知识管理概念后，上世纪90年代，欧美市场兴起了咨询IT的知识管理模式。企业聘请咨询公司，确定企业的流程制度、IT系统。员工在流程中规范行事，公司得以高效运转。
　　全球研究机构IDC今年2月发布的数据显示，目前中国大部分企业缺乏对分析决策过程的统一管理。到2026年，将只有25的中国1000强企业采用具有统一分析、业务规则、工作流程和协作能力的决策平台。
　　数字经济的环境下，市场变化快、人员流动性强。企业的员工、数据、信息、知识量激增。咨询IT这种知识管理模式无法完全适应中国客户。但一些本土企业正在基于自身实践推出相应的解决方案。
　　百度是中国最大的科技公司之一。为做好知识管理，百度开发了智能工作平台和如流。
　　百度为什么要进行知识管理？原因在于，百度是一家知识密集型、研发密集型的企业，内部沉淀了大量信息和知识，内部信息协同复杂。百度各业务又处于关键转型期，需要提高效率、降低成本、激发创新。
　　作为知识密集型企业，20多年来百度内部沉淀了大量创新技术和经验。不仅包括知识库、专家库、案例库、流程、技术中台能力等显性知识，还包括机制、经验等隐性知识，乃至文档、周报、OKR等基础信息。如果不加以管理，沉淀的信息得不到充分使用。
　　百度的内部业务、工种也复杂，需要高效协同，知识管理是提高内部协同的重要手段。百度内的所有员工，都在使用知识管理平台，涉及研发、产品、运营、市场、销售、行政等多种不同工种。BG与BG之间，工种与工种之间知识结构不同，又时常需要彼此配合。
　　另外，百度处于转型期，增效降本、激发创新的需求迫切。知识管理是这种研发密集型企业的刚需。
　　研发部门对知识管理是需求最高的客户之一。百度近年处于转型期，智能云、智能汽车等业务研发密度大、资金投入多。近五年百度核心研发费用率正持续提升。2017年研发费用率为17，2021年研发费用率提升至23。
　　上述业务创新效率、研发转化、成本管控、内部协同的诉求也高。知识管理如果做得好，还可以研发人员获得更多好的技术方案，提升开发效率和创新能力。研发团队甚至可以提高研发资金的使用效率。
　　落地：还有三道难关
　　知识管理落地并不容易。目前大部分互联网企业的组织协同、知识管理相对割裂的，通常由多套工具完成。知识管理通常以内部论坛、百科、云盘的形式出现。组织协同通常由协同办公工具负责。企业知识库没有实现智能化，不会自动推荐给员工。
　　企业难以对组织协同知识管理进行智能化改造的原因有三部分：一是员工形成了固有的工作习惯，推荐容易造成打扰，随意改变往往会引发反弹。二是，需要搬迁知识库，还要打通数据中台、AI能力，技术工程改造大。三是，改造的价值无法直观体现，也没办法事先验证。
　　研究百度知识管理状态的价值和意义在于，百度组织协同知识管理的起步早，执行落地快，目前内部管理智能化程度相对较高。这并不是每一家企业都可以做到的。
　　拆解百度这个智能工作平台，一共分成了三层。
　　入口，是百度内部工作协作平台如流。如流和企业微信、钉钉、飞书类似，是典型的上层应用。它诞生于2020年4月，是百度开发的新一代智能工作平台，主打AI和知识管理功能。如流打通了百度内部的财务、报销、人力、研发等ERP系统。员工过去需要在若干平台处理不同工作。如今大部分工作只需在如流完成。
　　底座，是AI中台、知识中台。它具备大模型、知识图谱等技术能力，承担智能分发任务。
　　三条智能办公流，包括通讯流、工作流、知识流。通过AI能力打通三条流，让通讯、工作、知识智能化融通，大幅提升协同、创新效率。
　　李莹说，在这套创新流水线上，知识、员工和工作场景被连接。大模型和知识图谱技术，将企业的异构知识进行单元化、结构化、规范化拆解、分发、组装，再根据场景和员工需求进行精准识别、匹配和推送。员工快速消费知识又创造知识，进而形成创新闭环。
　　那么，百度是为何可以建成知识管理平台？在李莹看来，在公司内推动知识管理有三个要素，分别是文化和机制、产品和技术、运营和服务。
　　从某种层面上说，知识管理是领袖工程，需要组织文化的配合落地。
　　哪怕是在一个以最新技术的研发和应用为主业的科技公司里，如果一把手不重视这件看似不如客户拓展、市场营销和产品研发的事情，那么也难以做到极致。
　　在百度，知识管理是实打实的一把手工程。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏曾多次强调知识管理的重要性。2021年李彦宏曾提到，知识管理是AI时代决胜未来的八大关键技术之一。李彦宏为代表管理层达成共识之后，百度的办公效率、经营管理效率、研发效率和业务运营效率成为一盘棋，由CIO负责统筹，知识管理被贯穿其中。
　　百度工程师氛围浓厚，智能工作平台需要经受工程师用户的多重审视。哪怕是搜索框做长几厘米都会引发工程师的吐槽和反弹。但正是这种挑剔的用户，让知识管理平台慢慢走向成熟。
　　技术是百度做好知识管理的基础。产品技术实力不足，基于AI能力的知识管理也无从做起。
　　李莹认为，百度之所以做知识管理，一是百度需要做，二是百度能够做。百度是一家智能化企业，产品服务都基于AI能力。百度的知识管理构建在百度文心大模型、飞桨、知识图谱等AI产品和技术内核上。
　　目前，百度知识管理通过建设知识分发平台，开发出了基于大模型的企业知识分发系统。知识管理平台基于文心大模型，会融合学习百度5500亿条知识的知识图谱。平台在理解员工诉求后，会把信息高效推荐给有需要的员工。
　　除了技术，产品本身要做到足够好用、高效，在公司内形成口碑。李莹解释，公司整体技术架构设计贯穿了组织协同知识管理理念。从底层架构到存储，到企业主数据，再到如流的知识管理能力、流式引擎能力，以及上层应用。完整的技术架构、解决方案，让知识管理的体验能够做的更全面。
　　开发出一套流程和系统后，还需要将这个流程贯穿到企业运转的方方面面。从可用可不用，变成很好用，到离不开。李莹的目标还不仅止步于离不开，她认为，一套好用的知识管理流程，应该成为企业知识流转的血液系统，看不见摸不着，但滋养整个生态系统。
　　公司兄弟部门认可同样重要。这是让业务部门愿意配合推进知识管理的必要条件。
　　公司各业务部门都是CIO体系的客户，CIO部门需要对客户做好服务。在李莹看来，团队需要为业务线做保姆式服务，形成公司内部标杆后，吸引各业务线使用。
　　为做好服务，李莹团队需要为各业务、各部门下场拎包。在业务部门陪伴式工作，观察客户需求再改进产品。她说，你要穿客户的鞋走10公里，才知道你做的鞋有多不舒服。
　　成效：增效降本、激发创新
　　任何数字化改造都要带来实际价值。价值通常有三重衡量标准：增效降本、流程重塑、业务创新。
　　百度的智能工作平台，同样需要经过上述检验。李莹说，增效降本是基本任务，发挥创新价值是管理层更大的期待。
　　技术工具要服务于实际使用。智能工作平台带来的实际效果是：员工工作变得更高效；组织管理变得更简单；增效降本、业务创新变得更可控。
　　员工工作变得更简单高效是基本要求。智能工作平台作为统一入口，让员工进入和使用周报、OKR、部门知识库、智能会议等变得更加高效便捷。通过AI技术，平台会根据员工的周报、OKR智能推荐相关问题解决方案、资料甚至是相关专家。会议作为知识管理的典型应用场景，如流智能会议可实现实时语音转文字，全程记录，自动提取要点，智能生成会议纪要等，满足对会议全程信息的高效回溯。
　　为了大幅提效，让员工获得更多幸福感，百度知识管理改变了工作任务的处理流程。比如，通过流式引擎，把传统工作中的人找事，变为事找人。过去在各系统审批长达一个月的人工报销流程，现在可在30分钟内通过系统智能化完成。流式引擎还大幅优化员工的工作时间分配，一位百度的中层员工表示，他过去每天要专门花费1个多小时在多个平台处理审批，如今只需在如流消息中利用碎片化时间处理即可，关键精力可以投入高价值工作中。
　　在管理超大项目时，尤其需要知识管理。以百度世界大会为例，需要全公司几十个部门、上百名员工一起协同完成。从项目一开始筹备，公司各部门便通过统一的项目知识库来记录项目进展和解决跨部门协作信息不对称等问题，集团上下高效协同的同时，也避免了下一次项目重复造轮子。
　　基于知识管理的如流智能会议系统
　　组织管理变得更简单是更高的目标。商业竞争日趋激烈，组织效率需要足够高。在互联网企业日益重视公司成本效率考核的情况下，公司的成本管控、团队管理也需要更明晰。
　　今年5月，百度启动了新一轮的管理层轮岗计划。有高管在百度内部高管会上曾分享，各事业群组部门知识库保存了过往业务信息、会议内容，即使在轮岗接手新BG后也可以快速了解业务。
　　这个场景看似简单，但影响巨大。随着头部互联网企业逐步强化ToBToG业务，组织管理、经营管理愈加重要。企业组织架构调整的频度、难度在变大。以ToBToG业务为例，每年都要调整、调整周期长达3月6月。调整如果不够顺滑，项目会直接受到影响。
　　如流知识库可提供个人、部门、项目知识库沉淀，还具备智能推荐能力
　　此外，成本效率管理需要更明确的数据驱动。在智能工作平台上，会产生组织部门视图。预算、代码、ORK会自动生成统计表，管理者可以快速定位业务问题。平台还会满足个性需求，形成基于业务、职能、个性化需求的千人千面工作台。
　　这是互联网公司的刚需之一。一位云厂商高管曾对我们说，ToBToG业务通常会严格考核每个项目的利润率，算账口径太多，算准就是第一道门槛。用技术手段明确资源投入、财务状况会让业务部门更了解自身的经营管理状况。
　　昆仑芯科技是一家AI芯片公司，脱胎于百度，目前已经独立融资。这家公司是创新流水线的受益者。昆仑芯科技CEO欧阳剑说，芯片设计到流片是个超级工程。内外协同多，技术研发文档资料多，项目周期长、投资大。公司的内部协同、OKR对齐、项目进度管理都在百度这套平台上完成。
　　激发创新是公司最理想的诉求，也是李莹希望实现的最高目标。
　　和一些公司进行数字化改造只强调增效降本、强化管理不同，李莹认为数字化的一个重要的衡量指标是，提升工作的幸福感。通过知识管理的方式进行数字化改造，可以让员工保持愉悦，激发创造力。创新在这种环境下才会诞生。
　　研发是一个既要激发创造力，也要明确考核成效，更是一门需要把握技术和市场节奏的技术。一位资深技术人士表示，程序员并不想把时间耗费在重复代码上，而是希望能够把灵感投入技术方案、项目管理之中。
　　在百度这套创新流水线上，百度多年积累的海量代码、技术产品文档会在技术人员需要时实时推荐给他们。技术人员可以减少重复劳动，做更多有创造力的工作上。
　　对技术管理人员来说，技术团队带来的产出也可以有更明确的量化指标。譬如，在智能工作平台上，项目平台可全程管理研发流程。CodeReview（代码审查）、结对编程、问题排查也可实现任务自动触发。
　　在一个企业里，组合知识和经验的速度越快，创新能力就会越强。创新流水线打破了老师傅带新学徒这种人到人的知识传递模式，完成了对人和知识的统一管理，让知识加速流动起来。李莹说，百度还在持续优化智能工作平台，先让每个环节效率提升N倍，再落地到所有的场景中去，公司效率指数级提升的同时，创新也在不断发生。
　　未来：科技公司给出本土方案
　　用知识管理形成的创新流水线也是目前其他科技公司正在尝试做的事情。创新流水线，正在成为影响科技公司创新效率中的重要一环。
　　事实上，不仅是科技企业需要知识管理。随着制造、零售、金融等各行业数字化水平提升，知识管理是各行业的刚需。
　　中国的科技公司经历了20多年的高速发展，知识管理这个重要议题也曾被长期搁置。然而中国科技企业长期发展过程中沉淀了大量知识资源。这和客户资源、供应链资源一样，需要利用技术手段有效管理。科技企业因此最早开始利用AI进行知识管理。
　　越是转型挑战大，越会转而向数字化转型要红利。百度是一家技术密集型企业，这几年的转型也更艰巨。相对应的是，百度也成了知识管理落地最快的企业之一。
　　和历史一样，当下是中国互联网公司转型升级的起点，科技企业正在采取各种方式转型升级。
　　今年2月，一位头部互联网企业移动业务的技术高管说，他所在的公司正在推动公司内部的技术工业化。目的在于，降低成本、提高创新效率。这一系列改革已经持续3年。
　　这家公司的技术工业化目前主要集中在研发部门。思路是开源协同，各BG、各BU共享最佳技术方案。一方面重复的技术可以合并，以此节约成本。另一方面，技术共享还可以实现标准化的开发。核心理念仍是，研发部门可以在最佳实践的基础上提升创新效率。
　　上述互联网公司的技术高管表示，公司内部推行技术工业化时，一方面要平衡业务线的利益，另一方面也要扭转员工过往的工作习惯。这些都不容易，推进三年，技术工业化的设想才初步成型。
　　与上述公司不同，百度的知识管理覆盖全公司。创新流水线和办公效率、经营管理效率、研发效率和业务运营效率是一盘棋，统一由李莹负责。完整的技术架构、解决方案，让知识管理的体验能够做的相对更全面。
　　经历了一些业务调整和重构，百度内部正在悄悄发力奔跑。做成一条知识管理创新流水线对于今天的百度尤其重要。李莹说，企业的能力分成外功和内功。外功是公司的业务、收入，容易被外界看到。内功是企业内部的经营管理能力，不容易被觉察。她介绍，随着百度知识管理能力逐步完善，企业知识库、专家库、案例库、技术中台能力将大规模对外应用。
　　中国企业的发展路线有独特性，无论是互联网、零售、制造、金融等行业，都有土生土长的市场需求，形成了基于中国实践的数字化解决方案。
　　因此，中国企业无法简单套用欧美兴起的咨询IT的知识管理模式，也无法简单部署海外成熟企业开发的知识管理平台。百度智能工作平台还需要持续完善，不过这套AI知识管理创新流水线的理念和实践为其他公司打了一个样。
　　中国科技企业正在给出符合本土实践的解决方案。