一次肩颈按摩，被拆成了24个动作：拿捏肩部、拔揉五线、点按风池、掌夹颈部……在一家大健康连锁企业里，这套手法过去只在老师傅的手上、在培训手册的纸页里。你去A店是一个体验，去B店是另一个体验——这事老板一直知道，也一直没辙。

11月12日，以”下一幕，智能组织”为主题的百度世界2026在北京国家会议中心二期开幕。李彦宏首次提出”组织进化三原则”：打破岗位边界、沉淀隐性知识、设计流程闭环。

“如果说，人工智能是新电能；那么，智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。”

大会期间，百度智能云旗下专业智能体百度一见发布6.0，AI原生具身智能相机同步亮相。百度一见总经理朱名发接受记者专访时，话题一直围绕着一个主题：AI走出屏幕、走进门店和车间，到底能干什么。

过去要三拨人干半年，现在懂现场的业务人员自己”教”就行

过去让AI看懂一个现场场景，要跑一条漫长的接力赛：业务提需求，产品经理写PRD，算法工程师调模型，交付人员到现场拷数据，标注人员接着标，反反复复——一个真正能用的视觉模型，往往要2到3个月。

朱名发说，现在业务人员只需要做两件事：

第一，用大白话把标准讲清楚。 这是个肩颈按摩，一共几步、每步该干什么、出现哪种情况算异常，把边界条件说透。

第二，给AI一份”标准答案集”。 行业里叫Golden Set，本质就是现场真实的视频和图片，加上业务人员心里那杆秤——哪些是对的，哪些是错的，哪些是模糊的。

后面就全是AI在干活了：需求澄清、捞数据、标注、训练、调参、评测、下发技能，效果不达标就自己接着跑。现场采不到的异常画面，系统会调场景模拟器合成不同视角、光照和天气下的样本补上。

这背后是一套”师带徒”式接力，人退出了流水线，但没退出这个环——只在AI拿不准时进来打个标，朱名发管这叫“以标代审”。

沟通会现场放了一段演示：一个汉堡、披萨的制作流程，Agent先反问人类要检测哪些环节、按几个维度判断、接入多少路视频，对齐完自己出1.0版；评测不达标，它再自己找数据、合成样本、请人确认。这段展示跑了多轮优化。时间账也跟着变了：过去一轮迭代约一周，现在一轮两三个小时出结果，反复六七轮，一天就能调出相对可用的模型。

一台“会看懂现场”的相机，长了双“会思考的眼睛”

这次大会上非常抢眼的硬件，是那台被朱名发称为”业界首次提出”的AI原生具身智能相机。

过去的相机是给人看的，录像存着，出了事回头查；但现在AI时代的相机，得先给AI看。

它长了一双“会思考的眼睛”。双目先扫全局，像人眼一样发现某个角落不对劲，下方的可变焦镜头会立刻锁过去放大细节。朱名发打了个比方：这跟自动驾驶一个逻辑——先合成鸟瞰视野做全局判断，发现”鬼探头”风险，再调专门镜头锁定分析。

“过去我们交付的是软件的AI，今天要把软件的AI变成物理的AI。” 朱名发说，这就是他们讲的”视觉具身”。

修脚店、大港口、铁路系统……“AI厂长”和”AI店长”都已上岗

郑远元集团是“视觉具身”最生动的样本。这家大健康民生连锁在全国有近万家直营门店，做的是按摩、足疗、修脚这些最接地气的服务。总部约160名管理人员、全国900多名店长和区域经理都背着巡店任务——可门店太多，一家店一年也就被覆盖几次，管理基本靠抽查、靠碰运气。 郑远元本人每年还亲自下店打扫卫生，给大家打样。

上线一见之后，迎客接待、环境卫生、工具消毒、手法规范，被拆成了88项可识别的检测项；肩颈按摩哪些环节到不到位，也不再靠”感觉”打分。发现异常，问题直接推给对应管理人员，与门店内部系统打通，整改留痕；人工复核过的改进方案又回流进系统，让AI再次跟人对齐。

用李彦宏的公式说，这就是“可衡量+Looping=持续进化”在现场跑起来了。

另一类场景同样在跑：一家以服务严苛著称的头部火锅连锁，过去督导只覆盖约5%的订单，如今做到全量覆盖；某大型港口的作业安全监测、某动力电池工厂的关键装配工序、某铁路系统的车辆底盘故障识别，用的是同一套产品内核。朱名发把一见的角色概括成两个词：“AI厂长”和”AI店长”。

朱名发给出一个不一定全面的判断：这一波AI浪潮里，实体企业可能跑在智能组织建设前面。“做AI的人像是拿着锤子找钉子，而他们其实是带着很痛的痛点在找方案。”

万店的天花板，可能是被AI掀掉的

聊到最后，朱名发说了一个更大的判断。

过去连锁行业有个隐形天花板：直营店开到1000家，管理就使不上劲，最后只能转向加盟。原因很朴素——现场治理的经验，带不动那么大的规模。

而今天，当老师傅的手法、督导的判断、每一次整改的复盘都沉淀进系统，它就不再是个人经验，而是组织能力——店开得越多，经验越厚，新店能直接接住过去所有的治理经验。

“未来的每一个摄像头，都会变成一个看管现场能力可被定义的物理AI终端。” 管厂、管店的人造出对应的视觉技能挂上去，AI会主动汇报：安全风险出现在哪几个工位，管理建议是什么。

至于工厂自动化，朱名发的答案有点“另类”：这些年该做的差不多了；但柔性机器人进来后，人机交互更复杂、更容易出错，反而更需要一个站在旁观视角看管现场的物理AI。

这座“AI时代的新厂房”，地基正打在门店的后厨和车间的产线上。

扬子晚报/紫牛新闻记者 徐晓风

校对 胡妍璐