百度CIO李莹： AI×知识管理=创新流水线

传统组织中，日常工作信息会散落在文档、邮件、笔记等介质中，一方面知识收集难，企业经营效率降低；另一方面，当员工离职或转岗时，企业可能面临知识资产流失等情况。

而在数字经济大潮下，外部环境快速变化，知识量和不确定性增加，“增长与减熵”成为企业发展诉诸的关键目标。如何保持创新活力、减少组织消耗，做好知识管理，成为各个企业，尤其是知识密集、研发密集型企业的思考重点。

近期，百度集团副总裁、百度集团首席信息官李莹在接受21世纪经济报道记者采访时表示，如今是人工智能技术为主导的AI时代，尤其是大模型技术实现了质变的发展，知识的理解、解析和管理都出现了更多可能性。

“AI时代的知识管理到底是什么样，这是我们一直思考的主题，通过一系列的实践，我们总结为AI×知识管理=创新流水线。”李莹表示。

何为创新流水线

流水线似乎是“无人化”作业的代名词，AI时代下知识管理的创新流水线应该怎样来理解？

事实上，创新流水线没有那么简单实现，它需要连接知识、员工和场景三要素，将企业的异构知识进行单元化、结构化、规范化拆解和企业知识图谱的建设，将各场景的文档、知识库、设计方案、经验总结等，通过技术进行组装，根据场景和员工需求进行识别和智能匹配，形成完整的知识流水线。

这个过程中的拆解、分发、组装，百度的经验是基于大模型和知识图谱技术进行，使得员工需要知识的时刻和场景下，实现知识精准高效的分发。

李莹认为，一方面，要充分利用AI技术，让企业知识管理的模式发生颠覆性创新质变；另一方面，要形成创新的闭环，员工既是知识的生产者，也是知识的消费者。让员工基于创新流水线持续、高效创新和成长，同时让企业知识管理的价值产生倍增的收益。

据了解，目前以如流APP和知识库作为知识创造和消费主阵地，百度已经基于知识管理的“创新流水线”理念，构建了产品增长飞轮，从如流APP+知识库，到搜索+推荐双引擎，再到流式引擎，打造了知识创造、知识沉淀、知识流动、知识应用及知识反馈的完整闭环，有效实现了效率提升。

例如在智能制造行业，尤其是类似芯片制造等工程量大、周期长以及知识协同跨度广的超级工程，对于知识管理、工具的依赖程度很高。

作为如流知识管理的应用公司之一，昆仑芯科技的CEO欧阳剑表示，由于芯片工程中涉及大量的协作任务，不同部门之间要不断通过会议、共享文档进行内部信息的流通对齐，同时还需确保每个分支线跟上进度，对知识管理的需求更加紧迫。

“如果某个团队出现工程进度延后，或是产生内容偏差错误，后果往往是很严重的。”欧阳剑指出。

知识管理是一种先进的思想，同时也是先进的工具。百度创始人兼CEO李彦宏曾多次强调知识管理的重要性，早在2021年，李彦宏就判断知识管理是AI时代决胜未来的八大关键技术之一。

“一方面，知识管理是公司创新最重要的基座，尤其是对于百度这种需要持续创新的AI科技公司，特别需要知识管理的能力，另一方面，百度有更多的AI技术底色，百度的知识管理也是构建在百度文心大模型、飞桨、知识图谱等AI产品和技术内核之上的。”李莹表示。

如何打造知识创新主阵地

据了解，为了加速知识的流动，如流APP+知识库、搜索+推荐的分发系统和流式引擎成为百度做知识管理的重要抓手。

2021年12月10日，百度推出如流智能工作平台2.0，李莹表示，如流通过技术创新，实现工作方式的智能化变革，以“智能工作”作为最重要的基础设施，让个人聚焦价值创造，让组织提升效率，最大程度激发组织和个人的活力，成就“智能组织”。

2022年 8月，李莹在百度首届知识管理大会上提出：AI×知识管理=创新流水线。为企业带来大幅提效和创新是知识管理的价值所在。

在“搜索+推荐”双引擎驱动环节，百度打造了行业首个“基于大模型的”企业知识分发系统，将员工获取知识的方式从“主动搜索”转变为精准的“送货上门”。

围绕场景的流式引擎环节，百度知识管理改变了传统的人-事交互形式，从“人找事”到“事找人”，员工不再需要将所有计划任务记在便签本上，系统会自动提示“下一步”。

以周报为例，上传周报后，每次收到组内成员评论，系统都会以卡片形式，通过会话消息，发送给被评论人，而被评论人则可以直接在消息卡片中对信息进行查看和回复。

而在研发型企业高频的Code Review工作场景中，研发人员能够通过如流收到卡片并直接操作，将“任务”和“人”更充分地连接起来，每天操作步长累计缩短10万步以上。

据了解，企业内知识库、专家库、案例库、平台技术等异构知识，后续将实现更大规模地应用。

李莹指出，通过大模型与知识图谱等领先技术，百度知识管理将异构知识标准化、单元化，对员工需求进行画像与识别，并根据工作场景进行知识的实时推荐，以保证员工能够在此基础上进行工作创新。

（文章来源：21世纪经济报道）

文章来源：21世纪经济报道