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第1章 认识AI原生
 1.1 AI原生的概念
  1.1.1 AI原生：智能内生+交互重构+持续进化
  1.1.2 AI原生三大特征：自生长、自治理与自增值
  1.1.3 三维解构：技术、组织与价值基因
 1.2 AI原生：企业数智化转型新阶段
  1.2.1 数字化阶段：ERP驱动的流程线上化
  1.2.2 AI赋能阶段：数据中台支撑的工具提效
  1.2.3 AI原生阶段：系统级重构的智能内生
  1.2.4 AI觉醒阶段：自主化演进的价值闭环
 1.3 AI赋能与AI原生
  1.3.1 执行逻辑：外挂叠加与内核嵌入
  1.3.2 决策模式：工具辅助与自主执行
  1.3.3 价值效应：加法提效与乘法涌现
  1.3.4 知识范式：数据孤岛与统一本体
 1.4 AI原生的价值
  1.4.1 战略价值：重构核心竞争力，抢占市场话语权
  1.4.2 运营价值：突破传统提效瓶颈，实现价值倍增效应
  1.4.3 组织价值：构建柔性组织体系，升级组织协同能力
  1.4.4 财务价值：短期落地降本增效，长期创新商业模式
 1.5 AI原生的五个发展阶段
  1.5.1 单点增效期（L1）：单点AI应用的局部落地，运营价值验证
  1.5.2 多点协同期（L2）：领域级流程自动化，组织价值显现
  1.5.3 架构重构期（L3）：企业级智能涌现，战略价值突破
  1.5.4 价值引擎期（L4）：产业链价值共创，财务价值倍增
  1.5.5 共生自治期（L5）：人机协同的自主化演进，价值网络效应爆发
  1.5.6 瓶颈与拐点：穿越L2协同陷阱，激活L3.5价值引擎
 1.6 企业AI原生转型的根本：IT架构的AI原生化重构
  1.6.1 重构核心：从“业务适配技术”到“技术定义业务”
  1.6.2 重构逻辑：以AI原生OS为中枢的分层能力体系
  1.6.3 重构价值：破解AI规模化落地的架构瓶颈
  1.6.4 重构标志：支撑L3及以上阶段的智能内生能力
 1.7 AI原生落地路径：适配不同类型企业的三个模式
  1.7.1 共生模式：传统企业的渐进式改造
  1.7.2 双模模式：转型企业的重点突破
  1.7.3 绿地模式：数字原生企业的全栈构建
第2章 联想方案：打造AI原生架构、构建AI原生组织
 2.1 核心思想：构建业务导向的AI原生IT架构与组织形态
  2.1.1 架构为基：智能内生的IT架构重构
  2.1.2 组织为要：人智协同的生产关系重塑
  2.1.3 双轮驱动：架构与组织“相生相长”的增强回路
 2.2 整体架构：四层结构奠定智能内生与价值闭环的坚实基座
  2.2.1 支撑层：AI能力的“生产工厂”——混合AI底座
  2.2.2 核心层：企业资源的“控制中枢”——AI原生操作系统
  2.2.3 应用层：业务价值的“交付集群”——智能体应用集群
  2.2.4 融合层：人机协同的“融合界面”——泛在智能入口
 2.3 能力组件：五大核心能力引擎铸就可进化与可协同的赋能体系
  2.3.1 算力之核：云-边-端协同的弹性算力平台
  2.3.2 数据之核：Agent-Ready实时数据供给与治理系统
  2.3.3 孵化之核：智能体工业化开发平台
  2.3.4 决策之核：AI原生OS
  2.3.5 应用之核：智能体应用集群平台
 2.4 组织形态：AI原生组织的结构与运行范式
  2.4.1 组织结构：从科层固化到“硅基-碳基”融合的敏捷网络
  2.4.2 人才体系：从标准岗位到“超级个体”与AI协同共生的能力模型
  2.4.3 文化范式：从风险规避到创新包容、人机共生的协同文化
  2.4.4 价值链路：与商业模式深度绑定的组织效能闭环
第3章 AI能力工厂：智能能力是如何生产出来的
 3.1 算力车间：分级弹性调度，让算力像水电一样按需使用
  3.1.1 车间定位：实现“算力即服务”的全局资源调度中心
  3.1.2 分级架构：云-边-端三级算力的协同设计
  3.1.3 调度引擎：实现成本、效率与弹性的智能均衡
  3.1.4 可信体系：构建“主动免疫”的全栈可信防护体系
  3.1.5 供给协议：与AI原生OS协同的按需服务交付标准
 3.2 数据车间：Agent-Ready数据供给，为智能体提供“实时燃料”
  3.2.1 车间定位：内嵌治理体系的闭环数据供给平台
  3.2.2 实时管道：流批一体的数据采集与流式处理
  3.2.3 智能融合：多模态数据的语义标准化与关联
  3.2.4 治理闭环：基于VALID2框架的自动化数据治理
  3.2.5 主动供给：从“被动合规”到“主动服务”的升级
 3.3 生产车间：工业化敏捷生产，让智能体从“手工作坊”到“流水线生产”
  3.3.1 车间定位：从定制化开发到工业化孵化
  3.3.2 敏捷装配线：从需求到交付的低代码/无代码构建流程
  3.3.3 组件供应链：标准化能力组件的全生命周期管理
  3.3.4 孵化中枢：生产车间的智能指挥与控制塔
  3.3.5 进化体系：反馈驱动的生产优化与智能体迭代闭环
 3.4 治理与运营：保障工厂高效活力的管理体系
  3.4.1 治理框架：度量、规则与持续治理闭环
  3.4.2 组件治理：防止“库膨胀”与提升复用率
  3.4.3 知识保鲜：对抗语义腐化与图谱污染
  3.4.4 协同诊断：检测与破解“任务死循环”
  3.4.5 深度验证与综合治理：从技术债务到组织保障
 3.5 三车间联动：“生产—供给—优化”的闭环
  3.5.1 能力协同：算力、数据、标准化组件的有序联动生产逻辑
  3.5.2 需求响应：AI原生OS导向的生产流程自动化
  3.5.3 反馈协同：基于智能体执行效果的全车间迭代机制
  3.5.4 价值闭环：“生产—供给—消耗—优化”的价值创造飞轮
第4章 AI原生OS：控制中枢是如何运转的
 4.1 认知总线：实现指令流转、语义融合、冲突消解
  4.1.1 核心定位：全域指令的协同调度中心
  4.1.2 指令流转：任务的高效、无损路由与分发机制
  4.1.3 语义融合：统一智能体“语言”，消除语义歧义与隔阂
  4.1.4 冲突消解：仲裁资源与任务竞争，确保全局协同一致性
  4.1.5 运作示例：一个跨部门协同任务在总线中的旅程
 4.2 决策引擎：从逻辑推理到可信决策的转化机制
  4.2.1 核心定位：资源调度与业务规则落地的决策中心
  4.2.2 逻辑推理：在生成式决策中嵌入商业逻辑与规则校验
  4.2.3 调度策略：算力、数据与智能体资源的动态均衡调配
  4.2.4 权限管控：为每个智能体定义清晰的行动边界与权限图谱
  4.2.5 可信机制：可解释输出与不确定性量化
  4.2.6 案例剖析：供应链风险预警场景中的引擎如何运作
 4.3 知识管理引擎：长时记忆、知识进化与经验传承
  4.3.1 核心定位：企业级知识的“沉淀-供给-迭代”中心
  4.3.2 长时记忆：多场景知识的结构化存储逻辑
  4.3.3 知识进化：基于反馈的经验自主更新机制
  4.3.4 经验传承：将专家经验转化为可复用的策略与模式
  4.3.5 动态供给：按场景对知识进行实时推送与按需匹配
 4.4 协同协议：定义智能体交互的“统一语言”与“行动规则”
  4.4.1 智能体服务契约（ASC）：接口定义与SLA约定的“基本法”
  4.4.2 任务协同协议（TCP）：多智能体协作的工作流与标准
  4.4.3 冲突仲裁协议（CAP）：解决资源与目标冲突的预置规则
 4.5 三流闭环：数据流、模型流、价值流如何在中枢汇聚
  4.5.1 数据流闭环：从原始数据到智能决策的“燃料”转化之路
  4.5.2 模型流闭环：从模型注册、调度到性能监控的优化迭代
  4.5.3 价值流闭环：从任务执行到价值度量与成本优化的反馈
  4.5.4 三流联动：支撑“感知—决策—执行—优化”的大闭环
第5章 智能体集群：三级协同如何落地
 5.1 超级智能体：企业战略决策与最高业务协调中心
  5.1.1 核心定位：企业战略的“总参谋部”
  5.1.2 核心能力：全域业务感知、企业级战略决策与跨域目标对齐
  5.1.3 典型场景：战略规划、跨业务资源协调、产业链协同决策
  5.1.4 联动机制：与领域智能体的“战略—任务”双向流转
  5.1.5 价值输出：提升战略决策的前瞻性与全局资源配置效率
 5.2 领域智能体：核心业务流程的端到端自治引擎
  5.2.1 核心定位：核心业务的“战区司令”
  5.2.2 核心能力：流程闭环管理、跨任务协同与策略自适应优化
  5.2.3 典型场景：智能供应链、客户全生命周期管理、研发项目管理
  5.2.4 联动机制：承上启下的任务分解与结果反馈
  5.2.5 价值输出：实现核心业务流程的自动化、智能化与持续优化
 5.3 效能智能体：具体任务执行的原子级能力单元
  5.3.1 核心定位：任务一线的“特种作战小组”
  5.3.2 核心能力：瞬时响应、高度复用、精准反馈及组件化集成
  5.3.3 架构演进：从功能封装到“大脑+身体”的本体化设计
  5.3.4 典型场景：数据查询与校验、报告自动生成、智能问答与审核
  5.3.5 联动机制：多领域智能体的调用适配与结果同步
  5.3.6 价值输出：实现任务执行的极致效率与可靠性
 5.4 协同机制：三级智能体如何“听得懂、调得动、不打架”
  5.4.1 工作流协同：“战略目标—业务战役—任务”的分解与执行闭环
  5.4.2 通信协议协同：基于统一语义的无歧义对话
  5.4.3 冲突仲裁机制：目标冲突、资源竞争时的优先级规则与解决方案
  5.4.4 效果反馈闭环：执行结果如何驱动从效能到战略的逐层优化
第6章 智能入口矩阵：人机协同的融合界面是如何运转的
 6.1 泛在感知接口：全场景智能终端的“统一接入层”
  6.1.1 核心定位：多模态、全场景设备的统一接入与信号标准化入口
  6.1.2 信号标准化：将异构数据流转化为统一时空戳的“感知事件”
  6.1.3 安全与权限：设备可信认证与用户隐私的即时防护
  6.1.4 资源调度：根据交互情境，智能调配终端算力与网络资源
 6.2 多模态融合中枢：“人-机-环境”状态的实时理解器
  6.2.1 核心定位：多维信号的融合与场景化认知载体
  6.2.2 时空对齐：将不同来源、不同步的信号在统一时空框架下融合
  6.2.3 意图预判：结合行为序列与历史数据，超前预测用户潜在目标
  6.2.4 情感与注意力计算：识别用户情绪状态与关注焦点，优化交互策略
  6.2.5 情景建模：实时构建并更新五维情景模型
 6.3 意图理解与任务分发：人类需求到智能体指令的转化器
  6.3.1 核心定位：人机意图的翻译与任务定义方
  6.3.2 深度意图识别：超越指令字面，结合情景理解深层目标与约束条件
  6.3.3 任务拆解与编排：将复杂、模糊的意图转化为可执行的序列化任务流
  6.3.4 认知总线驱动：将结构化任务流精准路由至目标智能体集群
  6.3.5 交互确认与澄清：在意图模糊时，发起最小化的多轮交互以明确需求
 6.4 人机协同控制台：人类全局掌控的“监督席与决策手柄”
  6.4.1 核心定位：人机协同的可视化管控终端
  6.4.2 全景可视化：透明展示智能体任务状态、决策依据与业务影响链条
  6.4.3 实时干预：支持人类专家随时注入规则、调整优先级或接管关键决策
  6.4.4 审计与追溯：记录人机交互与智能体决策的全链路日志，满足合规要求
  6.4.5 自适应呈现：根据设备形态与用户角色动态适配
 6.5 协同闭环：四大组件联动实现“双向增强”
  6.5.1 工作流协同：从感知信号到任务反馈的端到端数据流与决策流
  6.5.2 双向增强闭环：智能体通过控制台向人类学习，人类借助智能体扩展能力
  6.5.3 体验优化闭环：基于交互满意度反馈，持续优化整个矩阵的理解与响应能力
第7章 组织、领导力与商业模式变革
 7.1 组织变革：从科层制到人机协同的液态网络
  7.1.1 文化重构：奠定AI原生组织的思维与行为根基
  7.1.2 角色进化：定义人机协同时代的核心职能与分工
  7.1.3 结构升级：构建围绕三级智能体的跨职能协作单元
  7.1.4 治理中枢：AI协同治理中心（AICE）的核心作用
  7.1.5 机制激活：保障组织弹性与创新涌现的运作规则
 7.2 领导力变革：AI原生转型的核心引领力量
  7.2.1 CAIO角色定位：架构总工程师与组织变革引领者
  7.2.2 五维能力模型：CAIO的系统修炼与能力雷达
  7.2.3 阶梯式职责：适配L1~L5转型阶段的领导力升级
  7.2.4 伦理治理：AI决策的风险管控与边界界定
  7.2.5 转型路径：从CTO到CAIO的关键进阶阶段
 7.3 商业模式变革：AI原生价值的最大化落地
  7.3.1 范式转变：从“产品交付”到“价值共创”
  7.3.2 结果付费制（RaaS）：基于AI原生的成效定价
  7.3.3 能力订阅制（CaaS）：虚拟员工与AI能力工厂外包
  7.3.4 数据资产化运营：把数据变成可交易商品
  7.3.5 智能体商店：跨边网络效应的商业平台
  7.3.6 共创分成模式：与客户联合孵化行业智能体
第8章 展望未来：从AI原生到层级消融的智能共生
 8.1 未来架构：OS驱动的液态智能体系统
  8.1.1 架构终极形态：AI原生OS为核心的无边界共生生态
  8.1.2 自循环生态：OS驱动的全要素自主进化
  8.1.3 技术支撑：下一代AI技术赋能
 8.2 未来生产：纵向业务按需组合的敏捷生态
  8.2.1 业务组织形态：AI工厂能力支撑的纵向按需组合
  8.2.2 价值创造模式：从规模化生产到个性化涌现
 8.3 未来组织：人机共生的液态智能体组织
  8.3.1 组织终极形态：“人类-智能体”深度融合的无边界组织
  8.3.2 组织治理：OS自主治理的智能共生体系
 8.4 全域共生：架构-业务-组织-人的终极协同
  8.4.1 协同进化：人与AI的全域共生形态
  8.4.2 领导力使命：构建普惠向善的智能文明
附录
 附录A 企业如何规避AI原生转型的四大架构“陷阱”
 附录B AI原生架构行业场景适配
后折页
封底