对于绝大多数个人、企业乃至整个社会来说，最重要的资产是什么？答案可能会让人有些意外——是知识。

今天，知识这种无形的智力资产，已经在财富创造中占据了主导地位。它不仅能直接带来收益，比如技能、专利、许可、品牌等创新成果，还能融入文化、体系和业务流程，帮企业构建持久的竞争优势。

正因如此，有学者指出，工业社会的员工主要在从事体力工作，而后工业社会，越来越多的人从事的是知识型工作——用头脑而非双手，产出的是服务（想法、信息和知识）和附加值。

知识对企业如此重要，但知识管理却很容易被大多数企业忽视。原因有很多：知识本身是复杂的，除了直接沉淀的经验和信息，还有嫁接知识、“只可意会不可言传”的隐性知识……这使得知识资产的积累和管理变得十分困难。而缺乏知识管理能力，又会导致大量有价值的知识被随意丢弃、闲置，现有知识的使用寿命很短，形成一个越来越匮乏的恶性循环。

那么，怎样才能做好知识管理，长出“知识力”呢？知识密集型企业百度显然尤其擅长。在2022年进博会的“智能科技与产业国际合作论坛”上，百度集团副总裁、百度集团首席信息官李莹分享了百度内部的秘笈：“创新流水线=AI×知识管理”。

说起流水线，它曾经是彻底改变人类社会的发明。1914年，亨利·福特将泰勒的流水生产线技术运用到T型车的生产上，这种技术后来被称为装配线，它简化了汽车制造的复杂环节，带来了生产效率的极大提升。后来，各国的飞机、坦克等工业制造无一例外都采用了流水线生产，彻底改变了二战和现代战争的模式。

今天，知识资产及其带来的创新，已经成为企业乃至国家竞争力的核心。那么，这条AI与知识管理驱动的创新流水线，究竟如何帮助知识工作者提高效率？又会怎样改变产业世界的面貌？这确实值得我们关注和思考。

不能没有AI的知识大航海时代

其实，从人类开始进行学习、实践等与知识有关的活动起，知识管理就已经存在了。过去的图书管理员、哲学家、教师们所用的技巧，与当代知识管理中的许多技术是相通的。这些经验甚至影响了AI的发展——第一代人工智能就是由知识驱动的。

今天，我们已经进入了一个知识爆发的海洋，而AI则摇身一变，成为知识管理不可或缺的工具。具体来说，AI可以参与到各种重要的知识过程中：

1. 为“明知识”提效。目前人类社会积累的大量正式知识，被称作“明知识”。在企业里，它们通常以书籍、记录、文章、音视频、刊物、会议纪要、专利文档、论文等形式存在，成为员工反复学习的资料。不难发现，明知识的积累、处理、分析、更新都需要大量人力参与，费时费力。而今天的AI已经可以自主学习明知识，通过逻辑判断和相关概率，帮助企业及人员进行商业决策。

2. 为“默知识”代言。人类的描述能力是有限的，因此产生了大量无法表达、记录和积累的默知识。比如现在很多行业仍有大量工艺、技能和经验，只能靠师傅带徒弟来传递。这会给企业带来不确定的风险——默知识散布在很多人身上，很难整合与共享，一旦人员流动或代际更迭，这类知识就可能丢失。另一方面，无法集中这些分散的知识，企业也就难以有效优化生产水平、业务流程，创新升级能力自然受影响。不过，大量默知识可以通过图片和视频呈现，AI能从这些信息数据中提取隐含的相关性，从而萃取出知识。比如帮助城市管理部门分析渣土车的出行轨迹、时间、周期等，提炼出哪些工地在违规。

3. 让“暗知识”可用。世界上还存在大量人类无法理解、无法表达、无法掌握的知识，但AI可以通过模仿人脑和推演来获取这些“暗知识”。它们通常表现为一堆随机的数字、神经网络的参数集等，虽然人看不懂，但可以利用AI让“暗知识”为自己所用——比如在临床上判断复杂的病因，模仿美工人员进行海报创作，帮助优化工厂的工艺流程或超市里的货品摆放方案。AI发掘出来的暗知识，正在成为企业知识资产的一部分。

如此多的知识交汇在一起，人类由此进入了一个知识大航海时代。每天面对海量的数据和知识，如何精准高效地管理它们呢？“创新流水线”成了百度的破题思路。

AI与知识驱动的创新流水线

1900年的时候，美国的汽车工业其实不如法国。当时法国的汽车零部件都靠手工打造，质量特别高，当然价格也很高，而且供不应求。改变正来自福特的流水线模式。这条将零件标准化、生产协作的装配线，不仅让美国汽车工业后来居上，也彻底改变了整个世界，成为第二次工业革命的标志性发现。

这个故事中有三个关键词值得记住：效率、标准化、成本。通过流水线和标准化零件提高生产效率、降低生产成本，这几乎成了当代工业都适用的成功密码。

那么问题来了：在知识大航海时代，企业如何通过“创新流水线”来降本增效？活动中，李莹给出了百度的解答——AI技术与知识管理的乘积效应。

具体来说，就是通过AI技术与知识管理碰撞，对“无形的”知识资产进行单元化、智能化的改造，赋能知识工作者。

底座是AI中台、知识中台。利用百度先进的大模型、知识图谱等AI创新技术，把复杂异构的“知识生产和消费”标准化、规模化，再根据场景和员工需求进行智能分发。在此基础上，打通了三条智能办公流——通讯流、工作流、知识流，让通讯、工作、知识融会贯通，大幅提升组织的协同与创新效率。

这条“创新流水线”涵盖了知识管理的全流程：

1. 知识存储与更新。企业从自身的实践经验、创新技术、失败教训中学习，得到一些明知识或默知识，再经长时间持续改进，提高自身竞争力。但阻碍在于，企业员工每天要完成很多工作，并没有专门的人员和精力去事无巨细地记录、整理、分析、提炼，最终形成记忆和知识。而AI技术的加持与知识管理的改造，能让企业员工减少重复枯燥的知识存储与更新步骤，把更多精力和灵感投入到创新活动中。

一方面，知识密集型企业百度将自己多年沉淀的管理流程、技术方案、海量代码等知识都沉淀在“创新流水线”上，让企业和员工可以直接触发。比如在智能工作平台上，程序员不需要重复敲代码，一些代码、技术产品文档可以实时触发并推荐给他们。Code Review（代码审查）、结对编程、问题排查等任务也可以在线完成，让程序员们从重复劳动中解脱出来，投入到更优雅的架构、更碘伏的创新上。

另一方面，“创新流水线”整合了大量简单高效的知识工具。以知识管理的典型场景——会议为例，需要进行存储并更新到企业知识库，其中有很多需要人力参与的记录整理工作。采用智能工作平台的如流智能会议，可以实时语音转文字，全程记录，自动提取要点，智能生成会议纪要等。

2. 知识动员与共享。既然知识流淌在企业的人、事、技术、业务等各种要素中，那么管理机制是否有助于创造、获取、保留、使用和转移知识，就十分关键了。举个例子，知识创造和共享需要很强的互动性，员工一般会通过学习小组、沙龙、导师制、社交活动等来共享知识，其丰富程度是传统信息系统或知识系统做不到的，也包含了大量难以用文本描述的隐性知识。

但这种高度互动、协作的模式，往往会因为线条太多、交流分散、不同步而发生遗漏或重复。以每年都会关注的百度世界大会为例，百度内部要联动几十个部门、上百名员工，对外要和媒体、企业客户高频沟通，这让知识管理变得极其复杂，大量信息需要充分共享。在百度做创新流水线之后，随着知识库、智能会议等产品陆续上线，情况得到了改善。

以“项目知识库”为例，各种文件通过项目知识库进行共享、维护，所有项目成员都可以高效了解项目的全景、分工、进度，并基于此进行协作与共创。创新过程中沉淀的知识也积累到“项目知识库”中，将来可以为其他项目和员工所用。这种充分动员和共享的知识管理机制，给予了创新以蓬勃的生命力。

李莹认为，创新流水线正是可以让「知识→ 场景 → 人」充分连接，不断增强，形成持续创新的正循环。

3. 知识使用与创造。流水不腐，户枢不蠹。企业的知识资产也需要源源不断的创新活水，这就需要适宜的产品理念来为实践知识管理提供条件。知识管理理念往往来自企业的基因和文化。比如很多传统企业受基本价值观与传统行为准则的限制，难以落地一些学习活动和知识管理机制，包括知识共享的规定、员工分享知识的意愿、高管层的支持等。

“创新流水线”其实也携带了百度对创新的思考与技术经验。基于百度追求极致创新的技术基因，以及庞大业务的最佳实践，构建了知识产品矩阵——从如流APP+知识库，到搜索+推荐双引擎，再到流式引擎，打造了一个覆盖“知识创造、知识沉淀、知识流动、知识应用及知识反馈”全链路的完整闭环。这不仅让百度的知识管理模式和创新模式发生了质变，也借由产品向外释放，成为帮助更多企业生长出“知识力”的产品增长飞轮。

举个例子，正是有了创新流水线这样的机制保障，以及百度一直追求的极致创新基因，使得百度的人工智能专利申请量和授权量连续四年位居中国第一。可见知识产出与创新效果非常惊艳。百度所用的创新产品——智能工作平台如流，从知识创造沉淀、智能分发、沟通协作、企业应用等方方面面，为百度提供了创新保障。

这条AI和知识管理的创新流水线，也伴随着如流的产业化，开始为金融、能源、物流、芯片、智能硬件、通信、汽车制造等诸多产业提供创新支撑。

由此可见，知识力的确很难打造，而一旦成功了，就会成为企业竞争优势的核心资产。在瞬息万变的商业世界里，它能给业务和管理带来价值，建立起高高的壁垒。

知识为海，AI为锚，踏浪而来的百度

创新流水线，通过AI和知识管理的加持，让企业的知识管理模式发生碘伏性改变，形成了知识驱动创新的良性循环，越过知识的茫茫海域。

为什么百度会想到要做一个可以进行知识管理的智能工作平台呢？

一是因为必要。作为中国AI的一面旗帜，百度本身就是一家知识密集型企业，内部沉淀了大量宝贵的信息和知识。如果没有管理好各种知识，帮助企业降低创新成本、提高研发效率，对百度的发展是不利的。因此，知识管理也成了百度内部的“一把手工程”。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏多次强调，CIO统筹全局，最终将知识管理落地到百度创新的全流程。

二是因为可以。知识管理不好做，尤其是大型科技创新类企业的知识管理。智能工作平台需要经受工程师用户的多重审视，体验上的瑕疵都会被这群高知人群吐槽。同时，他们对于知识管理、学习交流分享的热情也非常高，这对智能工作平台提出了很高的分发要求——要把员工需要的知识信息精准高效地推荐给他们，降低学习成本。

而百度一方面有世界领先的知识图谱技术，构建了庞大的“知识”网络，包含5500亿知识，能够从非结构化数据中萃取知识；另一方面，百度是预训练大模型技术的领先者，自主研发了产业级知识增强大模型——文心大模型。更进一步，百度将知识网络与大模型相融合：知识可以帮助AI学得更好，AI可以帮助知识管理系统理解知识。二者相辅相成、相互促进，为创新活动加速。

当大众还在讨论互联网风口时，百度已经悄悄播下了AI的种子；当业界谈及AI智能化时，百度已经开始关注知识与AI技术的结合，怎样为企业降本增效；当人们吐槽深度学习的弱点时，百度已经将知识管理视为AI时代决胜未来的八大关键技术之一……

这种始终领先一步的眼光，无非是一个技术信仰者，刻在骨子里对知识的信赖，和对创新的渴求。这条AI与知识管理驱动的创新流水线，正是百度一路踏浪而来、逐浪而去所开辟的航海图。