不在于市场 ， 而在于 如 何解决组织的问题 ， 因为强个体才是所 有 能深刻理解数字化转型的困难 ， 不在于 技 变化中最不可知的力量 ， 才是创造价值 的 只有清晰理解数字化时代的变化 ， 才 核心。 连接改变了 生存方式 共生改变了 发展方式 当下改变了 价值方式 01 数字化及其对组织的影响 02 新个体 03 新组织 04 新价值 强强联盟的生态网络，生态圈 构建的强链接能力和协同优势 跨界颠覆，数据有效挖掘和运用 为满足顾客需求的变化，边界被突破或融合 数字化带来的变化 个体价值崛起 高德纳指出四个技术领域值得关注： n 商业生态扩展类技术，如区块链 n 融合类技术，如脑 - 机接口 n 商业自动化技术，如承载货物与服务的 商业无人机 n 安全类技术，如软件定义安全将带来更 组织与组织的关系 人与组织的关系 激发个体内在价值 个体价值崛起 需要 系统思考的领导者 技术与人的关系 顾客与企业的关系 组织管理的逻辑 新的管理范式 变化五：个体价值崛起 具有 依赖 ! 改变 改变 过去 今天 个人目标服从组织目标 个人目标与组织目标协同共生 个人服从组织 强个体影响组织 组织所处环境相对稳定

将臃肿的大组织微粒化分解成单个个体 , 小前端探知市场脉络 , 新业务聚合新团队 , 可迅速 复 制和大规模扩张 , 完成 " 裂变 " 在高维度预测整个商业社会发展的大方向 寻找在低维空间里绝对隐身的战略选择 寻找跃迁的 " 虫洞 " 和破 局点 整合内部和外部资源 , 全力投入 , 实 现飞跃 让原本在低维空间里冲突的 组织的目标与个体的 目标和需求 在高 维度空间里实现融合 维度空间里实现融合 注重赋能、 利他、 共赢和成就的使命感 构建三维空间中的平台化企业 , 连接不同的个体和组织、 使之协同合 作 , 同时建立各种机制 , 促使全局利益 优化 管理机制与心态的创新型升维 , 重新审视与竞争对手的关系 , 使各方利益在高维空间里统 合 为什么读它？ 思维升维 文化升维 战略升维 突围 不经意之间 , 我们不仅进入了社交媒体时代 昆仑堂商学院创始人 《创业 36 条军规》 《有效管理 5 大兵法》 作 者 企业管理的管控模式进行文化升维 , 以利他之心 , 通过赋能的管理方式 , 自上而下地释放权力 , 让个体发挥更大创造性 , 实现共生共赢的生态 文 化。 余华 人们去理解企业数字化转型的内在要求 , 尤其是业务模式重构、 产业链再 造的平台化打造。 仔细去理解本书 , 可以让管理者拥有新的认知与能力

行政组织管理 福列特 人力资源管理 为什么是协同管理？ 这些管理大师在不同时代， 回答的是同一个问题：效率从何而 来 组 织 管 理 的 三 个 阶 段 1 、 强个体出现，组织与个体的关系改变 2 、 强链接关系，影响组织绩效的因素由内部转向外部 3 、 技术创新与技术普及的加快， 驾驭不确定性成为组织管理的核心 4 、 组织不再具有“稳态” 结构 5 、 “ 共生”成为未来企业组织发展的进化路径 了一股互联网转型浪潮， 都是源于这些企业能够因技术和环境的变化做出有效的战略选择并高效执行 ； 它们的共同特征是， 能够驾驭不确定性， 并将这些转化为企业发展的机会 强个体的价值崛起 谷歌的实践， Smart Creative 类 型的员工 不需要管 理，只需 要组织氛 围营造 影响因素转向外部 离开跨组织协作 ， 任何一个组织都无 法独立生存 成本是整体价值的一部分，在本质上是一种价值牺牲 4. 人与组织融为一体，管理的核心价值是激活人 5. 影响组织绩效的因素由内部转向外部，驾驭不确定性 成 为组织管理的核心 6. 从个体价值到集合智慧，管理者要将业务与人类的 基 本理想相联系 7. 效率来自协同而非分工，组织管理从“分”转向“合” 基本观点 1 ： 企业是个整体 管理的效率不仅来自分工，更来自协同，因而要求组织具备

一起，通过网络向每个终端输出计算能力。再 引入人工智能、大数据和云计算等，终端只需 要具备简单的处理和展示功能。 智能终端包括手机、可穿戴设备、传感器 和应用程序。这些设备可以自动产生和传输数 据。因此，个体不只是信息的消费者，也是生 产者，而且生产的方式越来越自动化，这样就 可以产生海量信息，为大数据提供基础。 数 字 化 时 代 随着各种技术的不断发展和普及，新数据能自 电子商务也在经历模式的变化，也能反映营销和渠道的变迁。 阿里巴巴 --" 唯品会 大供应商——小商家——消费者 S2b2c C2M B2B B2C C2B 京东 当当 中国供应商——全球买家 个体商家——消费者 企业——消费者 易果生鲜 平台型企业 电商 无限扩张 交易便捷 品类丰富 营销灵活 配送成本高 时间成本高 所见非所得 线上 打通供应链 条 实体店 边 界的。 诺贝尔经济学奖获得者罗纳德 · 科斯认为：市场交易是有成本的，通过形成企业这样的组织，并允许某个权威 （通常是企业家和管理者）来支配资源，能节约市场交易成本。企业能让个体员工的联系更加紧密，协作效率要 比在市场上更高，能够完成个人无法完成的目标，这也是企业存在的价值。 企业是不是规模 越大也好，越大 越安全？ 为什么会有企业 这种组织呢？

状，合理引导就诊，减少了等待时间，提升了服务体 验。电子病历自动化处理和智能分诊导诊系统在逐步 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 因素的复杂性， AI 在疾病预防和个性化健康干预上 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 专家诊断、治疗疾病的思维和过程。在具体病案中， 能够整合患者电子病历、医学影像数据、临床笔记、 基因组学、实验室结果等多源数据，在疾病诊断、风 险预测等方面为医生提供决策支持。同时，依据患者 的个体差异和病情特征， CDSS 能为医生提供个体化 的治疗方案和临床路径设计，并依据不同患者的生理 状况、基因信息等因素对治疗方案进行优化。智能化 CDSS 除可辅助医生设计治疗路径之外，还能实时监 测患者的病情变化。 一旦发现异常，

QUESTION 绩效体系与公司经营 体系之间，既没有有 效衔接，在设计上更 没 保 持 同 一 设 计 逻 辑。（管理和经营之 间泾渭分明） 25 THE THIRD QUESTION 员工的个体绩效与组 织绩效（财务收益） 没有强关联，导致公 司在给员工进行激励 分配时没有底气；∑ 员工绩效≠组织绩效 THE FIFTH QUESTION 员工执行绩效工作是为 满足上级的任务分解和 ②如果有机制化的算法（就像销售一样可以算出自己拿多少奖金），这种失落的感觉会降低60%以 上，这本质上是通过规则透明化实现“激励预期管理前置”的管理实践。 3.员工的个体绩效与组织绩效（财务收益）没有强关联，导致公司在给员工进行激励分配时 没有底气； 很多公司的绩效体系设计上，个体绩效与组织绩效没有数据关联，∑员工绩效≠组织绩效，员工的绩 效管理相当一部分只是为了管理的需要，而不是经营的汇集。员工绩效分数高或低，并不反映公司经 础上设定一个折扣系数，同时，后台员工的绩效主 要是由前台人员来做评价。此种设计的导向是1）后台员工的奖金是由前台员工创造的，前台员工的奖金收益多， 后台员工的收益也同时会增长，反之亦然；2）后台个体员工只有为前台提供优质的服务，才能得到更好的绩效评 价。重点考核服务响应效率、资源支持质量等维度，推动中后台向“业务赋能型”角色转型。 通过上述优化，推动绩效管理从传统纵向管控模式向横向业务协同

2.3 前沿科学问题和突破路径 2.3.1 医学大模型知识体系缺乏广度与 深度的融合 需融合知识广度与深度应对医学复杂 性：广度需整合电子病历、影像、基因组等 跨领域数据，深度需疾病机制与个体化诊疗 的专家级理解。数据隐私限制全球共享，地 区标准差异与知识更新滞后制约适用性。应 建立动态知识体系保障全面精准。 突破路径：利用自然语言处理 + 知识图 谱构建动态体系 10，多模态融合提升诊断精 AI、图神经网络与传统深度模 型相结合的混合架构，自动将深度学习预测 结果映射到可理解的神经生物学概念，解释 预测背后的生物学机制。构建能够预测个体 对神经干预响应的 AI 驱动模型，使 AI 模型 能够在无需大量重新训练的情况下，从大型 数据集中高效适应个体案例。 3.3.4 多尺度多模态脑结构和功能网络 模型与跨层次数据整合 信息处理贯穿从单个神经元至全脑网络 的各个层面，构建涵盖细胞级、区域级和全 抑制剂 INS018_0554，现已进入 2 期临床试 验，并在 IIa 期临床试验中取得积极结果。 4.2.3 个性化医疗与健康管理 AI 可以通过整合基因组等多组学数据、 生活方式数据、个体治疗数据，为个性化健 康管理提供支持 5。智能可穿戴设备与 AI 健 康助手结合，通过分析心率、血糖等生物参 数，在慢病管理与健康干预中发挥重要作用。 4.2.4 公共健康与疫情监测 公共卫生领域中，AI

能够实时监测患者的生理指标，如心率、血压、 血糖等，通过异常检测算法及时发现潜在的疾病风险，并为医生提 供干预建议。 在心血管疾病预测中，DeepSeek 可以利用患者的临床数据和 生活习惯数据，构建个体化的风险评估模型。例如，结合患者的年 龄、性别、吸烟史、饮食习惯、运动频率等特征，预测其在未来五 年内患心血管疾病的可能性。通过这种方式，医生可以提前采取预 防措施，降低患者的发病风险。同时，DeepSeek 数据整合：整合电子健康记录、基因组数据、影像数据和生活 方式数据。  风险预测：构建多维度的预测模型，识别慢性病和遗传疾病的 风险因素。  实时监测：通过生理指标监测和异常检测算法，及时发现疾病 风险。  个体化干预：基于预测结果，为医生提供个性化的干预建议。 在实际应用中，DeepSeek 可以嵌入医院的健康管理系统中， 为患者提供持续的健康监测和风险评估服务。例如，对于糖尿病患 者，DeepSeek 技术能够为医疗健康领域提供高效 的疾病预测与风险评估解决方案，帮助医疗机构实现精准医疗和个 性化治疗。 2.2.2 个性化健康建议 在医疗健康领域，DeepSeek 技术通过分析大量的患者数据， 能够为个体提供个性化的健康建议。这些建议基于患者的病史、生 活习惯、遗传信息以及环境因素等多维度数据，进行综合评估和预 测。首先，DeepSeek 可以通过机器学习算法，识别出患者潜在的 健康风险，并为

搜索引擎或社交媒体的流量贡献占比，从而优化预算分配，实现广告投入产出的最大化。 · 客户分析：包含融合分析、属性分析、标签分析和个体分析，提供全域、全场景的客 户洞察。它支持查看某个用户的360画像，以及查看他的行为轨迹、查看 OneID 融合后 不同身份的用户量分布等结果。整合线上线下数据生成用户画像，通过个体分析洞察 VIP客户需求。例如，为高端定制用户提供个性化服务，并制定差异化营销策略。 16 · A/

Medicine) 是以个体化医疗为基础、随着基因 组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展 起来的新型医学概念与医疗模式，其本质是通过基因组、蛋白质组 等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行 生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原 因和治疗的靶点，并对疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实 现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与