出門問問董事長李志飛：隨着大模型能力的突破，AI硬件再次迎來發展空間

3月27日，出門問問（02438.HK）發佈2024年業績報告。財報顯示，2024年，出門問問營收3.9億元，較上年減少23%，淨虧損7.21億元。

對於收入下滑的原因，出門問問在財報中表示，主要由於集團於2024年改變業務戰略，不再發展基於傳統項目制的AI企業解決方案業務。

3月27日召開的出門問問2024年度業績媒體發佈會上，出門問問創始人、董事長、執行董事兼首席行政官李志飛在接受包括《每日經濟新聞》記者在內的媒體採訪時表示，隨着大模型能力的突破，尤其是在語音轉寫、語言總結分析等領域的進步，AI硬件再次迎來新的發展空間，未來AI硬件將成爲出門問問的重要發展方向之一。

談智能體：AI Agent的商業模式更加清晰

從業務表現來看，2024年，AIGC解決方案業務頂起了出門問問的營收“半邊天”，較上年增長88.5%。2022年—2024年，出門問問AIGC解決方案營收分別爲0.39億元、1.18億元、2.22億元，佔集團總收入的比例分別是18.0%、23.3%及56.8%。

出門問問在財報中表示，2024年公司在AI Agent領域持續深耕，並落地了一款集大模型、具身智能、AI智能體（AI Agent）於一體的產品“小問移動數字人”。搭載了“序列猴子”“DeepSeek”等領先大模型，實現智能問答。

談及未來AI Agent的發展方向，李志飛坦言，過去，大語言模型其實比較難有商業模式，AI Agent的商業模式更加清晰。過去，基於大模型的聊天機器人應用較難找到有效的盈利方式，主要原因在於市場上已有衆多巨頭提供免費服務，競爭激烈。而AI Agent的不同之處在於，它不僅僅是一個聊天工具，而是能夠深入工作流，滲透到具體行業領域之中。

對於AI Agent的市場定位，出門問問明確選擇了垂直領域，而非通用方向。

李志飛解釋，這一決策基於兩方面的考量。首先，從技術角度來看，通用型Agent雖然在演示層面可以展現驚豔的效果，但在實際應用中仍存在諸多體驗問題，現階段技術尚未達到足夠成熟的水平。其次，從競爭角度來看，通用Agent是大模型公司和科技巨頭的必爭之地，中小企業很難在這一領域取得突破。因此，出門問問的策略是聚焦具體應用場景，甚至結合硬件，打造有針對性的AI Agent解決方案。

在智能硬件領域，出門問問並非新玩家。李志飛表示，公司自2014年起便開始佈局智能手錶，是最早將AI與硬件結合的企業之一。過去十年，出門問問陸續推出了智能手錶、智能耳機、智能音箱、智能車載設備等產品，希望通過硬件將AI技術落地到具體場景。然而，早期市場競爭激烈，加之技術尚未成熟，智能硬件的發展路徑並不順暢。

如今，隨着大模型能力的突破，尤其是在語音轉寫、語言總結分析等領域的進步，AI硬件再次迎來新的發展空間。“我們已經在嘗試很多AI硬件的新產品，很快也會發布。”李志飛透露，未來AI硬件將成爲出門問問的重要發展方向之一。

李志飛認爲，當前AI硬件的市場需求正在增長，技術也發展較爲成熟。而出門問問的競爭優勢在於，公司既懂AI，也做過硬件，包括供應鏈合作、海外銷售渠道等資源。對於一個新的初創企業而言，建立這些能力並不容易。

另一方面，李志飛表示，與以往不同，出門問問未來的AI硬件策略將更加註重AI層面的投入與創新，而非單純依賴硬件本身的突破。“我們過去做AI硬件時，其實花了大量精力在硬件本身的研發和創新上，在AI上的投入沒有那麼充分。”李志飛表示，未來，出門問問計劃更多地依託產業鏈，與硬件企業建立合作關係，通過軟件來構築核心壁壘。

談組織AI化：AI Agent的普及將擴展管理者的管理邊界

在財報中，出門問問提到，公司深刻認識到“組織AI化”將成爲企業進化的核心路徑。未來公司將以AI Agent爲戰略支點，繼續推動組織與產品的雙重躍遷。依託自有的技術，我們將形成覆蓋全價值鏈的“數字員工矩陣”，讓AI滲透組織運營與管理，增強AI與人的協作，讓AI促進生產關係的革新，指數級提升生產力。

李志飛在發佈會上表示，隨着大語言模型的推理能力不斷增強，AI Agent正在從概念變得可行，“對AI公司或者對所有科技公司，很重要的一點是，當Agent變得可行，公司做產品以外，怎麼能夠讓公司組織利用Agent去提升效率，或者說是跟上AI時代的發展。”

過去，行業對於AI的發展大多關注“Scaling Law”（規模定律）——即模型規模越大，其智能水平就越高。李志飛指出，在產業落地過程中，更關鍵的是大模型能否在勞動力市場創造真正的價值。他提出了“勞動力Scaling Law”的概念，即隨着AI能力提升，其對企業內部工作模式與管理方式的影響將呈現指數級增長。

李志飛認爲，變革主要體現在兩個方面，首先，隨着模型能力越來越強，越來越多的工種將會被AI輔助或者替代。其次，管理者的管理邊界也隨着模型能力以及AI Agent的普及而擴展。在傳統的管理能力下，可能只能管理七個人，但在AI Agent協同下，這一數字可能擴展至兩百人。這對於組織而言是一個巨大的變革。“我們希望能夠抓住這波紅利，隨着這個‘Labor Scaling Law’的出現，我們能夠去改變我們整個組織的工作方式，使得效率會更高。”

面對AI Agent帶來的機遇與挑戰，出門問問正加速向“原生AI組織”轉型。李志飛預測，未來的企業的組織形態可能發生根本性變化——一家原本需要兩百人的公司，未來或許只需要二三十名核心員工，其他崗位由AI Agent填補。這種新型組織模式已在部分創業公司中開始實踐，李志飛認爲，出門問問作爲一家成立十餘年的公司，必須快速調整，轉型成這樣一個“原生AI組織”，使得公司在未來的競爭中更有優勢。

李志飛表示，出門問問的AI轉型將分爲三個核心階段。首先是完成數據基建。李志飛認爲，當前企業的日常運營已經高度數字化，使用釘釘、飛書等協作軟件記錄目標（OKR）、任務執行過程以及最終結果（如代碼、設計圖等）。但過去，這些數據往往分散存儲，AI難以有效訪問。因此，出門問問的第一步是讓AI能夠整合和理解所有企業數據，使組織行爲全面數字化。

數據數字化只是第一步，更重要的是讓AI嵌入到工作流中，使其不僅是數據的訪問者，而是讓各類AI Agent全過程參與執行和管理。例如，AI可以分析所有會議記錄、代碼、銷售數據及組織架構，在管理和執行過程中提供智能決策支持。李志飛表示，未來的企業可能會有多個“AI CEO”。

不過，李志飛也坦言，AI Agent的應用將不可避免地對企業現有組織架構產生影響，要讓已有團隊發揮最大價值，首先需要提升團隊成員對AI的認知。其次，公司組織架構可能需要適應AI時代的高效協作模式，例如減少中間管理層，推動組織扁平化。李志飛認爲，如果企業不調整管理架構，傳統的組織模式反而可能成爲AI轉型的阻力。

李志飛表示，在AI與人類共存的企業形態下，工作流程也將發生深刻變革。過去的企業流程主要依賴人力執行，而未來的模式是“人+AI”協作，這是一個持續優化的過程，企業需要根據數據反饋，不斷根據AI Agent自我迭代。