鹿客陈彬：把一家 12 年的硬件公司，重写成 AI 原生组织

这期 AI 炼金术的主持人是徐文浩和任鑫，他们是被一篇公众号文章引来的。标题大意是“HARO 成立，我们要把公司重写成 AI native 的组织”。主持人说，那篇文章一看就不是公关稿，“只有老板敢写”：岗位要重新设计，组织要重新设计，读得人莫名热血。

他问陈彬：文章是你写的吧？写的时候什么状态？

陈彬说，文章是他让 AI 写的。他一遍遍跟 AI 对话，告诉它自己想表达什么，让它去掉 AI 味，模仿他的口吻。写完，他一个字没改。那天正好小飞老师在给公司上 HARO 和组织变革的培训课，他一时兴起写了这篇，主要是给内部同事看的，讲为什么要变。同一天，公司还发了一封组织调整的内部邮件。

陈彬 2014 年创业，到今年正好 12 年。创业前，他在消费电子和互联网公司都待过，包括百度。百度刚开始做硬件时，他做过最早的小度智能家居。鹿客的锁大家未必熟悉，但他在访谈中说，小米的智能锁大部分原来都是鹿客研发、制造和生产的。

一家做硬件、做供应链的公司，为什么要把自己“重写”一遍？下面按他的几个判断展开。

AI 原生组织，是假设公司从来没存在过

主持人的第一个问题很直白：AI 原生组织是什么意思，让 AI 管公司吗？

陈彬的定义是从做事的顺序讲的：

原生组织首先还是从 AI 出发，什么东西能让 AI 做，就尽量不要让人做。

他接着说，不光是把 AI 用上，流程本身在逻辑上都该重构。不要按“这件事原本应该怎么做”去想。原来的组织和流程可能都是错的，甚至根本不该存在。

今年是鹿客成立 12 周年，周年庆的主题叫“从一到零”，意思是回到创业的初衷。他拿前一阵流行的 OPC（One Person Company，一人公司）作比：一个人开始创业时会怎么做这件事，现在就该照那个思路重新想。

主持人追问：这跟“大家都要用好 AI”好像不是一回事？不是喊口号让每个人学 Copilot、学 AI 领导力？

陈彬说，确实不是。核心是自上而下。这个倡议主要针对未来的核心组织构建者，不是所有人，“甚至也不需要这么多人”。先把组织搭好，再看人和 AI 怎么分工。思路是：假设组织、流程、甚至产品都不存在，你手上有今天这些 AI 工具，你会怎么干？

按这个逻辑，他认为业务一号位、也就是 CEO，本来就该是 HR 的一号位。因为最懂业务、也懂组织的人是他。

管 AI 转型的人，先要懂业务和技术，懂人的人配在下面

HARO 是这次变革新设的部门。陈彬把这个缩写解释为 human AI resource office，大意是“人和 AI 的资源办公室”。

主持人的第一反应是：这不就是把 HR 和 IT 并起来吗？他提到 Moderna 也这么做过。

陈彬说，有点不一样。HARO 的一号位一定得懂业务。 他选的人是自己长期的创业伙伴：技术出身，当年是百度的架构师，在鹿客带过产品线、研发和品牌，后来又带 IT。他要的是一个从公司经营、战略到业务、产品、技术都有综合阅历的人，这样才有可能把人和 AI 放在一起想问题。目标始终是把业务做好。

这个人对人不够敏感，怎么办？在他下面配上对人敏感的 HRBP。陈彬说，这是刻意倒过来的。传统 HR 一号位多半偏“人”，对 AI、系统、技术没那么敏感。现在换成技术导向的一号位，再找懂人性的人跟他搭配。主持人的概括是：把硅基的和碳基的劳动力放在一起调配。

这个部门下面有两种人。

一种是直线汇报的。原来的 IT 改名叫 AIO（AI Office），IT、运维的人也在里面，以后要以 AI 为主，做 agent builder，也就是搭建 agent 的人。

另一种是虚线汇报的 FDE。FDE 原指 Forward Deployed Engineer，是 Palantir 带火的一种岗位：工程师驻扎到客户现场，边理解业务边改系统。鹿客把这个词用在了内部。每个业务领域挑一些业务能力强、或者特别想改革的人来当 FDE，虚线汇报给 HARO 的负责人。

主持人追问：内部的 FDE 去识别需求、去搭 agent，这跟 agent builder 不是一个东西吗？

陈彬说，长期看应该是一个人就能搞定。短期不行，每个人擅长的不一样。技术出身的人搭 agent 没问题，让他快速理解业务就难。鹿客的 IT 产品负责人两样都干，但这种人少。FDE 要进到业务里，梳理供应、计划、采购这样的流程，想清楚怎么重塑甚至重构。所以他认为，FDE 最好是业务专家，跟一个 agent builder 搭档。 没真正梳理过业务流的人，不算合格的 FDE。

两个人怎么配合？主持人说，他刚找安克聊过，安克是把几个人脱产一个月关进“小黑屋”冲刺。鹿客是哪种？

陈彬说，如果有那么多冗余，他们肯定走安克的路。但鹿客没有。所以业务的人和 agent builder 直接进到业务现场去解决问题，边做业务边拿出一部分精力来做这件事，不脱产。

人从哪来？鹿客把员工的 AI 水平分成 L1 到 L4。L2 以上叫 AI 起航员，再往上叫领航员。按他后面的说法，L2 要会用 skill、能自己产出 skill、会用 agent；到了 L3，才能编排工作流，用 agent 把工作流重塑一遍。从这些人里挑出来的，有的在 HARO，有的留在业务部门，做 FDE 或者 agent builder，但都归 HARO 负责人管，直线、虚线或者统管。

阻力不在核心层，在执行层的惯性

主持人问：这么推，有没有遇到困难？

陈彬先说，在他身边肯定没有，因为他在强推。往下更多不是阻碍，而是工作量本来就大，还要配合 FDE、agent builder，有人没那么多时间，也没那么强的意愿。

主持人不太买账。他也给一些公司做 AI 方面的顾问，看到的困难比鹿客严重得多。基层普遍反弹，嘴上热烈欢迎，空气里却隐隐觉得“你就是来干掉我的”。中高层更微妙：越 AI 化，事情越透明，越是在抢他们的权。他明显感到有阳奉阴违，比如派一些完全不懂的小朋友来配合。他问：你们能推得顺，是因为老板拿着尚方宝剑？

陈彬承认，跟他拍板有关系。但另一半是组织调整。从去年下半年开始，挑关键人才时都看对 AI 的态度。公司的主力都是拥抱 AI 的人；不拥抱的，要么已经被淘汰，要么已经被边缘化。 所以到今年上半年，核心团队的阻碍已经很小。执行层还有意识和惯性的问题，但他强调，那不是故意阻碍。人在没感受到 AI 带来的实际效果之前，会习惯性地用老办法。

不同部门的速度也不一样。陈彬说，跟软件相关的最容易接受：研发写代码、做算法调优，每天都有正反馈。营销和品牌反而慢。有人愿意拥抱，但发了更多文章、做了更多内容之后，他会问 so what：带来收入增长了吗？自己的奖金涨了吗？正反馈没来，他就不会真用起来。

还有一种冲突来自做设计、做内容的人。他们会觉得 AI 只能提升数量，提升不了质量。你用 AI 粗制滥造出五六十分的东西，数量是十倍、一百倍，但留不下来，成不了精品。

陈彬的回应是“经营思维”。哪怕是做设计、做内容的，也要问：小红书种草之后能不能带来转化？带不来，就得找问题出在哪。他承认，短期看 AI 更多是效率和数量，质量需要有专业的人做 reviewer 把关；花一二十万拍的 TVC，AI 现在肯定比不上。但他认为长线一定会带来质量提升。他自己的例子是：他有自己的 CEO agent，它帮他提升的不只是决策速度，更是决策质量和思考深度。

他还观察到，每个人拿到正反馈的时间不一样。越是新人、小白越快，原来什么都不会，一用马上就会了。原来已经做得很好的人，AI 只让他快一点、多一点，他觉得 so what，需要更长时间。

主持人补了一个角度：AI 不只是 productivity，也是 possibility，能让你做到以前做不到的事。比如对喜欢 Labubu 的人来说，一把跟 Labubu 联名的锁，就比分辨率更高的东西“质量更高”。陈彬同意，但说很多人理解不了，他们认为必须达到某种审美才叫质量。从商业角度看，公司有时要先活下来，“连面包都吃不上”时去追求艺术，就是错配。

主持人又问：员工会不会觉得 FDE 是老板派来整自己的？陈彬说，有这种想法的人不会反馈到他这里。但招 AI 管培生时，真有人当面问过：是不是要取代我们？他的回答是，取代你的不是 AI 管培生，是会用 AI 的人。你要成为前 5%、10%、20% 的人，而且竞争对手不在公司内部，在整个行业。

你跑得慢，你没有 AI 工具跑得慢，那你不是被公司淘汰了，你是被这个行业甚至是整个社会淘汰了，那个才更恐怖。

他说，很多经验有用，但会很快被抹平：别人干三个月、半年，可能就抹平了你过去三五年的经验。

把权力从职能线挪到“圈子”里

陈彬在文章里提了“圈子”。主持人问：圈子跟项目组有什么区别？

陈彬说，他们先找试点，比如消费者业务，不是一下子全改。圈子跟项目制、跟华为的产品线都不一样。华为是矩阵式架构，产品线和职能体系交叉。圈子往反方向走：原来是职能型，现在是端到端对价值负责的小团队。

他说，自己是故意把职能的权力和边界抹掉，让职能的权力变小，让圈子和圈长的权力变大。 具体是：公司给圈子一个奖金包，剩下的很多事都由圈长决策，用人权、激励都到圈子里。HR 和职能部门只有建议权，班委和 HRBP 一起参与。进到圈子里的人，就是一个创业小团队。

主持人想确认：以前项目组的人，绩效还是职能老大打、工资还是那边定，是双线；现在是单线，前线老板是谁，谁就是你老板？

陈彬说，这个阶段是这样，未来可能还会平衡。他引了华为的说法：军种负责“养兵”，战区负责“打仗”，两边都重要。鹿客不再叫职能线，改成技术委员会这类委员会，把各职能线的人拉到一起提升能力。但在变革的半年到一年里，肯定以打仗这条线为主。

为什么很多公司以前试过这种小团队又缩回去，现在家家都在做？陈彬的解释是，AI 让原来一个人干不了的事一个人能干，原来要几个人的事现在少几个人就够。团队不再那么依赖职能部门提供的能力，这些要么有外部工具，要么 AI agent 能搞定。今天创业，你不会一开始就招法务、HR、财务，愿意为价值负责的人就能快速跑起来。

效果呢？陈彬很坦白：还在过程中。看到的更多是心态、行为和过程的变化，经营结果“没有这么明显”。在经营结果真正跟上之前，只能看过程指标，比如用了多少 token，有多少 agent 已经进到十几条业务流里。

圈子怎么管？他们在用一套系统，把组织设计画出来：一个个圈子，每个圈子八到十个人，有圈长，有各种角色，哪个角色是 AI 干、哪个是人干，一目了然。点进一个角色，能看到它的 AI buff，也就是 AI 让这个角色的效率提升了多少。一个圈子可能是三个人加十个 agent，他关心的是整个圈子的 AI 占比和效率在不断提升。

这套圈子和 AI buff 的设计，外部顾问小飞老师参与得很深。陈彬说，鹿客内部没有 CHO，小飞老师有点像公司的战略 HR 合伙人，陪他一起做 AI 组织变革，围绕圈子把目标和绩效说清楚，再把人和 agent 的分工定下来。

真正的抓手是目标和绩效。鹿客内部用 OGSM（一种类似 OKR 的目标管理框架：目的、目标、策略、衡量），目标、进展和工作结果都要填进这套系统，跟 AI 对话。最后由圈长打分：你在圈子里占 1%，奖金包 100 万就分一万；占 10% 就分十万。他希望用对价值贡献的量化，慢慢取代原来 S、A、B、C 的评级和“年终奖发几个月”。

主持人问，这是不是像钉钉、飞书上的 OKR？陈彬说，它不是人与人沟通的工具，核心是组织设计、价值评价，以及人和 AI 怎么分工。

让所有人重新站起来，再坐下

人怎么挑出来？主持人先抛了一个自己用过的“不靠谱”办法：在不大的公司，先把自己花钱买了 Claude Code 或 Codex、每月交 20 美元以上的人挑出来。能自己解决那么多障碍，说明动手能力强，还愿意在自己身上投资。

陈彬说，这一点很重要。哪怕公司没支持、没给钱也愿意用的人，肯定是第一批。鹿客也有不少这样的人，一个月用掉几亿甚至十几二十亿 token，自己订 200 美元一档的 Claude。在公司推 AI 变革之前，他们就已经在用了。

但这种人毕竟不多。鹿客的办法是在公司内部搞了三轮报名。陈彬的说法是：

我们再重构，就是让大家重新站起来，再重新坐下。

做法是这样的：

1. 发邮件，不开大会。第一轮是增量岗位：公司需要一批 agent，以及对应的 agent builder 和 FDE。
2. 圈子成立后，看每个圈子缺什么角色，比如做内容营销的 agent builder，把空缺和紧急的角色放进第二轮邮件里，谁愿意谁报名。
3. 报名的人先用一个 skill 认识自己：擅长什么，喜欢什么，能力在哪，跟这个角色匹不匹配。
4. 组织答辩，每人三到五分钟，讲清楚自己之前做了什么、为什么能做好。评委评完，还会用 AI 分析会议纪要里每个人的发言，再做匹配。

每轮都只选出一小部分人。陈彬说，三轮下来，基本挑出了公司里 10% 到 20% 的人。

主持人好奇，为什么会有那么多人报名，是这批岗位工资高吗？陈彬说不是。进了起航员、领航员计划，才有培训、token 补贴或个人订阅报销这些福利，公司不会专门给计划外的人做资源倾斜。但更核心的是内在动力：一是危机感，原来的岗位可能不存在了；二是主动意愿，在一个岗位上干了几年，干疲了。这也给了一些人转岗的机会，比如有销售天分的产品经理，可以转去做线上用户运营和销售。

主持人接着站到部门老大的位置上问：人走了，我这摊事怎么办？给我补个 headcount 吗？

陈彬说，优先用 AI 补：用 agent，或者给更多 token、更多支持。补不了，就从 AI 管培生里选。真要从外面新招人，要走特批，到他这里说清楚为什么不能用管培生、为什么不能用 AI。主持人提到海外也有公司这样要求，招人前先证明这件事 AI 干不了。

AI 管培生是这次变革的另一条线。陈彬说，到年底要招 50 个，现在快 20 个了。AI 能力是入门的必选项，至少要到 L2。招聘启事里写明不是来培训的，直接给真实问题，丢进真业务里做 FDE、做 agent builder。

除了 AI 能力，还看什么？陈彬说，鹿客有一条人才观叫“少年感”：有成长思维，敢冒险，敢打破固有思维，“不太乖”。最好之前证明过自己，比如在学校创过业、挣过钱，或者在别的公司实习时真的落地过业务或产品。进来以后还有一到三个月的考察期：只有真的用 AI 给业务带来了改变，才会被放进圈子、正式转正。 光是 AI 用得好不够。

每个管培生有一个业务 mentor，HR 线还有一位招聘负责人专门带他们，帮他们解决工作生活上的非业务问题。陈彬自己也参加他们的周会，定期跟他们开沟通会，能当场解决的就当场解决。

他说，这些年轻人从 2023 年刚上大学就在用 AI，用得比老员工多，做事没有那种畏惧感。有个管培生去参加飞书的 AI 大赛拿了奖。老员工反而有顾虑。

其实有的时候经验反而会成为一个累赘。往往是那种半桶水比较恐怖，他经验还没有到，但他觉得已经很有经验了。

他也给经验留了位置：框架思维、体系化思维、经营思维肯定有用。有经验又通透的人，反而更容易判断哪些流程、甚至哪些岗位不需要了。

如果重来一遍，哪件事最值得？陈彬说，闭环还没跑完，谈不上成功。但他认为成立 HARO 很有必要。人力一号位始终是 CEO，但需要一个组织来保障这件事，把愿意跟着 AI 成长的人拉进来，成为主导变革的生力军。他的估计是，能挑出 10% 的 L3 就不错了，甚至 5% 的人就可能搅动整个公司的 AI 变革。

合规是主持人提的另一道坎。他在转型项目里看到，合规能挡掉 80% 的事：出 demo 很容易，真要在公司推开就难。陈彬说，鹿客目前还好。涉及安全、用户隐私、支付、合同的，照公司已有流程走；但现在这些尝试还在早期，大多是业务里的快速试错，碰不到公司的底线，所以可以放心让他们大胆做，“哪怕做错了也没关系”。主持人说，有的公司上来就禁止员工跟外部模型聊工作，只能用私有化部署的模型。陈彬的看法是，很多东西大模型迟早会学过去，比同行跑得快就行。

AI 该删掉的是冗余流程，不是华为 IPD

学 AI 组织转型，有没有可以对标的？陈彬说，他们也在找。他觉得安克做得“真的很牛”：起步早，还有做 agent 的平台。现在 AI 工具更好了，安克做一两年的事，鹿客可能半年就有机会做到。但他也承认，安克原本的流程体系就做得好，所以转起来更容易。鹿客的问题更大：原来的很多流程本身就效率不高、不合理。 所以鹿客的 AI 转型，更多是在改造那些不合理、甚至不需要的流程。

该留的会留。华为的 IPD（Integrated Product Development，集成产品开发，华为从 IBM 引入的一套产品开发流程，用一系列评审节点让产品从立项到上市可控）他们觉得很有价值，飞书项目和多维表格这些工具也会继续用，它能让硬件公司做得严谨、打得准。成本和效率上他们做得不好，该学美的这类体系的还得学。区别是，以前要请顾问或外部专家来讲，现在很多东西可以直接问 AI。

主持人抛出一个他常见的争吵：少壮派觉得 AI 会颠覆一切，IPD 是没有 AI 的时代发明的，应该重造；另一派说，物理世界里长周期的事，沉淀了这么久的方法肯定要用。老板怎么判断？

陈彬说，鹿客的情况反过来。他自己就是最激进的那个，反而是大家拉着他，让他更谨慎、更落地。他鼓励大家别担心风险，错了改回去就行。但他自己想得很清楚：

AI 只能去改造那些原来本身就不合理或者特别冗余的流程，把它给干掉。

IPD 不属于这一类。他认为 IPD 是合理的框架，AI 能加速的是细节。比如从战略到执行（DSTE）这一段，从 SP（战略规划）做到 BP（年度业务计划），原来至少三个月到半年，现在两个月；原来开五次会，现在开两三次。但该做的事还在，比如“五看三定”：看市场、看竞争、看自己、看技术、看机会，原来要三周，现在三天甚至一天。按产品分级，S 级、A 级的 IPD 节点数量本来就不同，有的节点可以跳过。一号位要先想清楚哪些能改、哪些不能动；能改的地方，让 AI 进去，人退出来。

人才培养也一样。华为培养一个 PDT 经理（产品开发团队负责人，相当于一个产品的一号位）要十到十五年，因为技术出身的人必须轮岗做市场、做销售、做营销，才能成为商业领袖。陈彬说，有了 AI，技术出身的人理解营销和销售快得多，原来三年轮一个岗，在鹿客可能一年甚至半年一轮，三五年就够。但轮岗本身不能跳过。

他把这些放进一个更大的框架：组织、产品、技术要一体化。鹿客原来卖硬件，现在要看软件和 AI 订阅能不能收费，产品是不是 AI 驱动的。组织 AI 化、产品 AI 化、绩效 AI 化，三者一起转，才会形成飞轮。所以别人的做法很难照抄，只能学理念，落到自己公司还得结合基因、文化、产品和战略。主持人自嘲：讲 AI 组织转型的 PPT 他也讲得很好，但帮朋友公司落地，每一步都有想不到的“鬼故事”。陈彬的回答是，得有决心，而且创始人得在一线。

越前沿越该早动，越靠近物理世界越可以等

最后，主持人出了一道题：一个开 500 家奶茶店的老板，一个做 PCB 板的工厂，一个上万人的大型呼叫中心，都想做 AI 转型，你给什么建议？

陈彬的判断按行业分。越是传统行业，AI 带来的价值越低，越可以慢一点，等字节的豆包、火山引擎这些平台做成熟了再选，试错成本低。越是前沿科技，比如具身智能这类企业，技术和市场都变化快，越要早拥抱 AI，尤其是用在决策质量上。

具体到三家：PCB 工厂要靠物理 AI 和机器人进厂，那可能是三年、五年甚至十年的事，在物理 AI 起来之前要慎重，先别动。奶茶店更多靠渠道和运营，AI 可以更快地把用户端的反馈传到供应端，知道用户想喝什么，做 C2B 的供应链改造，作用会大一些。但这些都比不上做 AI 原生应用的公司。

他举了一个做出海 SaaS 的朋友：原来五六十个人做一个领域，现在差不多的人力能做十个领域，人也换了很多。这类软件公司，每个领域可能只要三个角色：builder（把 FDE 和 agent builder 合成一个人）、reviewer（甚至不在公司，比如做短剧就找一个在美国、网感好的 00 后来把关）、service（面向客户做服务）。早期这三个角色两个人就能干，迭代极快。但一到硬件、工厂、奶茶店，进了物理世界，就不止这三个角色了。如果没有遇到大的经营问题或转型压力，等平台和工具成熟一点再进去，比别人晚一两年也没关系。

主持人说，现在经济压力大，他平均每天有三个老板来问怎么抓住 AI 这根救命稻草。陈彬说，AI 不一定是救命稻草。核心还是选对行业、市场、国家和品类，AI 能帮你选得更好，但本质还是你的生态位，不是降本增效。

主持人收束成一句：不要瞎搞，不是每个公司都要走这么快。陈彬同意。他说，鹿客逻辑上也不必这么快。如果只想卖锁，把经营成本、渠道、营销做好就行。之所以加速，是因为他们想做下一个时代 AI 驱动的硬件。

自己先活在未来，再为未来做产品。

这期最有说服力的部分，是陈彬没有把“AI 原生”讲成人人学工具，而是落到了几件可以检验的事：谁来管、权力放在哪、人怎么重新选、招人的闸门怎么设。最没回答的部分，他自己也承认了：经营结果还没显现，过程指标之外，还看不出圈子和 HARO 到底让业务好了多少。主持人在别处看到的基层反弹，在鹿客是真的少，还是只是没传到 CEO 耳朵里，这期也没有答案。

其他值得记下的观点

• 陈彬认为，创始人要留在一线才推得动 AI 转型。他创业 12 年，现在仍亲自做孵化产品、做用户调研、跑美国。只做组织变革要三五年才见效，把组织跟产品、技术趋势绑在一起，才不会觉得累。
• 陈彬设想十年后的鹿客是一个“下面一堆 CEO”的平台。内部已经孵化出几个产品线负责人和子公司 CEO，他也在外部投资。三年内能培养出五到十个真正的一号位，他就觉得很不错。主持人把它比作美国的 venture studio，比如 Sutter Hill 孵化了 Snowflake。
• 陈彬认为，AI 时代对创始人的要求是一开始就多维度想问题。他在训练自己的 CEO agent，把原来靠灵感和直觉的东西尽量变成可复制的。剩下“从 0 到 0.1”的部分，心力、使命愿景、只有创始人相信的东西，是 AI 取代不了的。
• 主持人在结尾说，他现在认为 AI 组织转型最小的切口，是在内部培养 FDE，只是这个词在企业内部的含义已经完全变了。

对 builder 有什么用

• 在团队里找出自己花钱订 Claude Code、Codex 等工具的人，列成第一批名单。再按鹿客的分级给每个人定位：会用和产出 skill、会用 agent 算 L2，能用 agent 重塑工作流算 L3。
• 挑一条你最熟的业务流程，假设公司不存在、从零开始重画一遍。逐个节点标出三类：本来就不该有的、可以交给 agent 的、像 IPD 评审那样必须保留但可以提速的。
• 下一个招聘需求提出来之前，先写一段话回答：为什么这件事不能用 agent 或更多 token 补？写不出来，就先别招。
• 做内部 AI 改造时，别只派技术的人。给每个 agent builder 配一个真正梳理过这条业务流的业务专家，一起进业务现场，从供应计划、采购这类流程开始。
• 给一个小团队算一次 AI buff：几个人、几个 agent，各自担什么角色，AI 让每个角色快了多少。把这些写进团队目标，而不是只统计 token 用量。