人工智慧（客觀智慧）與人類智慧（主觀智慧）最有可能演變成為一對相生相剋的陰陽對立統一體，從而開啟一個全新的時代，即“人機融合智慧時代”。在“人機融合智慧時代”，組織管理扮演的角色可能更加關鍵，因為管理的物件已經升級為具備功能無比強大且還具備一定人類智慧的機器，以及被智慧機器配備了強大能力的組織和個人，管理的環境也因而轉換成了由智慧人機互動而成的複雜巨系統。
人類在自以為是自己獨有特徵的主觀智慧領域創造了自己在客觀領域的對手，即人工智慧（Artificial Intelligence或AI）。不管未來人工智慧如何演變，人類將由於人工智慧的發展發生革命性改變，而未來社會組織的架構也將成為一幅全新的景象。我們大膽預測，
人工智慧（客觀智慧）與人類智慧（主觀智慧）最有可能演變成為一對相生相剋的陰陽對立統一體，即“人機融合智慧”。
這將開啟一個全新的時代，即 “人機融合智慧時代”。為此，我們從現在起應該著手為此做好必要的全面準備，尤其是組織架構方面。
人工智慧發展現狀與爭議
作為一個概念，或者一門新學科，人工智慧的歷史滿打滿算才62年，並不算很 長。1956年John McCarthy在美國達特莫斯（Dartmouth）會議上提出“人工智慧”這個概念時，可能並未想到這個詞將在此後的半個多世紀裡，招引如此之多的討論與爭議，在為動漫、科幻片等提供人們無限的想象空間時，也帶來了很多人的深深疑慮。伴隨著以資訊科技為代表的過去幾十年人類科技的巨大進步，人工智慧也已經歷了至少兩次熱潮。
第一次浪潮，也即人工智慧1.0，出現在1956年到1974期間。
科學家將符號方法引入統計方法中進行語義處理，出現了基於知識的方法，科學家同時發明了多種具有重大影響的演算法，如深度學習模型的雛形貝爾曼公式。除在演算法和方法論方面取得了新進展，科學家們還製作出具有初步智慧的機器。
人工智慧2.0為20世紀80年代初至20世紀末
，人工智慧相關的數學模型取得了一系列重大發明成果，諸如著名的多層神經網路和BP反向傳播演算法等，這進一步催生了能與人類下象棋的高度智慧機器。其它成果包括透過人工智慧網路來實現能自動識別信封上郵政編碼的機器，精度可達99%以上，已經超過普通人的水平。與此同時，卡耐基·梅隆大學為DEC公司製造出了專家系統，這個專家系統可幫助DEC公司每年節約4，000萬美元左右的費用，特別是在決策方面能提供有價值的內容。很多國家包括日本、美國都再次投入巨資開發所謂第5代計算機，當時叫做人工智慧計算機。
在人工智慧1.0和2.0中，由於電腦在硬體與軟體兩個方面的技術（尤其是前者）未能實現突破性進展，相關應用始終難以達到預期效果，無法支撐起大規模商業化應用，最終在經歷過兩次高潮與低谷之後，人工智慧歸於沉寂。
當前正掀起第三次浪潮，即人工智慧 3.0，為21世紀初開始至今。
隨著資訊科技快速發展和網際網路快速普及，以2006年深度學習模型的提出為標誌，人工智慧迎來第三次高速成長，進入了人工智慧發展的新階段。隨著網際網路的普及、感測器的泛在、大資料的湧現、電子商務的發展、資訊社群的興起，資料和知識在人類社會、物理空間和資訊空間之間交叉融合、相互作用，人工智慧發展所處資訊環境和資料基礎發生了巨大而深刻的變化，這些變化構成了驅動人工智慧走向新階段的外在動力。與此同時，人工智慧的目標和理念出現重要調整，科學基礎和實現載體取得新的突破預示著內在動力的成長，包括電腦在硬體與軟體技術兩個方面的（尤其是前者）巨大進步，諸如類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術。因此，人工智慧已經進入其發展的3。0階段。與人工智慧還處在發展初期一樣，人工智慧的定義還眾說紛紜，並未有統一的權威說法，還在不斷完善之中。按照中國電子學會編寫的《新一代人工智慧發展白皮書（2017）》對人工智慧的定義，是指從計算機模擬人類智慧演進到協助引導提升人類智慧，透過推動機器、人與網路相互連線融合，更為密切地融入人類生產生活，從輔助性裝置和工具進化為協同互動的助手和夥伴。也有人認為人工智慧應指計算機程式設計、神經網路與問題解決的整合體。而在1950年英國科學家阿蘭·圖靈提出“圖靈測試”，即一部機器人是否具有智慧的 標準，在於人在與其交流後是否能夠區分出它是機器人，所以“智慧”的標準一開始就是圍繞具有獨立思考能力的機器人展開的。
具備不同程度類人智慧，可實現“感知-決策-行為-反饋”閉環工作流程，可協助人類生產、服務人類生活，可自動執行工作的各類機器裝置，主要包括智慧工業機器人、智慧服務機器人和智慧特種機器人。根據當前對人工智慧的大體分類，
人工智慧可能演變成為三個級別：（1）初級人工智慧是指擁有人部分智慧的機器人；（2）高階人工智慧指具備了除了人的自我意識之外所有智慧的機器人，也稱強人工智慧或通用人工智慧；（3）超級人工智慧則指被賦予人的靈魂——包括情感、倫理和道德等因素——有生命的機器人，即也稱類人類人工智慧。
目前有關人工智慧的研究與應用主要集中在低階人工智慧方面（例如阿爾法狗式的單項或專項智慧，而缺乏人類所具有的通用智慧）；也有部分學者開始探討高階人工智慧（例如人類所具有的跨域式通用智慧），但距離實踐應用還有很遠的路，同時也存在不 少爭論（例如高階人工智慧的發展方向是替代人類智慧，還是人機協作，形成融合智慧）；至於超級人工智慧，由於涉及哲學與倫理等深層問題，爭論各方可能長期無法達成共識。
人們還未來得及暢想人工智慧3。0新興時代的圖景，便猝然發現人工智慧已與人類生活發生了切身聯絡，比如因為新一代人工智慧，加速了機器替換員人，導致結構性失業愈發嚴峻的趨勢；此外，隱私保護成為難點，資料擁有權、隱私權、許可權等界定成為挑戰。最為重要的問題是，人們對人工智慧的未來發展方向持有各不相同的理解與期望，尤其是在人工智慧是否可能替代人類智慧，以及是否威脅人類生存等問題上產生了巨大爭議。人們對人工智慧認識上的這些差異，也對人工智慧發展及其對未來社會的潛在影響，一定會產生關鍵性的干預。
人機互動協同：人工智慧3.0的關鍵
我們主張，當前人工智慧前進的主要方向應該是人機協同，而不是簡單地用機器替代人類。
因此，人機互動所產生的融合雙重智慧可以成為人工智慧未來發展的重中之重，旨在透過人機互動和協同，提升人工智慧系統的效能，使人工智慧成為人類智慧的自然延伸和拓展，透過人機協同更加高效地解決複雜問題，具有深刻的科學意義和巨大的產業化前景。
如果說先前人工智慧發展的重點在於資料的輸入和處理，比如人工智慧發展史的三大主要標誌：深藍、沃森和AlphaGo，它們都與資料有關，均是在處理過去的大量的資料、規則、規劃，那麼未來下一步人工智慧發展的重要方向將是人機互動的智慧系統。因為上面所述的這三個系統，都有一個瓶頸問題，就是它們都只能“得形忘意”，而不能“得意忘形”。人的智慧需要及時決策，而不是像計算機或當前弱人工智慧按給定規則運算。面對紛繁複雜的現實，人需要臨機創新“演算法”。所 以人工智慧將逐步向人類智慧靠近，模仿人類綜合利用視覺、語言、聽覺等感知資訊，實現識別、推理、設計、創作、預測等功能。在人機互動智慧系統中，系統的自動推薦、自主學習、自然進化、自身免疫是最主要的四個方面。根據最新發展趨勢，新一代人工智慧將具備這四大要素：大量資料，運算能力，演算法模型和多元應用場景。
這種從單純用計算機模擬人類智慧，打造具有感知智慧及認知智慧的單個智慧體，向打造多智慧體協同的群體智慧轉變已經成為人機互動的焦點。群體智慧充分體現了“通盤考慮、統籌最佳化”思想，具有去中心化、自愈性強和資訊共享高效等優點，相關的群體智慧技術已經開始萌芽併成為研究熱點。
人機協同正在催生新型融合智慧形態。人類智慧在感知、推理、歸納和學習等方面具有機器智慧無法比擬的優勢，機器智慧則在搜尋、計算、儲存、最佳化等方面領先於人類智慧，兩種智慧具有很強的互補性。人與計算機協同，互相取長補短將形成一種新的“1+1>2”的增強型智慧，也就是融合智慧，這種智慧是一種雙向閉環系統，既包含人，又包含機器元件。其中人可以接受機器的資訊，機器也可以讀取人的訊號，兩者相互作用，互相促進。在此背景下，人工智慧的根本目標已經演進為了提高人類智慧，更有效地陪伴人類完成複雜動態的智慧職能任務。
美國麻省理工學院物理學家馬克斯·泰格馬克（Max Tegmark），在其《生命3。0：作為人工智慧時代的人類》一書中全景式地暢想了人類進化到人工智慧時代的種種景象。在給出他認為的生命和智慧的定義之後，他對生命的發展階段進行了劃分。他認為生命就是一種自我複製的資訊處理系統，在這個系統裡，資訊（軟體）決定它的行為以及硬體的藍圖，智慧則表示達成複雜目標的能力。他對生命進化3個階段的劃分是：生命1。0，硬體和軟體都只能演化而不能設計的生命，如細菌；生命2。0，硬體只能演化，但軟體可以很大程度上設計的生命，這就是現在的人類，我們無法突破身體的限制跑得比獅子快，或者活得比海龜長，但是我們可以透過自身的軟體——用來處理資訊的所有演算法和知識，以及決定做什麼的能力，將我們並不是與生俱來就掌握的技能憑藉學習程式設計進入我們的大腦；生命3。0，不僅軟體可以設計，硬體也可以設計的生命，這可能是人工智慧的終極狀態。
與斯提芬·霍金、比爾·蓋茨和馬斯克等人對人工智慧報有嚴重疑慮的態度不同，泰格馬克的態度更趨於積極的理性，他認為人工智慧的到來無可避免，隨之而來的利益與危機也無可避免，但利益不是無限的，危機也不是不可控制的。他認為人們應當對人工智慧保持冷靜客觀的態度，盲目的崇拜與盲目的抗拒都會造成惡果。他還特別強調，人工智慧的改變者絕不僅僅是電腦技術人員，而是包含了社會學家、經濟學家等行業專家在內的各界人士，人工智慧將影響到幾乎所有行業。
總之，
我們主張，人機互動協同可以催生人機融合智慧形態，這應該成為人工智慧3.0的核心。
透過人機互動協同，特別是在文字，影象，語音等多元資訊方面實現多媒體與跨媒體的互動協作，人工智慧可以從簡單運算工具演化成為人類智慧所不可或缺的重要夥伴。未來的人機互動成為人機環境系統內的自主融合，將人類的優點與機器的長板有機結合起來，這是人機融合智慧的命脈。人類社會長期存在眾多複雜動態的難題，對此人機融合智慧可能提供全新的解決方案。因此，我們認為，人機融合智慧很有可能就是人工智慧的高階階段，甚至還有可能是最終階段。具體而言，人類獨有的悟性（超越人類的理性與感性）可以靈活自如地賦能機器，解決複雜動態問題內在的悖論。人機融合智慧的關鍵要素包括邏輯與非邏輯的陰陽平衡融合，上意識與下意識的陰陽平衡融合，統一與多元的陰陽平衡融合，以及知與行的的陰陽平衡融合等。
智慧製造：人工智慧3.0重要應用場景
雖然人工智慧3。0可能應用的具體場景非常廣泛，但我們認為其最為重要的應用場景之一就是智慧製造。廣義而論，智慧製造是指人工智慧技術與先進製造技術的深度融合，貫穿於全價值鏈中設計工藝、加工組裝、交付服務三大方面各個環節及相應系統的最佳化整合，旨在不斷提升企業的產品質量、效益、服務水平，推動製造業創新、綠色、協調、開放、共享發展。數十年來，智慧製造在實踐演化中形成了許多不同的相關正規化，包括精益生產、柔性製造、並行工程、敏捷製造、數字化製造、計算機整合製造、網路化製造、雲製造、智慧化製造等，在指導製造業技術升級中發揮了積極作用。必須指出，目前階段的智慧製造只是初步階段。此外，中國企業對智慧製造的理解過窄，只看到加工組裝智慧化，而忽略其他兩大方面（即設計工藝與交付服務）智慧化，尤其是設計工藝，而這恰恰就是中國製造業先天不足所導致的最大短板。
面對智慧製造不斷湧現的新技術、新理念、新模式，有必要歸納總結提煉出基本正規化。一般而言，以蒸汽機為核心技術的第一次工業革命是工業1。0； 以電機為核心技術的第二次工業革命是工業2。0；以電腦為核心技術的第三次工業革命是工業3。0； 我們與眾不同的獨特觀點是，工業4。0是以人機融合為核心技術（不是用機器替代人類）的第四次工業革命！因此， 我們認為， 現階段的智慧製造僅僅是長期智慧化製造的初期階段，因此只能是工業3。5，並不是真正的工業4。0。具體而言，以初步資訊化為特徵的工業3。0~3。5發展可分為三個階段：（
1）從上世紀中葉到90年代中期，
資訊化表現為以計算、通訊和控制應用為主要特徵的初步數字化階段（屬於工業3.0階段）
；（
2）從上世紀九十年代中期開始，
網際網路大規模普及應用，
資訊化進入了以人與物互聯互動為主要特徵的初步萬聯網/物聯網階段（屬於工業3.5初級階段）;
（3）當前，
在大資料、雲計算、移動網際網路、萬聯網/物聯網/工業網際網路的叢集突破、融合應用基礎上，人工智慧實現戰略性突破，
資訊化進入了以新一代人工智慧技術為主要特徵的初步智慧化階段（屬於工業3.5高階階段）。
綜合智慧製造相關正規化，結合資訊化與製造業在不同階段的融合特徵，我 們可以總結三個初步智慧製造的基本正規化與階段（工業3。0~3。5）：初步數字化、初步萬聯網/物聯網化、初步智慧化。我們認為，當前工業4。0的思路僅僅涉及工業3。5，與真正的工業4。0還有較長差距。我們大膽預測，人機融合才是真正工業4。0的核心。
在西方發達國家，智慧製造是一個“串聯式”的發展過程，他們是用幾十年時間充分發展數字化製造之後，再發展數字化網路化製造，進而邁向更高階的智慧製造階段。在中國，製造業對於智慧升級有著極為強烈的需求，近年來技術進步也很快，但是總體而言，中國智慧製造的基礎非常薄弱，大多數企業，特別是廣大中小企業，還沒有完成初步數字化製造轉型。面對這樣的現實，中國如何推進製造業的技術改造、智慧升級？我們認為，
中國企業在推進智慧升級的過程中要踏踏實實地完成初步數字化“補課”（即完成工業3.0），夯實智慧製造發展的基礎，但不必走西方發達國家“順序發展”的路徑，可以探索一條智慧製造跨越式發展的新路。
近幾年，中國製造業界大力推進“網際網路+製造”。一方面，一批初步數字化製造基礎較好的企業成功轉型，實現了初步萬聯網/物聯網化製造；另一方面，部分原來還未實現初步數字化製造的企業，則採用並行推進初步萬聯網/物聯網化製造的技術路線，在完成了初步數字化製造“補課”的同時，成功實現向初步萬聯網/物聯網製造的跨越。
因此，
中國推進智慧製造可以採取“並聯式”的發展路線：並行推進數字化製造、數字化網路化製造、新一代智慧製造，以及時充分應用高速發展的先進資訊科技和先進製造技術的融合式技術創新，引領和推進中國製造業的智慧轉型。
未來若干年，考慮到中國智慧製造發展的現狀，同時也考慮到新一代智慧製造技術還不成熟，中國製造業轉型升級短期工作重點要放在大規模推廣和全面應用“網際網路+製造”；同時，在大力普及“網際網路+製造”的過程中，要特別重視各種先進技術的融合應用。一方面，使得廣大企業都能高質量完成“初步數字化補課”；另一方面，儘快盡好應用新一代智慧製造技術，大大加速製造業轉型升級的速度。再過若干年，在新一代智慧製造技術基本成熟之後，中國製造業將進入全面推廣應用普及新一代智慧製造的新階段，即中國製造業轉型升級的長期工作重點。在中國製造業轉型升級過程中，德國企業可以有效幫助中 國企業實現短期與長期目標，尤其是在設計工藝智慧化方面（這正是中國製造業先天不足所導致的最大短板）。
組織3.0: 自組織與他組織的陰陽平衡
根據泰格馬克對生命、智慧的定義及發展階段劃分的啟發，以及參考德魯克對知識在生產力中作用的論述——德魯克窺見到了人工智慧時代（嚴格表述應該是“人機融合智慧時代”）組織的一個支點，即組織的功能就是知識的創造性產出與創造性應用。我們在此提出有關“人機融合智慧時代”組織管理特徵和原則的初步構想。
我們認為，組織就是一種自我複製的知識處理系統，在該系統裡，知識（軟體）決定了它的硬體（結構、形式）的藍圖，以及以此為基礎的具體行為。根據知識在不同的組織歷史階段所起的作用，可將組織劃分為以3個形態為主的3大階段：
組織
1。0
硬體和軟體都只能自然演化，而不能設計的組織形態。此時知識只是相對隱性地存在於人的頭腦中，尤其有關組織的知識並未對組織的結構、形態有明顯的作用，工業革命之前的組織就屬於組織1。0。人在組織中的角色和功能是相對隨機、散亂的，人對組織的認識一團混沌，對組織的態度盲目而無奈。此時的基本組織形態是低水平的“自組織”架構（對此有深刻啟發意義的隱喻是“水式”組織）。
組織
2。0
硬體只能自然演化，但軟體在很大程度上可以設計的組織形態，即知識可以在很大程度上作用於組織本身。工業革命之後，知識經濟的興起，科學管理、專案管理和現代管理等關於組織的知識能夠反過來重塑組織的架構與形態，但是囿於知識的相對不足以及人的有限理性。此時的基本組織形態是高水平的“他組織”架構，即層級制組織（對此有深刻啟發意義的隱喻是“山式”組織）。
組織
3。0
不僅軟體可以設計，硬體也可以被設計的組織形態。這就是“人機融合智慧時代”的組織形態，其組織使命就是一切源於知識，一切也迴歸於知識。此時的基本組織形態是高水平的“自組織”架構與高水平的 “他組織” 架構的陰陽平衡（對此有深刻啟發意義的隱喻是“山水相依式”組織）。
在組織1.0中，人的知識有限，且並不系統，人完全受制於組織，組織的力量也弱小；在組織2.0中，人開始有成體系的知識作用於組織，組織變得強大起來，
公司的力量徹底改變了地球人類組織的面貌，以前所未有的效率認識世界和改造世界。
在組織3.0中
，由於知識作用於知識，人機融合可能獲取了超出人們預想的指數型爆發式能力提升，
由原來主要維繫人與人關係，以及人與物關係的組織，變成主要維繫人類智慧與人工智慧互動協作關係的組織。
人工智慧主要負責知識的創造與應用，而人類智慧主要負責超越知識的智慧，包括智慧的創造與應用。
組織3.0可能是“人機融合智慧時代”組織的終極狀態。
人透過自組織的努力，使自己具備自己主觀創造出來的具有客觀性的人工智慧。反過來，人工智慧可以將人類從初級智慧工作中解放出來，集中精力開發人類所獨特擁有的高階智慧工作，即構建智慧的悟性。這一方面的槓桿效應正是組織發揮重要作用的用武之地。由此可見，人工智慧與人類智慧的關係是以分工合作為主，部分替代為輔，形成陰陽平衡關係。組織3。0架構的特色正是盡情發揮人類智慧的偉大智慧型作用。智慧是指已知與無知的陰陽平衡，其基礎就是人機融合智慧。需要指出，智慧機器的監督式學習與自主式學習也是陰陽平衡的反映。
根據以上對人工智慧時代的暢想，在粗略勾勒出來的未來人工智慧世界特徵中，我們已可以隱約發現“人機融合智慧時代”的組織將是一種全新的架構與形態，從組織2。0走向3。0。無論是組織扁平化（例如專案化組織），柔性化（例如水式組織），還是網際網路化（例如小微組織與平臺組織），都可以被視 為組織蛻變的多維多角度反映。
我們可以嘗試構建與人機融合智慧相匹配的全新組織架構，即“三臺組織架構”。將組織結構分為“三臺”的必要性在於解決組織面臨的兩個重要悖論：
（1）“效率/成本”（標準化）和“靈活/價值”（定製化）的悖論;（2）“眼前”和“未來”的悖論。
“效率/成本”和“靈活/價值”的悖論是指，一方面資料智慧具有高度“複用性”，尤其是採用高度共享的IT技術（如雲計算能力，人工智慧）開展完全不同的業務（比如雲計算能力既可以支援智慧汽車的發展又可以支援無人超市的發展），因此要求標準化；另一方面市場需求變化速度加快，並且使用者的具體需求內容越來越趨向差異化與個性化，因此要求定製化。“眼前”和“未來”的悖論是指，一方面當下市場的高強度競爭和高度動態性要求企業必須專注“眼前”，另一方面網路生態的複雜性，不可設計性和不確定性要求企業必須放眼“未來”，不被當前問題誤導，培養預判未來的能力。
解決以上兩個悖論衝突是“三臺組織架構”的基礎原則。
前臺和中臺可以，也應該，適度分離。透過建立“輕資產”的小前臺，實現顧客需求定製化的“靈活/價值”目標；透過建立“重資產”的中臺，實現為前臺提供可靈活組合的標準模組化服務的“效率/成本”目標。前/中臺和後臺可以，也應該，適度分離。讓前/中臺聚焦“眼前”，滿足當前多變的市場需求，而讓獨立的後臺著眼“未來”，集中精力進行基礎性研究和戰略性探索。從這一視角來看，前臺與中臺有一定程度的悖論衝突，即在同一時間，同一地點發生的“標準化”與“定製化”之間的張力；後臺與中／前臺還有更高程度的悖論衝突，即在不同時間，不同地點發生的眼前目標與未來目標之間的張力。
前中後三臺之區分似乎可以依據兩個具體維度，一是時間（眼前與未來）維度，二是空間（客戶距離遠近）維度。
然而，由於以上兩個具體維度在方向上是大體一致的（即前臺注重眼前，也與客戶距離最近；後臺注重未來，也與客戶距離最遠，而中臺兩方面都居中），我們可以將時間與空間兩個維度合併統一成為一個超級維度（meta-dimension），即敏捷性（agility），即對外部變化的反應速度與反應程度。大體而言，前臺的敏捷性最高，中臺的敏捷性次之，而後臺敏捷性最低。依據“三臺組織架構”原則，組織重構的基本路徑就是“前臺後移”（但凡可以標準化，模組化，並且可以被多元“前臺”重複使用的“前臺”業務內容往後移到中臺），以及“後臺前移”（但凡需要與前臺合作的業務內容，諸如基礎研發的商業化，與一般領導力培訓不同的具體業務培訓，以及與市場長期趨勢研究不同的市 場短期預測研究等，往前移到中臺）。
具體而言，
首先，單元規模小，但數量多是前臺（即小前端）的特色，是敏捷性要求最高的業務部門，尤其是近距離接觸眼前客戶以及服務眼前客戶。
前臺是高度自組織的業務單元，有的可能成為新型精一冠軍或隱形冠軍。從創新的視角來看，前臺主要負責產品/服務的快速迭代試錯。對此有深刻啟發意義的隱喻是“水式”組織形態。
其次，單元規模大的服務平臺是中臺（即大平臺）的特色，是敏捷性要求位於中間的戰術性應用部門，尤其是連線眾多事業部為眼前客戶提供統一支撐性服務的“平臺”服務，實現資料在企業各個業務部門之間的透明流動。
中臺既賦能內部前臺（如淘寶），也賦能生態圈共生企業（如淘寶賣家）和其他客戶。從創新的視角來看，中臺主要負責產品/服務的及時應用與持續改良。對此有深刻啟發意義的隱喻是“山式”組織形態。
最後，單元規模也不大，數量也不多是後臺（即富生態）的特色，是敏捷性要求最低的戰略設計、基礎研究以及企業後勤部門，也是未來生態圈（包括大學、政府研究院所等外部合作者）的協調者。
從創新的視角來看，後臺主要負責突破性產品/服務的探索式研發，也包括商業趨勢分析與長期市場預測。對此有深刻 啟發意義的隱喻是“山水相依式”組織形態。
總體而言，“三臺組織架構”可能是與人機融合智慧相匹配的全新組織架構。
前臺的隱喻是靈活自由的“水式”組織形態；中臺的隱喻是穩定堅實的“山式”組織形態；後臺的隱喻則是既靈活自由，又穩定堅實的“山水相依式”組織形態。未來組織架構可能就是“山” 與“水”所構成的陰陽平衡。
管理原則：未來啟示
萬物皆是陰陽對立統一體，任何事物均有相生相剋的兩面性，人工智慧也不例外。也正是這種相生相剋，互為表裡，互相促進的關係，推動著事物不斷向前發展。人類賦予了機器以智慧，智慧機器反過來反哺人類，進而促使人類智慧的進一步發展。人類智慧與人工智慧的關係，將在未來很長一段人類發展歷程中佔據核心位置。
人工智慧的突破性發展將源於物理極限的跨越及人類智慧的充分釋放，這將涉及到自然科學和人文學科的革命性發展。與以往人類發展階段不同，這一次的人類發展飛躍或將經歷一個較為漫長的過程。管理作為社會的一個功能器官，仍將發揮不可替代的作用。在“人機融合智慧時代”，組織管理扮演的角色可能更加關鍵，因為管理的物件已經升級為具備功能無比強大且還具備一定人類智慧的機器，以及被智慧機器配備了強大能力的組織和個人，管理的環境也因而轉換成了由智慧人機互動而成的複雜巨系統。一些通用的管理原則，則需要我們儘可能早地進行構想，併為此做好及早的防範。
輔佐原則
早在1980年卡耐基·梅隆大學就為DEC公司製造出了一個專家系統，這個專家系統可幫助DEC公司每年節約4，000萬美元左右的費用，特別是在決策方面能提供有價值的內容。由此可見，人工智慧輔助人類決策的歷史很早就已經開始了。
人工智慧確實在輔助決策上有獨特的優勢。根據Amason的經典決策理論，決策的有效性依賴於兩個因素：決策者的認知能力與決策團隊的互動過程。人工智慧可以提供更全面、準確、客觀的資訊（但基於一定的演算法和演算法組合，規則還是人定的），由此使決策更精準，效率更高。而在規則確定嚴密的系統 中，人工智慧可以做出高明於人類的決策，比如AlphaGo在圍棋中碾壓人類的表現。但是在現實世界的管理場景中——無論是過去、現在以及未來的“人機融合智慧時代”——為難以窮盡其複雜性的真實場景構建完全的規則體系，幾乎是不可能的任務，所以人工智慧的價值在於在相對完備的模擬系統中進行全息分析，幫助人類提出最優決策選項。
人工智慧在決策上有負面影響的方面，在於人與機器的關係如何協調（人會犯錯，人的情感因素；抗拒人工智慧的資訊獲取，而採取的措施等），人的隱私，以及受人工智慧指令下人的執行狀況問題。因而“人機融合智慧時代”管理的第一原則是輔佐原則，人工智慧輔佐人類智慧進行組織管理決策以及執行，而非制定決策。這是作為陰陽對立統一體的人機融合智慧中人工智慧與人類智慧之間的相生功能。
以人為本
作為陰陽對立統一體，人機融合智慧中的人工智慧與人類智慧也有相剋的一面。《道德經》有言“天之道利而不害，聖人之道為而不爭”。人工智慧可否做到“利而不害，為而不爭”？無論答案如何，我們都必須從各個設計層面嚴格防範人工智慧對人類可能帶來的風險，這種風險不僅僅源自人工智慧本身，也可能來自某些人利用人工智慧所帶來的破壞。
在“人機融合智慧時代”，組織趨於“三臺”互動有機平衡，而連結“三臺”組織的資訊系統以及各節點的人工控制中心將構成一個超級複雜的系統。在每個節點設定安全閥至關重要，並由此構建一整套安全控制網路，確保人類利益不受損害。一旦觸碰人類利益安全紅線，就會觸發安全警報。
文理融合
在“人機融合智慧時代”，德魯克眼中的終極管理，即博雅藝術傳統，可能會得以真正實現。因為博雅藝術的“博雅”是指客觀知識、主觀智慧、倫理道德與領導力的綜合內容（如同“知行合一”中的“知”），而“藝術”則為靈活而創新的管理實踐和應用（如同“知行合一”中的“行”）。踐行博雅藝術的管理者應該利用 有關心理學、哲學、經濟學、歷史、倫理學以及物理學等人文學科和自然科學所涵蓋的跨學科知識與洞見，而且還要聚焦於知識的有效性與結果，如治療病人、教育學生、建造橋樑、設計和銷售產品與服務。“人機融合智慧時代”對“知行合一”提出了全新的要求。這對未來的人才培養提出了全新的挑戰。
現代教育起源於17世紀的德國，其目的是為大機器工業化生產服務，培養的是整齊劃一的勞工，學生的個性和成長路線被框定起來成長，這才是“標準人才”。然而可以確定，在“人機融合智慧時代”，從事重複性或機械式工作的流水線上的工人和中層白領將會被大量由人工智慧取代，而需要人的主動性、積極性及創造性和人的情感關懷的工作則需要更多的人類智慧，由此推斷未來教育應該是探索式，而不是應試式，是創意創新的“知行合一”，而非簡單知識積累。未來教育最重要的是藝術素養與創新思維。對此，馬雲說得很直接：“未來三十年是最佳的超車時代，如果我們繼續以前的教學方法，對我們的孩子進行記、背、算這些東西，不讓孩子去體驗，不讓他們去嘗試琴棋書畫，我可以保證：三十年後孩子們找不到工作。”
關於騰訊AI加速器
騰訊AI加速器是騰訊產業加速器的重要組成部分。其背靠騰訊產業生態投資，依託騰訊AI實驗室矩陣的核心技術，騰訊雲的平臺、計算能力以及合作伙伴豐富的應用場景，為入選專案提供課程、技術、資本、生態、品牌等層面的扶持；並與入選專案共同打造行業解決方案，推動AI技術在產業中的應用落地。
在前兩期AI加速器中，從全球2000+專案中甄選出的65個專案，整體估值662億+，融資總額高達70億+，70%的專案完成新一輪融資；其中騰訊投資樂聚機器人、工匠社機器人、Versa馬卡龍玩圖，並形成行業解決方案50+。
2019年8月16日，騰訊AI加速器三期名單出爐。TOP30專案從1500個報名者中脫穎而出，錄取率僅2%，三期專案總估值超200億。專案聚焦於金融、教育、安全、工業、機器人、IoT、雲計算、5G等。入選騰訊AI加速器三期，意味著正式成為騰訊智慧產業生態的合作伙伴，將與騰訊各智慧產業業務深度結合。