企业【龙虾】大会：2026企业AI(转型)的分水岭，两《个标》准，一张地图副本,楚楚动人的小酥肉：外酥里嫩一口上头

2026 年 4 月 17 日，北京。

这一天，可能会被写进中国企业 AI 转型的历史。

不是因为某项政策发布，不是因为某款产品发布——而是因为在这一天，三句话被同场说出来：

猎豹移动董事长傅盛说：" 龙虾就是 AI 时代工具的 AGI。"

微软中国 CTO 韦青说：" 机器的唯一使命是帮助人进步，而不是把人给自动化。"

混沌 AI 院院长张雷说：" 让企业向企业级龙虾努力，让个人向 AI 产品经理努力——这是 2026 年企业 AI 化的成功公式。"

这三句话，如果单独出现，可能只是一句金句。

但当这些话在同一场大会上被说出来、相互碰撞、形成共识——这就是一个信号。

2026 作为 AI Agent 元年，龙虾让 Agent 成为可能，但对于大多数企业和大多数人来说，更重要的是我们怎么做、我们怎么用龙虾成功转型。那么，在 2026 春天，每一个有志于 AI 转型成功的人和企业，都在问：怎样才算是 AI 转型升级成功？

企业的标准：向企业级龙虾努力。 不是零散地用 AI 工具，而是把 AI 能力变成组织的中台能力，让数字员工真正服务于业务目标。

个人的标准：向 AI 产品经理努力。 不是会写 Prompt 就算会用 AI，而是要懂业务、懂 AI 边界、能设计 AI 工作流、能把 AI 能力转化为业务成果。

2026 年 4 月，中国企业 AI 化到了该立标准的时候。这场大会，给的就是这两个标准。

混沌 AI 院主办的「企业龙虾大会」，300 多家企业、13 位嘉宾、整整 8 小时，没有一句正确的废话。

他们给出了一张地图。

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龙虾是什么？这是所有问题的起点。

傅盛：龙虾是 AI 时代工具的 AGI

猎豹移动董事长兼 CEO 傅盛给出了一个令人印象深刻的定义：

" 如果 AGI 定义为能力比人强，那龙虾就是 AI 时代工具的 AGI。"

这个判断意味着什么？

傅盛将龙虾的四大核心功能归结为：聊天机器人的交互方式、文件系统的记忆能力、Skill 的工具积累、定时任务的自动化执行。

这不是一个聊天机器人。这是一套完整的个人 AI 工作系统。

而它与企业 AI 的关系是什么？

傅盛给出了企业应用的六大场景，每个场景都是真实存在的痛点。这意味着，龙虾不只是个人效率工具，它正在成为企业 AI 化的最小单元。

韦青：机器是工具，人要驾驭

微软中国的韦青提出了另一种视角。

他提醒所有在场者：机器的唯一使命是帮助人进步、强化，而不是把人给自动化。

这不是技术悲观主义。恰恰相反，这是对 AI 本质最清醒的认知。

韦青说：数字化变革是范式的革命，是思想的革命，是文化的革命。

技术只是工具。真正难攻克的，是人的心智模式。

两位嘉宾的回答放在一起，恰好构成了理解龙虾的双重视角：

傅盛告诉你：龙虾能做什么，老板怎样用好龙虾。

韦青提醒你：我们应该如何应对龙虾以及龙虾带来的变革。

什么样的人能落地 AI？答案只有一个：AI 产品经理。

刘少轩：政策定调，复合型人才严重不足

工信电子工业出版社融合创新发展研究院副院长刘少轩、副主任肖博爱到场的第一句话就是：AI 不是选择题，是必答题。

这不是场面话。

当下，中国企业的 AI 应用正在经历一个微妙的转折点——从「要不要做」的讨论期，进入「怎么做」的实操期。政策层面已经明确：AI 能力将逐步成为企业竞争力的基础项，而非加分项。

但问题来了。

刘少轩指出了一个核心瓶颈：复合型人才供给严重不足。

什么叫复合型人才？不是既懂代码又懂业务的简单叠加。而是能够理解 AI 边界、设计 AI 工作流、把 AI 能力转化为业务成果的全新物种。

这类人才，现在奇缺。

什么样的人，才是企业真正需要的 AI 人才？

崔健：老板要成为第一个 AI 产品经理

混沌 AI 院的崔健，提出了一个让全场沉默的论断：

" 加 AI 是转型，AI 加是投胎。"

大多数企业在做的事是什么？

——给现有流程加一个 AI 工具。这叫转型，但天花板很低。

真正有杀伤力的是什么？

——用 AI 重新设计一切业务逻辑。这叫投胎，但大多数企业没有这个勇气。

崔健指出了企业 AI 转型的三大痛点：

投入产出不匹配：砸了钱，看不到明显的效率提升

老板与员工角色倒挂：老板不懂 AI，员工被迫自学成才

停留在 " 加 AI" 阶段：永远在边缘打转，不敢触动核心流程

他的药方很直接：老板要成为第一个 AI 产品经理。

不是学会用 AI 工具，而是学会设计 AI 工作流、定义 AI 能力边界、评估 AI 产出质量。

什么是 AI 产品经理？

不是会写 Prompt 的人，而是懂业务、懂 AI 边界、能设计 AI 工作流、能把 AI 能力转化为业务成果的人。

这是企业 AI 落地最稀缺的人才标准。

AI 产品经理认证项目正式发布

工信部职业技能目录 × 混沌 AI 院，给人才培养立国家标准。

混沌 AI 院与工信电子工业出版社的回应是：动作。

AI 产品经理认证项目正式纳入工信部职业技能目录。

这不是一张普通的证书。它意味着：中国企业终于有了识别、培养、评估 AI 时代关键人才的国家标准参照系。

发布人阵容：

工信电子工业出版社融合创新发展研究院副院长 刘少轩

工信电子工业出版社融合创新发展研究院副主任 肖博爱

混沌 AI 院院长 张雷

混沌 AI 院 崔健

混沌 AI 院 刘雨飏

混沌 AI 院 陈明昆

这个认证项目的核心目标，就是培养企业真正需要的 AI 产品经理——懂业务、懂 AI 边界、能设计 AI 工作流、能把 AI 能力转化为业务成果。

人才标准，确立了。

企业的 AI 化标准是什么？答案在于三个关键词：AI 领导者、企业级龙虾、数字员工。

张雷：AR 与 ABU ——数字员工与企业级龙虾的标准

混沌 AI 院院长张雷，给出了这场大会最核心的概念体系：AR 与 ABU。

AR（Agent Resource）= 数字员工的基本单元

AR 是数字员工的基本单元，类比 HR（Human Resource）。

张雷用ASK 三层结构定义真正的数字员工：

维度	含义	说明
A - Attitude	目标驱动的主动性	愿不愿干、被目标驱动
S - Skill	工具与流程封装	会不会干
K - Knowledge	业务上下文与规则	懂不懂业务

三者缺一不可：

有 S 无 A = 执行器（没有灵魂，等着你推）

有 S 无 K = 冒险家（很能干，但不懂你的业务）

有 K 无 S = 百科全书（什么都懂，但不会干活）

A（态度）是数字员工和通用 AI 的本质区别。 一个有 Attitude 的数字员工，是被目标驱动的——你告诉它业务目标，它自己拆解、自己执行、自己复盘。

ABU（Agentic Business Unit）= 企业级龙虾

ABU 是企业级数字员工群，类比 BU（Business Unit），把多个数字员工（AR）组装成 " 业务单元 "，实现从单点工具到组织能力的跃迁。

层级	核心能力
动力层	多个数字员工主动协同
能力层	数字员工专业分工
记忆层	共享企业知识库
治理层	权限边界与审计

ABU 是模式，是载体。

企业级龙虾不是空中楼阁，要落实到具体业务场景：

营销增长：VOC 用户调研、内容工厂、GEO

产品创新：设计流程、用户洞察、原型设计

运营提效：流程自动化、供应链提效、岗位自动化

没有落地的 ABU，只是 PPT 上的概念。

ABU 的五条检验标准

不再依赖单次 Prompt 驱动，基于目标持续运行

具备岗位化能力封装，能稳定完成特定岗位任务

拥有企业记忆和上下文连续性

被纳入治理与责任边界，完全可控可追踪

形成可复制的业务能力，不是个人能力而是组织能力

两个标准

" 让企业向企业级龙虾努力，让个人向 AI 产品经理努力——这是 2026 年企业 AI 化的成功公式。"

"AI 的天花板，就是领导者的天花板。"

孙昊天：飞书实践，支撑企业级龙虾落地

飞书产品战略负责人孙昊天分享了一个让全场震动的事实：

他有 5 个 Agent 在帮他工作。

不是试验性质的打辅助，而是真真实实的分工协作——有帮他处理信息的，有帮他跟进项目的，有帮他做分析的。

孙昊天说了一句让所有 CEO 陷入沉思的话：

" 未来，CEO 和 AI 讨论的时间，会超过和人的讨论。"

这句话背后有一个关键的技术动作：用户身份授权。

选肉与切法：决定“嫩”的底线

小酥肉常用梅花肉或里脊。里脊纤维细，熟得快，但也更容易一炸就老；梅花肉带一点点肥，香气更足，放凉后也不容易干柴。很多人纠结“必须用里脊吗”，其实不必：想要更耐放、更接近馆子口感，梅花肉更稳；偏爱清爽、肉感更干净，用里脊也可以，只要别切得太薄。

切法上别一味追求“越薄越入味”。比较理想的厚度在0.8—1.2厘米：太薄容易炸柴，太厚又不容易熟透。切条还是切片，主要看用途——切条适合直接蘸椒盐或干碟，切片更适合回锅、做汤或烩菜。另外还有个小细节：顺着肉纹切更有嚼劲，逆着肉纹切更容易嫩。多数人想要“外酥里嫩”，更建议逆纹切，入口更舒服。

腌制别走偏：香气靠配比，嫩度靠时间

腌制的目的不是把肉腌咸，而是去腥、提香，让肉里先有底味。常见翻车多半来自两类操作：一是香料堆得太满，葱姜蒜、五香粉、胡椒粉一股脑儿上，结果味道混在一起不清爽；二是腌得太久，尤其放了料酒和盐后长时间静置，肉容易出水，裹糊时变得稀塌塌，炸出来外壳反而发硬。

更稳的思路是“少而准”：盐控制在入口刚好的程度，白胡椒或花椒粉二选一，让香气干净利落。想要四川风味，可以加一点花椒面或少量十三香，但别和太多香料叠加。时间上，室温腌10—20分钟基本够用；放冰箱也尽量别超过2小时。若腌出了水，别急着用面粉去“硬救”，先把肉轻轻沥一下再裹糊，不然外衣容易变厚、也更难脆。

面糊怎么配：外壳“轻薄酥”的核心逻辑

“外酥”不等于“硬壳”。好吃的小酥肉外衣应该薄脆、略带空隙感，咬下去先碎开，再回出香味。面糊通常以淀粉为主、面粉为辅：淀粉负责脆，面粉提供结构和附着力。只用面粉容易厚重、有“面感”；只用淀粉虽然脆，但可能挂不牢、容易掉皮。

鸡蛋要不要加也常被问到。加蛋确实能让颜色更金黄、香味更圆润，但蛋多了外衣会偏厚、偏软。更实用的做法是少量点到为止：一个蛋或半个蛋即可，别把“蛋香”当成主角，小酥肉真正好吃的关键还是肉香和油香。

下面是一个便于理解的比例思路，不是死配方：

目标口感	粉类结构	面糊稠度（目测）	适合场景
更轻薄更脆	淀粉多、面粉少	能挂住肉但会缓慢滴落	直接吃、蘸椒盐
更耐煮耐回锅	淀粉与面粉更均衡	更浓稠、包裹更完整	做汤、回锅炒菜

加水别一次倒足，边加边搅，更不容易起粉疙瘩。想要更“空口脆”，可以用少量冰水让面糊更清爽；但也别迷信“全程冰”，真正拉开差距的往往是油温控制和复炸。

油温与复炸：解决“刚脆就软”的关键

小酥肉最常见的问题就是出锅不久就回软。原因通常不在配方，而在油温：油温偏低，外衣会吸油、表面糊化，刚出锅看着脆，里面的水汽一返潮立刻变软；油温过高，外衣先焦，肉还没熟透，或者直接外焦里柴。

更稳的做法是两次炸：第一次用中温把肉炸熟并定型，捞出稍微回温；第二次用高温短炸，把外壳水分迅速逼出，脆壳会更持久。家里没有温度计也能靠状态判断：筷子插进油里，周围有细密小泡持续冒，基本就适合下锅；复炸时泡会更急、更密，颜色也上得更快，要盯紧，往往几十秒就能出锅。

另外两个细节也很影响口感：一是别一锅下太多，油温骤降很容易软；二是出锅后别闷在盘里，最好用滤网或垫厨房纸分散摆放，让热气散出去，否则再脆的外衣也会被自己“蒸”软。

复用场景与易踩坑：从“一口上头”到“怎么都好吃”

小酥肉不一定非要趁热吃。炸好放凉后，用来做汤、烩菜、火锅配菜都很顶，但前提是外衣别太厚、盐别下太重。如果计划复用，第一次腌制就别下死盐，留出二次调味的空间会更灵活。

回锅加热也有区别：微波炉最快，但最容易回软，适合只求热透；空气炸锅或烤箱更能恢复外壳口感，温度别太低，短时间高温更接近“复炸”。还有个常见误区是“多加泡打粉更酥”。膨松剂确实能带来空隙，但用多了容易有碱味，外衣发虚、不耐放。想要真正酥脆，先把油温和复炸做到位，效果往往更直接。

真正好吃的小酥肉，是入口那一下干脆利落，嚼两口又能感到肉汁和胡椒的清香：不油、不闷，也不靠厚糊撑场。肉选对、糊调轻、油温守住，再补一次复炸，在家也能做出那种外酥里嫩、越吃越上头的满足感。

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更新内容

一、修复全屏状态下UI重叠问题

二、修复了开启高画质时显卡温度异常升高的问题。

三、增强“线索互斥”逻辑错误提示

四、增加事件重演动画功能

五、修复自动填充错误的问题

六、接入新的AI识别平台API