Page 72 - 《党政研究》2026年第5期

展开，涵盖标注员自检、项目经理初验、独立质检部门终验等环节，并通过 ＩＳＯ２７７０１ 等
数据治理认证体系保障全流程的规范与可审计 。相较于传统科层制围绕部门任务展开
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的数据整理工作，此类组织通过工业化模式将原始信息转化为可供特定算法模型直接运用
的 “算料”，驱动上游各类数智系统的运行。
形态二：算料生产与模型优化平台。此类形态的运行机制是通过构建组织内部专用的
算料生产体系与模型训练闭环机制，将特定业务场景中产生的原始数据制备为高质量、可
计算的算料，并持续用于训练和优化组织专属的人工智能系统。以特斯拉公司为例，为实
现完全自动驾驶和 Ｏｐｔｉｍｕｓ 人形机器人项目，其专门扩招数据标注团队，构建起从现实场
景采集数据、进行专业化标注与质量治理，到最终供给模型训练的内部算料生产引擎，从
而将组织实际业务转化为驱动 ＡＩ 进化的生产流程。 这种以算料制备与模型迭代为目标
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的组织，展现出算料科层制的结构双重化、流程闭环化、权力知识化的特征。在组织结构
上，传统科层制组织结构得以保留，但衍生出负责算料采集、标注、治理与供给的新层级
及专职岗位，服务于组织所需的人工智能系统；在运行流程上，组织运作突破了传统的
“决策—执行—反馈”的线性模式，形成了 “业务产生数据—数据制备成算料—算料优化
模型—模型赋能业务”的持续闭环，算料的生产与管理成为嵌入组织业务流程的必备环
节；在权责控制上，定义算料标准、评估算料质量、控制算料供给优先级的人员，成为连
接业务需求与技术实现的关键枢纽。
形态三：业务数据优化与规则驱动平台。此类形态聚焦于算料在传统组织核心业务中
的深度嵌入与流程重构，其运行机制是通过建立统一的算料标准、清洗规则与治理闭环，
将原本分散、混乱的业务数据转化为高质量、可计算的算料，并以此驱动业务规则的重塑
与核心流程的智能化运转。以鞍钢集团的智能物料清洗系统为例，为解决 “一物多码、多
物一码”这一长期阻碍供应链协同的顽疾，集团专门成立 “主数据优化专班”，统筹制定
并强制执行统一的物料编码标准，从源头规范所有子公司及供应商的数据录入，实现组织
物料的仓储、采购、财务管理等各个环节无缝衔接与全流程层级化管理。
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三、算料嵌入对科层制组织运行机制的升级改造

算料的嵌入不仅深刻重塑了传统科层制组织在信息结构、权力结构、责任结构与决策
结构方面的转变，更在动态层面引发了其在信息控制方式、权力行使方式与组织驱动方式
等方面的运作机制的系统性重构。
（一）信息控制方式转变
当算料嵌入科层制组织后，组织内的各类数据被转化为算料，并围绕算料建构起智能
化的生产流程，信息控制方式逐步体现为公开透明、客观量化与实时循证的特征。
首先，算料嵌入推动科层制组织的信息源从层级汇报转变为系统直采。在传统科层制
组织中，信息主要源自层级化的逐级汇报，下级部门或个人将信息进行汇总、筛选与提炼
后，以报告、会议、请示等形式自下而上实现信息传递。算料科层制则通过部署数智化基
础设施，对组织的业务运作和职员行为进行持续性、自动化与周期性的采集，原始数据的
传递环节跨越中间层，直接进入一体化的算料处理平台中。这在价值层面确立了一套关于
信息有效性的生产范式：只有符合技术系统预设格式的标准化算料，才被视为有效的决策
依据，从而将复杂的组织实践简化为可计算、可验证的技术事实。
其次，算料嵌入推动科层制组织的信息质量从主观模糊转变为客观实时。在信息的层
级传递、多次转述与汇总整合过程中，必然会因人为过滤、主观阐释与利益考量等人格化
因素，使得信息掺杂个人判断、部门立场乃至情感色彩。算料科层制将组织数智系统内的
算料流进行持续性、自动化处理，通过算料清洗、转换、规则校验等环节将被采集的信息
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