AI熱潮漸退，企業(yè)如何真正落地AI？一場聚焦“AI企業(yè)級(jí)場景落地實(shí)踐”的沙龍?jiān)趶V州揭曉答案。從多模態(tài)數(shù)據(jù)治理到物流AI應(yīng)用，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論到智能體平臺(tái)開發(fā)，四位實(shí)戰(zhàn)專家分享了AI與業(yè)務(wù)深度融合的破局之道。本文將深度拆解這些可復(fù)用的經(jīng)驗(yàn)，揭示AI從技術(shù)到價(jià)值的全鏈路實(shí)現(xiàn)路徑。

當(dāng)技術(shù)的熱潮逐漸褪去，所有企業(yè)都在追問同一個(gè)核心問題：AI，究竟如何為我所用？

2026年1月31日，由“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”與“快遞100”聯(lián)合主辦的“對(duì)話AI行動(dòng)派”系列沙龍登陸廣州。本次活動(dòng)的主題直指當(dāng)前AI落地最深的痛點(diǎn)——“與業(yè)務(wù)結(jié)合”。作為已連續(xù)開展兩年、覆蓋多座核心城市的行業(yè)交流IP，本次活動(dòng)聚焦“AI企業(yè)級(jí)場景落地實(shí)踐”核心主題，吸引了產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營、企業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域近百位從業(yè)者線下參與，線上直播間同步聯(lián)動(dòng)互動(dòng)熱烈。

活動(dòng)以“案例拆解+方法論輸出+互動(dòng)答疑”的務(wù)實(shí)形式，匯聚物流、招投標(biāo)、教育、云服務(wù)等多領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)專家，深度拆解AI與業(yè)務(wù)融合的成功路徑，為參會(huì)者呈上了一場兼具實(shí)操價(jià)值與行業(yè)洞見的知識(shí)盛宴。

嘉賓分享：多領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)案例，拆解 AI 落地關(guān)鍵

本次活動(dòng)邀請(qǐng)四位一線專家，分別從 “企業(yè)級(jí) Agent 構(gòu)建”“物流 AI 應(yīng)用”“AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)”“智能體平臺(tái)開發(fā)” 四個(gè)維度，分享可落地、可復(fù)用的經(jīng)驗(yàn)，覆蓋從技術(shù)方案到業(yè)務(wù)價(jià)值的全鏈路。

1. 魏旭東：多模態(tài)數(shù)據(jù)治理，破解企業(yè)級(jí) AI 落地難

分享嘉賓：矩陣起源產(chǎn)品總監(jiān)魏旭東

面對(duì)企業(yè)界對(duì)AI“叫好不叫座”的普遍困境，矩陣起源產(chǎn)品總監(jiān)魏旭東一針見血地指出癥結(jié)所在：數(shù)據(jù)。他揭示了一個(gè)關(guān)鍵矛盾：通用大模型僅能觸及30%的互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，而企業(yè)核心的70%私域數(shù)據(jù)，因安全、碎片化及多模態(tài)（如圖片、音頻）等問題，被困在孤島中，無法有效驅(qū)動(dòng)AI。

針對(duì)這一困境，魏旭東介紹了公司核心產(chǎn)品 “MOI” 的解決方案：通過 “數(shù)據(jù)接入 – 治理 – 服務(wù)輸出” 的一站式智能數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，結(jié)合多 Agent 協(xié)作，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí) Agent 落地。他以傳統(tǒng)制造業(yè)變壓器企業(yè)招投標(biāo)場景為例，展示了 AI 帶來的效率革命：

傳統(tǒng)流程痛點(diǎn)：企業(yè)每年處理千余次招投標(biāo)，每份標(biāo)書 500 + 頁，從 “下載標(biāo)書 – 人工理解 – 素材準(zhǔn)備 – 編寫標(biāo)書” 需 20 + 天；

成果是顛覆性的：招標(biāo)文件解析時(shí)間從12-24小時(shí)銳減至10分鐘；素材查找從2-5天縮短到5分鐘內(nèi)；標(biāo)書核心內(nèi)容的編寫在1小時(shí)內(nèi)即可完成80%。魏旭東強(qiáng)調(diào)，AI落地不是追求“一鍵生成”的魔法，而是通過“任務(wù)拆解、人機(jī)協(xié)同、反饋閉環(huán)”的工程化思維，將復(fù)雜流程標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化，最終讓人聚焦于最關(guān)鍵的價(jià)值判斷環(huán)節(jié)。

面對(duì) “業(yè)務(wù)人員排斥 AI” 的落地阻力（如擔(dān)心被替代、要求 100% 準(zhǔn)確率），魏旭東提出 “雙策略應(yīng)對(duì)”：

一是 “自下而上” 做觀念普及，從企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層切入，傳遞 “AI 輔助而非替代” 的理念；

二是 “任務(wù)拆分 + 人機(jī)協(xié)同 + 反饋閉環(huán)”，將復(fù)雜任務(wù)拆分為原子任務(wù)提升準(zhǔn)確率，關(guān)鍵環(huán)節(jié)保留人工確認(rèn)，同時(shí)收集員工反饋優(yōu)化模型，逐步建立信任。

2. 李朝明：AI + 物流，構(gòu)建 “確定性” 服務(wù)能力

分享嘉賓：快遞100 CTO李朝明

作為全球快遞物流一站式數(shù)智服務(wù)平臺(tái)，快遞 100 CTO 李朝明的分享，展現(xiàn)了AI與行業(yè)深度結(jié)合后所釋放的“確定性”價(jià)值。

快遞100深知手機(jī)是離用戶最近的智能終端，在端側(cè)智能成為多家廠商的首批開發(fā)合作伙伴，成為AI手機(jī)智能應(yīng)用樣板?？爝f100融入華為鴻蒙生態(tài)：成為HarmonyOS Next首批開發(fā)合作伙伴，入選“首批50+鴻蒙智能體”；融入快應(yīng)用與意圖框架生態(tài)：成為榮耀YOYO智能體與vivo、OPPO、小米等AI手機(jī)的首選快遞服務(wù)應(yīng)用開發(fā)商；成功蟬聯(lián)「年度人氣快應(yīng)用」獎(jiǎng)項(xiàng)，并榮獲「最佳領(lǐng)航獎(jiǎng)」，是唯一一款獨(dú)立第三方快遞物流應(yīng)用，彰顯了在由主流手機(jī)廠商組成的快應(yīng)用聯(lián)盟生態(tài)中的獨(dú)特價(jià)值。

在云側(cè)智能方面，快遞100驚喜發(fā)布快遞物流行業(yè)首個(gè)大模型AI原生商業(yè)化應(yīng)用「AI寄快遞」,自主研發(fā)的混合智能（Hybrid AI）架構(gòu)大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)——「百遞云GPT」，平臺(tái)級(jí)接入主流公有云閉源大模型和私有化開源大模型，成為大模型落地應(yīng)用新范式。快遞100基于「百遞云GPT·大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)」，相繼發(fā)布「AI查快遞」「AI寄快遞」「AI管快遞」「AI客服」等AI原生應(yīng)用，打通大模型到用戶的最后一米。

“AI 不能脫離場景空談?？爝f100查快遞、寄快遞、管快遞三個(gè)核心場景，都結(jié)合了AI的能力”李朝明總結(jié)快遞100在大模型時(shí)代做的關(guān)鍵事項(xiàng)，“快遞100作為一家從事16年“傳統(tǒng)”業(yè)務(wù)的公司，借助AI與場景的結(jié)合迎來了新增長機(jī)遇。”

“快遞100在大模型時(shí)代嘗試的另一件事是AI+Data，讓沉淀多年的數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為可被 AI 理解、利用的核心資產(chǎn)。”李朝明總結(jié)道。

他指出，用戶的核心需求已從“包裹在哪”的軌跡查詢，升級(jí)為“何時(shí)必達(dá)”的精準(zhǔn)預(yù)期。為了回答這個(gè)更復(fù)雜的問題，快遞100啟動(dòng)了一場深刻的“數(shù)據(jù)覺醒”，利用AI大模型技術(shù)，攻堅(jiān)海量、非結(jié)構(gòu)化的物流軌跡數(shù)據(jù)。

快遞100構(gòu)建“中國首個(gè)快遞物流網(wǎng)絡(luò)數(shù)智圖譜”的過程，本身就是一套精密的“人機(jī)協(xié)同”范式。整個(gè)體系形成了從數(shù)據(jù)到智能的閉環(huán)：

人類專家負(fù)責(zé)頂層設(shè)計(jì)，如挖掘創(chuàng)新機(jī)會(huì)、定義業(yè)務(wù)規(guī)則與AI作業(yè)邊界；

AI智能體則承擔(dān)起海量數(shù)據(jù)的處理工作，具體分為四個(gè)核心步驟：

1. 智能采集，從原始軌跡中提取真實(shí)網(wǎng)點(diǎn)與線路；
2. 智能建模，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖譜；
3. 智能更新，自主發(fā)現(xiàn)并更新網(wǎng)絡(luò)變化；
4. 智能分析，歸類異常數(shù)據(jù)。

這張動(dòng)態(tài)生長的智慧圖譜，使得快遞網(wǎng)絡(luò)從靜態(tài)地圖演變?yōu)橐粋€(gè)可自主感知、學(xué)習(xí)和進(jìn)化的“活系統(tǒng)”。

這張圖譜孕育出的核心能力——“智能時(shí)效預(yù)估”，其價(jià)值已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越個(gè)人查件。目前，該能力的日調(diào)用量達(dá)千萬級(jí)，深刻賦能了千行百業(yè)：

電商平臺(tái)借此實(shí)現(xiàn)從“到哪里”向“什么時(shí)候到”的服務(wù)升級(jí)，優(yōu)化庫存與配送安排；品牌商售后得以從被動(dòng)響應(yīng)客戶催問，轉(zhuǎn)向基于預(yù)估時(shí)間的主動(dòng)服務(wù)調(diào)度；

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)藥、回收租賃、O2O服務(wù)等行業(yè)，它助力實(shí)現(xiàn)了從常規(guī)流程到精準(zhǔn)醫(yī)療、從粗放經(jīng)營到準(zhǔn)時(shí)收費(fèi)、從串行服務(wù)到并行聯(lián)動(dòng)的模式升級(jí)。這標(biāo)志著快遞100從提供物流“信息”的工具，進(jìn)化為提供關(guān)鍵“決策”基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)商。

李朝明老師進(jìn)一步指出，AI的普及正在重塑技術(shù)生態(tài)的協(xié)作模式。傳統(tǒng)的指令式、結(jié)構(gòu)化API，其消費(fèi)者是開發(fā)者，本質(zhì)是1對(duì)1的靜態(tài)連接。而在智能體時(shí)代，快遞100將API升級(jí)為MCP協(xié)議。MCP的消費(fèi)者是AI模型本身，它支持基于自然語言的動(dòng)態(tài)上下文理解，實(shí)現(xiàn)了智能體與服務(wù)的M對(duì)N的通用、動(dòng)態(tài)連接。這一變革極大降低了專業(yè)能力集成的門檻，預(yù)示著更靈活、更繁榮的“AI調(diào)用AI”的生態(tài)經(jīng)濟(jì)正在形成。

“最后再總結(jié)一下今天的主要內(nèi)容，也是我們過去三年探索實(shí)踐的成果——端云協(xié)同+兩個(gè)結(jié)合+MCP化的「AI領(lǐng)創(chuàng)方法論」。”李朝明說道。

3. 四月：AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)，從 “找痛點(diǎn)” 到 “控邊界”

“AI+營銷”領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)派專家四月老師從 AI 產(chǎn)品經(jīng)理視角出發(fā)，分享了 “高價(jià)值 AI 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方法論”，核心是 “不拿 AI 當(dāng)錘子找釘子，而是讓 AI 長在業(yè)務(wù)里”。

他提出 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)的三大核心步驟：

1. 識(shí)別高價(jià)值場景：優(yōu)先選擇 “高頻 + 高價(jià)值 + 高容錯(cuò)” 場景 —— 如標(biāo)書制作、用戶評(píng)論分析（高頻），避開醫(yī)療診斷等低容錯(cuò)領(lǐng)域；
2. 評(píng)估數(shù)據(jù)準(zhǔn)備度：企業(yè)數(shù)據(jù)需滿足 “高質(zhì)量 + 結(jié)構(gòu)化”，若數(shù)據(jù)碎片化，需先做治理再談 AI 應(yīng)用；
3. 梳理人機(jī)協(xié)作邊界：明確流程中 “人必須參與的原子動(dòng)作”（如 PPT 關(guān)鍵決策）與 “AI 可替代環(huán)節(jié)”（如數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)），避免 “一鍵生成” 的幻想。

四月老師在通過四個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，驗(yàn)證了方法論的有效性：

1. 用戶評(píng)論分析助手：用飛書多維表格 + Bitsee 搭建，自動(dòng)對(duì)評(píng)論打標(biāo)、提取需求、生成儀表盤，分析時(shí)間從每周 1-2 天縮至半天；
2. AI 簡歷篩選：圍繞崗位需求，讓 AI 對(duì)簡歷從 “專業(yè)匹配度 – 職場經(jīng)驗(yàn) – 學(xué)習(xí)潛力” 評(píng)分，HR 僅需做最終邀約決策；
3. AI 商品圖生成：跨境電商通過 “扣子平臺(tái) + 豆包生圖模型”，讓業(yè)務(wù)人員自主生成產(chǎn)品圖，減少對(duì)設(shè)計(jì)師依賴；
4. 高校招生智能體：結(jié)合 3D 數(shù)字人提供 7×24 小時(shí)咨詢，通過 “知識(shí)圖譜 + 意圖識(shí)別” 解決大模型幻覺問題，非工作時(shí)間咨詢占比 30%，緩解招生辦壓力，同時(shí)沉淀結(jié)構(gòu)化招生知識(shí)庫。

四月老師總結(jié)道，AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力，正轉(zhuǎn)變?yōu)?strong>“以工程化方式管理不確定性”。通過設(shè)計(jì)提示詞、快速搭建原型（Demo）并進(jìn)行評(píng)測優(yōu)化，能夠以前所未有的速度驗(yàn)證需求、找準(zhǔn)技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合的最優(yōu)解。AI的終極角色是“副駕駛”，輔助人更高效、更高質(zhì)量地完成工作。

4. 李聰：騰訊云智能體平臺(tái)賦能：支撐AI應(yīng)用從“試驗(yàn)”走向“生產(chǎn)”

分享嘉賓：騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品運(yùn)營 李聰

來自騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品運(yùn)營 李聰老師，從平臺(tái)提供方的視角，梳理了企業(yè)AI應(yīng)用進(jìn)化的清晰脈絡(luò)：從早期的知識(shí)問答，發(fā)展到“知識(shí)+流程”結(jié)合，再到當(dāng)前的多智能體協(xié)作與端到端應(yīng)用。為了支撐這一演進(jìn)，智能體開發(fā)平臺(tái)需要提供堅(jiān)實(shí)而全面的能力底座。

她重點(diǎn)介紹了騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)在復(fù)雜RAG、超大文檔解析等企業(yè)級(jí)需求上的深耕。例如，在為某國際商超打造的AI審核系統(tǒng)中，平臺(tái)集成了多種能力，將第三方商家引入的數(shù)字人視頻驗(yàn)真流程的人工審核工作量減少了90%，并通過技術(shù)手段確保了審核準(zhǔn)確性。

面對(duì)未來，李聰分享了平臺(tái)對(duì)SuperAgent的思考與實(shí)踐——通過構(gòu)建“智能體門戶”，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)單一智能體的統(tǒng)一調(diào)度、管理與復(fù)用，從而應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景。她強(qiáng)調(diào)，未來的AI生產(chǎn)力工具，必須是“可管理、可運(yùn)營、可實(shí)踐”的，在追求效果創(chuàng)新的同時(shí)，絕不能忽視企業(yè)級(jí)應(yīng)用所必需的穩(wěn)定性、安全性與服務(wù)保障。

李聰表示，騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)提供公有云與私有化版本，并設(shè)有一個(gè)月免費(fèi)試用期，期待與更多開發(fā)者、企業(yè)共同推動(dòng)AI落地。

共識(shí)與展望：回歸業(yè)務(wù)價(jià)值，穿越落地迷霧

整場活動(dòng)，四位嘉賓的分享雖角度各異，卻指向了高度一致的核心理念：所有成功的AI實(shí)踐，都必須始于對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的深刻洞察，并終于可衡量的價(jià)值創(chuàng)造。

無論是魏旭東老師通過治理數(shù)據(jù)攻克招投標(biāo)痛點(diǎn)，李朝明老師利用數(shù)智圖譜技術(shù)重塑物流確定性，四月老師以產(chǎn)品思維在具體場景中“種植”AI，還是李聰致力于打造支撐AI應(yīng)用穩(wěn)健運(yùn)行的平臺(tái)，他們的故事共同驗(yàn)證了一條路徑：AI的落地，是一個(gè)將技術(shù)能力、行業(yè)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景進(jìn)行“乘法”融合的工程。

活動(dòng)揭示出兩大明確趨勢：一是融合加深，AI正從單點(diǎn)工具，深入至重構(gòu)全業(yè)務(wù)流程；二是生態(tài)協(xié)同，以MCP為代表的新一代協(xié)議，正在促進(jìn)“AI調(diào)用AI”的智能生態(tài)形成，讓專業(yè)化服務(wù)得以更便捷地集成。

這不僅僅是一場案例分享會(huì)，更是一次在AI熱潮中的集體理性回歸。它向所有探索者昭示：最大的機(jī)會(huì)不在追逐最炫酷的技術(shù)，而在沉入產(chǎn)業(yè)的最深處，用務(wù)實(shí)的方法論，解決那些真實(shí)存在的業(yè)務(wù)之渴。這，或許是穿越AI落地迷霧唯一可靠的燈塔。