在AI浪潮席卷各行各业的今天，企业不再满足于AI技术的概念炒作，而是迫切寻求将大模型等前沿技术转化为实际业务价值的可行路径。当下，AI落地已从“要不要做”进入“如何做好”的深水区，企业核心诉求聚焦于如何让AI真正解决业务难题、创造可衡量的价值。

在此背景下，「人人都是产品经理」联合全球快递物流一站式数智服务平台「快递100」主办的对话AI行动派·快递100专场北京站沙龙聚焦“AI大模型×业务需求：产品创新在行业场景中的创新应用”，汇聚近百位产品人与创业者，共同探索AI落地的破局之道。来自物流、电商、企业咨询领域的三位实战专家，以其亲历的行业深耕与创新实践，生动拆解了如何围绕真实业务痛点，将AI大模型深度融入场景，揭示了AI从技术概念到业务价值的转化路径。

一、从轨迹查询到时效预测：快递100的AI重构之路

分享嘉宾：金蝶快递100产品总监 陈天贵

在快递物流行业深耕15年的陈天贵老师指出，快递查询服务虽已存在十余年，但随着数智化进程不断推进，用户对物流服务的期待也在升级——他们不再仅仅满足于“快递到哪了”，而是更迫切地想知道“快递什么时候能到”。正如他生动比喻的“等公交的变化”，用户真正需要的是从盲目等待变为确定性等待，这也正是快递物流体验升级的本质方向。

正是基于这一洞察，快递100不再满足于只做查询工具，而是致力于打造基于快递物流信息预测和决策的服务平台。通过“AI+Data”双轮驱动，快递100构建了中国首个快递物流网络数字图谱。利用大模型强大的自然语言理解能力，对非标准化的物流节点信息进行智能清洗与识别，从海量轨迹数据中提取出26万个快递网点、1.15亿条线路的结构化信息。业务落地层面，基于这一图谱实现了网点小时级时效预测，将传统列表式查询升级为预估式体验，用户可在包裹发出时即看到预测的全程轨迹与到达时间。

这一创新实践带来了三大突破：

• 通过AI实现数据结构化，将复杂的物理状态信息转化为标准格式；
• 建立实时更新机制，确保图谱天级更新、常用常新；
• 构建智能进化能力，让AI自主发现异常并持续优化系统。

目前，该能力已服务超600家B端用户，月调用量突破1亿次，将头部电商平台的极致时效体验普及到全行业，特别惠及中小电商企业。

快递100的实践同时也为产品人带来了一些启示：AI时代的产品创新需要重新定义价值，从工具型产品升级为决策型平台；要明确人机协同边界，让AI处理数据，人类专注创新；更重要的是建立数据资产化运营思维，构建持续进化的动态知识体系。这一案例证明，当AI技术与行业深度知识结合，传统业务同样能焕发新的生命力。

二、旧书电商的AI赋能：从手动上书到智能识别的效率革命

分享嘉宾：孔夫子旧书网总经理 孙雨田

旧书行业作为传统电商的特殊分支，长期受困于商品信息标准化难题。店主手动填写书名、作者、出版社等信息，效率极低，严重制约平台商品丰富度与卖家经营效率。

孔网团队以“AI上书”为突破口，构建了一套完整的智能识别解决方案：

• 基础建设：整合600万量级图书资料库，涵盖ISBN数据与非标古籍文献，为识别提供底层支撑；
• 技术攻坚：通过多模型协作，实现水印去除、图像校正、背景裁剪、封面分类等预处理，提升识别准确率；
• 闭环验证：结合封面识别与版权页OCR技术，通过大模型二次校验与信息补全，形成从图像到结构化数据的完整转化链路

孙雨田老师分享道：“AI在我们具体场景中，只要你用心挖掘，就可以拿它来做很多很多事情。”孔网的实践表明，越是传统的行业，AI赋能的价值越显著。通过降低卖家的经营门槛，平台最终实现“让卖家赚钱、让买家找到好书”的良性生态循环，为垂直领域电商的AI转型提供了宝贵范本。

三、企业AI转型的阶梯模型：从个体户到上市公司的落地路径

分享嘉宾：汇美未来合伙人 张劲松

面对企业在AI转型中“不会转、不敢转、没钱转”的三重困境，张劲松老师通过三个层级的典型案例，揭示了切实可行的落地路径：

• 个体商户级：为云南茶农构建本地化茶叶管理系统，通过“低代码+大模型”实现库存管理、客户分析与内容生成，以极低成本解决经营难题；
• 中小型企业级：帮助濒临倒闭的跨境物流公司实施“降本-基建-增长”三阶段策略，先以AI优化高成本环节释放资金，再投入知识库建设，最终实现业务逆转；
• 上市公司级：为生活用品公司构建全链路AI架构，从数据湖整合、产品管理到智能生产计划与AI营销，实现从数字化到智能化的全面升级。

张劲松老师强调：“AI时代能挣到钱的三类人：搞算法的、提供算力的、把现有AI工具用好的。”企业AI转型的成功关键，在于找到既懂业务又懂AI的“首席人工智能官”，以效益优先为原则，用解决具体业务问题的能力证明价值，而非盲目追求技术先进性。

结语

本次沙龙虽聚焦不同行业，却清晰揭示了AI大模型落地的共同路径：真正创造价值的AI应用，必然始于对本质痛点的精准把握——无论是快递用户的“确定性焦虑”、旧书卖家的效率瓶颈，还是企业的降本增效压力。这三个案例表明，AI必须扎根行业土壤方能茁壮：物流网络图谱、旧书专业数据库、企业特有流程，这些深厚的领域知识构成了AI模型发挥价值的核心上下文。

这些实践印证了AI正从技术探索走向价值创造的新阶段。产品人的核心能力正在从理解技术转向洞察场景。当AI与行业需求真正深度融合，技术才能转化为驱动产品进化的核心动力。未来已来，唯有行动者能把握先机。

“对话AI行动派”系列活动将持续聚焦AI落地的实战智慧与创新火花。若你正致力于将大模型融入业务场景、破解产品创新难题，欢迎关注我们后续的精彩分享，在实践碰撞中共同绘制AI时代的业务新图景！

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