AI产品转型的最大卡点，往往不是模型能力，而是如何将技术嵌入真实业务场景。4月25日，“对话AI行动派”成都闭门会上，三位一线实战派围绕“场景化突围”给出接地气的答案：从“难用的软件”到“听话的助理”，从物流数据图谱到研发生产力跃迁，他们用亲历的试错与突破，为陷入转型焦虑的产品人点亮一盏前行的灯。

2026年，AI大模型浪潮已从汹涌的概念讨论，转向深水区的业务场景落地。企业在拥抱AI时的普遍困境，不再是“要不要用”，而是“如何让AI在自家的产品和业务土壤里，真正解决真实问题”。

为了回应这一核心焦虑，由人人都是产品经理与全球快递物流一站式数智服务平台快递100联合主办的“对话AI行动派”系列线下沙龙第十期，来到了充满烟火气与创新活力的西部重镇——成都。4月25日下午，以“AI大模型×业务需求：产品创新的场景化突围实践”为主题的闭门沙龙，吸引了近百位成都本地的产品人、开发者与创业者，共同经历了一场实战思辨。

本次沙龙聚焦于AI落地痛点，邀请了供应链、国民级产品及金融研发三大完全不同领域的实战一线派——麦趣科技CEO代绪、快递100产品与研发中心副总监、百递AI创新研究院负责人陈天贵、微众银行资深工程师TANK。他们不谈空洞的底层原理，而是聚焦于各自亲身经历的卡点、试错与突破，向现场听众坦诚相告最真实的落地心得。

一、供应链AI落地之路：用“听话的AI助理”替代“难用的软件”

首位分享嘉宾是深耕供应链领域的AI原生实践者——麦趣科技CEO代绪老师。他以《从“难用的软件”到“听话的助理”》为题，一针见血地揭示了传统企业级SaaS软件落地的死结。

“SaaS做了十年，为什么我们还是觉得它难用？”代绪老师开门见山地提出了他的灵魂拷问。他指出，过去绝大多数SaaS软件设计的出发点，是为了解决“管理者看数据的需求”，而完全忽略了“一线员工干活的痛苦”。这种“管理驱动”而非“业务驱动”的基因，导致了系统越做越重、一线操作员抵触心理极强、数据永远滞后等恶性循环。

在带领团队推翻了积累了十年的SaaS代码后，代绪老师开始从零打造供应链的AI原生智能体。他的核心解法是完成产品范式的根本逆转——从“人学软件”变为“软件学人”。

他分享了一个极为接地气的真实案例：在农产品供应链的微信群里，客户的下单方式是五花八门的语音、手写单图片和Excel。相比于上个时代的“模板化录入”，今天的AI接单员Agent能够自主进行多模态识别、匹配企业专属的商品别名和复杂的命名习惯，自动在ERP系统内生成订单。

同时老师也分享了他的三条“血泪教训”：

首先，AI不是万能的，人机协作必须像“AI提交、人工审核”那样设计好绝对边界；

其次，壁垒不在于通用大模型，而在于让Agent学会每个企业独有的商品体系、客户习惯和业务SOP；

最后，行业的Know-How远比模型能力更重要，这才是构建起不可被抄袭的护城河的真正关键。

二、一个16年国民级产品的重塑：当数据觉醒遇见AI大模型

第二位分享嘉宾是来自快递100的陈天贵老师。身为一个承载了3亿注册用户、连接超过250万商户及165万快递员/网点的国民级产品背后的产品操盘手，陈天贵老师分享的视角显得理性而厚重。

“我们跟快递物流轨迹打了16年交道，但在AI来临前，大量的查询数据仅仅被当作‘用完即弃’的日志。”陈天贵老师的切入点引发了在场听众的深思：用户的查快递，根本目的在于知道自己什么时候能收到货，而不是看“物流到了哪里”的过时静态节点。这背后是从提供“信息”向提供“确定性”和“决策依据”的范式巨大转变。

他从多个层面拆解了快递100的突围路径：

• 在数据层面沉淀出独有的行业壁垒，使其成为真正的动力来源；
• 在用户交互层面突破思维定式重塑场景入口；
• 在生态协同层面找到了技术架构升级带来的新增长可能；
• 多年AI实践形成成熟的「AI领创方法论」——端云协同 + 两个结合 + MCP&Skill。

他强调，AI时代除了优化既有交互，更决定了企业能否跟上底层技术范式跃迁的节奏，真正让能力被更广泛的需求方即插即用般调用。

同时老师也分享道，快递100借助强大的数据沉淀，将现实世界中极其庞杂且非标的物流信息，构建成了一张中国首个可计算的“快递物流网络数智图谱”。正是凭借这种极度深度的行业数据壁垒，AI大模型得以赋能产品完成从“被动查询过去轨迹”到“主动预测未来时效”的核心价值演变。他深刻指出，在模型能力逐渐平权的今天，真正能成为护城河的，是独有的、经过深度结构化清洗的高质量行业专有数据。

三、打破研发的分工围墙：AI浪潮下的生产力跃迁路径

如果说前两位嘉宾侧重于产品思维和商业模式的重构，那么来自微众银行、拥有十年深厚编码功底的资深工程师TANK老师，则为现场观众带来了一场关于研发内部组织协作的“生产力革命”。

TANK老师以一组颇具冲击力的数据量化了当下技术人面临的巨变：传统纯前端岗位需求急剧缩减，大厂中掌握AI全栈能力的招聘占比已大幅攀升；研发迭代正从以“月”为单位，被极度压缩至以“天”甚至“小时”为单位量级。他坦言，面对“十人团队要扛下过去近百人项目”的压力，旧时代的“前后端分工、接口文档式联调”在极度压缩的开发周期面前已经完全不堪一击。

他提出的解法是构建由“架构师、知识工程师、AI开发者”组成的新三段式分工，打破前后端的绝对物理界限，实现基于Monorepo的代码实时协同。在他的小组中，“先写测试用例定义正确结果，再由AI批量生成代码，最后人工验证交付”的TDD模式已经成为标准动作。他带来的两个极具说服力的银行内部复杂项目案例也证明，用AI打通不同子系统间的代码与文档壁垒，能够把过去令人头疼的长链路联调成本以颠覆性的幅度降下来。

TANK老师也向产品经理们发出了前瞻性警示：随着AI工具将晦涩的代码实现变得日益民主化，未来的“超级个体”极有可能诞生在那些同时极度懂业务、又能精准驾驭AI引导闭环的人中间。

四、总结与展望：走出AI迷宫，始于回归业务本源

当三个多小时高浓度的分享接近尾声时，从供应链AI员工的革新，到国民级物流产品的价值升维，再到金融研发团队的敏捷生产力重构，三场分享的精彩案例共同指向了当下AI场景化落地成功的最底层共性——所有成功的AI产品实践，从来不是从炫酷的模型出发，而是始于对最真实、最具体业务痛点的捕捉与极致洞察。

技术的扩散速度远比组织的消化速度要快。在成都这样一个兼具区域产业底蕴与前沿网感魅力的城市，这场活动让我们看到：真正的行动派，是那些不再纠结于“该不该用AI”这一伪命题，而是弯下腰沉入产业的泥土，把AI的长板嵌入业务流程每一处缝隙的人。

正像活动全场贯穿的那股务实气息一样，在AI的浪潮中，比追赶技术更可贵的，是找到那把专属于我们自己产品场景的精准钥匙，从完成一场最朴实的“功能的优化”开始，去实现最华丽的“价值的突围”。