我在云栖现场听到的4个AI落地案例

千问办公发布了企业上下文，我倒觉得，后面那四个案例更值得聊一聊。

传化、一汽丰田、方达、SAP，四家讲完，你会发现它们其实都在回答同一个问题，AI落地这事，到底卡在哪。

一汽丰田的数字化部长李春阳，在台上讲了个词，叫「阿达尔姆定律」。

这词原来是半导体领域的，他说放在企业数字化上也特别合适。你看，我们上了很多系统，用了不少工具，但总感觉差点意思。为什么？因为我们总被那个没被加速的部分卡住。

嗯，你想想，是不是这么回事。

一汽丰田的处境挺典型。传统车企，两万员工，累计销量接近1300万辆。

这几年日子不好过哈，价格战打得凶，供应链成本还在涨，同时新能源和智能化又得追；用李春阳的话说，既要角逐当前的竞争盈利，也要追赶技术升级。

这种时候，大多数企业的第一反应是什么，上系统、上AI。

但李春阳说，他们先做的事不是这个，得先梳理业务架构。把公司战略拆到各个领域，端到端拉通流程，识别卡点、痛点、断点。有了这张作战地图，才知道哪里该转型。

他说了一句话我印象挺深的，转型不止于上系统，同时也伴随着流程变革、组织提升。

一汽丰田的做法是，通过业务架构梳理，把那个卡点持续压缩。李春阳说，超级数字运营能力就是这个卡点的持续压缩，加上AI的无限放大。

所以，AI时代竞争，比的是谁的企业架构更清晰，谁的那个「没被加速的部分」更短。

传化集团CIO杜海燕讲了个细节，我觉得特别有意思。

他们做HSE隐患排查，工厂里的安全隐患排查，这套系统出自一个业务主管之手，IT团队没参与。

为什么？

因为企业里面一定有很多边边角角的流程，IT没法全覆盖，全覆盖成本也高。

这个业务主管，每天自己在电脑前用AI表格、宜搭、千问办公，比IT团队用得还熟。

他在厂里搭了一套隐患排查系统，拍照上传，自动分级预警，跟踪监控，闭环销项。工作了二十几年的老工人拿手机给他看，说现在方便多了。

杜海燕说，这个系统就像他的孩子。业务专家把多年经验融进去了，IT和业务之间那种紧张关系，反而没了。

嗯，这个案例轻，但说明了一件事，业务已经在自己干了。

黄磷价格预测的分量就不一样了，这个是业务核心决策，黄磷是新安化工草甘膦的上游原料，生产极其耗电，价格受电价、丰枯水期、下游需求、库存一堆因素影响。

以前采购靠人判断，也考虑过买外部预测模型，但要么贵，要么给个黑盒，改都改不了。

传化最后选择自己搭，IT团队只出了一两个人，主要是业务专家在定规则、调模型、补数据。杜海燕说了句我觉得很关键的话，叫过程一定要可解释。

她在千问办公的分享里提到，大家都在讲AI要走进业务、走进组织，但她觉得更重要的是，业务要走进AI，业务要像AI一样去思考。

AI的每一个环节都告诉你，我是依据什么规则干的这个事，所以，业务也要这样，每一步都清楚自己依据什么规则、为什么这样选。只有过程可解释，才能不断迭代。

她要的就是过程可解释，光给一个结果没用。

杜海燕还有个观点，只有我们自己有的能力，才能让AI帮我们做出来，AI没法凭空帮你造出一个你没有的能力。

换句话说，AI建设的过程本身就是能力提升，结果是副产品。

传化这半年实践下来，发现很多企业用AI其实是在补原来系统的窟窿，原来系统功能不足，想用AI补；原来业务有断点，想用AI接；原来流程不完善，想用AI理，但AI解决不了这些问题。

所以，他们又回过头来，重新做了一轮数字化转型规划，先完善系统，再抓数据质量，最后才让AI进业务流程。

这个顺序，不能反。

方达律师事务所的合伙人谭鹏，讲了个开场故事。

乔丹商标案，当年十几位律师花了几个月，把乔丹所有比赛视频看了一遍，才找出来那一帧被抠出来做商标的画面，换现在，AI可能几分钟就出来了。

AI对法律行业冲击大，这话不假。

但谭鹏接下来讲了个反直觉的事，他自己开始大量用AI之后，反而越用越忙了。

他试过做各种skills，搞web coding，一度觉得自己跟全能的神一样。很快撞到天花板。跟客户交流，跨领域协作，这些真正吃时间的事，AI根本压缩不了。

效率提上去了，工作量没变，甚至因为能做的更多了，事情反而更多。

嗯，越用AI越忙，这个体感挺真实的。

方达的情况更特殊。二十多个职业领域，一个交易可能横跨五六个不同的专家方向。靠一个人用AI搞不定，得协作。

方达有个优势，公司化管理，可以全所统一推工具，律师必须用。大部分中国律所做不到这一点，松散合伙制，推不动。

但能推工具只是一半，还有一半是上下文。谭鹏提了个关键问题，上下文是断的。

过去二十年，他们买了开发了十几个软件，积累了上百万份法律文件，每一份都极度复杂。

一个律师接一个客户，签合同、记时间、做conflict check、到收款，整条链路AI只能在中间一段一段提效，没法连起来。

他觉得，千问办公这次发的企业上下文，对律所来说太需要了。

怎么解决？千问办公的做法是派FDE到律所现场共创。尽调工具，共创第一天就给了demo；原来查上百个网站、审上千份文件的事，他们的工具30分钟搞定。初级律师的评价，实在太爽了。

谭鹏看重的其实不只是快，这个共创模式本身才是重点。

技术团队坐在律所里，听他们讲具体的业务要求，帮他们把想要的工具实现出来，这个过程，其实是组织在教AI怎么理解自己的工作方式。

几个月前，谭鹏在东京跟一个哈佛教授辩论过。教授说AI会极大取代律师工作，律所规模会变小。谭鹏说一定不是。

他的逻辑是，生产工具效率提升，经济总量一定暴涨。客户法律需求会跟着暴涨，律所要做的是培养更多有AI能力的人才。

AI时代应该以人为本，以更强的组织服务更强的客户。

SAP大中华区总裁袁鑫，上来就扔了句狠话，SaaS已死。

有意思。SAP自己就是最大的SaaS公司之一，他说SaaS已死，等于说自己已死。

当然没那么简单，他讲了一段前情，去年圈子里都在唱衰SaaS，股价一路用脚投票。

直到Anthropic花15亿收了FDE，OpenAI花40亿收了Tomorrow，把150个FDE工程师纳入麾下；大家才反应过来，to B这事，光有强模型不够，严谨的智能体搭建、变革管理，哪一样都绕不开人。

袁鑫说了一句话我觉得挺准的，只要humans still in the loop，最终要fix的还是人的问题。

所以，SaaS没死，只是大家想明白了一件事，AI进企业，换个工具远远不够，得把流程、数据、组织全拉通。

他讲了个案例，伯恩光学。顶级品牌的手机光学供应商，全球九个生产基地，十万员工。

制造企业最头疼的事之一，物料主数据管理，几十万条物料信息，一物多码，重复备料，资金占压严重。以前7个全职的人做物料入库审核，一个月8000条申请，漏检率还很高。

现在怎么做的？

建了企业知识库，把老师傅脑子里的隐性知识挖出来，AI全量扫描几十万条物料，按相似度分层管理，新物料入库实时检查，7个全职的活省下来了，13亿成本节省。

财务月结也是，7个agent跨财务全域，以前月底三天突击对账，现在每天实时检查、实时给根因分析，月结一次通过率到了90%以上。

嗯，这个量级的结果，跟AI本身关系不大。

SAP帮他们把730万条数据项清理干净，120个黄金业务流程梳理到位，脏活累活组织自己先干完了，AI进来才能放大。

袁鑫用自动驾驶做了个类比，L1到L5。

L1是辅助，做做PPT写写周报。L2是单点岗位提效，比如供应商资质审查。L3是agent跑通简单流程，比如从供应商入库到请购到采购合同。

L4是多agent协同，整条链路串起来。L5是完全自主运营，人只设目标和边界。

大多数企业现在在L2到L3之间。刚才几个案例能看到L4的影子，但离L5还远。

从L1到L5，每一步跃迁靠的是组织自己的流程、数据、能力持续升级，跟模型没关系。这条路没有捷径，每一步都得自己走。

回过头看杜海燕说的那句话，先完善系统，再抓数据质量，最后才让AI进业务流程。

传化踩过坑才明白的事，伯恩光学直接验证了。物料主数据没治理干净之前，AI进去也是白搭。地基打好了，上面才能盖高楼。

四个案例讲完，你会发现，指向的是同一件事：AI落地的卡点，在组织自己。

丰田先梳理业务架构，找到那个没被加速的部分。传化让业务自己走进AI，过程可解释。方达把组织上下文连起来，教AI理解自己的工作方式。SAP先把数据和流程的地基打扎实，再让AI放大。

路径不同，方向一样。组织得自己走进AI。