钉钉“D计划”指向AI硬件：电商与新零售的供应链新入口

12 月的电商公司往往有一种“战时节奏”：大促复盘还没结束，年终盘点、来年预算、供应商谈判已经排上日程。这个时候，最容易被忽略的不是销量，而是组织协同与供应链执行——消息在群里滚动、表格在邮件里来回、仓库现场靠对讲机和经验。你会发现，真正拖慢效率的，往往是“最后一公里的办公与现场”。

就在 2025-12-19 08:54 的消息里，阿里巴巴旗下钉钉被曝启动代号为“D计划”的保密项目，外界猜测其可能涉足AI硬件新形态（钉钉官方对传闻保持克制，仅确认内部对创新项目保密等级很高）。这条快讯看似是“硬件八卦”，但我更愿意把它当作一个信号：AI 正在从云端走向组织现场，从软件入口走向硬件入口。

这篇文章放在「人工智能在物流与供应链」系列里想讲清楚一件事：如果钉钉真的做 AI 硬件，它最先改变的，可能不是办公桌上的效率，而是电商与新零售的仓储、配送、门店与供应商协同。

AI硬件为何会成为电商供应链的“新入口”？

结论先说：在供应链场景里，AI 的价值不在“生成一段话”，而在“让现场动作更快更准”。而要把 AI 变成动作，就需要更短的链路——硬件是最短的那条路。

电商与新零售的供应链有三个典型痛点：

• 信息不完整：库存、到货、拣货异常、门店缺货往往在不同系统里，现场还要靠人肉确认。
• 响应不及时：峰值期间，一个异常（缺拣、破损、改地址）如果 30 分钟没人处理，就会变成一串延误。
• 执行不一致：SOP 写得再好，现场执行还是看经验与当班人员熟练度。

AI 软件能“看见问题”，但要“马上处理问题”，通常需要跨系统操作、找人确认、再下指令。硬件形态一旦把语音、摄像头、定位、扫码、权限与流程做成一体，就能把“发现—确认—执行”压缩成几秒。

如果你做过仓库或者门店数字化，就会理解这句话：供应链效率的提升，往往来自于减少一次走动、一次等待、一次重复录入。

从钉钉到AI硬件：它可能想解决什么？

不猜具体产品外形（手机、耳机、胸卡、对讲终端都可能），更关键的是它会围绕哪些能力做闭环。以钉钉的产品基因为线索，最有机会落地的，是下面三类“硬件+协同”的组合。

1）把“沟通”变成“可执行指令”

很多企业把钉钉当消息工具用，但供应链需要的是可追踪的执行。AI 硬件如果成为统一入口，价值在于：

• 语音直接生成工单：例如“3 号巷道缺货，补 20 箱”→ 自动创建补货任务、分配到当班人员、设置 SLA。
• 异常自动归因：拍一张破损图→ AI 识别破损类型、关联供应商批次与质检记录，提示是否触发索赔流程。
• 把“催一下”变成“提醒+升级”：超时未处理→ 自动提醒、再升级到主管，并附上现场图像与位置信息。

这里的核心不是聊天更聪明，而是流程更短、责任更清楚。

2）把“现场数据”变成“实时决策”

供应链管理最怕“延迟数据”。很多仓库的库存准确率还不错，但时效性差：盘点和上报总是晚半拍。

AI硬件天然适合做两类事：

• 边采集边理解：扫码/拍照/语音记录不是冷数据，而是直接进入“AI理解层”，自动补全字段、校验规则、发现异常。
• 把数据回流到同一协同面板：运营、仓配、客服看到的是同一版本的事实，减少扯皮。

对电商企业来说，这会直接影响：

• 订单承诺时效（能不能“当日达/次日达”）
• 缺货率与取消率
• 客服解释成本与赔付成本

3）把“权限与合规”做成默认能力

供应链场景数据敏感：员工定位、客户地址、订单信息、供应商结算、仓库视频都涉及合规。纯软件方案往往在设备侧散落：个人手机、群聊转发、截图外泄。

如果入口转向企业级 AI 硬件，就有机会把合规做成默认：

• 企业级身份与权限：设备绑定岗位与班次，离岗即失效
• 数据不落地：敏感信息不在个人相册/微信里流转
• 审计可追踪：谁在什么时间下达了什么指令，有完整链路

对新零售连锁而言，这类“默认合规”不是锦上添花，而是规模化扩张的前提。

对“人工智能在物流与供应链”来说，真正的增量在哪里？

答案很明确：AI硬件的增量在于让供应链的“实时性”变成常态。

我把电商供应链的 AI 应用分成三层：

1. 预测层：需求预测、补货建议、产能规划
2. 优化层：路径规划、仓网选址、波次拣选优化
3. 执行层：拣货、复核、交接、签收、异常处理

过去两年大家最容易做出成绩的是预测层和优化层，因为数据在总部、模型在云上；而最难啃的是执行层，因为执行发生在现场，靠人、靠设备、靠即时协同。

如果钉钉“D计划”真的走向 AI 硬件，它最可能击中的就是第三层：执行层的标准化与可视化。这会把“AI提升供应链效率”从 PPT 变成日常。

电商与新零售可以怎么用：3个可落地的场景模板

不谈概念，谈三种你明天就能开内部讨论会的模板。

场景一：智能仓储异常闭环（从“发现”到“完结”不超过10分钟）

目标：把异常处理时间压到 10 分钟内，并把重复异常降下来。

做法（可按周迭代）：

1. 现场人员用设备拍照/语音上报（缺拣、破损、错码、拥堵）
2. AI 自动分类与优先级（影响出库的优先）
3. 自动分派到责任人（库内/质检/供应商/承运商）
4. 超时升级与复盘：每天自动生成异常 Top10 与原因分布

建议 KPI：

• 异常平均响应时间（分钟）
• 异常一次解决率（%）
• 影响订单数（单）

场景二：门店补货与到货确认（把“人肉对账”变成自动对齐）

目标：降低门店缺货率，减少店长花在对账/催货的时间。

做法：

• 到货时设备扫描/拍照→ AI 自动比对 ASN/采购单
• 缺件自动生成差异单，并推送给仓库与采购
• 门店端用语音确认上架完成→ 自动更新可售库存

建议 KPI：

• 门店缺货率（%）
• 到货确认时延（小时）
• 差异单处理时长（小时）

场景三：末端配送与客服协同（减少“解释成本”和“赔付成本”）

目标：让客服不再靠猜，减少无效沟通。

做法：

• 配送员/站点用设备记录异常（无人签收、改址、破损）
• AI 生成标准化异常描述与证据包（时间、位置、图片）
• 自动同步给客服与订单系统，触发改约/退款/补发流程

建议 KPI：

• 客服平均处理时长（AHT）
• 重复咨询率（%）
• 异常件赔付率（%）

企业落地AI硬件，别踩这3个坑

我见过不少“智能终端项目”失败，原因通常不在模型，而在组织与流程。

1）只买设备，不改流程

设备只是入口，供应链效率来自任务、SLA、升级与复盘机制。如果异常仍旧靠人群里吼一嗓子，再贵的硬件也只是“更方便的对讲机”。

2）只做试点，不做数据回流

试点能跑通不难，难的是把数据沉淀为“可复用的规则”。建议从第一天就明确：

• 哪些字段必须结构化（原因、责任方、影响订单数）
• 哪些数据进入周报/月报（异常、时效、损耗）
• 谁负责用数据推动改进（仓配负责人而不是 IT）

3）忽略一线体验：戴不住、用不顺、就会被“放抽屉”

一线只认三件事：

• 3 秒内能不能完成一次操作
• 戴着/拿着累不累，会不会影响干活
• 断网、噪音、手套、低温环境下还能不能用

硬件项目最现实的成功标准是：一线愿意用，主管敢于用数据考核。

下一步怎么做：给电商与新零售团队的行动清单

如果你负责仓配、运营或数字化，我建议用 2 周做一个“硬件入口可行性评估”，别等风口吹到脸上才开始追。

• 第 1-3 天：列出 Top20 高频异常与协同动作（越具体越好）
• 第 4-7 天：画出“从发现到完结”的链路，标出每个等待点
• 第 8-10 天：选 1 个场景做 PoC 指标（只选 3 个 KPI）
• 第 11-14 天：评估设备形态与权限合规要求（谁能看、谁能改、谁能导出）

一句很实在的判断：如果你的异常闭环仍然依赖“某个群里谁在线”，那你就需要一个更像“系统入口”的东西，硬件只是可能的那把钥匙。

钉钉“D计划”究竟是什么，还需要时间验证。但趋势很清楚：AI 不会只停留在软件层面，它会用更贴近现场的方式进入企业的供应链与组织协同。

站在 2025 年末这个节点，电商与新零售竞争已经从“流量与投放”走向“履约与体验”。谁能把 AI 变成现场可执行的动作，谁就能把成本压下去、把时效提上来、把体验稳定住。

如果你的团队正在考虑 2026 年的仓配与门店数字化预算，你更应该问一句：我们要不要把 AI 的入口，从屏幕搬到现场？