物理AI跑得快，组织却跟不上？结合飞书广州峰会案例，拆解组织AI如何支撑制造与新零售的预测、物流、客服与定价闭环。
组织AI落地制造与新零售：把“物理AI”真正跑起来
12月的广州，小鹏汽车总部里讨论最热的，不只是人形机器人，也不只是自动驾驶。更尖锐的问题反而是：硬件和算法迭代越来越快，但组织的决策、协同、知识流转还在“老办法”里打转。这就是飞书在 2025-12-18 广州峰会上抛出的判断——要让“物理AI”兑现价值，必须补上同等量级的“组织AI”。
我非常认同这个说法。很多制造企业、新零售企业把AI当成“某个部门的项目”：工厂上了视觉质检，电商上了推荐模型，仓库上了AGV，然后就期待效率自然起飞。现实往往相反：数据在系统里，经验在老师傅脑子里，流程在表格里，协同在群聊里。最后模型很强，落地很弱。
这篇文章以飞书广州峰会的案例为引子，换一个更贴近“人工智能在制造业与智能工厂”系列的视角来讲：组织AI如何成为制造业与电商/新零售的“操作系统”，把预测、履约、定价、客服、供应链这些关键环节真正连成闭环。
“物理AI”越强，组织越容易被拖慢
结论先说：物理AI解决“怎么做”，组织AI解决“做得起来”。
大湾区的“物理AI”浓度很高：新能源车、智能驾驶、具身智能、仓储机器人……技术栈高度复杂，软硬件并行、跨部门跨地域协作是常态。只要组织能力跟不上，就会出现峰会现场那句很形象的错位：“身体比脑子跑得快”。
这种错位在制造业与新零售里尤其典型，常见表现有三类：
- 知识沉淀断层：质检标准、工艺变更、SKU规则、促销口径、售后策略分散在文档/群聊/邮件里，新人上手慢，老员工忙于“反复回答”。
- 流程摩擦过高：一个需求从业务到研发到供应链到仓配，跨系统流转，审批慢、追踪难，最终靠“催”。
- 数据可用性不足：看似有BI、有报表，但“问数”成本高（口径不一致、权限不清晰、取数链路长），决策频率被迫降低。
对电商与新零售来说，以上三点会直接伤到四个核心指标：预测准确率、履约时效、库存周转、顾客体验。这也是为什么“组织AI”不是办公效率工具那么简单，而是经营效率工具。
把“软件定义汽车”换成“软件定义组织”
结论先说：组织AI的关键不是“更聪明的聊天”，而是“把AI嵌进权限、流程与知识库”。
峰会传递了一个清晰思路：汽车行业经历“软件定义汽车”，而组织升级也在走向“软件定义组织”。这句话放到制造业与新零售的语境里，可以翻译成：
- 过去靠人盯人、靠经验拍板
- 现在靠流程可追踪、知识可复用、数据可自助
- 未来靠Agent在权限边界内自动跑流程、自动给建议、自动生成行动清单
文中提到两个很“落地”的量化案例：
- 吉利：AI辅助尺寸检测缩短至 20分钟（典型的“智能质检/计算机视觉”与流程协同结合）。
- 公牛：AI助力客服团队接待能力提升 30倍（这对电商旺季、直播高峰尤其关键）。
注意，这些提升不只来自模型能力，更来自组织层面的“可调用”：谁能用、用什么数据、输出进入什么流程、结果如何沉淀为知识。
峰会三家案例：Agent、知识库与流程，才是规模化的抓手
结论先说：企业AI要规模化，不是多买模型，而是先把“信息—流程—权限”理顺。
小鹏：企业级Agent把信息从“爆炸”拉回“可用”
小鹏的故事很有代表性：当组织扩张，信息会指数级膨胀。文中给了非常具体的规模：44个服务台、2000万份文档、85个消息渠道。这种体量下，问题不是“有没有知识”，而是“能不能在30秒内找到并用起来”。
他们内部的“数字超级员工”IRON（企业级Agent）做的事情，本质上是三件套：
- 整合知识与对话入口：把分散信息汇聚到可检索、可问答的入口。
- 接入流程与工单：不只是回答问题，还能推动流程前进。
- 权限可控：企业级AI落地绕不开权限边界，这是和通用AI最大的不同。
量化效果也很直接：
- 智能问数功能每年节省 100万元成本
- 服务台工单处理时长减少 30%
- 表单流程效率提升 75%
- 约等于每个月增加 128名AI员工参与工作
把它放到新零售场景里，你会发现对应关系几乎一一映射：
- 运营规则、活动口径、商品属性、渠道策略 → 需要“可问可用”的知识入口
- 售后、履约异常、缺货补货、价保争议 → 需要“能推动流程”的Agent
- 价格、库存、利润等敏感数据 → 必须“权限可控”
小马智行：跨语言协作 + 知识问答，解决“全球化研发的摩擦”
小马智行强调的是全球团队协作与知识激活。文中提到：飞书让团队打破语言与系统壁垒，并用知识问答激活了超300万份云文档，让新人也能快速拿到“老师傅”的经验。
对跨境电商与出海新零售，这一点同样致命：
- 海外客服、海外仓、平台运营、合规团队的协作语言不同
- 促销政策、税务口径、物流异常处理方式高度本地化
组织AI如果能把这些经验做成“可问答、可更新、可追踪”的知识体系，会显著降低出海的试错成本。
海柔创新：用流程把研发与交付串起来
海柔创新作为箱式仓储机器人专家，强调两个抓手：
- 通过项目落地IPD流程，交付效率提升 30%
- 知识问答让 10万+ 精华文档与企业词条变成“超级外脑”，知识流转效率提升 30%
这给制造业与新零售一个很现实的启发：别先追求“AI生成PPT”，先追求“流程缩短一半”。
在智能工厂与智慧供应链里，最值钱的不是内容，而是“时间”：
- 缺料预警能不能提前一天？
- 异常工单能不能少转两次？
- 促销补货能不能少一次拍脑袋？
组织AI的价值，就体现在这些“可量化的时间缩短”上。
从制造到电商：组织AI如何支撑预测、履约与动态运营
结论先说：电商与新零售的AI效果，取决于组织是否能把“数据—动作—复盘”连成闭环。
很多企业已经在做需求预测、智能补货、智能客服、智能仓储，但容易卡在“最后一公里”：模型输出没有进入业务动作，动作结果没有回流优化。
我建议把组织AI放在四个关键场景里设计（也是最容易出线索、做增长的场景）：
1）需求预测：从“报表”到“可执行的补货单”
组织AI应该输出的不只是预测数字，而是：
- 预测波动的主要驱动（节日、投放、达人、天气、竞品）
- 需要调整的SKU清单与建议量
- 需要协同的角色与截止时间（采购、供应商、仓配、门店）
把“预测结论”自动生成任务、自动拉群协同、自动记录决策理由，才算落地。
2）智能物流与仓配：异常处理要像“流水线”一样顺
旺季最怕的不是订单多，而是异常多：爆仓、错发、缺货、拦截、退换货。
组织AI在这里的目标很明确：
- 异常自动分级（高价值客户/高风险SKU优先）
- 工单自动路由（该谁处理、需要哪些信息）
- 处置话术与政策自动引用（减少扯皮）
这跟海柔创新的“流程+知识”组合非常像：仓储机器人负责搬，组织AI负责让人和系统别互相卡住。
3）智能客服：30倍提升的前提是“知识一致 + 权限明确”
公牛案例里“接待能力提升30倍”很扎眼，但我更看重背后的条件：
- 产品/活动/售后政策必须统一口径
- 客服能调取的订单、物流、会员权益要有权限边界
- 复杂问题要能一键升级到工单与专家
否则就会出现“AI答得很快，但答错更快”。
4）动态定价与活动：别让运营靠直觉孤军奋战
动态定价听上去是算法问题，实际上是组织问题：
- 定价策略需要合规与风控
- 价格变更要同步到多渠道
- 促销结果要快速复盘并形成可复用策略
组织AI可以把“价格变更—渠道同步—效果复盘”变成标准化链路，减少人为失误。
一套可照抄的“组织AI”落地路线（制造与新零售通用）
结论先说：先做三件事——统一入口、打通流程、做强知识库；再做Agent自动化。
如果你负责企业数智化或AI落地，我建议用8周做一个最小闭环，别上来就追求“全公司AI化”。
- 选一个高频痛点场景：客服工单、补货协同、质检异常、仓配异常四选一。
- 先统一入口：把消息、文档、表单、工单放进一个可追踪的工作台。
- 建立“可问答”的知识底座：政策、口径、SOP、FAQ，先做对，再做全。
- 梳理权限边界：谁能看什么数据、谁能触发什么流程，先定规则。
- 把流程做短：每减少一次转派、每减少一次人工复制粘贴，都是ROI。
- 再上Agent：让Agent在权限内“查、填、提、推”——查资料、填表单、提出建议、推动流程。
- 建立复盘机制：每周看三类指标：时效、错误率、自动化率。
一句大白话：别急着让AI“像人一样思考”，先让AI“把流程跑顺”。
“粤企一齐飞”背后的信号：先进生产力先从信息流开始
峰会发布“粤企一齐飞”效能加速计划，本质上是在推一个方向：AI普惠与标杆复制。我喜欢其中一句话：信息流动的速度，决定企业的进化速度。
放到“人工智能在制造业与智能工厂”这条主线里，组织AI就是那条把智能质检、预测性维护、数字孪生、智能仓储等能力串起来的“信息高速路”。没有它，单点AI会很强；有了它，系统性效率才会出现。
如果你正在规划 2026 年的AI路线图，我的建议很明确：把组织AI放到和“物理AI”同等优先级。它不会替代工厂机器人，也不会替代推荐模型，但它会决定这些投入最终能不能形成利润。
下一步你可以做一个简单盘点：在你们公司里，哪个流程最耗时间、最容易扯皮、最依赖“找人问”？那往往就是组织AI最应该先落地的地方。