当AI大模型从技术浪潮奔涌至产业一线，“如何将技术势能转化为业务价值”成为企业最迫切的命题。上周六，人人都是产品经理联合快递100举办“对话AI行动派”专场沙龙，聚焦 “AI大模型x业务需求：产品创新在行业场景中的创新应用案例”，汇聚100+产品人共探破局之道。来自物流、医疗、教育、家装领域的四位实战专家，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，驱动产品核心价值的重构与范式跃迁。
分享嘉宾：兰安生科技CEO、前阿里高级产品专家 罗福如
医疗领域的AI落地，始终绕不开”数据敏感”和”效果可控”两座大山。罗福如老师团队的实践，给出了一条轻量化突围路径：
他们从中医理疗、减重门诊等消费医疗场景切入，避开严肃医疗的复杂合规门槛：
罗福如老师特别强调：AI产品经理需具备”双轨思维”——既要懂大模型的能力边界，更要扎根行业场景。与其追求大而全的通用解决方案，不如在细分领域做深做透，用小步快跑的方式验证价值。
分享嘉宾：金蝶快递100产品总监 陈天贵
深耕物流行业15年的快递100，其服务核心始终围绕两大核心需求：如何顺畅下单打印面单，以及如何追踪包裹轨迹。然而随着数智化的发展，用户及商家对轨迹查询的需求正悄然发生变化，他们关注的不再只是“快递到哪了？”，而是“快递什么时候能到？”这一时效确定性信息。
对此，快递100团队基于AI大模型构建了“中国首个快递物流网络数智图谱”，覆盖国内4000多个转运中心/中转站、9800多条运输线路和24万个“快递网点/服务点”、超过340万名快递员，通过这个“数字孪生网络”实现了：
陈天贵老师总结道：“AI时代值得重做一遍产品。我们需要把数据当产品来做，也需要拥抱AI新范式。” AI大模型不仅是工具，更提供了重新定义产品核心价值的能力。快递100的实践深刻启示：AI时代的业务升级，需从用户真实需求倒推，用AI重构核心能力，而非仅做表层交互优化。当数据成为产品的“数字神经”并驱动“数字孪生”，传统业务便能焕发全新的生命力。
分享嘉宾：巢搭配合伙人＆COO 向国屹
家装行业相较来说数字化程度较低，巢搭配团队则用”笨办法”走出了一条AI转型路：
巢搭配的 AI 转型之路同样值得参考：传统行业的 AI 转型，本质是 “用 AI 重新定义业务效率与用户体验”。产品经理不必迷信复杂技术，而应聚焦 “业务场景 × 工具能力 × 人的适配”—— 先通过信息化夯实基础，再用轻量化 AI 工具解决具体痛点，最终通过团队能力升级实现可持续的价值创造。这一逻辑不仅适用于家装行业，更可迁移至所有 AI 落地的垂直领域。
分享嘉宾：码隆智能创始人、深圳市政协常委 黄鼎隆
“AI不该是产品的附加项（+AI），而应是驱动产品进化的底层引擎和指数变量（Xᴬᴵ）。”黄鼎隆老师开场便抛出了清华大学杨斌教授的核心观点，并以此贯穿其教育领域的实践诠释。他指出，“+AI”仅带来线性优化，而“Xᴬᴵ”则能引发范式跃迁，彻底重塑行业基因。
码隆智能的探索历程正是这一理念的生动注脚：
黄鼎隆老师强调，实现“Xᴬᴵ”后，焦点反而非AI技术本身，而是X的核心价值重构。在这一过程中产品经理的角色也随之进化：从需求调研者变为与用户共创未来场景的伙伴，他进而提出“产品经理ᴬᴵ”概念——不止于使用AI工具，更要以AI为大脑、搭档和接口，重构人机共生的产品世界。这要求产品人深谙用户场景与AI能力边界，成为AI能力的“调度员”，构建人机复合协作网络，方能打造指数级增长（X>1）而非衰退（X<1）的产品。
四位实战派的探索清晰地揭示了：AI大模型的终极价值，非炫技亦非概念，而在于精准锚定业务场景的“真问题”，用技术重塑产品内核与用户体验。无论是快递100以“数智图谱”重构物流时效确定性，兰安生科技在合规夹缝中编织轻量医疗闭环，巢搭配用“笨办法”撬动家装数字化，还是码隆智能以“Xᴬᴵ”推动教育范式跃迁，其核心皆在于——将大模型的通用能力，与行业场景和用户需求进行创新融合。
“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，在实践的碰撞中共同定义AI时代的业务新图景！
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