在人工智能浪潮席卷千行百业的今天，企业关注的焦点正从技术概念本身，转向如何让它解决真实的业务难题。
当前，全球企业正集体经历一场由AI大模型驱动的深刻焦虑与兴奋。而在人工智能产业规模已突破4500亿元、汇聚全国近三分之一AI人才的上海，这场变革的脉搏跳动得尤为强劲。企业的核心诉求已从“拥有AI”的符号性宣告，转向对“价值创造”的务实追寻。在此产业沃土之上，由人人都是产品经理与快递100联合主办的“对话AI行动派”上海站沙龙，聚焦“AI大模型×业务需求”这一核心命题，吸引了近百位产品人与创业者参与。活动通过物流、文创、金融等多个领域的深度案例剖解，共同探寻AI技术穿透概念迷雾、扎根行业土壤、重塑产品价值的现实路径。
分享嘉宾：金蝶快递100产品总监 陈天贵
在物流信息领域深耕十五年的快递100产品负责人陈天贵老师，分享了一段从“工具”到“智能”的蜕变历程。作为服务超2.7亿用户、支撑百度等主流平台查询接口、连接全国超150万末端驿站的国民级物流信息服务平台，快递100曾长期围绕两个核心：帮助商家打印面单与帮助用户追踪轨迹。然而，当中国快递网络日趋成熟，用户的核心诉求发生了微妙而根本的转变：从“我的包裹在哪儿？”升级为“我的包裹何时能到？”。正如陈天贵老师所言，用户需要的是如查看公交到站时间般的“确定性”，是对生日礼物能否准时抵达、出差前包裹能否收到的精准预判。
2023年以来，AI大模型席卷全球。快递100应时而动、厚积薄发，启动“AI领创”战略——“AI IN ALL & ALL IN AI”，用AI赋能全线产品进行持续性创新，用AI原生技术进行颠覆式产品创新。在三年来AI应用的实践与探索过程中，快递100已逐渐形成 “端云协同 + 两个结合 + MCP 化” 的「AI领创方法论」。快递100「AI 领创方法论」成AI大模型落地应用新范式和赋能产业的业界标准，为助力经济高质量发展贡献了真实而有力的样本案例。快递100利用AI大模型处理过去被视为“不可能任务”的海量非结构化轨迹数据，构建中国首个、也是全球最大的“快递物流网络数智图谱”。这张动态图谱不仅实现了对物流全链路的精准结构化解构，更在AI的持续赋能下“常用常新”，涌现出“智能时效预估”这一核心能力。这使得快递100能够为众多中小电商平台提供堪比头部电商的自建物流级精准预测体验，将“被动查询历史”的服务升级为“主动预估未来”。
这一案例揭示了一个深刻启示：在模型能力逐渐平权的时代，独有、深度结构化的高质量行业数据，正成为AI产品最坚固的护城河。快递100的实践印证了一个公式：成功的AI应用 = 模型能力 × 数据价值 × 业务场景。其本质是产品价值逻辑的升维——从提供“信息”到提供基于信息的“决策”与“确定性”。
分享嘉宾：上海艾恩葛朗特科技联合创始人 印隽
来自上海艾恩葛朗特科技的联合创始人印隽老师，则展现了AI在文创与教育领域掀起的生产力革命。在AIGC能力呈指数级进步的今天，他带领团队探索了一条从创意到产品的全新路径。
通过整合前沿工具，印隽老师团队构建了覆盖剧本、分镜、角色、场景、音乐的全链路AI内容生产流程。这使得打造一个虚拟偶像女团并产出高质量MV的成本与周期急剧下降，实现了从“重资产”到“轻资产”的创作模式转型。其孵化的虚拟女团得以登上国家会议中心的舞台，背后不仅是技术胜利，更是对文化脉搏的精准把握——从理解韩流世代变迁，到结合社会热点创作议题短片，证明了AI是强大的效率引擎，而深刻的创意洞察、情感共鸣与价值观塑造，依然是人类不可替代的核心竞争力。
这种能力重构同样席卷了教育领域。印隽老师在中小学AI教学实践中发现，教学重点必须从工具使用，转向培养学生的“AI素养”与“提示词工程”能力。无论是策划“为中国菜写歌”的融合项目，还是教导学生用“伦勃朗光”、“伊藤润二风格”等精准术语与AI沟通，其内核都是培养跨学科知识整合与将抽象需求转化为高质量指令的能力。这预示着，未来人才的竞争维度正在迁移：博雅的“杂学”阅历和驾驭AI的“对话”能力，可能比掌握孤立知识点更为重要。
分享嘉宾：互联网产品与数字化转型顾问 张巍
互联网产品与数字化转型顾问张巍老师基于其跨行业观察，为现场带来了一剂“理性清醒剂”。他分享了多个案例，揭示了在老板的“All in AI”战略与复杂落地现实之间，产品经理如何寻找精准的突破口。
例如，某金融科技公司拥有三个AI产品，但最终市场表现最好的，并非看似高大上的智能投研平台，而是“AI会议纪要”工具。原因在于，它精准匹配了当前技术成熟度与核心用户（高端研究员）的心理接受度——他们乐意让AI分担枯燥的记录工作，却尚未信任其分析判断能力。另一个案例中，一家数据公司意外地凭借“AI销售陪练”产品打开局面，通过模拟各类高净值客户，为理财师提供低成本、无限次的对话训练，直击了高端销售培训的痛点。
这些案例共同指向一个方法论：AI落地的成功，往往始于在最能产生价值且阻力最小的场景“打杂”。优先选择那些人力密集、数据密集或知识密集，并能快速形成业务闭环的环节切入。张巍老师强调，必须敬畏技术成熟度的客观规律，在建立信任前，让AI先当好“副驾驶”。同时，他提炼出“穷则大模型，达则轻量做”的模型选择策略，并指出推动变革的关键在于在组织内找到“想进步”的同盟军，共同从小处创造可见价值，化解潜在的变革阻力。
纵观整场分享，尽管行业各异，但一条清晰的共性逻辑浮现出来：所有成功的AI实践，均始于对真实、具体业务痛点的深刻洞察，而非对热门技术的生硬套用。无论是快递100团队通过“AI+Data”构建智能图谱赋能全行业，印隽老师团队用AI重组创意生产线，还是张巍老师诸多“从小处着手”的智慧，都验证了同一原则——技术必须深度适配场景需求，并在“数据-应用-反馈”的闭环中持续迭代。
这场对话预示了AI大模型落地的两大未来趋势：一是深度融合，从单点功能突破走向对全业务流程与价值链的重塑；二是生态协作，以MCP等新型协议为代表的“AI调用AI”的生态经济将蓬勃发展，降低专业能力集成的门槛。
“对话AI行动派”上海站沙龙，不仅是一场案例分享，更是一次从技术喧嚣回归价值本源的集体思辨。它向所有从业者昭示：在AI的浪潮中，比追赶技术更可贵的，是沉入产业深处，用技术之刃，精准地解决那些真实存在的业务之渴。这，或许是AI赋能产业增长唯一可靠的密码。
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