、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。

一、医疗AI的从0到1：在合规与创新中找平衡

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：

• 私域运营智能化：用AI客服替代70%的人工咨询，通过”症状预判-附近机构推荐-预约取号”的闭环提升用户到店转化率；
• 资源调度算法化：开发”AI候补系统”，当用户爽约时自动释放医师资源并推送新用户，大大提升机构人效；
• 内容变现模式：通过AI辅助生成医疗领域深度文章，6个月积累3万精准粉丝，形成”内容引流-咨询转化-工具付费”的商业闭环。

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。

二、从轨迹查询到时效预测：快递100的AI重构之路

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：

• 数据结构化：高效采集、清洗、结构化单日千万级的非标准面单信息，提取关键节点与线路数据，构建可映射物理世界的物流知识图谱；
• 时效预测升维：通过图谱洞悉物流运行规律，实现从“快递到哪里了”向“快递何时可到”的范式转变，提供“分钟级预测、小时级确定性”；
• 创新赋能多行业：通过创新实践将头部电商平台拥有的极致时效体验能力普及至全行业，特别是赋能中小电商平台、自营电商和泛电商品牌企业，让更多消费者受益。

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。

三、传统家装的AI破局：从流程数字化到获客智能化

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：

• 先补基础课：花3个月梳理11年沉淀的业务资料，用飞书知识库统一存储，解决信息散落、新人培训难的问题；
• 再搭工作流：用AI工具链重构内容生产流程，从爆款标题生成到封面设计，将小红书运营效率提升50%；
• 最后建模型：通过分析3000+成交案例，提炼”户型-风格-预算”的用户画像，让到店客户的签约周期从3周缩短至7天。

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。

四、 从”产品+AI”到”产品AI“：教育场景的范式跃迁

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：

• 从“AI+X”的困境到“X+AI”的破局：从“AI+时尚、AI+纺织、AI+安防”到精准切入“教育+AI”，用计算机视觉自动批改实验操作，用近100%人机一致率成功打开了规模化落地的市场。
• “+AI”重构交互体验：让AI不再局限于工具替代，基于多模态大模型开发了智能实验助手，学生操作中能获得实时语音纠错和互动答疑，将单向教学变为“学生-AI”的实时协作。
• “Xᴬᴵ”重塑教育模式：突破传统“教育+AI”仅提升效率的局限，打造了AI自习空间，让学生可根据自身进度自主选择与AI共学路径，推动教育从标准化向个性化、自适应演进。

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。

结语

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！