透視環世物流：一個AI降本的產業典型樣本_風聞

在過去的多年時間裏，與其説低代碼完成的數字原生的普惠，不如説其最強的能力恰是能幫助企業用最低的門檻、最高的效率構建出與自身適配的流程和業務應用，在底層幫助企業構建出一個被極致拆分和分子化的軟件開發中台。 

而透過環世物流，能清晰看到的是，這個基於低代碼搭建的數字化環境也恰可以成為AI大模型表達的最佳企業土壤。

作者| 皮爺 

出品|產業家 

“只要用AI數字員工完成一個真實的互動，整個過程就節省了5分鐘。”李剛告訴產業家，“我們有幾百個業務人員，而且還有一對一的航線人員在做支撐。”

他是環世物流數字化運營總監。在過去的幾個月裏，在這家國際頭部物流企業內部，一個工作被加速提上日程：用AI重做企業數字化系統。

其中，報價場景首當其衝。對其的一個簡單介紹是，基於AI數字員工，環世物流可以擺脱之前的基於人和人對接的報價銷售體系，把全部航線信息加持到AI助手中，業務人員只需要和AI助手對話，即可獲取對應的航線報價，進而為客户制定方案。

實際上，這正在成為環世物流內部的一個縮影。用李剛的話説，基於釘釘AI助理和解決方案進行智能化升級如今正在成為環世物流數字化的一箇中長期目標。

這個中長期目標如今被肉眼可見地拆解成一個個業務團隊的新指標。在其中有對環世物流內部物流場景的業務系統、辦公系統，也更有環世物流另一個面向行業客户SaaS服務的訂單管理體系等等。

這些都在用釘釘“AI化”。甚至，在如報價、訂單管理等多個場景和環節，這些智能化的指標已經被初步完成並轉化為真實的生產力。

從更大的視角來看，環世物流做對了什麼？

如果把時間線拉回已經過半的2024年，對於大模型一個最深刻的感知是：**在技術、參數之外，工程落地能力和方法論正在成為“稀缺資源”，**即如何把大模型的能力真正落地到企業自身的場景，其中的數據、微調、訓練以及業務之間的邏輯如何在大模型上進行更為適配的表達。

這些都在成為着大模型在產業落地時面臨的真實“桎梏”，也更給人們帶來着大模型是“玩具”還是“工具”的新討論。

但對環世物流和李剛而言，這些命題都在一個個現實的場景中被一一克服，甚至不僅如此，他們還將對AI的實踐擴散到產業，基於**“AI+SaaS”的產品推動着整個行業進行相關的AI嘗試。**

AI落地的正確姿勢是什麼？在這個國際物流頭部企業身上，我們試圖拆解出一些適合當前中國企業的方法論。

一、當AI成為“真實生產力”

“我們非常確信AI是工具。”李剛告訴我們，“不論是我們自己的嘗試，還是和行業內人的交流，這點是非常確認的。”

對文章開篇場景的一個更細緻介紹是，作為一家主營國際物流的公司，客户詢價是業務鏈條中最基礎、最重要的場景，整個流程會涉及三種角色：客户、銷售、航管。

在售前環節，客户會將需求告知銷售，銷售作為中介，分解客户需求之後向航管諮詢。航管從承運商報價單中，找到符合需求的路線報價方案，再返回給銷售，最終給到客户一個完整方案。

但其中的一個問題是，**詢價是一個涉及“1對N”的溝通場景，由於每個港口、每條航線的航管都不一樣，所以一次“客户詢價”，往往需要銷售溝通多個航管，經過多輪溝通、比價、篩選，**此外，由於航管每天要面臨大量銷售的諮詢，承運商的線上價格又是實時更新，使得銷售和航管始終無法順暢溝通。

客觀來看，這並不是既有的數字化系統能解決的問題。

“之前我們內部有一個定製開發的系統，但由於功能不完備等等問題，最終沒有實際用起來。”李剛告訴我們。實際上，從軟件開發的角度來看，一方面，如果想要解決其中各種實時性的問題，其對應的開發軟件必須是多個數據接口，開發難度極大；此外，對於不同的角色，軟件需要對應有不同的界面，也就對應需要有不同的交互，更是一項極度複雜的開發工程。

傳統的軟件開發難解決，應該怎麼辦？

在釘釘3月份舉辦的“AI助理大賽”上，一款名為“掌櫃助手”的AI應用出現在釘釘AI助理大賽的名單上，它的核心能力是基於自身的全部港口、航線數據，為企業出示最新實時的航運物流的報價，降低企業自身的查閲成本。

這正是李剛和團隊給出的答案。即基於釘釘AI的能力將環世物流體系內上千家國際物流企業和船舶公司的信息和數據進行打通，基於前端的“掌櫃助手”AI助理統一進行定製化和實時化回覆。

此外，對銷售而言，“掌櫃助手”還可以基於報價直接生成報價單，一鍵分享給客户，進而迅速幫助其完成運送下單。

“咱們3月份看到的那個版本，我們內部人員只用了3天時間。”李剛告訴我們，“我們把釘釘AI的能力，和我們的數據庫進行了打通，再進行一些參數的訓練和微調，產品很快就成型了。”

如今，在環世物流業務體系內部，已經有一套清晰的基於釘釘AI的開發鏈路。即其將內部整個業務進行分段化拆解和思考，即針對不同的環節看哪些場景能夠基於AI進行重構，提高效率。

據瞭解，在詢價管理環節之外，包括服務體系的履約系統、客户交互系統，辦公體系內的審批、單據、財務結算等環節的AI開發等都在緊鑼密鼓的推進。

“我們是非常開放的，內部也有很多同事自己在嘗試AI開發，比如代碼，或者用AI寫小結等等，大家都在使用。”李剛表示。

而從整個環世物流的業務來看，還不僅於此。在自身的內物流部業務AI路線之外，也更被重構的是其SaaS業務的管理體系。其對外提供的SaaS服務也更在全面AI化。

以環世物流今年面向自身SaaS業務的訂單管理系統為例，其主要開發模式就是基於“釘釘宜搭+釘釘AI”的方式，在7天的時間裏，就完成了整個產品的研發和上線。

而從具體功能來看，其不僅可以幫助企業面向銷售提供更智能的助力，比如銷售方案制定、價格計算等等，還能面向企業的運營者展示訂單的全流程生命週期以及整體的BI數據反饋，節省企業自身對於訂單的數據分析和運營管理時間。

據瞭解，如今也更是有部分客户開始使用環世物流的這套AI化訂單管理系統。

一個清晰的感受是，不論是在內部的業務系統，還是在對外的SaaS產品能力加持，在環世物流身上，能清晰感知到AI對於企業生產力的真實加持和對業務流程的升級改造，基於全方位的AI實踐和戰略上的推動，這家國際物流企業正在穩步由數字化向智能化邁步。

“我們的節奏是‘全面開刀’。”李剛笑着告訴我們。

二、從數字化時代，駛入“低代碼+AI”的智能時代

原因在哪？或者説，在這個市場都很難解決的AI工程問題上，為什麼環世物流能夠進行如此快速的實操和落地。

從對AI的嘗試來看，這並不是李剛和團隊第一次接觸AI。在去年chatgpt發佈後，環世物流內部就開始頻繁基於AI進行嘗試和開發。

但李剛告訴我們，他們一直在等待釘釘。“我們覺得釘釘一定會上線自己的AI能力，最終我們也會選擇釘釘。”

一個核心的背景是，從2020年使用釘釘至今，其已經成為環世物流的核心底座之一，不論是在開發側基於宜搭進行的低代碼開發，還是環世物流全部的知識庫等資料都在釘釘文檔上，抑或是日常的協同辦公和項目協作等等，從業務數字化到組織數字化，釘釘都在成為並且支撐着環世物流的數字化轉型核心組件。

而在多年使用和與釘釘的合作中，一系列包括低代碼、生態體系等一系列的產品能力和對業務的結構能力也恰構成了李剛和團隊對於釘釘AI能力模塊的篤定和期待。

原因還不止於此。“相對於其它大模型能力，釘釘的AI能力更好上手，我或者我們業務人員雖然不是很懂代碼，但我們也可以基於低代碼和AI的能力搭建出具備AI能力的助手應用。”

誠然如此。以環世物流開發的AI訂單管理系統為例，其具體的搭建恰是低代碼模塊開發和釘釘AI的流程編排能力的雙重配合。

具體來看，其先基於業務邏輯用宜搭低代碼進行產品前端和後端頁面的搭建，與此同時，基於釘釘AI的能力利用編排能力在業務邏輯之上，同時結合對應的數據，進行AI助手的開發，並將AI助手與宜搭低代碼搭建的軟件基於API的方式進行打通，在簡單的調優和測試之後，一個具備“AI+SaaS”能力的訂單管理AI應用就“新鮮出爐”。

李剛告訴我們，如今這套應用在後續優化之後，也將會上架釘釘的宜搭應用市場。“另外，我們後續的SaaS開發，也基本都會沿襲這個路徑，基於宜搭和釘釘AI的方式。”

在李剛看來，環世物流之所以能如此之快地落地和使用AI，最本質的原因是環世物流是從業務數字化、流程數字化和組織數字化的建設環節一步步“趟”過來的。

而從更細微的產品視角來看，這些不同的數字化環節對應到組件側則是成熟規範的數據庫、完整清晰且科學合理的流程化體系以及不斷調優的技術開發底座。而構成這些的方式和手段除了企業自身的自研體系，還有釘釘等一系列工具。

可以説，基於自身在數字化的長期投入和釘釘的加持，其早在AI浪潮到來之外，就已經具備了紮實的數字化底座，而這些在低代碼搭建的產品底層的數據表達、業務邏輯和產業實踐，伴隨着AI技術的到來，則是被直接轉化為環世物流對內和對外真實的產品應用。

“AI必須要結合業務，如果不結合業務體系，那麼它將沒有意義。”李剛告訴我們。

三、被選擇的釘釘，被具象化的AI技術

釘釘帶給李剛和團隊的驚喜還不僅於此。

“我們向釘釘AI提一些數據分析需求的時候，它會幫我們拆解成更細緻的幾個維度或者指標告訴我們。”李剛説道，“當然，後面我們也會自己定一些特定的指標和標籤，讓AI能基於我們的這些新指標進行輸出。”

這是釘釘AI的加持，甚至從某種層面來看，這也恰是釘釘的低代碼領域模型。

即在環世物流本身的業務之外，對釘釘的一個客觀感知是，其底層具備更強的業務理解能力、更棒的AI搭建能力以及更兼容適配的AI調優能力。

首先就業務理解能力而言，在過去多年的宜搭低代碼積累中，釘釘構建低代碼能力的過程本質恰是對業務或環節進行分子化拆解的過程，在這個過程中包括一系列的數據標籤、指標等等都被拆解成分子化和模塊化，以讓企業能用最低門檻的方式搭建自己的應用。

而在AI能力上，這些對業務的最細顆粒度理解和拆分也恰構成着在同等需求輸入下的釘釘AI的更具業務屬性和真實場景的回應和表達，這也恰是李剛口中的“指標”和“維度”。

此外，對李剛而言，釘釘的驚喜還更在對於模型的搭建和調優，也就是AI的具體工程化能力。

比如基於釘釘的AI PaaS能力，環世物流可以根據自身的需求選擇底層的AI PaaS能力模塊，同時在搭建完成後還可以調用其它的大模型進行能力的補全和再訓練，這些如今都在環世物流內部被加速推進。

以及還有前文提到的在SaaS板塊的“宜搭+釘釘AI”的配合，相較於傳統的SaaS開發或者是當下市面上單純的AI Agent的開發模型，釘釘的基於“低代碼+AI”的方式可以讓企業具備更強的業務貼合能力和AI表達能力，同時也更能將AI嵌入真實的軟件和業務流之中。

實際上，這也是如今越來越多企業已經錨定的大模型落地最核心卡點，即在無法應用AI能力的最底層，本質是對業務沒有進行數字化的表達，在沒有數字化的基礎上進行AI表達則是恰如“空中樓閣”，無法真實落地。

在過去的多年時間裏，與其説低代碼完成的數字原生的普惠，不如説其最強的能力恰是能幫助企業用最低的門檻、最高的效率構建出與自身適配的流程和業務應用，在底層幫助企業構建出一個被極致拆分和分子化的軟件開發中台。

而透過環世物流，能清晰看到的是，這個基於低代碼搭建的環境也恰可以成為AI大模型表達的企業土壤。在低代碼完成的數字原生的產品基礎上，基於AI助理的能力，雙方可以實現“業務個性表達+數據智能”的生產力迭代升級，進而讓AI大模型從“玩具”真正成為“員工”，也就是真實的生產力。

如今，在環世物流內部，一系列建立在釘釘AI基礎上的智能化戰略仍然在緊鑼密鼓的推進。李剛告訴我們，接下來下一步的重點會在內部系統之外，更多地向行業賦能和生態夥伴側延伸，爭取幫助更多的國際物流行業企業推進AI轉型。

AI時代，環世物流正在寫出自己的新故事，這個故事的底座是它自己，是釘釘，也更是被加速進化的中國物流新生產力。