Will 技术负责人
重庆大学电子科学与技术专业，曾任职于中科创达、佳华科技等上市公司及半导体科创企业，具备芯片软件栈建设与 AI 行业方案落地经验。
- 负责高性能推理引擎架构设计，支持多家行业客户完成芯片迁移。
- 主导国家发改委人工智能重大课题，上线城市级算法服务。
- 创立沐光而行社区，发布多个开源项目与产品。
- 作为积极管理咨询 AI 技术合作人，协助企业完成 AI 转型与方案落地。
AI 业务介绍与试点共创方案
从团队与实践出发，讨论 AI 如何进入爱玛的真实业务，并通过一个试点场景，验证下一步合作的价值。
本次汇报
- 01业务定位我们如何理解企业 AI 落地
- 02团队背景核心负责人及前后端开发团队
- 03过往案例不同业务场景中的产品实践
- 04落地方法战略目标、实施路径与能力底座
- 05共创方向爱玛的六个候选 AI 场景
- 06合作模式先共创验证，再正式合作
01AI 业务定位
懂战略、懂业务，也能把 AI 做进实际流程。
我们希望成为国内领先的 AI FDE 团队，以前沿部署工程的方式进入业务现场，将战略与组织理解、产品设计和工程交付结合起来。
- 战略与组织变革
- 从业务目标出发，判断 AI 的应用价值，以及它对岗位、流程和协作方式的影响。
- 企业业务理解
- 深入一线，理解任务、角色、数据与协同关系，找到值得改变的关键环节。
- 飞书数字化平台
- 结合企业已有的沟通与工作入口，让 AI 能力自然进入日常业务。
- AI 项目落地经验
- 覆盖产品定义、原型开发、系统集成与持续迭代，承担完整交付。
- 有爱且向善的 AI
- 以人的真实价值为判断标准，建立可信赖的技术应用。
02AI 团队背景
产品与技术负责人共同参与，前后端团队完成交付。
Steven 产品负责人
上海交通大学毕业，曾任职于字节跳动，具有多年战略及人力资源咨询经验，负责过 AI 组织转型研究和业务流程变革落地。
- 推动字节全球招聘业务流程 AI 转型，在人才流动场景推进各类 Agent 建设。
- 研究 AI 数字员工的角色定位、权责分配与成本核算。
- 作为积极管理咨询 AI 产品负责人及专愈联创，推进连锁业态 AI 健康咨询与门店服务方案。
前后端开发团队 5 人
| 成员 | 分工 | 经验与能力 |
|---|---|---|
| Will | AI 全栈 | 十年 AI 研发与算法设计经验 |
| Rayan | 架构师 | 十年 AI 架构经验，AI 平台产品与分布式集群设计 |
| Jay | 高级后端 | 十年后端经验，大规模高并发分布式开发 |
| Simpson | 高级后端 | 八年后端经验，大模型路由管理开发 |
| Jack | 高级前端 | 八年前端经验，产品展示与 AI 平台管理界面 |
03过往 AI 案例
从用户交互到企业流程，积累不同场景的落地经验。
AI 动漫数字人企业 IP 建设与公司咨询系统搭建。
AI + 教育产品围绕 K12 教学场景，提供听力材料与 AI 教学视频。
国家发改委人工智能课题上线城市级算法服务，应用于多个城市的道路摄像头场景。
DeepSeek 国产一体机
国产一体机项目。
Steven 在字节的 AI 项目招聘与人才流动场景的 Agent 建设，以及 AI 数字员工的早期探索。
企业 AI 面试项目富士康、友达光电、立讯精密等企业的 AI 面试实践。
专愈运动康复与门店管理AI 不止用于健康咨询，而是贯穿营销获客、用户旅程和门店经营。
01营销获客 内容与流量增长
- AI 独立官网
AI 生成、快速搭建品牌门户，承接内容并持续更新
- AI 健康内容与视频
批量生成图文、短视频，开展健康科普与品牌种草
- 多渠道内容分发
自有官网、小红书等平台
- 曝光获客、引流到店
品牌声量转化为新客，进入到店服务旅程
02用户旅程 到店服务闭环
- 用户进店
开启服务旅程
- 标准健康信息采集
运动康复类科学测验
- 身体关键参数
整合测验结果
- 生成健康报告
形成客户专属档案
报告用于方案交付
- 医疗垂类大模型
自研微调，生成运动康复解决方案
- 方案交付
即时交付给用户
报告沉淀用户关系
- 客户信息建档
沉淀私域档案
- 持续用户保温
自动化触达，促进复购
03门店经营 AI 驱动降本增效
员工与店长管理
- 明确日常职责
确定店长与员工每日工作分工
- AI 自动化任务通知
推送每日待办与标准化 SOP，明确每个人当天的任务
财务与经营分析
- 发送开支票据
门店开支通过消息提交给 AI
- AI 自动记账分类
识别、归类、入账，自动生成账目记录
- AI 财务看板
经营与财务分析，支持数据可视化决策
从记账、分类到看板分析交由 AI 完成，店长只需发送消息，无需手工做账。
04AI 落地方法论
以价值为起点，以业务结果为终点。
大型企业的 AI 转型是一把手工程，由业务战略驱动，而非技术驱动。先定义转型目标，再选择实施路径与改造深度，并同步建设数据、技术、组织和治理能力。
4.1战略愿景与转型目标
回答“为什么转型”，将 AI 投入与业务价值对齐。
- 降本增效
- 流程提效
成本结构优化 - 体验与增长
- 客户体验
收入增长 - 模式创新
- 业务重塑
竞争壁垒
4.2五阶段实施路径
先试点，再扩展：小范围验证 → 逐步扩展 → 全面规模化。
诊断评估
- 现状盘点与痛点识别
- 数据资产梳理
- ROI 测算与选型
战略规划
- 愿景与业务对齐
- 场景优先级排序
- 路线图与组织保障
试点验证
- 选择高价值、低风险场景
- 小步快跑、快速试错
- MVP 量化验证
规模推广
- 能力沉淀与复用
- 平台化建设
- 跨部门规模落地
持续运营
- 效果评测体系
- 模型持续迭代
- 治理与安全闭环
4.3AI 改造的三级成熟度
改造由浅入深，收益与门槛同步递增；选择与业务条件匹配的深度。
一级 · 单点提效
单点节点改造
- 人机关系
- AI 干活，流程不变
- 适用场景
- 高频、规则明确的单一动作
- 投入与收益
- 门槛低，见效最快
参考周期 2–4 周
二级 · 人机协同
核心流程 Copilot
- 人机关系
- 人主导决策，AI 做副驾
- 适用场景
- 决策链长、依赖专业知识的岗位
- 投入与收益
- 中等门槛，提升人的产能与专业度上限
- 技术支撑
- RAG + 知识库 + 系统集成
参考周期 1–3 个月
三级 · 业务重塑
全流程端到端再造
- 人机关系
- AI 承担主干，人做兜底监督
- 适用场景
- 标准化高、规模效应强的链路
- 投入与收益
- 重塑成本结构与业务模式，形成壁垒级收益
- 技术支撑
- 多 Agent 编排 + 数据中台 + MLOps
- 实施保障
- 人工兜底、灰度与回滚机制；技术、数据、组织缺一不可
参考周期 3–6 个月及以上
周期为方法论参考，具体节奏需结合场景复杂度、数据基础与组织准备度评估。
4.4支撑转型的四大能力底座
贯穿全部阶段，决定业务改造能够走多深。
数据底座
- 数据治理与质量
- 数据中台 / 湖仓
- 向量库与知识库
- 标注与特征体系
AI 技术平台
- 大模型选型与微调
- Agent 编排框架
- 评测与 MLOps
- 算力与工程化
人才与组织
- AI 人才梯队
- 组织与流程变革
- 全员培训赋能
- 激励与文化
治理与安全
- 数据安全与隐私
- 合规与风控
- AI 伦理与可信
- Human-in-the-loop
人工参与关键环节
贯穿转型的核心原则
- 价值驱动
- 以业务 ROI 为纲
- 小步快跑
- 试点先行，快速迭代
- 能力沉淀
- 平台化、可复用
- 数据资产化
- 越用越智能
- 全员 AI
- 自上而下推动
05爱玛 AI 试点共创方向
六个候选场景，前期选择一个方向深入共创。
线下门店 AI 与数字化解决方案
AI 摄像头统计到店人数、飞书群聊中的门店管理机器人、Live2D 数字人大屏。参考专愈案例，先选择一家门店共创。
共创类别：全流程 AI 改造
门店运营平台原型
两轮电动车模拟换装器
参考 GTA 与汽车选装体验，用户自主 DIY 涂装和官方配件，AI 生成换装后的真实 3D 场景。可做独立 APP 或网页，在上海门店与用户共创，并探索联动 3D 打印。
共创类别：全流程 AI 改造
DIY 换装器原型
创意灵感与 AIGC 平台
搜集抖音、小红书、B站和微博热点，结合爱玛业务生成创意与灵感，再延伸为短视频脚本、小红书图文及图片、视频生成提示词。
共创类别：核心流程 Copilot 助手
创意灵感平台原型
虚拟 IP AI 共创孵化
以玛豆为起点探索 Live2D、AI 短剧和定制数字人，在部分车型或 APP 中应用，并向用户开放不同 IP 的定制选择。
共创类别：单流程节点改造
虚拟 IP 案例 · 抖音内部工作全业务流程 AI 提效
拆解设计、电商、品牌业务流程，梳理 FDE 工作场景，选择一个细分环节尝试，例如内部设计、音视频、图片、工业设计 AIGC 平台。
共创类别：根据业务调研确定
战略导向的新场景探索
围绕更美好的出行、环保、有爱与先锋等战略方向，结合轮值总裁关注的业务价值，探索用户反馈、UGC 研究及竞品和行业分析等场景。
共创类别：联合定义
06合作模式
先共创验证，再启动正式合作。
试点共创
双方选择一个方向，共同定义并落地原型。前期不收取费用，开发及 Token 消耗费用由积极管理咨询团队承担。
正式合作
共创项目跑通并获得集团轮值总裁认可后，启动正式商务合作，面向品牌与设计总中心、新零售中心开展业务调研、AI 全场景规划与项目落地。
下一步：共同确定一个试点场景。