透视环世物流：一个AI降本的产业典型样本

在过去的多年时间里，与其说低代码完成的数字原生的普惠，不如说其最强的能力恰是能帮助企业用最低的门槛、最高的效率构建出与自身适配的流程和业务应用，在底层帮助企业构建出一个被极致拆分和分子化的软件开发中台。

而透过环世物流，能清晰看到的是，这个基于低代码搭建的数字化环境也恰可以成为AI大模型表达的最佳企业土壤。

作者| 皮爷

出品|产业家

“只要用AI数字员工完成一个真实的互动，整个过程就节省了5分钟。”李刚告诉产业家，“我们有几百个业务人员，而且还有一对一的航线人员在做支撑。”

他是环世物流数字化运营总监。在过去的几个月里，在这家国际头部物流企业内部，一个工作被加速提上日程：用AI重做企业数字化系统。

其中，报价场景首当其冲。对其的一个简单介绍是，基于AI数字员工，环世物流可以摆脱之前的基于人和人对接的报价销售体系，把全部航线信息加持到AI助手中，业务人员只需要和AI助手对话，即可获取对应的航线报价，进而为客户制定方案。

实际上，这正在成为环世物流内部的一个缩影。用李刚的话说，基于钉钉AI助理和解决方案进行智能化升级如今正在成为环世物流数字化的一个中长期目标。

这个中长期目标如今被肉眼可见地拆解成一个个业务团队的新指标。在其中有对环世物流内部物流场景的业务系统、办公系统，也更有环世物流另一个面向行业客户SaaS服务的订单管理体系等等。

这些都在用钉钉“AI化”。甚至，在如报价、订单管理等多个场景和环节，这些智能化的指标已经被初步完成并转化为真实的生产力。

从更大的视角来看，环世物流做对了什么？

如果把时间线拉回已经过半的2024年，对于大模型一个最深刻的感知是：在技术、参数之外，工程落地能力和方法论正在成为“稀缺资源”，即如何把大模型的能力真正落地到企业自身的场景，其中的数据、微调、训练以及业务之间的逻辑如何在大模型上进行更为适配的表达。

这些都在成为着大模型在产业落地时面临的真实“桎梏”，也更给人们带来着大模型是“玩具”还是“工具”的新讨论。

但对环世物流和李刚而言，这些命题都在一个个现实的场景中被一一克服，甚至不仅如此，他们还将对AI的实践扩散到产业，基于“AI+SaaS”的产品推动着整个行业进行相关的AI尝试。

AI落地的正确姿势是什么？在这个国际物流头部企业身上，我们试图拆解出一些适合当前中国企业的方法论。

一、当AI成为“真实生产力”

“我们非常确信AI是工具。”李刚告诉我们，“不论是我们自己的尝试，还是和行业内人的交流，这点是非常确认的。”

对文章开篇场景的一个更细致介绍是，作为一家主营国际物流的公司，客户询价是业务链条中最基础、最重要的场景，整个流程会涉及三种角色：客户、销售、航管。

在售前环节，客户会将需求告知销售，销售作为中介，分解客户需求之后向航管咨询。航管从承运商报价单中，找到符合需求的路线报价方案，再返回给销售，最终给到客户一个完整方案。

但其中的一个问题是，询价是一个涉及“1对N”的沟通场景，由于每个港口、每条航线的航管都不一样，所以一次“客户询价”，往往需要销售沟通多个航管，经过多轮沟通、比价、筛选，此外，由于航管每天要面临大量销售的咨询，承运商的线上价格又是实时更新，使得销售和航管始终无法顺畅沟通。

客观来看，这并不是既有的数字化系统能解决的问题。

“之前我们内部有一个定制开发的系统，但由于功能不完备等等问题，最终没有实际用起来。”李刚告诉我们。实际上，从软件开发的角度来看，一方面，如果想要解决其中各种实时性的问题，其对应的开发软件必须是多个数据接口，开发难度极大；此外，对于不同的角色，软件需要对应有不同的界面，也就对应需要有不同的交互，更是一项极度复杂的开发工程。

传统的软件开发难解决，应该怎么办？

在钉钉3月份举办的“AI助理大赛”上，一款名为“掌柜助手”的AI应用出现在钉钉AI助理大赛的名单上，它的核心能力是基于自身的全部港口、航线数据，为企业出示最新实时的航运物流的报价，降低企业自身的查阅成本。

这正是李刚和团队给出的答案。即基于钉钉AI的能力将环世物流体系内上千家国际物流企业和船舶公司的信息和数据进行打通，基于前端的“掌柜助手”AI助理统一进行定制化和实时化回复。

此外，对销售而言，“掌柜助手”还可以基于报价直接生成报价单，一键分享给客户，进而迅速帮助其完成运送下单。

“咱们3月份看到的那个版本，我们内部人员只用了3天时间。”李刚告诉我们，“我们把钉钉AI的能力，和我们的数据库进行了打通，再进行一些参数的训练和微调，产品很快就成型了。”

如今，在环世物流业务体系内部，已经有一套清晰的基于钉钉AI的开发链路。即其将内部整个业务进行分段化拆解和思考，即针对不同的环节看哪些场景能够基于AI进行重构，提高效率。

据了解，在询价管理环节之外，包括服务体系的履约系统、客户交互系统，办公体系内的审批、单据、财务结算等环节的AI开发等都在紧锣密鼓的推进。

“我们是非常开放的，内部也有很多同事自己在尝试AI开发，比如代码，或者用AI写小结等等，大家都在使用。”李刚表示。

而从整个环世物流的业务来看，还不仅于此。在自身的内物流部业务AI路线之外，也更被重构的是其SaaS业务的管理体系。其对外提供的SaaS服务也更在全面AI化。

以环世物流今年面向自身SaaS业务的订单管理系统为例，其主要开发模式就是基于“钉钉宜搭+钉钉AI”的方式，在7天的时间里，就完成了整个产品的研发和上线。

而从具体功能来看，其不仅可以帮助企业面向销售提供更智能的助力，比如销售方案制定、价格计算等等，还能面向企业的运营者展示订单的全流程生命周期以及整体的BI数据反馈，节省企业自身对于订单的数据分析和运营管理时间。

据了解，如今也更是有部分客户开始使用环世物流的这套AI化订单管理系统。

一个清晰的感受是，不论是在内部的业务系统，还是在对外的SaaS产品能力加持，在环世物流身上，能清晰感知到AI对于企业生产力的真实加持和对业务流程的升级改造，基于全方位的AI实践和战略上的推动，这家国际物流企业正在稳步由数字化向智能化迈步。

“我们的节奏是‘全面开刀’。”李刚笑着告诉我们。

二、从数字化时代，驶入“低代码+AI”的智能时代

原因在哪？或者说，在这个市场都很难解决的AI工程问题上，为什么环世物流能够进行如此快速的实操和落地。

从对AI的尝试来看，这并不是李刚和团队第一次接触AI。在去年chatgpt发布后，环世物流内部就开始频繁基于AI进行尝试和开发。

但李刚告诉我们，他们一直在等待钉钉。“我们觉得钉钉一定会上线自己的AI能力，最终我们也会选择钉钉。”

一个核心的背景是，从2020年使用钉钉至今，其已经成为环世物流的核心底座之一，不论是在开发侧基于宜搭进行的低代码开发，还是环世物流全部的知识库等资料都在钉钉文档上，抑或是日常的协同办公和项目协作等等，从业务数字化到组织数字化，钉钉都在成为并且支撑着环世物流的数字化转型核心组件。

而在多年使用和与钉钉的合作中，一系列包括低代码、生态体系等一系列的产品能力和对业务的结构能力也恰构成了李刚和团队对于钉钉AI能力模块的笃定和期待。

原因还不止于此。“相对于其它大模型能力，钉钉的AI能力更好上手，我或者我们业务人员虽然不是很懂代码，但我们也可以基于低代码和AI的能力搭建出具备AI能力的助手应用。”

诚然如此。以环世物流开发的AI订单管理系统为例，其具体的搭建恰是低代码模块开发和钉钉AI的流程编排能力的双重配合。

具体来看，其先基于业务逻辑用宜搭低代码进行产品前端和后端页面的搭建，与此同时，基于钉钉AI的能力利用编排能力在业务逻辑之上，同时结合对应的数据，进行AI助手的开发，并将AI助手与宜搭低代码搭建的软件基于API的方式进行打通，在简单的调优和测试之后，一个具备“AI+SaaS”能力的订单管理AI应用就“新鲜出炉”。

李刚告诉我们，如今这套应用在后续优化之后，也将会上架钉钉的宜搭应用市场。“另外，我们后续的SaaS开发，也基本都会沿袭这个路径，基于宜搭和钉钉AI的方式。”

在李刚看来，环世物流之所以能如此之快地落地和使用AI，最本质的原因是环世物流是从业务数字化、流程数字化和组织数字化的建设环节一步步“趟”过来的。

而从更细微的产品视角来看，这些不同的数字化环节对应到组件侧则是成熟规范的数据库、完整清晰且科学合理的流程化体系以及不断调优的技术开发底座。而构成这些的方式和手段除了企业自身的自研体系，还有钉钉等一系列工具。

可以说，基于自身在数字化的长期投入和钉钉的加持，其早在AI浪潮到来之外，就已经具备了扎实的数字化底座，而这些在低代码搭建的产品底层的数据表达、业务逻辑和产业实践，伴随着AI技术的到来，则是被直接转化为环世物流对内和对外真实的产品应用。

“AI必须要结合业务，如果不结合业务体系，那么它将没有意义。”李刚告诉我们。

三、被选择的钉钉，被具象化的AI技术

钉钉带给李刚和团队的惊喜还不仅于此。

“我们向钉钉AI提一些数据分析需求的时候，它会帮我们拆解成更细致的几个维度或者指标告诉我们。”李刚说道，“当然，后面我们也会自己定一些特定的指标和标签，让AI能基于我们的这些新指标进行输出。”

这是钉钉AI的加持，甚至从某种层面来看，这也恰是钉钉的低代码领域模型。

即在环世物流本身的业务之外，对钉钉的一个客观感知是，其底层具备更强的业务理解能力、更棒的AI搭建能力以及更兼容适配的AI调优能力。

首先就业务理解能力而言，在过去多年的宜搭低代码积累中，钉钉构建低代码能力的过程本质恰是对业务或环节进行分子化拆解的过程，在这个过程中包括一系列的数据标签、指标等等都被拆解成分子化和模块化，以让企业能用最低门槛的方式搭建自己的应用。

而在AI能力上，这些对业务的最细颗粒度理解和拆分也恰构成着在同等需求输入下的钉钉AI的更具业务属性和真实场景的回应和表达，这也恰是李刚口中的“指标”和“维度”。