7 月 9 日的 2025 飞书未来无限大会上，由 极客公园创始人张鹏 作为主持人，我们请来了三位在各自领域亲手操盘 AI 落地的实践者： 物美集团创始人、多点 Dmall 创始人张文中、晶泰科技联合创始人、CEO 马健，以及飞书 CEO 谢欣 ，组成了一场「一号位跨界对谈」。

大家共同拆解 AI 与业务融合的过程中遇到的真实问题和挑战，毫无保留地分享实战解法， 聊了聊 AI 怎么从「可用」迈向「好用」，真正成为企业发展的核心动能 。

以下是对亮点的回顾。

我们企业为何选择飞书

张文中：

2019 年字节还在内测时，我就找到了谢欣。我说既然字节都敢用的东西，我们肯定敢用。另外确实也做了一些评测， 我们非常清晰地认为飞书当时的水准就是很高的 。我也相信飞书既然想把这个产品拿出来商业化，以字节的实力肯定会越做越好，后来证明这个判断是对的。你看我周边的朋友，像泰康、新希望、民生银行等等，就逐步的都用上了飞书。

物美集团创始人、多点 Dmall 创始人张文中

马健：

在我印象里应该是 2020 年底至 2021 年初用上的飞书，在生物医药领域当中，我们属于非常早期的。在刚创业的前四五年里，我们也经常换一些 OA 系统。当时我跟团队讲：「这是最后一次了，如果再不行就得自己搞了。」 飞书的团队给我们带来了非常多新鲜的气息，好多功能在不断地被挖掘和涌现出来，相当于是逐渐黏住了大家的工作 。

晶泰科技联合创始人、CEO 马健

AI 落地「一米宽与百米深」

马健：

近几年讲 AI 赋能千行百业讲得很多，好像只要点石就能成金。但是实际遇到的问题有什么特点？我的感受就是 一米宽、百米深 。

一米宽，就是大家要找到一个正确的问题，有价值的问题，它往往来自于这个领域当中非常深入的研究和专家的看法。百米深是说我们要对行业抱有充分的敬畏心，很多的研究领域都是几十年甚至上百年的积累。谢欣总有一次的分享给我触动很大，他说「数字化基础决定智能化上限」，我认为目前不是算法作为主导，而是数据作为先行者，晶泰也是在这样的认知下，大力推动向机器人和智能化在本领域的一些研究落地，为数字化的基础设施做准备。

张鹏：

我觉得这个概念形容特别好，但怎么找到那个「一米宽、百米深」的定位点呢？我理解就像挖个竖井，要挖出石油来，但怎么定位这件事？怎么往下一层层地挖？这个决策也是很有意思的。

马健：

首先要定位一个最适合的区域，它有两个特征：第一个特征，它是不是这个行业当中有价值确定性回报的场景，这是一个商业导向的问题；第二个特征，它的数据要素是不是很丰富？它不一定是现在的存量多大，而是获取数据单位成本是不是足够低。比如现在临床阶段，在人身上做实验成本高、周期又长，所以它的改造时间和周期是比较漫长的。而在药物研发的早期阶段，我们用 AI 虚拟筛选与自动化合成技术来实现候选分子的高效筛选，这一过程的单位成本相对较低。我认为这部分是 AI 赋能药物研发的确定性价值所在。

其实很多传统行业，包括我们的研发领域，大家往往追求的是确定性优化，每一步都要做得更好，要精准地去判断这个结果下一步行不行、好不好。 但到了 AI 时代，可以在单位试错成本很低的情况下，更高效的通过大量试错，涌现出某一个正确的结果。

极客公园创始人张鹏

张鹏：

零售这个领域里，我觉得过去人类做得还挺好，这些零售行业公司也不是 AI 时代才诞生的。在这个一直很成功的业态里，运用 AI 的想法是不是跟这个一米宽、百米深的观点会不太一样？

张文中：

首先 AI 提供了一种前所未有的能力，你能做很多过去做不了的事。 比如基于飞书的这种同声传译系统，过去我们可能同时几十个点位都在开会，要按传统的同声传译系统是比较麻烦的，很难布置，现在用飞书的系统就很容易做到。

还有 AI 巡检，原来是人工巡检。比如晚上值班的环境，很难看得过来。现在用 AI 就很容易实现。在这个基础上我们现在已经做到几千个商场共享一个智能防损系统，晚上都不需要留人值班了。这就是我特别要强调的 AI 创造的新能力。

对于零售企业而言，无论线上线下都有一个非常重要的品类分析，我们公司可能会有个研究部门，专门去研究消费者走向，做出消费者洞察，产出一个大的趋势性报告。哪怕一些著名咨询公司参与到这个工作里，也会比较复杂。今天 AI 就提供了一种可能，它能够大规模地、全量地对市场进行分析，比如说饮料今年是个什么趋势？甚至碳酸饮料会是个什么趋势？给你一个非常清晰的分析，这是在 AI 落地之前很难想象的。

通过 AI 可以把一些很复杂的、很全局性的，同时又要很深刻的、很具体的事真的做到位了 ，这是我的一个看法。

组织如何落地 AI：

自上而下 & 自发涌现

张鹏：

我听说你前段时间有一个非公开的内部的演讲，好像叫《企业落地 AI 的十大坑》，能不能挑一个讲讲？

谢欣：

比如其中一个坑就是买家秀，卖家秀问题。这个产品到底好不好用？大家不要单纯看厂家宣传，也不要单纯看一些你不熟悉的自媒体的这个报道，我们还是应该问那个实际用过的用户。

AI 发展速度快不快？非常快。如果说以前的科技革命是移动互联网，假设它的速度是 10，那这次 AI 的发展速度可能是 30。但问题是媒体报道能给它吹到 80 上去，给很多老板带来了焦虑。对于 AI 落地，我觉得对 C 端要容易很多，你自己拿出手机下载一个豆包，下载一个 DeepSeek 还是很容易的。但是对企业落地我觉得其实是不太容易的。C 端的应用会快速爆发，然后 B 端的 AI 落地像一场马拉松。

飞书 CEO 谢欣

张鹏：

要找一个确定的方向持续努力，第一场胜仗很重要。 要在组织里推动一件事，要有个 budget。我们关心的都是花多少钱，但其实一个组织里还有一个心理账户——一件事情，老板如果持续错误指挥 3 次，就没人跟着你玩了，所以想问问大家，怎么带着团队在一个方向上通过打胜仗不断积累信心。你是如何带大家打第一个胜仗的？

马健：

AI 落地的过程中，不能把突破性的事情完全寄托于理性规划，就像过去一个大项目总是立项分析、搭架构、搭平台。

在晶泰，我们更需要的是特种部队和排头兵，我们一般是让领域专家牵头。为什么不让算法和 AI 的牵头呢？因为他们的习惯是拿着锤子找钉子。我们的经验是让有志于改变本领域研究范式的领域专家牵头，配以相应的数字化和 AI 的资源。

很多 AI 创新过程当中，最大的成本是沟通成本，最大的障碍是语言的障碍。 有些到了管理岗位之后，离一线远，对于很多的工具是生疏的，而且还有一个思维的惯性，对 AI 有种恐惧和抵触感。推动一下，找到这个甜头之后，是会很快调整认知的。

张文中：

从我们的实践来看，选准领域是很重要的，多数人都是因为看见而相信，否则对这个到底能带来什么样的效果是怀疑的。比如，你到了晚上西红柿没卖完，其实很挠头，如果说有这个 AI 工具帮他帮会觉得就很舒服。这样的示范也会让更多人感受到 AI 不但能够引领创新，而且是有温度的。包括由飞书主导的 AI Hackathon 大赛，某种程度上也是让大家真正认识到 AI 的意义。

另外就是自上而下的示范作用很重要，强推可能是有一定问题的，如果是要求大家用，也确实取得一定效果，但还是会比较机械。怎么选择一些真正有引领性的人去示范，可能是一个比较重要的问题。

张鹏：

飞书经常帮着用户去搞大赛，对吧？那这个是一个什么样的逻辑？看到过什么有意思的现象吗？

谢欣：

飞书确实帮助很多客户企业一起搞 AI 黑客松大赛。我们希望大家把 AI 用起来，但是这件事其实蛮难的，又没有一个简单的说明书，所以怎么办呢？我们到客户这边，帮助他们培训，告诉大家这些工具怎么使用。像飞书的这些 AI 的工具，它本身可玩性也比较强，不论是飞书多维表格 AI，还是我们本身的协同办公能力。

这些企业的员工对自己岗位有非常具体的痛点，他用 AI 去改进工作，就很有成就感。我们层层选拔，到决赛这一层的时候，一般会邀请老板、高管一起来投票评比。这件事情是帮助大家从组织文化上解决了对 AI 的态度。 我们自己也是慢慢摸索之后发现这个事挺好，真的实现了上下同欲的效果。