02026年3月25日-27日，2026商用车产业发展会议在湖北省十堰市举办。本届会议由中国汽车工业协会主办，以“绿色转型、数智赋能、融合发展——驭势谋远共筑新生态”为主题，采用“1+1+6+N”模式，即1场闭门会议，1场开幕式暨全体会议，6个专题会议及其他相关对接、展览展示等活动，旨在凝聚行业共识、破解转型难题、共绘发展蓝图。其中，在3月27日上午举办的“专题会议六：供应链安全与产业链协同创新”上，北京飞书科技有限公司生态总监许文豪发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：
感谢中汽协，第二年过来了，去年这个时候我在介绍DS，近年来介绍OC。我从2009年工作开始在汽车行业工作，最早是汽车电子公司德国马夸特做了5年的经理。也是跑遍了中国所有的传统主机厂，那时候新能源还没有出来。西门子也是做了日本、韩国、泰国、马来西亚这样的亚太地区的MMS、MOMO、QMS生产端的解决方案，回国以后在西门子代理商做了3E重口工厂，灯塔工厂的咨询。
来之前我也是在3E服务过程中，正好作为3E灯塔工厂在协同平台选型上面我和飞书结缘了，我发现追求的工业4.0在互联网大厂这里，人工智能的落地也是在大厂这里，这两天看到的OC现象还是我们要做的事情
去年差不多这个时候，我们这个活动总归是在春节后的一个多月发生的。每年过年都有红火的，去年在分享DS，今年我们小龙虾这个事情没有预测到，马斯克都为我们的这个事情点赞，迪士尼都觉得我们这个做得太棒了。今年春节机器人所有的机器人厂家包括六小龙都在用飞书机器人从跳舞到了无数在物理界非常快的进步。
与此同时，在悄悄红火的是OP，尤其是在GIThup超过了linux40年的发展，在它红火了以后有了养虾热，我在春节的时候花了8个小时养虾，我想用飞书打通京东、淘宝平台获取信息做采集，两小时以后就把我老婆的京东号封掉了
也发现政府动作很快，马上首先推出了很多的养虾补贴。马上网信办出来了养虾的风险公示。发现有的用户在反复割韭菜，花了500块钱装了一只虾，花了500块钱把虾卸了。
安全不讨论。为什么龙虾会火，人工智能从输出视角通过我们的输入经过算法计算形成输出。比以前豆包GPT差异是在输入端，输入端开始更加拟人化。下面的这几个文件是什么不重要。其实开始是具备灵魂，每个人养出来的虾跟他的主人会有一定的相似性，MBTI是他的灵魂。
相比以前的豆包两天两小时以内和他聊是记得你聊什么，三天后聊是不记得的，OPen Claw是可以记住这些事情，它可以知道你对它的意义，你是它的主人、工作伙伴，你对它意味着什么，你对它有很多的技能可以延展出去把手长出来。
字节内部形成了三部曲。我们春节的时候装虾大概是高手也要装4个小时，很多人装了10多个小时。两周以后我们的火山引擎出来了装虾的教程缩短到两小时，不需要什么代码运行。飞书出来了一分半就可以把虾装好，后两个是云端部署在一定程度上保障我们的安全。
我们在使用过程中就会发现程序员接受的最快，帮我们找代码、写代码。协同方面字节内部找到了一只主虾有8只从虾做各种各样的事务，老板把虾拿到了下属群里面帮他研究过去一年的聊天记录，每周帮他写管理计划，每周定对应的指标。通过这些就可以把虾一下子融入工作场景。
今天，我们讲商用车客户，北汽福田超卡工厂里面也是飞速融入了这些虾，包括在他们的视频巡检环节从海康、大华小模型转为随时可以逐步更新的大模型。他们工厂运营的日志、质量问题、安灯排查，也在内部从研发私有化部署的虾，再到一些比如说公域、办公包括飞书插件的虾都快速融入。会发现一个特点，我们是在AIreading情况下，每次AI更新都可以编得很快。
小龙虾长出手对于企业家意味着什么？是组织形态的转型，我们不是需要有多少员工，是未来有碳基员工和硅基员工协同的工作方式。这边讲一个询价、定价、报价的过程，看小龙虾怎么帮我们工作？
以前过程中可能需要翻看邮件、做报价，提报OA审批人工回复涉及多个环节。现在用到了OC我收到了邮件以后机器人会自动推送给我，识别出来是报价邮件，根据报价机器人来进行处理，根据企业信息和报价规则来生成报价单给你确认回答它没有问题以后它来帮你发起对应的审批流程。
从报价帮你制作到整个OA审批链路是自动唤起，OA审批链路过程中会回应审批的进度，以及审批完成以后自动跟你确认我是否要把邮件发送给客户，一环扣一环会有新的流程驱动。我们在未来整个工作方式、工作流会发生对应的变化。AI已经逐步长出手来帮助我们干活。
再看更多的场景在研、产、服、销会怎样帮助我们工作。为什么飞书是OC最佳的水族箱，打开小红书、抖音，OC最好的容器是什么？是飞书无心插柳的节奏。
飞书最早的0低代码工具，音视频会议是一个厂自给自研，里面的模块互相之间会深度打通，客户服务中非常重视客户的知识管理，办公软件是没有办法成为企业级养料，我们在服务客户的时候蔚、小、理、吉利、比亚迪在飞书级呈现了企业级在线知识，通过低龄代码不仅帮企业从数据闲暇线上化，更加帮企业的知识形成结构化资料，并且在过程当中我们其实已经考虑到所有安全与权限，每个人的小龙虾问到的问题是千人千面，基于你的权限生成，因此可以在各个业务领域形成非常多应用。
研发端做需求管理、测试用例策划计划，我们的设计变更。销售端供应链会做一些2B销售，我们会有技术交流的场景，我们录音豆可以在12小时持续工作，在客户的工作过程中可以形成这样AI智能会议纪要不是让你简单看，也可以一键形成CRM结构性跟进记录，以前可能一条好的跟进记录需要十几个字段，现在三秒钟的上传就把跟进记录做好。
客户拜访前大家要给客户出方案、出产品零配件、软件、硬件、ECN过往的案例和对友商的优势可以通过客户形成针对性的方案。拜访过程后技术交流有录制，销售交流没有录制，可以对销售形成话术。老板那边形成图，有哪些销售跑了哪些单子，哪些有正向推进和负向推进，点卡住就可以看到详情。
生产端，招了这样的蓝领工人以后现在的AI培训已经不是形式上，而是千人千面会有AI陪练对工人进行考试、出题，班前会议每次开的是真的开的，还是说形式，要强调的安全点有没有提到AI帮你做质检。
所有的奶茶店在用飞书，他们做的应用是上班前会对着手机拍照的动作，一张照片可以知道奶茶店所有员工指甲的长度是否符合奶茶店要求，上班以后很多的精细信息会在这里存储。这里服务了大概从12年开始服务的客户，吉利汽车车门是有间隙面差的测量，没有像案例上这么土，以前用公司的激光检测设备大概是40—60万一台，可以三秒一个点，一分半来进行测量，不是所有的吉利工厂在用，大部分在用。
这两个方式以前的设备到了时间，我好奇他们会把它更换成什么？吉利所使用的方式方法是通过语音输入，我在开会的时候可以在工人测量的时候还是拿很原始的卡尺，我在语音录入以后把会议里面1、2、3号的表录入视频里面，不需要手表，语音录制的数值转化结构化的测量值转到ERP和质量系统当中做结构性分析。
同理，在供应链端一个是飞书有数字化搭建能力，像未来的SRM是飞书搭建，第二个是企业已有的SRM有协同端的能力帮助客户补充供应链质量数据、IQC检测数据。这些数据线上化以后会根据供应商交货情况、质量情况做AI智能体供应商打分看板，绩效评价看板、供应商报价评估看板形成供应链数据标识。
从整个服务端来说，客服机器人的技术已经烂掉大牙，客户会碰到新的问题。比如说公牛，公牛经销商需要一个小程序给他做产品问题解答，客户需要微信小程序做客服接待。客服机器人不难，公牛要出一万个新品，谁来维护一万个产品给到公牛智能体。
飞书里面公牛市场知识点库一个是来源于市场部的，另外来自飞书项目经过审核，我在审核通过以后会自动沉淀在知识库会自动为智能体服务。搜公牛的微信小程序可以时刻喂到这个信息，当中传递的智能体桥梁是飞书帮他们做的。
通过这些方式可以看到从整个新品孵化上面、VOC、供应链评价、市场销售、需求搜集整个链路帮你做了打通。大家可以扫一下这个码，我一直想要有一个梦想，最早做QMS出道，我从12年开始做QMS，我有梦想在飞书上打qms，现在飞书出来了妙答，通过WEB Coding方式通过对话生成一套系统，大家可以看到这套质量系统包括了质量策划AP、QP再到供应商库存评价整个系统搭建需要多久？半小时的时间。
可以看一下这样的搭建过程，因为我以前做解决方案我会有比较多的一些URS，当然比较长我用豆包帮他做了精简，精简完了以后就会自动帮我生成整个coding的开发计划，里面每个模块需要什么样的字段需要什么样的权帮你规划好，去检查有没有问题，当然不会继续做，后面可以直接在逻辑不用看输出结果，可以直接用人工自然语言方式让它修补bug，让它帮你补充功能、流程、权限。这个过程都是一个自动化生成的，这个代码不是我去敲的，他自己修复bug产生的话，自然语言类是我输入的，我发现它会缺少一些需求值，业务人员可以创建自己的应用不用求IT、供应商，我的信息评选可以做。
这不是万能的，我们企业的骨架系统没有办法实现，我的Mms、ERP存在复杂逻辑和校验的功能，最复杂可以做到ERS和QRMS的程度，帮助企业实现全面数字化，在数字化基建以后可以采集数据，在上面搭建智能体，这样的话我们可能以后程序员会转化为作者、画家、艺术评价家，更多的自责评价生成的东西是我想要的，怎样构建我想要的方向。
现在制造业落了非常多的数字化员工，贯穿了研产服，我们可以把数字化员工分成四个层次。第一层是工作助手所说的外贸场景帮你读邮件、做审批做报价，工作助手的数据量大以后可以成为我们的情报员，给公司高管做的最多的是高管文数神器，每个是自动推送第二要素数据来源，销售分析、供应链分析可以形成这样的情报员。
我们的情报开始搜集信息以后可以做成数字化专家。最常见的是销售专家，每次跟客户怎么做的？下一步计划不够明确，商务节奏不够紧，我们可以对此做生产端评练、供应链的评练，帮助我们提升员工的素质。2、3里面哪些企业可以自己做？1、4是企业自己做的。2、3有的是外部场景可以做。
大模型能力变得更聪明以后，家养虾和员工可以实现2、3的应用，4这个应用不需要，老板收到信息里面会有中层帮他整理过的，老板收到信息比较冗余比较多，需要数字分身帮他去监控老板所关心的关键指标。回到小龙虾是可以符合老板共性知道老板的关注点，这是他能够成为老板分身的重要元素。
企业怎么落AI？AI对于员工是从大脑变成数字化员工，既然是员工不能把它看作软件，而是把AI数字化员工一样当做人来培养，给数字员工做定稿，专职机器人做专职的事情不要指望所有的机器人做所有的事情，要喂足够多的养料，现在OC培养的机器人像大学生眼神清澈，他有很多的方式不知道什么方式适合企业，企业的能耗不知道，这是我们需要给他们。我们需要为它搭建一个平台，让技能通过知识培养出来，这也是一个“养成系”的过程。最后我们要给它下指标，能够做成什么样的，判断是好或者是坏也是从人工中去。
企业组织视角怎么做AI。AI不是高管、IT的事，业务人员不应该做AI巨婴。老板说我们做AI业务人员就做了，而是要亲自下场，企业AI落地要有自上而下的顶层设计，整个组织层有没有对AI足够的认知，能不能接受创新所带来失败的后果。当然也需要自下而上的涌现，不能高管一腔热情，下面的人不出一些成果，我们做一些信息评选以后希望业务人员可以自己搭建出来AI应用让企业形成数字化涌现。
第三我们现在的时代变了。以前做所有的灯塔工厂需要做顶层设计，现在有很多做得很好的公司是小步快跑，先有后有敏捷迭代，我们的AI技术很快，不能说一年前想出来的技术是在一年后有用。时刻拥抱AI，海底捞我们很早帮他们搭建了员工级的智能体，随着技术更新，去年海底捞DSA3发布，整个就提升了，随着我们帮海底捞做知识专项，海底捞知识的深度增加了。
随着OC模型应用会让这个系统更好用，你拥抱AI技术变化才能转变成企业自己的红利，否则只是一个外界热闹。
最后，在AI时代下不能光看AI，OC这个事情太新了，如果你不去拥抱的话可能别的企业家已经用了半年了，像福田很快就去拥抱他马上获得了6、7个数字的AI员工，你就少了这些员工。使用了一段时间就可以看得出来是高ROA的事情这是长期战略价值事情。
飞书提供了免费知识库，大家可以从小白再到AI高手整个都可以干。大家可以扫一下，看飞书你去问有人答不是光看文档。现在飞书做了各个行业的头部企业，汽车领域80%用飞书，逐步影响TOP10的一半以上开始使用飞书，我们逐步在去影响整个汽车上下游和供应链也给大家做预告，下半年的时候企业豆包也会落在飞书上，这时候会给大家带来更大的改变。大家去过深圳机场会看过用豆包写PPT在飞书这样的机场广告。
最后感谢大家，希望今天的演讲可以帮大家理清楚思路，做企业AI落地，大家可以加我的微信，一起来探索一下怎么在企业做AI这个事情，谢谢大家！
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
