從聊天框到流水線：AI開始滲透義烏的小店與工廠

拿到實體行業老板們的信任，或許是AI改造世界的第一步。

2026年，AI上游賣硬件、賣token的“賣鏟人”已經先一步賺得盆滿缽滿。但此時看回到工廠車間，從互聯網公司轉向制造業腹地，一個更要緊的問題浮出水面：AI究竟能不能真正滲透到中國經濟的毛細血管——那些年營收幾千萬、團隊不足百人、沒有IT部門的中小制造企業。

懷疑者有充分的理由。中小企業數字化基礎薄弱，數據散落在微信群和Excel表格里，老板們對上系統天然警惕，員工對新工具本能抵觸。

更關鍵的是，制造業的場景涉及供應鏈、生產排期、跨語言溝通、多平臺運營，任何一個環節的AI化都不是簡單的對話框能解決的。

但在被稱為“世界超市”的義烏，一家名為"優克拉"的星空燈工廠，提供著一個新解法。

這家成立超過18年的企業，團隊不足百人，卻在2026年3月釘釘發布AI智能體"悟空"后的兩周內完成了全員部署。

三個月過去，它的新品首發成功率從60%躍升至92%，抖音團隊日銷售額從幾千元漲到兩萬多，行政一個人的算薪工作從兩天壓縮到了十分鐘。

這些數字背后不是什么宏大的數字化轉型工程，沒有龐大的IT團隊支撐。它靠的是一個能直接操作釘釘工作流的AI智能體、一群愿意花三四個小時去"試試看"的普通員工，以及一個計算機專業出身但已經二十年沒寫過代碼的老板。

這個故事之所以值得細看，不僅因為它展示了AI創造價值的路徑，更因為它暴露了AI滲透實業時遭遇的真實摩擦。

接管工廠與門店

深挖AI在優克拉創造的價值之前，首先要理解這家企業的業務特征。

優克拉是典型的義烏"前店后廠"模式，在義烏國際商貿城擁有線下店鋪接待全球客商，同時自有工廠負責研發和生產，產品通過天貓、亞馬遜、抖音、1688等多平臺銷售。CEO魏俊2005年畢業于南昌大學計算機專業，2007年因家庭原因來到義烏創業，從淘寶店賣發光陶瓷杯起步。

"2012年，這款杯子一年賣出七八萬個，營收超二十萬。"他向華爾街見聞回憶道。十幾年過去，優克拉已經成為星空燈品類的隱形冠軍，持有迪士尼、奧特曼、三麗鷗等知名IP授權和四十余項專利。

計算機背景讓魏俊對數字化有一種本能的親近，他跟華爾街見聞表示，自從初代GPT發布他就開始跟AI聊上了。而優克拉更是早在2017年用上了釘釘，2023年9月全面部署釘釘AI表格——"在大部分義烏老板還在用微信加Excel做生意的年代"，他強調這個時間差。

兩個月前，釘釘的AI工作平臺“悟空”發布，原本優克拉的數據已經在線上跑著，AI只需要接入而無需重建，很快接手了那些重復性的、機械的、但又占據大量人力的工作。

在義烏國際商貿城，優克拉的店鋪"IP魔法城堡"每天接待來自中東、東南亞、非洲、南美的國際客商。語言障礙和信息遺漏一直是困擾一線店鋪的老問題。

魏俊向華爾街見聞說，他的解決方案是在柜臺旁掛一張AI錄音卡，自動完成語音轉文字和多語言翻譯，無論客商說的是英語、阿拉伯語還是西班牙語，對話內容都會實時同步到公司的AI表格中。

回到總部，產品研發和供應鏈團隊不需要反復追問"那個中東客戶到底說了啥"，只需要問Agent——"今天商貿城來了哪些客商，他們有什么定制需求？"AI即時檢索、匯總、分析，給出結構化的清單。

"從客商踏進店鋪的那一刻起，他的需求就已經在數字化鏈路上流動了，從店鋪到總部、從銷售到研發、從一句口頭表達到一份可執行的產品需求單，中間不再需要人工轉述。"魏俊描述道。

對于"前店后廠"的工貿一體企業來說，這條從"店鋪現場"到"工廠車間"的數據高速公路，意義不亞于當年接入互聯網。

同樣的邏輯復制到了電商運營端。

過去，優克拉的運營團隊每天需要耗費整整兩個小時，手動復制淘寶生意參謀里的數據，粘貼到Excel表格，依靠人工經驗去分析為什么競品的款式會火。

"每天都有無數關于爆款的焦慮，隔壁廠的某款產品突然日銷過萬，你還不知道為什么。"魏俊向華爾街見聞說，“現在，每天凌晨，他搭建的Agent自動抓取全平臺本類目的爆款數據；早晨分析報告推送到釘釘群。

但信息搬運只是起點。當數據不再需要人工搬運之后，悟空開始介入更高層級的工作，那些原本依賴老板直覺和運營經驗的分析判斷。

最讓魏俊印象深刻的，是AI對認知盲區的糾偏。

"我們傳統運營團隊有慣性思維，一直做高客單價產品，完全忽視了低客單價市場，結果在競爭中落后了。"他坦言。AI分析市場數據后指出：百元以內的產品覆蓋年輕消費者有巨大潛力，顏色偏好等細節對銷售有顯著影響。

"這些是人工分析根本注意不到的視覺盲點。說實話，我們是吃了虧才去調整工作方式的。"魏俊坦言道。

在產品研發環節，優克拉讓Agent分析五千條以上的用戶評論，提煉出痛點如"光線刺眼"、癢點如"需要藍牙控制"、興奮點如"作為孩子睡前的儀式感"。"過去的做法是靠老板拍板或美工靈感，偶爾翻看評論區，但這種非結構化的信息看過就忘。"

在真金白銀的推廣環節，變化更激進。

優克拉在悟空上建了一套自動化的投產熱力圖系統，高ROI鏈接建議加大投入，他們還設置了一道AI質檢員，主圖點擊率低于3%的鏈接，系統直接攔截上架。

"把原本充滿玄學的運營推廣變成了傻瓜式操作，新人只需三天即可上手。"魏俊說。傳統產品分析還有一個盲區："沒有考慮短視頻傳播和情緒價值，導致產品成功率低，庫存積壓嚴重。以前盲目跟風，虧了不少。現在AI整合行業周期、節日增長速度、目標人群這些參數，結合小紅書爆款設計趨勢，產品成功率確實提升了。"

從信息搬運到分析判斷，再到執行決策，AI在優克拉的滲透沿著一條清晰的邏輯鏈逐層深入。但真正讓這條鏈條運轉起來的，來自組織的重構。

銷售主管轉Skill開發

"我們公司以前最重要的是銷售部，現在最重要的是Skill開發。"魏俊向華爾街見聞直言道。

但背后是一次真實的組織調整。他的原銷售部門負責人已經轉崗，專職負責AI技能的開發和維護。運營助理轉型到了內容部門，公司新增了技能訓練和設計總監訓練等新崗位。

作為用戶自定義的AI封裝技能，Skill自然語言結構化的穩定操作悟空"做一件特定的事，目前優克拉擁有50到70個Skill，覆蓋從爆款抓取、評論分析、投放質檢到考勤算薪的各個環節。

魏俊堅持讓業務出身的人來做這件事。"懂業務的人做相應工作，解決體系問題而非單點問題。"他直接批評那些外部解決方案："單純的情緒價值培訓和不懂業務的外部顧問，無法促進企業持續成長。"

這種選擇背后的邏輯是：AI工具的上限不取決于技術本身，而取決于使用者對業務的理解深度。一個懂得為什么這個鏈接ROI低的運營主管，搭建出的質檢Skill遠比一個會敲代碼的工程師更有效。

訪談中一個細節印證了這一點。

小董是公司唯一的行政人事，學的是酒店管理，之前一直在餐飲行業做人事兼收銀。2023年隨愛人來到義烏，加入優克拉時，這家公司從來沒有過專職HR，一切從零開始。

真正改變她工作的是算薪。優克拉七八十人的團隊，考勤規則跟釘釘標準不完全一樣，不同部門規則不同，還有節假日調休等特殊情況。

每個月，她需要從后臺導出打卡記錄，逐人逐條手動謄抄、轉換為公司自有的算薪格式，再計算工資。一個人干，整整兩天。

公司的技術同事了解了她的工作流之后，幫她搭了一個Skill，兩天的工作縮短到不到十分鐘。

"這個是每個月一次的工作，我會用它。"小董向華爾街見聞表示。她不會寫代碼，不懂什么叫提示詞工程，但技術同事告訴她悟空的邏輯是什么，她就自己去試、去調。Skill搭建過程中，大部分調試工作是她自己動手完成的，前后花了三到四個小時。

對于一個每天泡在工作的人來說，這意味著AI正在從"聊天窗口"走進"工作現場"。

當被問到"AI嵌入工作后有什么不同"時，小董想了想說："好像并沒有更輕松，但是很多事情我可以把問題拋給AI，讓他幫我分析，然后我根據他給的方法去嘗試，可能少走很多彎路。"

魏俊對全員AI化的推進有一套自己的方法論。他的路徑是"數據收集、線上化、可視化、獎勵機制"四步走。公司會議由AI自動打分——"70分、68分、72分，會議講得怎么樣、主持得怎么樣，AI全部告訴你。

店鋪銷售人員同樣被AI評估。系統根據錄音自動提取客戶咨詢記錄并打分，維度包括專業度、目標導向、客戶洞察、提問與傾聽能力。"標準是我們自己定的，輸入給智能體，它自動評估。"魏俊說。他甚至讓Agent根據客戶咨詢記錄自動生成培訓考題，"讓別人去訓練"。

整個公司的數字化歷程從2017年接入釘釘開始，2023年全面部署AI表格，對比的是"傳統Excel的工作模式"。魏俊對此有清醒的認知："科技是第一生產力。面對市場變化，我們的態度是先看機會后看問題。"他計劃繼續在AI領域加大投入，目標是通過AI優化實現效率三倍提升。

他現在還經常在廠房里辦培訓，帶動身邊的義烏老板學AI。"大部分人的執行力不足，所以跟不上領先者的步伐。我希望借此拉開公司和競爭對手的差距。"

能力邊界之外

將優克拉的實踐簡單包裝為一個AI賦能的成功故事，會遮蔽其中真實的摩擦。

魏俊坦言，推動AI應用時遇到了明顯的員工抵觸情緒。他的應對是"選擇合適的人先做起來，樹立標桿，讓數據說話"。

他也坦誠地說："開周會的時候大家提需求，實話實說，可能大部分我覺得挺尷尬的。"很多員工提出的AI需求并不成立，或者根本無法被當前技術滿足。全員AI化的愿景與員工實際認知之間存在顯著的落差。

更深層的困難在于從單點到體系的跨越。

"現有AI工具多解決表面問題，難以全面優化公司經營體系。"魏俊觀察到，單個Skill解決單個痛點相對容易，但要讓五六十個Skill形成協同、真正重塑企業的決策鏈條，需要系統化的頂層設計，而這恰恰是中小企業最缺乏的能力。

AI能力本身也有清晰的邊界。

Agent能處理的是規則明確、數據結構化的任務。小董的算薪Skill之所以成功，前提是考勤規則能夠被清晰描述。而那些"說不清楚"的業務邏輯——比如一款產品到底該不該做、一個市場到底值不值得進，AI能提供分析，但最終的戰略判斷仍然需要人來承擔。

"產品定位與目標用戶不符導致的低轉化率，AI能發現，但不能自動解決。"魏俊說。

還有一個更底層的生態問題。

優克拉是義烏的先行者，但先行者的前提是它2017年就搭好了數字化底座。在義烏，大部分中小企業的數據仍然散落在微信群和紙質單據里。對他們來說，問題不是"AI好不好用"，而是"數據從哪來"。

沒有數字化底座的企業，即便拿到了Agent，也無從接入。魏俊清楚這一點："意識覺醒是第一步。"但這一步對很多人來說仍然遙遠。

盡管如此，優克拉的實踐仍然回答了一個重要的問題：AI落地實業的門檻，究竟可以低到什么程度？

它沒有依賴昂貴的定制開發，沒有組建IT團隊。一個從餐飲業跨界來的行政人員能在四個小時內搭建出可用的智能體；一個運營新人三天就能上手原本充滿"玄學"的推廣投放；一個凌晨三點自動運行的數據抓取任務，讓不足百人的小廠擁有了和互聯網大廠同頻的市場嗅覺。

當AI的使用門檻降低到自然語言交互的程度，當它能直接嵌入企業已有的協作平臺而非要求另起爐灶，中小制造企業與大公司之間的數字化鴻溝就有了被填平的可能。

小董對華爾街見聞說："生活的每一次轉折，靠的不是什么宏大敘事，而是機會來了，就試試看。"

2026 初，長江商學院對全國 2000 余家規模以上工業企業進行了 AI 調研。數據顯示，其中有 10.0% 的企業產生了實質性的 AI 相關支出。在尚未擁抱 AI 的群體中，高達 79.2% 的企業明確表示 AI“不適用于本企業”。

如此滲透率顯示，AI 在規模以上實體企業中的滲透率仍處于相對早期的階段。但也意味著潛在的巨大的機會。

這場剛剛起步的產業智能化征程中，中國企業需要主動起來，來尋找屬于自己的時代紅利。眼下釘釘和魏俊，似乎已經做出了樣板間。