蒲绯:AI是企业必须拥抱的工具

AI in Action·落地有声

——AI产业落地研讨会2026·从实践到价值”活动现场

一家1万多名员工的传统医疗器械公司，为什么把AI放进了“必须”一栏？

2026年9月16日，深圳，「AI in Action·落地有声——2026 AI产业落地研讨会」现场：上午圆桌论坛由香港大学CAMO AI落地实验室负责人王培淳教授主持，乐普医疗集团总经理蒲绯是嘉宾之一。面对王培淳教授提出的“AI对企业意味着什么”这个问题，她在现场说了一句很直接的话：

但更具体的是她后面讲的：为什么必须做、难在哪里。会后，我们与蒲绯深入交流。她也分享了与港大AI落地实验室的合作思考，以及如何梳理AI在销售组织中的切入点。

乐普医疗集团总经理蒲绯在活动现场

乐普医疗是一家约1万名员工的传统医疗器械公司，器械和药品约各占收入一半。

但五年前，行业政策改变。集中采购带来的变化，对医疗器械和药品企业的经营方式提出了新的要求。对乐普而言，推出创新产品、拓展海外市场和改进管理，都关系到企业下一阶段的发展。

AI，被蒲绯放进了“必须”这一栏。

但企业决定采用AI，与AI真正被有效地使用，中间仍有距离。蒲绯在圆桌上坦言：

她没有回避早期尝试中的挫折。乐普曾希望搭建内部知识库，让员工通过对话了解公司、产品和管理信息；但对大量一线员工而言，这类问答未必契合其最迫切需求。

因此，蒲绯对AI落地的判断非常务实：

她给CEO们的建议也很直接：先想清楚用AI的目的。想不清楚，就可能浪费资源和时间。

从这个角度看，积极拥抱AI与审慎选择切入点并不矛盾。企业需要尽早行动，也需要围绕具体业务需求。

圆桌上，王培淳教授问得很具体：“介绍一个过去半年、一年实际做的AI落地案例。原来是人做的工作流，哪部分现在还是人做，哪部分交给Agent？省下的人力去做什么？”

蒲绯首先提到了海外销售。乐普出海覆盖全球六七十个国家和地区，海外直接销售人员约300人，产品线很多，客户画像非常分散。成熟市场在美国、欧洲，增量快的市场在巴西、俄罗斯、中东、非洲、东南亚。过去的痛点是：如何快速精准找到器械药品客户？如何管理出单？如何让信息返回总部，让发货、生产流程更高效？

另一个场景是合规。海外认证文件量巨大，过去大量注册人员要写文件。现在可由AI辅助完成。

那省下来的人去哪了？

这是蒲绯对AI落地的理解：不是单纯替代人，而是把人力从低效重复中释放出来，转到更靠近业务结果的地方。在她看来，企业采用AI，还要考虑省下的时间和人力如何重新配置，让员工投入更需要他们的工作。

不过，圆桌上时间有限，海外销售这个案例没有完全展开。会后，我们又和蒲绯做了一次更深入的交流。

“AI在医疗与金融：从应用探索到价值创造”圆桌论坛现场

会后，蒲绯分享了与港大AI落地实验室合作的更多细节。

她说的第一句话就很清楚：

这背后是一组更根本的问题：

AI到底应该在销售流程的哪些决策上发挥作用？哪些事情应该由人来做？哪些可以交给AI？如果有多个AI Agent，它们应该怎么分工？最后怎么证明它真的带来了销售结果，而不仅仅是让大家觉得好用？

港大AI落地实验室与乐普没有先做“大而全”的AI销售助手，而是先识别：销售流程里哪个环节最适合AI落地。实验室的参与，从选择AI应用场景开始：结合业务价值、数据条件和现有流程，和乐普一起判断哪些环节值得优先投入，再拆解AI可以参与的具体内容。

答案落在了海外销售，切入点则放在前期的客户研究和机会识别上。

海外销售最大的痛点之一，是数据分散、市场洞察滞后。海外本地布局相对薄弱，市场信息零散、真伪难辨，跨语言传递易失真。联系客户前，销售需大量案头研究：有哪些潜在客户？哪些真正有需求？应该联系采购、技术还是业务？客户过去采购过什么？当地有哪些竞争对手和替代方案？行业有什么监管、认证或商业习惯？

优秀销售擅长建立关系、理解需求、推动沟通，但未必擅长系统性案头研究。更现实的是，能谈好客户的人，未必有足够信息和时间找到最值得谈的客户。

所以，双方把海外销售流程拆成一个个真实节点，先解决：

应该研究谁、联系谁、为什么联系，以及联系之前需要知道什么。

双方先搭建一个主动拓客的AI智能体。它从海关数据、招投标信息、行业展会、企业官网等公开渠道收集数据，清洗、标准化后形成客户档案。

下一步，再结合企业画像、产品匹配度和采购意向信号，分析潜在客户，为销售提供市场研究与建议。销售获得的信息由此更贴近实际决策：这家企业为什么值得关注，可能需要什么产品，沟通前还需要补充哪些信息。

支撑这套工作的会是多个专业智能体，分别负责线索挖掘、客户画像、分析研判，并通过任务调度与质量检查连接。对企业而言，这些技术最终要服务于同一个要求：让信息经得起核查，能够进入销售的日常工作。

信息搜索是起点。双方进一步关注：如何把优秀销售的经验变成可共享、可复用的判断依据。哪些客户优先跟进、什么信号意味着机会、什么情况需更有经验者介入——这些原本分散在个人经验中的知识，可逐步用于支持AI分析。

在这一过程中，人的职责也会得到重新安排。AI承担更多信息搜集、整理与初步分析，销售可以把时间投入真正需要人做的事上：建立关系、理解需求、推动沟通。随着应用深入，拜访准备、跟进节奏及商机阶段判断，都可成为继续拓展的方向。

企业买一个AI软件并不难，难的是知道它是否真的有效。

在乐普和港大AI落地实验室的合作中，最关键的一点是：既关心技术，也关心组织和实验设计。技术开发需与业务判断同步：选什么场景、如何把行业经验变成系统规则、AI输出交给谁。这些安排，决定了一个工具能否成为组织实际使用的能力。

双方的合作从选择AI应用场景开始，再拆解AI可参与的具体流程。乐普的行业经验和业务需求，为场景选择和系统设计提供了实际依据。

“影子模式”是其中一环：AI先不改变现有销售决策，独立形成分析，再结合后续情况，比较AI与销售的判断，检查信息质量、识别偏差，确定哪些任务适合AI、哪些仍需人工。下一步让AI进入实际销售流程，以更好的信息与判断改善获客和成交，提高转化与收入。进入实际应用后，评估也将通过比较条件相近、有无AI支持的销售工作，尽可能区分AI的贡献与市场/客户差异的影响，判断AI是否带来新增业务、哪些用法有效，以及是否值得扩大应用。

这也呼应了王培淳教授的判断：模型能力≠企业生产力。即使技术不再进步，企业仍有大量工作要做，才能把能力吸收到日常经营。

蒲绯在圆桌上说，想不清楚目的，先不用启动。

王培淳教授补充，不要停在“好用”，要往细里看工作流、看决策、看结果。

从圆桌强调目的，到会后展开海外销售实践，蒲绯的分享呈现了大型企业推进AI应用的具体问题。乐普与港大AI落地实验室的合作，把场景选择、智能体开发、销售组织设计和效果评估连接起来，提供了可落实的路径。企业既要有采用AI的决心，也要想清楚具体任务、人员分工和业务结果，让技术真正进入经营。

活动现场自由交流环节

希望推进AI应用的企业，欢迎与香港大学CAMO AI落地实验室围绕真实业务任务交流合作，寻找合适切入点，把技术能力转化为可落地、可检验的实践。

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注：本文根据“AI in Action·落地有声——2026 AI产业落地研讨会”现场分享及相关活动资料整理。