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AI正在改变每一个行业，供应链也不例外。有了AI，品类运营商是否也能做成一人公司了？AI可以理解不同终端营销资源的投放逻辑吗？“管理”是被加强，还是终将被取代？行业的参与者众说纷纭。
面对AI的喧嚣，舟谱是如何思考、如何选择的？近期，我们与舟谱产品负责人周震进行了一次对话，围绕“人治+控制+AI参谋”，对AI的重心与落地进行了详细探讨。
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Q：AI叙事席卷全球，很多企业非常关注大语言模型（LLM）。舟谱如何看待这种技术浪潮？
A：我们的观点很清晰：祛魅，不祛能。大模型是一种强大的基座能力，对它应用的想象不应该设限在搜索或内容创作，而要充分利用其通用逻辑推理能力；反之，我们也不神话它，细腻的决策分析与复杂的自动化任务，仍然需要深入业务的场景理解和工程设计。
其实AI不尽然是语言模型。在舟谱的布局中，AI的应用可以分为三个方向：第一是交互智能，例如语音开单、拍照搜货；第二是创作智能，例如营销文案和素材的生成；第三，也是最核心的——决策智能，例如为管理者提供基于多维度数据与规则的建议。这三个方向的集合点，是在一套本体的基础上，深入理解业务的各个智能体。包括近期很火的“龙虾”，本质也是智能体。
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Q：您提到了“本体”，本体具体是什么意思？
A：如果说大模型提供了通用的逻辑推理能力，那么本体(Ontology)就是我们赋予智能体的一套行业特定语言系统。
简单说，就是用机器可理解的方式，定义“品牌商、经销商、门店、订单、促销政策”等等对象，以及其间成千上万种关系。有了这个统一的理解框架，门店智能客服Agent在处理订单时学到的门店偏好，可以被动态定价Agent参考；库存监测Agent发现的滞销规律，可以触发营销资源投放Agent生成方案。就像统一度量衡，数据和知识不断流动、反哺，形成“越用越懂”的良性循环。
本体是我们正在构建的长期工程，而我们之所以能构建本体，也是源于十多年深耕积累的、独特的行业数据与知识。
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Q：舟谱又是如何看待“养虾”取数分析的？
A：至于“养虾”取数分析，我们劝诫客户还是要极度慎重。首先是数据安全问题，这一点行业专家和媒体均有广泛表达，不赘述。
更重要的是，我们专业的AI产品——舟易，经过7年多时间的打磨，指标体系、异常提醒、分析深度和广度，以及交互体验，完全碾压任何第三方外挂AI系统；没有必要冒着风险，去手搓一个数据底子都不牢靠的“小龙虾”。
舟易的定位一直是既懂行业、又懂客户的个性化AI生意参谋。它不是固定在水里的木桩，而是搭载在最前沿AI能力上的航船，随着AI技术能力的提升，舟易本身的聪明程度也会水涨船高。
就像你选择三甲医院，自然享受到标准化的诊疗流程、完整的病历系统和多学科会诊，而不需要自己亲自去抓药、煎药、判断药性冲突——甚至承担用错药的风险。
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Q：经销商作为流通供应链领域重要的角色，AI对他们而言具体意味着什么？
A：要理解这一点，就要先说到经销商发展的三个阶段：从靠资源的1.0，到靠数字化管控的2.0，再到靠智能协同的3.0。
目前行业多数处于2.0+阶段，通过不断强化的管控来应对不确定性，但管控的本质其实也是为了做决策。人脑处理变量的能力是有限的，而AI能以极低的边际成本，处理远超人脑算力的多变量问题，例如引入天气、舆情、竞争等复杂约束条件。
因此，对经销商而言，AI最大的价值在于分析更多复杂的变量，给出更细腻、更科学的决策建议。这不是数学意义上的最优解，而是生意中最务实的“足够好”。
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Q：关于“更细腻、更科学”的决策，舟谱具体会如何实现？
A：我们通过为供应链企业构建四维能力网络来实现。
作业层：硬件与算法协同，让下单、仓储、配送等物理作业形成闭环
管理层：将AI决策能力深度嵌入选品汰品、动态定价、库存优化、销售预测等核心场景，直接赋能管理决策
组织层：对内用同一套基础设施促进内部协同，支持规模化扩张；对外同理，与合作方无缝适配
生态层：构建协同网络，让产业上下游不同企业的“数字分身”实现自动化的生意对接
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Q：听起来有很多潜在的方向，我们的落地节奏如何？
A：我们有一张比较务实的路线图。我们此前已在内部落地了支持语音交互的舟谱百科Agent、AI coding和测试、支持复盘分析的专家助手Agent、支持方案推荐的销售助手Agent等多种AI应用。这些已有的实践，让我们能够更专业地为客户提供AI产品服务。
具体到经销商侧，我们已经对各类业务场景进行了结构化梳理，从业务价值、需求刚性以及使用门槛等多个维度，对每一个场景的AI产品服务都做了评估和排序。
比如即将上线的门店智能客服Agent，属于门槛适中、价值显著的应用。它的目标不是简单问答，而是理解门店老板的语言/语音等指令，结合库存、促销、历史偏好等，生成最优的订单草案，处理一个完整的业务流程。如果某款产品缺货，它还会主动建议换一款替代品。
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Q：最后一个问题，您觉得AI与企业服务的融合，最大的挑战在哪里？也有观点认为AI会替代人，舟谱如何看待人与AI的关系？
A：AI在企业服务领域落地最大的挑战，是商业本身的复杂性。尤其在供应链这个行业，有非标，有人情世故，再好的算法模型都无法穷尽例外情况。
因此，我们的产品哲学很明确，就是人治+控制+AI参谋。我们不追求“全自动驾驶”，那是技术上的偷懒。系统守住规则，AI提供更细腻、更科学的决策建议，而最终判断权属于人类管理者。
永远敬畏商业复杂性，这是舟谱智能战略的核心，也是我们对各位伙伴的承诺。
我们不追求概念的时髦，只讲究如何在每一处细节中放大客户的管理杠杆，让一次次的技术迭代扎实解决生意中的实际问题。
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