美的：從數字化到全業(yè)務場景AI戰(zhàn)略

7月30日，中國綠公司聯(lián)盟新一期的「綠盟空間」美的站活動在廣東佛山舉行，美的集團副總裁兼CDO張小懿、美的集團美云智數總裁金江、美云智數數字運營總經理王賢海，圍繞美的AI戰(zhàn)略、數字化轉型、渠道與營銷等主題分享，并與綠盟企業(yè)家和中國企業(yè)家俱樂部理事企業(yè)高管充分研討交流。

美的集團副總裁兼CDO張小懿：《數字美的》

美的以 “科技領先、用戶直達、數智驅動、全球突破” 為四大戰(zhàn)略主軸，重點推進全球化、向 To B 轉型及 OBM 優(yōu)先；同時自研垂類大模型，將 AI 作為戰(zhàn)略投入以提效增收，其 AI 應用從效率提升、業(yè)務融合、產品與服務升級三個維度推進，目前已在多領域落地見效。

美的數字化轉型聚焦三大變革方向：

一是商業(yè)模式創(chuàng)新，關注對產品與服務的升級；

二是經營模式優(yōu)化，聚焦全價值鏈通過數字化實現(xiàn)高效協(xié)同；

三是工作模式轉變，即從依賴經驗的管理模式，轉向依托數字化、數據透明化與數據驅動的管理模式。

談及推動數字化的心得，有三點關鍵經驗：

一是實行 sponsor 負責制，明確推動主體為業(yè)務一把手而非專職數字化人員；

二是同步培養(yǎng)業(yè)務骨干（金種子）與數字化人才，將兩類人才共同調配至核心項目組；

三是重視構建長效運營機制，夯實運營體系建設，在項目上線前便明確各項運營指標。

在問答環(huán)節(jié)中，與會者圍繞美的在數字化和 AI（含 AIGC）領域的戰(zhàn)略、落地路徑、投入產出、內外部協(xié)同、組織人才支撐等問題展開了熱烈交流。

美的集團美云智數總裁 金江：《美的集團數字化轉型戰(zhàn)略》

回顧和梳理美的集團的數字化歷程，共經歷四個階段：

第一階段（2013-2016 年），因集團整合上市需提升管理效率，啟動 “632” 項目解決企業(yè) IT 管理一致性問題；同時，面對互聯(lián)網興起帶來的行業(yè)變革，布局大數據、移動辦公及智能制造相關基礎工作，為數字化轉型奠定基礎。

第二階段（2016-2019 年），美的從被動應對轉向主動轉型，推行 C2M 模式，同步推進數字營銷、數字企劃、柔性制造及工業(yè)互聯(lián)網，以此解決庫存問題、提升市場響應速度。

第三階段（2020-2022 年），基于前期轉型成效，提出 “全面數字化” 與 “全面智能化” 戰(zhàn)略，推動所有業(yè)務在線化、透明化，以數據支撐決策并實現(xiàn)部分流程智能化；同時推進家電產品智能化，連接 1 億多在線家電及 1.3 億用戶，深化用戶互動與價值挖掘。

第四階段（2023-2025 年），在國內數字化模式成熟后，向海外業(yè)務推廣，針對海外業(yè)務及收購的企業(yè)，通過植入統(tǒng)一數字化標準實現(xiàn)管理對標，快速識別優(yōu)劣并推動相互學習與提升，從而高效整合優(yōu)化海外業(yè)務。

企業(yè)數字化轉型要勇敢起步、持續(xù)迭代，關鍵在于做好頂層設計與整體規(guī)劃，通過端到端流程拉通提升效率，并以此統(tǒng)一企業(yè)的“經營語言”。

美的在各領域的數字化實踐各有側重：研發(fā)領域借助數字化提升效率、精準洞察用戶需求，同時利用仿真技術降低試錯成本；制造領域通過對接需求、精簡 SKU，結合數據與 AI 技術提升生產效率與產品品質；供應鏈領域實現(xiàn)采購數字化留痕，依托核價模型精準定價，并通過智能排程靈活應對各類變動；產銷協(xié)同方面推行 T+3 模式，實現(xiàn)全渠道業(yè)務在線，提升訂單準確性與物料、生產、物流的協(xié)同效率；銷售與服務領域則通過通路數字化直連消費者，推動服務透明化，以數字化手段提升工程師服務效率。

美云智數數字運營總經理 王賢海：《美的渠道變革和營銷數字化》

美的集團營銷數字化轉型的啟動，源于渠道負擔重、庫存積壓、利潤微薄，以及消費市場分層、需求差異化帶來的沖擊。

美的營銷數字化轉型分兩個階段：在“產品領先、效率驅動、全球運營”三大戰(zhàn)略時期，聚焦解決營銷體系一致性、打通端到端流程并推動產銷變革，轉向高質量增長。而在加入 “用戶直達”戰(zhàn)略以后，則強調以用戶為中心倒推商業(yè)模式，縮短渠道鏈路。通過構建統(tǒng)一營銷數字化平臺，實現(xiàn) “人不見人的生意”，支持渠道信息互通、門店線上自主交易及企業(yè)直配服務，倒逼后端全鏈路改造，推動營銷模式從代理分銷逐步向“直達用戶”演進，提升效率與用戶體驗。

互動交流——

海亮集團輪值總裁 何文天：

Q: 中長期看，AI給企業(yè)高層帶來哪些應警醒和思考的問題？美的有沒有專門做知識支持的團隊及規(guī)模？美的如何對待、培養(yǎng)和留住AI時代涌現(xiàn)的超級個體員工？

A：中長期看，家電AI化、機器人化趨勢不可阻擋，需重兵投入，關注業(yè)務融合；有五六人團隊做知識管理平臺，每個業(yè)務領域有1 - 2人（兼職或專職）做知識治理；對超級個體員工，提升其待遇（如工藝工程師提至研發(fā)專家待遇），鼓勵員工使用AI提升自己。

TCL實業(yè)鴻鵠實驗室副總經理 唐志明：

Q: AIGC在家庭場景落地較慢的原因及面臨的問題，美的未來如何處理？美的視角下，哪些技術需要大量投入研發(fā)人員和高級技術人才去攻克？

A：家庭場景落地慢因不能出錯、場景復雜、泛化要求高，需謹慎找切入點；工廠場景可簡化不確定性，醫(yī)療場景依賴AI大模型長處且需求迫切，落地較快；AI研究院需研究與設備、場景結合的能力，需專業(yè)人才處理數據、算法和模型訓練，由AI研究院、IOT及各事業(yè)部研發(fā)團隊聯(lián)合完成。

廣聯(lián)達董事、高級副總裁 劉謙：

Q: 過去的數字化和未來的AIGC戰(zhàn)略，在提高毛利率向現(xiàn)金流、凈利潤轉化過程中，數字化是怎么落地的？AIGC的目標有什么考量？

A：數字化在集團管理透明化和效率驅動（提高各環(huán)節(jié)效率）方面發(fā)揮作用，保證利潤率穩(wěn)定的情況下降低成本；通過精益化管理供應鏈，縮短現(xiàn)金周期，減少中間庫存，提高效率；AIGC最大方向還是提高效率。

中國企業(yè)家俱樂部常務副理事長兼秘書長

土士學習創(chuàng)始人 程虹：

Q: 基礎模型公司要進入垂類領域，怎么看？

A：數據仍是關鍵，基礎模型公司做垂類，需要企業(yè)開放數據，但企業(yè)因信息安全不會全部開放。誰掌握更多知識和數據，做垂類模式更有優(yōu)勢。

得益乳業(yè)數字化總監(jiān) 鄭遠鴻：

Q: 在數字化過程中，美的是戰(zhàn)略先行還是業(yè)務先行？兩者出現(xiàn)矛盾時誰牽頭解決？

A：跟著企業(yè)戰(zhàn)略走，每年做戰(zhàn)略規(guī)劃，結合技術路線和業(yè)務（含各部門規(guī)劃及用戶需求），業(yè)務方向占比80%，預留預算應對變化；出現(xiàn)矛盾時，根據業(yè)務重要性調整資源和預算。

廣東蘑菇物聯(lián)科技創(chuàng)始人兼CEO 沈國輝：

Q: 大模型和智能體蓬勃發(fā)展的趨勢下，乙方軟件公司和甲方之間的關系會如何演變？

A：一切以業(yè)務效果為導向，內外部解決方案都可“賽馬”，業(yè)務效果最好的才被采用，會購買外部服務，鼓勵內外部全面合作，但需符合算法平臺注冊、數據信息安全和合規(guī)要求。

上海納爾實業(yè)輪值總裁 游愛軍：

Q: 中小企業(yè)在數字化和AI投入產出方面有何建議？

A：中小企業(yè)可外購軟件能力，內部要做好管理、精益化管理、數據治理和流程優(yōu)化。

釘釘副總裁 賈偉：

Q: 對于發(fā)展中的中小企業(yè)，不太可能把數據進行標注和向量化，請從數據的角度講講如何融入AI？講講美的的想法和框架

A：數據治理可分領域、分塊進行，某塊治理好后再上相關工具和AI能力。

江蘇澄星磷化工助理總裁 石秋林：

Q: 對市值40億的老牌上市公司在組織轉型、事業(yè)部轉型上有何建議及避坑點？

A：美的分權徹底，將可見權利分給經營單位，不可見權利收回，有賽馬機制和激勵體系。