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title: "賽道 Hyper | 森馬：在釘釘上長出的 AI 組織"
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description: "森馬為什麼選擇釘釘打造 AI 組織？"
datetime: "2025-09-09T02:01:41.000Z"
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# 賽道 Hyper | 森馬：在釘釘上長出的 AI 組織

作者：周源/華爾街見聞

在今年春節後，“DeepSeek” 點燃了整個社會對生成式 AI（GenAI）的關注。

森馬內部也順勢 “按下了加速鍵”：董事長致全員的一封信率先定調，餐廳、電梯口張貼起 “AI 不是選擇題，而是必選項” 的海報；人資中心與數字中心聯動，把 “學習 - 實踐 - 激勵 - 評審 - 傳播” 的組織閉環鋪進 3000 名員工的日常工作中。

用森馬人力資源中心高級總監白雲的話説，這是一次從文化到機制的系統性推進，“希望 3000 名同事也能投入到 AI 的使用中。”

與大部分企業用 AI 技術推動個體提效不同，森馬的路徑更像一次組織級重構。

在森馬，能 “看到一個 AI 組織可能的樣子”：員工自下而上地成立跨部門小組，與 IT 共同解決業務問題；人力資源則從課程訓練到認證，再到晉升、薪酬激勵等做了體系的適配，“AI 提效後，讓 HR 有責任和義務去幫助員工考慮，員工還能做一些其他更有價值的事情是什麼。” 白雲説。

這些變化，可以用一句話概括：這是在釘釘平台上長出來的 AI 組織。

那麼，這家服裝公司究竟如何 “長在了釘釘平台上”？怎樣實現將 AI 技術從工具變成組織能力？同時，又如何靠一套可複製的機制，把 “個體效率” 沉澱成 “價值鏈重塑”？

## 起勢：從點狀嘗試開始

森馬的 AI 之旅始於 2023 年 6 月。

森馬數字中心高級總監路麗娜回憶：“我們直接成立了 AI 的項目組，從一開始就是一個公司級的項目。”

實際上，森馬當年的切入很剋制——小切口、場景化、高價值場景試點。

彼時，文生圖精度尚不足以支撐 “營銷大片”，森馬團隊就從訂貨物料、電商創新頁等對精度要求沒那麼高的環節先行落地；同時，配合業務背景強、對工具有研究熱情的同事，持續訓練提升模型在服裝垂直場景的表現。

真正的拐點發生在今年春節後。

“不僅管理層比較重視，普通員工也受到了 AI 帶來的很多衝擊。” 白雲表示，文化動員先行：董事長信 + 海報 + 內部宣推，形成普遍認知和氛圍感；機制激勵緊跟其後：全員百日打卡、金點子徵集、結合業務的挑戰賽 “三件套” 同步上線。

上半年挑戰賽評出三項代表性成果，其中最受關注的是 “高通百萬 T” 項目。

華爾街見聞了解到，這個項目巴拉巴拉以 “高通面料 + 高通版型” 為基礎，推行面料滾動規劃，結合智能 AI 匹配當下時尚流行元素快速生圖定款、新技術 3D 上新提效 85%、豐富時尚的印花滿足個性化需求，通過再次加工實現柔性快反。

此外，以銷定產，搭配工廠倉發貨提速 93%，打通從研發到交付的全鏈路快反體系，實現小單快反與接近零庫存運營。

實際上，這可不是單點提效，而是 “工具 + 流程並聯” 的價值鏈重塑。

這股勢能向下紮根時，也並未陷入 “年齡代溝” 的刻板印象。

路麗娜的判斷是：不是年齡，而是心態與好奇心。森馬在各事業部組織 “先鋒部隊”，2024 年叫 “數智先鋒”，2025 年演化為 “尖刀營”“俱樂部”“星火燎原” 等多種形態，對 AI 的擁抱從超級個體往超級組織演變。“這些不是公司硬性要求必須有，而是組織自發形成。”

森馬的 AI 組織 “火種”，與業務場景互相滋養，構成森馬 AI 擴散的第一條增長曲線。

更重要的是，與當下很多公司僅僅把 AI 技術看成是單點的對個人、或單個工作流程片段提效的工具不同，森馬把 AI 從 “生產力” 工具升格為 “生產關係” 重構的手段。

換句話説，很多公司只是宣導 “AI 很強大，我們要用 AI”，卻沒有做組織層面的適配，比如激勵機制，使用 AI 技術改造工作流程的技能掌握分級認證等等。

一些企業將 AI 變成少數人的 “效率紅利”，但生產關係不變，優秀個體就可能 “帶着工具出走”，變成組織留不住的 “超級個體”。

森馬給出的答案是系統性適配：學習資源、激勵政策、晉升通道、崗位畫像，全部對齊 AI。

説具體點，就是森馬打通了 “AI 超級個體” 的晉升與認證體系。

白雲明確，“從今年（2025 年）到明年的員工晉升，我們會把 AI 認證這一項指標做一些優選。具備這樣的能力，再疊加績效達成，會作為事業部優先推薦晉升的同事；到了來年要調薪的時候，有認證的人會**適當**優先考慮加薪。”

2025 年 7 月以來，森馬啓動數字化人才認證，共計收到了來自股份公司各一級組織共計 508 人次的報名申請，56% 的報名者通過了認證。

森馬還推動了 AI 人才畫像更新和 AI“超級個體” 人才等級認證：把數字化能力納入畫像，成為 “驅動因素”；HR 與業務共同推進中級人才認證。

據路麗娜透露，“去年推人才認證時，事業部總經理層級也有人主動報名，並且認證通過。”

森馬管理層內部形成 AI 實踐分享機制，由事業部總經理對有效實踐做閉環覆盤。

在這套機制中，AI 不再只是生產力工具，而被設計進生產關係：既避免學習負擔 “外包” 給員工，又用實打實的晉升與薪酬建立起行為激勵的 “錨”。

## 釘釘在手：工作台即入口

在森馬的 AI 組織實踐過程中，他們將釘釘作為 AI 組織的 “主操作系統”。

“只要釘釘在手，這些事情都能做。” 森馬 AI 創新負責人林建霞説，在落地形態上，森馬構建了四塊拼圖互相咬合。

第一塊拼圖是學習專區。

在線知識庫拆開了全鏈路場景：企劃洞察、設計研發、營銷推廣、終端零售、運營各自關聯 “通用工具 + 專項工具”；對應課程則通過 “森學堂” 上線，“通識課 + 崗位化課” 結合，章節短小、支持碎片化；必修類會按崗位 “千人千面” 推送；學習有積分，可在餐廳、小賣部兑換。

第二塊拼圖即標杆案例庫，這塊相對簡單：沉澱各事業部優秀場景，“AI 森博士” IP 在全員羣定期宣發，形成持續曝光與複用。

第三是 AIGC 小論壇/社區：從 2023 年 “AI 設計大賽” 衍生，迭代到帶 “話題圈” 的內部社區。森馬共有 3000+ 員工，有 1700+ 人自願掃碼加入。

在這裏，既有 “妙用 AI 工具” 的心得，也有各類 “工具包” 彙編，成為靈感/複用的集散地。

最重要的拼圖是 AI 表格（多維表）工單系統，這是森馬 AI 組織的試點核心：問題 - 分流 - 回覆 - 追蹤全部實現系統化。

圖片説明：森馬內部的 AI 應用遍地開花

若需做個簡單描述，即：後台用 AI 自動打標 “問題/期待/意見/吐槽”，並自動分配到相應工作人員；系統提供 AI 反饋做 “情緒緩衝區”——先給用户 “有人聽見了” 的回執，再等人工跟進解釋；再到評委打分、複評、千人千面權限等複雜流程，也用同一套 AI 表格承接。

這就實現了 “學習 - 實踐 - 沉澱 - 複用 - 反饋 - 再迭代” 在一個入口的閉環；更關鍵的是，每一步都來自業務現場：學習專區裏的工具清單多由 “一線員工在各個不同場域試煉出的好用東西” 沉澱而成，反過來再供全員複用。

若説以上是 AI 組織的機制（基建）配套，那麼基建必然要用於業務實戰；森馬的 AI 組織最明顯的特徵是重構業務的生產關係：AI 不是用來炫技，而是要實現落地。

觀察森馬的 AI 組織落地，可以從 “高通百萬 T” 到 “AI 練貨” 做解析，這可以當成價值鏈打法的一個透視窗口。

“高通百萬 T” 項目是森馬 “從效率走向價值鏈驅動” 的典型樣本。

對此，路麗娜有個精準概括：工具 + 流程，再以之並聯，最終重塑價值鏈。

再來看 “AI 練貨”，這是將 AI 嵌到終端導購的能力中構建與收入增長的鏈路，做法是與釘釘共創練貨產品。

據林建霞描述，先在練貨、搭配、留客等場景啓動 1.0 版本，設定多輪權重（如引導、拿貨比較、體驗環節），經數據反饋持續調優形成模板；通過模板，再啓用任務，將訓練推送給指定門店導購，之後導購在手機端提交視頻，AI 根據設定的專家模型自動評分並給出改進意見。

首輪共創選在巴拉加盟體系，一則這個體系在線下已多年開展 “超級導購季度培訓 + 視頻作業打卡” 實踐，AI 正好 “縫合斷點”；二則其評價體系與業務規則完善，易於模板訓練與落地。

林建霞透露，目前已有 500+ 導購實際使用；看到效果後，迷你巴拉、森馬品牌相繼來擴場景，“但 AI 產品不是拿來就用，一定要適配自己的業務規則。”

“AI 練貨” 的啓發點：以業務規則為錨點，實現 “場景標準化 - 業務模板化 - 規模化複製”，並允許事業部根據品類差異二次訓練。

這與 “高通百萬 T” 一樣，都是把 AI 鑲嵌進關鍵業務骨幹，而非 “貼在表層”。

## 營銷與運營：找到真客户

森馬在營銷側的實踐顯示：找對內部客户，比工具更重要。

比如文生圖：從 “概念階段生成背景圖/極限拍攝環境替代”，再到把節日熱點與 “兒童新式” 結合做系列海報；對功能點（如發熱、抗濕、防風）的表達更具象。

再比如內容中台 +AI 混剪裂變，是指內容由中台集中處理，終端的導購和消費者可以低門檻地幫助品牌做二次的口碑宣傳。

有趣的是，林建霞説，當品牌營銷部門應用這套混剪工具時，反饋 “很差”——AI 混剪效率和品牌對視頻品質的要求不吻合；反而是運營推廣對多渠道宣發和視頻量變的需求，與工具的提效點更契合。

所以，“同樣一個工具，不同業務部門的客户完全不同，一定要找對人。” 林建霞説，AI 能力要嵌入業務環節，找到 “對” 的人，比能力本身的強悍與否，更要緊。

在客服側，森馬區分了 To B 與電商 To C：物流客服場景 “問題聚焦、訴求是快速查到結果”，中間加 AI 客服即可顯著降壓；但電商客服要對品牌服務的温度和銷售轉化負責，團隊 “更為慎重”。

這些因客而異的取捨，顯示森馬對 AI 落地 KPI 與業務權衡的敏感度：不是 “能用就上”，而是 “能帶來可驗證的業務價值才上”。

AI 時代，傳統 IT 部門或團隊的角色也在重寫。

路麗娜把團隊拆分為兩套人馬：一套做數字化基建升級，圍繞商品、零售、供應鏈構建應用與數據一體化能力，併疊加算法；另一套做 “佈道者”，推動 “人人會用 AI”，把工具與方法擴散到業務第一線。

“原來是 IT 部門（或數字中心）從業務需求出發做工具，現在是業務體系可自己做工具。” 林建霞説，這意味着數字中心的角色變為 “佈道與平台”：提供平台化工具（如 AI 表格/多維表、AI 助理）、共創模板（如 AI 練貨）、方法論與訓練（如通識課、案例庫、認證），由一線業務去用 “既有的磚”，搭建 “各自的牆”。

HR 部門則負責 “從文化、激勵以及培訓，做整體閉環”。

AI 組織，更重要的價值環節還包括：認證即治理，把個體火花變成組織資產，比如森馬的 AI 人才認證，這是實現將 “個體火花變成組織資產” 的關鍵機制。

目前森馬的 AI 人才認證層級分初、中、高三檔，涵蓋三大通道 AI、BI、系統應用（包含但不限 RPA、AI 表格）的技術認證：中級應用人才是當前森馬識別的重點，當通識課 + 題庫達標後，必須通過 “應用案例彙報評審”；案例需清楚回答 “什麼場景、什麼問題、用什麼工具、ROI 是什麼”；評審強調業務價值：必須是 “用於工作的”。

高級人才認證則要求認證人不僅會用數字化工具創造可落地的價值，還要能通過搭建工作流或系統等，為組織應用形成效能的系統化應用的能力，並有實際的應用產出。

也就是，要識別出能 “通過手頭工具搭建一套提效系統” 的業務同學。

森馬 AI 人才認證的規模與強度並不輕，其中 AI 類報名人數是 300 多人。據白雲透露，今年 AI 案例提報中，最終認證出 150 名 AI 人才。

為確保公平，評委按 “跨事業部、盲選” 組成四個小組，每個小組的 5 個評委至少來自 4 個不同事業部的業務或技術專家，“每組分到 70 個案例”——評委工作量可見一斑：“60 多個人，每個人彙報 10 分鐘就是 600 分鐘”，評委視角既看技術合理性，也看案例完整性與全鏈路有效性。

更重要的是，這套認證全部承接在 AI 表格上：案例提報、附件上傳、評委打分、複評流轉、權限隔離與 “千人千面”，均 “一表完成”。

這不僅實現了評審流程化、透明化，也讓 “優秀案例即刻進入知識庫 - 再傳播 - 再被複用”，形成增長飛輪。

## 平台與共創：為何是釘釘

在 “平台選擇” 問題上，森馬的標準很務實：速度匹配與生態鏈接。

首先生長的這個基礎——AI 平台，本身的更新要高頻。釘釘 8.0 發佈後，林建霞説，AI 表格（原 “多維表”）“迭代非常快，有效適配我們的訴求。”

釘釘的會議 AI 聽記，支持 “100 多個國家的語言，還有方言”，便於與海外事業部或客户溝通。

第三是生態協同，一個入口串起學習專區、AI/RPA/多維表專區、標杆案例庫，前端連供應商、後端連代理商，上下游 “都在同一個協同生態”。

最後是共創導向，如 AI 練貨，“聚焦核心應用場景，與頭部客户共創，垂直打磨”，森馬則以 “單場景跑通 - 跨事業部複製 - 擴覆蓋率” 的方式推進。

這些模塊對 B 端開發者非常友好，數字中心在代碼側與 “通義靈碼” 等工具配合，可以直接在內部集成應用，並隨之大規模複用。

所以，森馬並不是 “買一堆工具”，而是 “在一個統一平台上組織業務生產”。

這正是 “在釘釘上長出來” 的含義：學習、傳播、實踐、反饋、評審、複製並進而複用打磨，都在同一張網上完成，組織的神經末梢與業務毛細血管，通過釘釘平台，實現完全打通。

如果把時間線拉長，森馬 AI 實踐大致經歷了三步：首先是點狀提效（2023 年）：以 “文生圖” 等工具在訂貨物料、電商創新頁等環節試點；第二階段（2024 年）通過強場景化應用驅動各業務鏈路點狀生長出 AI 火種；其次，組織動員（2025 上半年）：董事長信 + 海報 + 三項機制（打卡/金點子/挑戰賽），學習體系與 “先鋒—尖刀營” 形成網絡。

第三步，價值鏈重塑（從 2025 年到現在）：以 “高通百萬 T”“AI 練貨” 為代表，把 AI 嵌進產品開發、供應鏈與終端訓練的核心流程；以認證體系與 AI 表格為治理底座，把業務改進，變成可複用的組織資產。

AI 不是取代，而是賦能：森馬沒有將 “賦能” 停留在口號上，而是將之寫進機制：晉升、加薪、認證、課程、社區、案例、工單和表格，層層咬合。

正因如此，員工的創造力，才能順利轉化為組織的結構化能力，並繼續反哺業務增長。

站在今天回望 GenAI 橫空出世的數年，“DeepSeek” 的社會級熱度只是一個外部觸發器。

真正讓森馬成為 “釘釘長出來的 AI 組織” 的，是其組織工程：用釘釘工作台承接學習、協同、應用與治理；用 AI 表格連接規則、流程與人的反饋；用挑戰賽/金點子/打卡激活自下而上的創新；用認證把 “個體火花” 變成 “組織資產”；用 “佈道者 + 基建” 的雙輪驅動，一線業務轉變角色，從提需求，變成自己造工具。

這套工程的要義不在 “用了多少工具”，而在組織是否圍繞 AI 改造了生產關係。

森馬的 AI 組織實踐，給業界提供了一種可複製的路徑：先做實氛圍與激勵，再做厚學習與案例，接着通過釘釘平台做細流程，最終實現了 AI 成為價值鏈的 “細胞和血肉”。

當 “組織在線、業務在線、反饋在線” 真正實現，AI 便不再是一陣風，而會沉入企業基業長青的日常與年輪。

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