马年启新，欧睿数据高峻峻给您拜年啦～

尊敬的客户伙伴和品牌挚友们：

新春伊始，万象更新，癸卯冬去，丙午马至。

值此辞旧迎新的美好时刻，我谨代表全体员工，向一路同行的各位客户及挚友（包括今年新晋携手的2家千亿级零售巨头，以及相伴多年、始终信任欧睿的品牌客户们），致以最诚挚的马年新春祝福与最衷心的感谢！

在商业环境充满不确定性的当下，正是你们的长期信赖与深度共创，让我们得以沉潜业务底层逻辑，一同穿越行业发展周期。

这也印证了我们始终坚守的信念：深度服务所构建的价值共同体，是企业穿越不确定性的最坚实护城河。

站在欧睿数据创业的第十二个年头，回望我们的成长轨迹：

从一家深耕零售与快消行业的咨询公司，到打造“端到端计划软件”的产品型企业，再到如今拥抱AI智能体的全新赛道，我们的思考早已超越了代码与算法的技术层面，踏入了人与机器共生、AI深度融入产业的新时代。

2025年，是AI大模型从概念落地向产业深水区渗透的关键一年，零售、快消、制造等实体经济领域，正迎来AI智能体带来的颠覆性变革。

结合过去一年与诸位并肩作战的实战经验，我想和大家分享一个震撼行业的现实：AI智能体对企业管理的冲击，绝非流程的温和改良，而是一场全面、多维、不可逆转的破坏性创新，这场变革，已是当下，而非未来。

破坏已至：当数字员工坐上会议桌

重构业务核心逻辑

传统认知正在被连根拔起。

过去，我们总认为完善的管理流程已趋于极致，企业的核心竞争力无非是精细化运营、流程化管理。

但2025年的行业实践告诉我们，企业管理的“AI智能体时代”已经真实到来，这不是预测，这是事实；这不是趋势，这是生死。

如今，零售、快消行业的业务场景中，一个由1个人类员工带领一群智能体专家、智能体执行者共同组成的“混编战队”，正在颠覆传统组织形式与职能分工，这一点，在年货节、618等零售大促场景中体现得淋漓尽致。

#1

传统模式

为了备战年货节这样的核心促销节点，企业需要组建至少10人的联合团队，汇聚零售运营、商品运营、算法运营、数据分析师、算法工程师等多个岗位的人力，团队持续加班数天，从数据中台拉取、核对海量数据，疲于应对数据计算逻辑、统计口径的反复统一，还要耗费大量时间对齐、预判零售趋势和出货趋势。

而当下零售行业的市场变化节奏越来越快，消费者需求迭代、渠道多元化的特点，让这种传统模式的效率短板被无限放大，甚至可能因为决策滞后导致缺货或库存积压的双重问题。这也是近年来零售企业普遍面临的行业痛点。

#2

AI智能体时代

人类员工的工作模式被彻底重构。

他只需打开智能体指挥中心，系统便会瞬间呈现需求预测结果、库存仿真结果，以及目标达成率、预测偏差率等核心运营指标，同时自动生成缺货、库存积压的根因分析，输出多套预测调整建议和备货对策方案，通过可视化界面，让目标、预测、实际达成的差异一目了然。

这并非仅是“更快的BI仪表盘”。

AI 智能体的真正破坏力，在于它成为了人类员工身边经验丰富的顶级参谋。

它不仅能清晰告知“是什么”，比如精准呈现最近一周的累计预测偏离 12.5%；

更能深度阐明“为什么”，将偏差精准归因到饮品元旦断货引发的经销商恐慌性订货，甚至能主动预警真实 POS 数据的预测偏差仅 2.5%；

并给出具体的业务建议：年货节后降低备货量，经销商库存预计一周后可消化至健康渠道库存值。

这种“破坏性创新”直接瓦解了传统业务流程。以往需要10个人5天才能完成的业务洞察与根因归因工作，如今在秒级内即可完成，且分析颗粒度精细到具体业务场景。

那些曾依赖于人经验判断、需要一个团队反复论证的决策过程，正因为决策闭环的数字化被彻底重构。

而这，正是AI智能体区别于通用大模型的核心价值，扎根产业场景，解决实际业务问题。

重构基石：运营闭环的智能体构建方法

破解AI产业落地痛点

面对AI智能体带来的破坏性创新，当下很多企业陷入了落地困境：试图用通用聊天框解决复杂的企业管理难题，结果往往是落地零散、难以深入业务，最终沦为“摆设”。

欧睿数据凭借十二年在零售、快消行业的端到端计划软件研发经验，以及过去一年与头部企业的共创实践，最终验证了一套能让AI智能体真正落地的核心方法：“运营闭环” 的智能体构建体系。

这套体系的核心目标，是为企业打造一个能真正解决业务问题的“运营闭环数字管理者”。

如今，专有知识库、通用大模型、智能提示词工程，已经成为AI智能体落地的标配能力，在此我不再赘述。

作为长期深耕零售与快消行业、专注端到端计划软件产品开发的企业，我们围绕 “运营闭环”打造了四大核心能力，直击当下AI产业落地的核心痛点，也是这套体系的关键所在：

#1

标准数据维度模型和标准指标定义

彻底解决了AI智能体落地的最大障碍，数据治理问题。当下行业内普遍存在“数据孤岛”“数据维度不统一”“指标定义模糊” 的问题，导致AI模型无法获取高质量的训练数据。

我们通过打造贴合零售、快消行业的标准数据维度模型，统一核心运营指标定义，让数据真正成为算法模型的坚实基础，实现数据的可复用、可分析。

#2

丰富运营场景下的标签定义和算法模型沉淀

覆盖零售行业的节日促销、新品上市、区域铺货、库存周转等核心场景，沉淀了多类需求预测模型和库存优化模型。

不同行业、不同企业的运营场景具有极强的个性化，通用模型无法适配，而我们通过行业深耕，让模型能贴合实际业务，为实时决策提供精准支撑。

#3

行业化的端到端计划编制与协同模块

为AI智能体的应用夯实真正的“业务上下文”。AI 智能体的价值，在于融入企业的核心业务流程，而非脱离业务的单独存在。

我们打造的零售、快消行业端到端计划模块，让智能体能深度理解企业的需求计划、供应计划、库存计划全流程，实现与业务的深度融合。

#4

库存仿真模拟模型

让智能体从“分析建议”走向“落地执行”。该模型能让智能体精准调用计划模块的需求计划与实际销售的偏差数据，在不同运营场景下试算不同的库存策略组合，最终将决策后的补货建议直接推送至企业业务系统进行执行。

比如年货节期间的复杂仿真任务，系统可将其拆解成几十个可执行的步骤，确保AI智能体基于业务事实说话、按行业逻辑行动，真正实现“分析-决策-执行”的闭环。

共生进化：从工具供应商到价值共生伙伴

适配行业商业化新趋势

AI智能体带来的不仅是企业效率的提升，更是组织架构与商业模式的底层重构。

这场变革，也指引着欧睿的自身进化：从单纯的软件提供商，向客户的“价值共生伙伴”深度转型。

在这个过程中，Palantir 的商业化路径为我们提供了深刻启示：在产业数字化的深水区，企业服务的成功关键，在于在“重服务筑壁垒”与“轻量化拓规模”之间找到动态平衡，这也是当下企业服务行业的核心发展趋势。

#1

深度共生，服务战略伙伴

对于我们的战略伙伴，我们借鉴“FDE（现场部署工程师）驻场模式”的核心精神，进行本土化改造，让欧睿的团队与客户团队深度融合，共同构建深入业务流程的企业“数字孪生”体系。

我们的目标从来不是简单交付一套系统，而是成为客户的“数据战略伙伴”，聚焦企业最刚需、最复杂的核心业务问题，比如千亿级零售企业的全渠道库存优化、全国化品牌的区域需求精准预测等，与客户一同解决问题、创造价值。

商业逻辑上，我们也在探索从传统的软件许可收费，向“价值共创、成果分享”的模式转变。

我们希望与战略伙伴结成命运共同体，将欧睿数据的AI能力、产品能力与客户的业务能力深度融合，分享由效率提升、成本优化、营收增长带来的增量价值，让合作的价值真正可量化、可感知。

#1

敏捷赋能，覆盖成长型企业

对于广大成长型企业，我们将服务头部客户过程中沉淀的行业最佳实践，比如经过千亿级零售场景验证的需求预测模型、库存优化算法等，进行产品化、模块化封装，打造可灵活配置的轻量级SaaS计划最佳实践应用，同时提供周产销协同运营支撑服务。

当下，成长型企业的数字化转型痛点在于：缺乏专业的算法团队和运营团队，数字化投入预算有限，却又迫切需要提升运营效率。

我们通过云原生技术和自助服务模式，降低企业的数字化接入门槛，让成长型企业能以较低成本快速获得经过顶尖业务场景验证的AI能力，实现数字化能力的“普惠”。

这种分层服务策略，让我们欧睿数据既能通过深度服务与头部客户构建难以替代的竞争壁垒和高客户黏性，又能将行业创新成果规模化复制，形成“深度创新反哺产品，规模数据优化模型”的良性循环，让AI智能体的价值在更多零售、快消企业中落地。

未来已来：成为驾驭混编战队的领导者

把握组织变革新机遇

AI智能体带来的变革，终点是企业组织的根本性重塑。

当下，行业内已经达成共识：未来的企业竞争，不再是单纯的人力、资金、技术的竞争，而是“人类员工+数字员工”混合编队战斗力的竞争。谁能率先打造高效的 “混编战队”，谁就能在行业变革中占据先机。

这场组织变革，将带来两大核心变化：

#1

组织极致扁平化

随着1名人类员工即可管理一个“AI智能体群”成为常态，企业的管理幅度被AI无限拉宽，传统的多层级管理架构将被彻底打破，组织会变得极度扁平。

即便是千亿级的零售巨头，最终也会发现，企业价值链条的核心业务板块仅需60个左右，这意味着企业只需60名核心员工，各自设计并迭代属于自己业务板块的“运营闭环”智能体群。

与之相伴的，是企业决策频率的大幅提升，从传统的“周度决策”缩短至“天度决策”甚至“小时级决策”。

而AI智能体的精准分析，也让决策质量实现质的飞跃，让企业运营走向“没有意外的意外”，大幅提升抗风险能力。

#2

核心岗位的角色进化论

未来企业组织中，有两类人才将成为核心竞争力，也是当下行业内最稀缺的人才：

2.1智能体群的构建者

这类人才需要兼具业务深度和AI认知，能将企业一段闭环的核心业务专家化、结构化、数字化、模型化，同时懂得智能体编排与调度，是驾驭智能体的“牧羊人”。

他们的核心工作，是将复杂的运营业务抽象为几十个可执行的步骤，组织智能体群完成全流程的运营工作，同时不断沉淀业务知识库和智能提示词，让智能体群的能力持续进化。

2.2算法工程师

智能体群的良好运转，离不开扎实的计划体系和算法模型基础。我们的目标是让1名业务人员就能取代原来的一个团队，因此不能要求业务人员同时成为算法模型专家。

这就需要企业保留算法工程师岗位，在计划领域，这类工程师的核心能力是构建贴合业务的预测模型和优化模型，为智能体群提供坚实的技术支撑。

很喜欢一位朋友说过的话，“会用AI的人”一定会取代“拒绝AI的人”。

在AI智能体的时代，没有中间地带，摆在每一位企业管理者、每一位职场人面前的选择只有一个：拥抱变化，主动进化，成为驾驭“混编战队”的智能体指挥官。

新春

感恩同行，携手共赴数智新生

再次衷心感谢各位客户伙伴！

正是因为你们提供的复杂业务场景与真实商业挑战，才倒逼欧睿数据完成了从“单纯的预测工具”到“企业韧性共生体”、从“软件供应商”到“价值共创伙伴” 的蜕变。

你们对业务真相的极致追求，对数字化转型的坚定决心，是我们打磨“运营闭环”智能体架构、深耕AI产业落地的根本动力。

十二年一个轮回，欧睿数据与各位伙伴一同见证了中国商业的深刻转变：从过去的效率狂奔、规模扩张，到如今的精耕细作、韧性建设。

如今，马年已至，前路或许仍有混沌，行业变革的节奏或许会越来越快，但我始终相信，只要我们坚持深度共生、价值共创，主动拥抱这场由AI智能体驱动的破坏性创新，就一定能共同定义并驾驭智能时代的商业新未来。

最后：

衷心祝愿欧睿数据所有的客户伙伴与挚友，马年奔腾不息，事业基业长青！

期待在新的一年里，与诸位继续并肩，指挥我们的“混编战队”，赢下每一场关键战役！

此致敬礼！

欧睿数据高峻峻 敬上

2026年2月16日

求喜欢