千峰访谈棉联肖时国：从信息处理到棉花交易垂直智能体

【亿邦原创】肖时国，上海棉联电子商务有限公司CEO。棉联以棉花交易场景为基础，依托电商平台服务供需双方。当前AI应用集中在交易信息处理和业务流程辅助，已实现国产棉智能导入、企微询盘智能核实、企微报价单自动导入、车辆信息提取及签章识别定位，并正在开发棉花交易垂直智能体。本届千峰奖访谈中，肖时国围绕AI与出海带来的模态进化，分享了棉联的实践与判断。

亿邦： 本届千峰奖以“AI与出海带来的模态进化”为主题。结合棉花交易和B2B电商，您如何理解这一轮由AI和全球化共同驱动的产业模态进化？棉联在AI能力建设与全球化出海上有哪些核心战略布局？请介绍一下公司定位及业务模式。

肖时国： 我们理解，这一轮变化的关键，是把产业经验转化为可以持续使用的数字化服务。对棉花交易而言，AI可以先帮助企业处理货源、询报价、单据和履约信息，再逐步向专业知识服务、交易辅助与流程执行延伸；全球化则对这些能力的跨语言适配和跨主体协同提出了更高要求。

棉联以棉花交易场景为基础，依托电商平台服务供需双方。目前的AI布局首先围绕具体业务任务展开，已实现国产棉智能导入、企微询盘智能核实、企微报价单自动导入、车辆信息提取及签章场景的智能识别定位。同时，我们正在开发棉花交易垂直智能体，功能展望包括回答棉花交易基础知识问题，结合期现行情提供套保策略建议，推荐匹配的产品与报价，并在获得授权后接入交易系统，辅助完成交易及订单执行。

对于全球化，我们看重这些能力服务跨境棉花交易的潜力。具体进入哪些市场、采用什么合作模式，需要结合客户需求和当地履约条件评估，不能简单把国内系统复制过去。海外落地情况及现有业务模式中的具体收费构成，需核实后补充。

亿邦： 目前贵公司在哪些核心业务环节落地了AI/大模型技术？AI在纵向打通产供销全链路、横向整合物流/金融/园区等产业资源，以及品牌溢价、绿色发展等价值链升级方向上，分别发挥了怎样的作用？形成了怎样独具特色的AI或数智化竞争力体系？

肖时国： 已落地的应用集中在交易信息处理和业务流程辅助。目前，AI技术已深度融入平台资源管理、交易匹配、资金管控、行情研判、风险管理、客户管理、实时信息传递、物流调度、单证制作、跟单作业等多元化业务场景应用，取得了可量化的实际成效：

智能报价：供应商报价时长从30分钟压缩至1分钟，效率提升30倍；

智能资源推送：实现供需精准匹配，平均成交周期从3天缩短至1天；

智能风控：业务审核时长从4小时压缩至15分钟以内，实现订单全流程实时AI跟踪处理，显著降低出错率；

AI智能客服、智能物流调度、智能制单等应用同步落地，有效降低运营成本，全面提升平台整体运营效率。

从价值链看，这些应用分别作用于货源进入平台、供需沟通、履约协同和合同审批，为减少跨环节重复处理打下基础；其中，合同审批一体化平台能够自动串联交易相关方，进一步促进上下游紧密联结。这些局部应用不等于已经实现产供销全链路自动化；金融、园区、品牌溢价及绿色发展方面，也不宜将尚未核实的成效作为既有成果。

我们希望形成的竞争力，是让AI贴近棉花业务规则并进入实际工作流程。正在开发的棉花交易垂直智能体，是在这些应用基础上的进一步探索。

亿邦： 能否分享一个最具代表性的“AI+价值链”创新实践案例？它解决了哪些行业共性痛点，为企业自身及产业链上下游合作伙伴创造了哪些可感知可量化的实际价值？能否介绍一下贵公司的Token消耗或算力成本？

肖时国： 可以以企微报价单自动导入为例。报价信息进入业务系统时，人工整理和重复录入是需要解决的问题。我们已经实现报价单自动导入，并落地企微询盘智能核实，分别用于减少信息搬运、辅助核对询盘。这类应用贴近业务人员每天的工作，也为后续供需沟通提供更易处理的信息。以企微报价单AI自动导入为例，过去需要5个人用3小时完成的工作，目前可在1小时内由1个人完成。对上游客户而言，过去每天发布报价约需近1小时，现在约5分钟即可完成。

目前公司全部业务的Token成本合计约为每月20000元以上。我们认为更有意义的指标是每笔有效业务的AI处理成本，核算时应同时考虑模型调用、运行资源和人工复核成本。

亿邦： 在推进AI规模化落地、挖掘价值链深度价值的过程中，数据要素扮演了怎样的支撑角色？能否介绍贵公司数据要素竞争力情况？贵公司更侧重自有产业数据深耕，还是推进跨主体、跨行业的数据协同？过程中遇到的核心挑战是什么、如何应对？

肖时国： 目前平台已经积累了大量交易数据。货源、询盘、报价单、车辆及合同审批等数据，为AI理解客户需求和供需关系提供了基础；平台已经可以据此向客户推荐与其需求相匹配的产品报价，并自动推送，大大提高资源匹配的精准度。

我们的优先思路是深耕棉花交易场景，把字段含义、单位、业务状态和信息来源理清，再根据业务需要推进跨主体协同。协同不应追求简单汇集更多数据，而应解决一次真实交易中各方需要交换什么、如何核对和追溯的问题。

需要重点应对的挑战包括格式不统一、信息更新不同步、识别错误以及数据使用边界不清。相应的建设方向是统一字段口径、保留来源、设置质量检查和人工复核，并按业务需要控制访问范围。现有数据规模、跨主体接口覆盖率及治理机制落实情况，需经内部确认后再具体披露。

亿邦： 您怎么看产业智能体改写B2B？垂类大模型是否有长远发展必要？产业互联网公司的AI护城河在何处？

肖时国： 我认为，产业智能体会让B2B平台逐步从“人查信息、再操作系统”，发展为“人提出需求，系统协助拆解并处理任务”。但涉及报价、交易和订单时，理解需求只是第一步，系统还必须具备可靠的业务规则、权限控制和异常处理能力。

垂直领域的智能能力有长期价值，但不意味着每家公司都必须从头训练一个大模型。对棉联来说，更重要的是把棉花交易知识与业务系统结合，持续验证回答是否准确、建议是否有依据、流程是否可控。我们正在开发的垂直智能体，计划先覆盖基础知识和期现交易、套保策略的辅助分析，未来再探索接入交易系统。

真正的壁垒在于长期积累的产业理解、可使用的业务数据、系统协同能力和客户信任。未来若进入交易执行环节，应坚持明确授权、关键动作确认和全程留痕，不能把模型生成的建议直接等同于交易指令。

亿邦： 您还提到，技术开发已经全面使用AI。这对棉联的研发方式和团队配置带来了哪些改变？如何评价这种变化？

肖时国： 我们还想分享AI对研发方式的改变。目前，技术开发已经全面使用AI，在提高交付能力的同时，也为以更精简的开发人员配置完成工作创造了条件。研发效率提升能够让团队更快回应业务中的细小需求，而这些需求往往正是产业数字化真正落地的地方。

评价这一变化，不能只看生成代码的速度或人员数量，还应看交付周期、上线质量和维护成本。AI可以承担更多重复性工作，业务判断、质量把关和最终交付责任仍需要人承担。

亿邦： 全球化布局方面，棉联目前布局了哪些海外核心市场？结合当地产业环境、监管规则与市场文化特点，做了哪些关键本地化调整，来搭建适配当地的业务与价值链体系？

肖时国： 全球化布局是棉联未来核心战略方向之一。我们曾专门赴越南、柬埔寨、印度等国家实地考察，深入了解海外纺织产业格局。我们的出海战略紧密跟随纺织产能外迁趋势，重点布局东南亚新兴市场，计划在越南、印尼等国家落地本地化服务体系，稳步提升跨境交易规模。东南亚市场当前处于快速发展阶段，GDP增速较好，成本优势突出，且当地纺织产业链相对分散、垄断格局尚未形成，具备良好的产业互联网落地基础，发展空间广阔。

产业平台出海绝非易事。国内纺织供应链成熟，但行业竞争激烈，交易、资金、物流等环节均存在白热化竞争，各项成本居高不下。特别是供应链服务的资金成本很卷，相关业务持续盈利面临严峻挑战。自2018年贸易摩擦以来，各行各业均收缩规模，进入稳健经营阶段，高质量发展成为企业战略首选。在此背景下，出海战略成为我们发展之路上的必然选择。

面对出海多重挑战，我们制定了针对性的应对策略：采用“总部+区域中心+本地公司”的组织架构，组建中外融合的本地化运营团队，设立专门合规部门，严格适配当地贸易政策、外汇管理、数据合规等要求，保障跨境业务稳定高效运行。

亿邦： 在海外市场的深度价值链建设上，棉联形成了怎样的模式？能否具体描述一下核心能力？比如是搭建本地化供应链与服务网络，还是输出产业标准与品牌价值？这为海外合作伙伴及当地产业带来了哪些核心价值？

肖时国： 对于海外价值链建设，我们倾向于探索以棉花交易数字化能力为基础、与当地服务伙伴协作的方式。平台侧重点提供信息整理、业务协同和过程记录能力；当地伙伴的价值在于市场理解、客户服务及实际履约。这是一条可评估的路径，并非已经建成的海外服务网络。

现阶段可以确认的能力基础，来自国内平台的信息导入、询盘核实和电子合同处理。这些能力能否用于跨境业务，仍需要根据语言、单据和流程进行适配验证。

我们希望给海外伙伴带来的价值，是减少重复录入和信息核对工作，使合作过程更加清晰、可追溯。逐步形成标准化的操作，以推广到更多国家和地区。

亿邦： 在出海拓展过程中，AI与数字化能力为跨境业务提供了哪些核心支撑？比如在全球供应链构建、跨境履约效率提升、海外客户运营、B2B独立站推广等方面，有哪些具体实践经验？

肖时国： 这方面目前还没有可以对外披露的完整实践，需内部核实后补充。我们更倾向于先验证具体场景，再逐步扩大合作范围。

亿邦： 您还提到，出海应先回答“能够为当地客户解决哪一个具体问题”。在您看来，产业平台出海第一步应该先回答什么？数字化工具能解决什么、不能解决什么？

肖时国： 我们认为，出海应先回答“能够为当地客户解决哪一个具体问题”。数字化工具可以帮助跨越沟通和流程障碍，但无法替代可靠的货源、交付和服务。对产业平台来说，先把一个可验证的服务场景做好，再逐步扩大合作范围，是更值得坚持的方向。

亿邦： 能否介绍一下棉联盈利模式的迭代情况？您怎么看产业互联网企业盈利模式的演变趋势？Token付费如何才能成为行业标配收入模式？

肖时国： 棉联的AI应用目前首先服务于既有平台业务，直接作用是改善信息处理和研发交付效率。正在开发的棉花交易垂直智能体，未来有机会形成新的专业服务产品。

我认为产业互联网企业的收入会更加重视可验证的服务价值。客户是否付费，取决于平台能否减少处理成本、提高协同效率，或者提供持续可靠的专业服务。未来可以评估订阅、按任务量或按服务范围计费，但前提是价值可衡量、服务边界清楚。

Token是模型用量的计量方式，不一定天然适合所有产业客户。要让按用量付费被广泛接受，需要透明的计量规则、可预期的费用上限、稳定的服务质量，以及客户能够理解的收益。面向业务用户时，将Token成本转化为清晰的业务或服务价格，可能更容易接受，具体仍需验证。

亿邦： 为统筹AI能力落地、国内价值链升级与海外业务拓展，棉联在组织架构或治理机制上做了哪些关键调整？如何保障战略高效落地，同时适配业务创新的灵活需求？

肖时国： 已经明确发生的变化，是技术开发全面使用AI，并在提高交付能力的同时支持更精简的人员配置。

围绕后续AI应用，我们认为应更重视业务与研发共同定义任务：先明确问题和验收标准，再决定采用什么技术。业务人员负责规则与结果验收，研发人员负责系统实现和运行质量，涉及数据及交易的事项则应落实相应审核责任。

在推进方式上，可以先在边界清楚的任务中验证效果，形成稳定能力后再扩大使用。未来如果发展海外业务，也应明确总部与当地伙伴在客户服务、系统支持及履约方面的职责，避免技术上线了却没有人对业务结果负责。

亿邦： 在您看来，当前制约企业AI规模化落地、全球化深度拓展的最大内部瓶颈和外部障碍分别是什么？

肖时国： 我认为最大的内部瓶颈，是业务知识还没有充分转化为清晰、可执行、可验收的规则。模型能回答问题，并不等于能够稳定完成交易相关任务。数据质量、系统接口、异常处理，以及员工是否愿意持续使用，都会影响规模化效果。

外部障碍包括不同企业间的数据和流程不一致、模型输出的可靠性，以及客户对新服务的信任。全球化还会增加语言、当地服务、交付和规则适配的复杂度，不能仅靠一个数字化系统解决。

对棉联而言，已落地的信息处理应用适合继续打磨质量和成本；正在开发的智能体需要重点验证知识准确性和辅助分析的边界。未来涉及真实交易和订单执行时，应把权限、确认和异常处置作为上线前提。

亿邦： 面向2026年及未来两年，棉联在AI能力迭代与全球化布局上有哪些重点投入规划？您预判这会给行业竞争格局带来哪些关键变化？

肖时国： 面向2026年至2028年，当前已经明确的研发方向是棉花交易垂直智能体，计划从棉花交易基础知识服务、期现交易及套保策略辅助分析起步，未来再探索接入交易系统，实现经授权的交易与订单执行。各阶段应分别验证，研发目标不能等同于已经具备的能力。

结合现有应用，我们认为后续值得重点投入的是信息处理质量、业务知识整理、模型效果评估和系统衔接。研发端也应继续利用AI提升交付能力，同时关注质量和维护成本。

我的判断是，行业竞争会更关注平台是否真正理解业务、能否把AI稳定嵌入日常操作。只有演示效果而缺少业务验证的产品，很难持续获得客户使用；能够把数据质量、服务能力和可靠交付结合起来的平台，更可能形成长期优势。

亿邦： 工业品电商是否出现了机会？预判会以什么方式快速增长？

肖时国： 我认为工业品电商仍有机会，值得关注的是专业采购和履约服务的效率提升。以我们熟悉的棉花原料交易为例，供需沟通涉及具体指标和业务条件，信息整理、询报价核对及后续协同，都可以成为数字化服务的切入点。

可能形成较快增长的方式，是先在一个明确品类中解决高频问题，让工具进入客户的日常采购工作，再通过持续使用扩大交易和服务范围。AI能够降低部分信息处理成本，也有助于更精简的团队服务更多需求，但能否转化为增长，仍取决于产品质量、服务和客户复购。

工业品各品类的标准化程度和交付方式不同，棉花场景的经验不能直接代表所有工业品。我们更看好从具体产业需求出发、用实际转化和复购验证的增长，而不预设全行业都会以同一种方式快速扩张。

亿邦： 如果给刚刚起步、希望同时构建AI竞争力与全球化能力的同行企业提一条最核心的建议，这条建议会是什么？

肖时国： 我的建议是：先选一个客户愿意持续使用的真实场景，把业务、数据和交付跑通，再扩大AI能力和市场范围。起步时不必同时追求自研大模型、完整智能体和多国布局，而应先确认自己解决了什么问题，以及客户为什么继续选择你。

我们自己的切入点是信息导入、询盘核实、车辆信息提取和签章识别定位等具体任务。在这些能力基础上，再开发更复杂的棉花交易智能体。出海也应遵循同样的思路，先验证一个场景在当地是否成立，形成可信的服务能力，再谈规模。

作为TO B领域年度风向标，“2026第八届亿邦产业互联网年会暨首届产业智能体大会”将于2026年11月20日在北京召开。主题定为“AI与出海带来的模态进化”，聚焦产业智能体落地、AI供应链价值重构、数据要素与TOKEN经济、产业出海新生态等前沿议题深度思辨。大会将集结学界权威、央国企标杆、产业龙头、投资机构、服务生态伙伴，汇聚产业核心力量、拆解产业数智化转型路径、分享前沿实战经验。同期还将发布年度产业互联网报告及标杆案例，举办决策人闭门会、“千峰奖”颁奖盛典。

本文首发于 亿邦动力 官方网站