第493章短期成果

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    半个月后，TUTU举办了一场“盟友数据分享会”。
    京东、饿了么、快抖以及TUTU本身，分享一下在使用了人工智能后的成果。
    会议室里坐得满满当当。
    长桌两侧是三家盟友的核心负责人，京东郑凯带了两个副总裁，饿了么刘成栋带了一个技术总监一个运营总监，快抖那边张一凡没来，来的是推荐算法组的负责人李明远和一个商务总监。
    TUTU这边周明哲、陈默、赵一鸣都在，老冯坐在靠窗的位置翻材料。
    投影仪亮着，桌面上摊着几份打印好的数据简报，纸张在空调风里轻轻掀动。
    陆然坐在长桌一端，扫了一圈在场的人，开口说话的时候语气很放松，像是邀请朋友来家里吃个便饭：“各位，合作跑了半个多月了。今天不聊虚的，各位把这段时间的真实情况摆一摆，好也好差也好，都摊开说。“
    郑凯第一个接话。
    他把笔记本转了个方向，屏幕上是一张折线图，曲线从一个月前的起点往上爬了一段不算陡但很明显的坡度。
    他指着那条线，语速不快不慢：“先说我们这边的数据。AI供应链模块上线之后，先在生鲜和日用品两个类目跑了三周测试，结果比我们内部预想的好不少。生鲜缺货率降了一成半，滞销率降了将近两成。日用品那边稍微差一点，但也有明显的降幅。综合算下来，这两个类目的仓储和损耗成本每个月省了接近两百万。“
    他停了一下，又翻了下一页，这次是一张柱状图：“而且不止是成本端的改善。用户端的体验数据也在往好的方向走。缺货少了，用户下单之后被通知‘该商品暂时缺货’的概率大幅降低。客服那边接到的投诉电话比上个月少了一成五左右，用户满意度评分也有了小幅回升。“
    旁边一个京东的副总裁补了一句：“而且内部推进的阻力比预期小。各业务线的负责人在看到第一批数据之后就主动来问什么时候能铺到他们那边，不需要我们再去推了。下周开始我们打算把AI模块扩展到所有自营品类。“
    刘成栋在郑凯讲完之后接了过来。
    他把手机里的数据投到屏幕上，语气带着那种拿到好数据之后特有的轻快：“我们这边也跑了两轮测试。第一轮选了一个中型城市做试点，骑手平均配送时长降了八分钟，空驶率下降了两成左右。第二轮扩了两个城市，效果基本一致，没有出现偏差。现在单均配送成本比接入之前降了将近一块钱。“
    他放下手机，两只手交叉搁在桌面上，表情认真了一些：“一块钱听起来不多，但乘以我们每天的订单量，再乘以一个月，就是一笔不小的钱。而且这块省下来的成本我们没有全部转化成利润——我们把其中一部分拿出来做了用户补贴，订单量又往上走了一截。简单说，效率提升带来了成本下降，成本下降带来了价格优势，价格优势带来了更多用户。这是一个正向循环。“
    李明远坐在快抖那边，等前面两个人讲完了才开口。
    他的风格比郑凯和刘成栋都更偏技术，说话的时候习惯性地用手指在桌面上画圈：“快抖这边的数据稍微复杂一些。我们的推荐系统本身已经做到了很高的水平，在这套系统上再做优化，增量空间本来就不大。但AI引擎接入之后跑了两周，用户的平均使用时长增加了将近两分钟。这个数字听起来很小，但它是在一个已经很高的基数上增加的，难度比从零做到三十分钟要大得多。“
    他顿了顿，又补了一句：“而且这个增长还没有出现明显的衰减趋势。按照我们内部模型推算，如果再优化一到两个版本，这个增量还能再往上走一走。“
    三家讲完之后，会议室的空气里有一种很微妙的变化。
    没有人刻意鼓掌或者说什么漂亮话，但坐在桌边的人脸上那种“还行“的表情在慢慢变成“确实不错“的表情。
    有人低头在笔记本上记了几笔，有人端着水杯喝了一口又放下，有人靠在椅背上看着投影仪上的数据沉默了一小会儿。
    陆然等了几秒，然后开口说了一句：“三家都拿出了可量化的成果。从这个角度看，AI技术的商业价值已经被实际数据验证了。下面我想聊一个更具体的问题——除了数据之外，这段时间还有没有其他值得注意的动向？“
    郑凯先接话了：”我们这边收到了一些同行公司的询问。有两家同样做电商的公司通过第三方渠道联系我们，问TUTU的AI方案能不能也给他们用。他们没有直接联系你们，可能是因为觉得通过我们做中间人更容易开口。具体哪两家我现在不方便说名字，但体量都不小，一家是做垂直电商的，一家是做跨境业务的。“
    刘成栋在旁边点了点头：“饿了么那边也有类似的情况。有两家做本地生活服务的平台主动来问合作的事，一家做社区团购的，一家做家政服务的。他们都是看到了我们在配送效率上的提升，想知道同样的技术能不能用到他们自己的调度系统上。“
    李明远最后说：”快抖这边收到的问询相对少一些，因为我们的推荐系统对外公开的技术细节本来就不多。但有一家做在线教育的公司联系过我们，说他们的内容推荐一直做不好，用户看不完课程就跑了，问我们能不能介绍TUTU的AI方案给他们。我觉得这个方向挺有意思的，教育内容推荐和短视频推荐虽然不完全一样，但底层逻辑有相通的地方。“
    陆然听着，心里默默把这些潜在合作方的名字记了下来。
    但他没有急着表态，只是点了点头，说后续可以先保持接触，不急着推进。
    接下来是TUTU这边的汇报。
    陈默站起来，把TUTU内部的AI应用数据投到了屏幕上。
    他说话的语气比前面几个人更平，像是在陈述一件已经确定的事实：“TUTU这边受益于AI技术的面比合作方更广一些。首先是开发效率上的提升。赵一鸣那边上个月做了一个统计，同样是做一个中型活动的运营页面，以前从设计到开发到测试上线需要三到五天，现在压缩到了一天半以内。不是通过增加人手，是通过AI辅助代码生成把重复劳动的部分全部自动化了。“
    他翻了一页，继续说：“其次是内容端的效率。以前做一些赛事预告和战报类的内容，编辑要从头开始写，现在AI辅助生成初稿，编辑只需要修改和润色就行。差不多类型的内容制作时间缩短了一半以上。内容团队的人手没有增加，但产出量已经翻倍了。“
    “还有客服端。用户咨询量一直在涨，但客服团队没有大规模扩招。AI自动回复系统承接了大概六到七成的常规咨询，剩下三成需要人工处理的才转给人。客服团队的工作压力没有因为用户增长而加剧，反而比之前更轻松了一些。“
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    赵一鸣在陈默讲完之后在旁边补了一句：“最明显的是人手的问题。公司之前的招聘缺口大概有几十个岗位，一直填不满，因为市场上合适的人不好找。但AI工具上线之后，一个人能干之前一点五到两个人的活，招聘压力一下子就减轻了不少。有些岗位到现在都没补上人，但工作进度完全没有被拖慢。从某种角度来说，AI帮我们缓解了用人问题。“
    陆然听到这里，心里默默估算了一下整个人效提升的总量。
    游戏开发、内容制作、客服、数据分析、运营策略推演，每一个环节都在被AI工具重新塑造效率上限。
    把这些加起来，TUTU现在用同样数量的人，能做之前差不多一倍半的事。
    会议在下午四点半左右结束。
    郑凯走之前站在门口跟陆然握了一下手，说了一句“这个会开的值“，刘成栋在旁边接了一句“回头你把今天那些数据整理一份给我，我带回去给我们财务部的同事看看“，李明远倒是没多说什么，只是点了点头说“后续版本更新的时候提前通知我们“。
    三个人带着各自的人走出会议室之后，走廊里很快就安静了下来。
    周明哲最后一个离开，他在门口停了一下，转过身说了一句：”今天这场会，比开十次战略会都管用。数据摆在那里，他们自己就能看到合作的价值，不用我们反复去证明。“
    陆然点了点头没接话。
    他回到办公室坐下来，把今天会上听到的那些数据在脑子里重新过了一遍。
    京东的供应链效率、饿了么的配送成本、快抖的用户时长，三个完全不同行业的应用场景，都跑出了可量化的正向结果。
    这意味着AI技术的通用性和适配性比他自己预想的还要高。
    至于那些主动找上门的潜在合作方——垂直电商、跨境业务、社区团购、家政服务、在线教育，每一个方向都对应着一个独立的应用场景。
    如果这些公司都能通过合作接入AI能力，那TUTU的盟友网络就不再局限于“购物外卖短视频”这三个场景了，它会延伸到更多细分领域里去。
    他靠在椅背上想了片刻，然后翻开笔记本，在当天那页的末尾写了一行字：“AI引擎的商业化验证阶段已完成。进入规模化扩展阶段。“
    写完之后他合上本子站起来，走到窗前站了一会儿。
    楼下的街道上行人穿着春装来来往往，路边的泡桐树开满了淡紫色的花，花瓣被风吹落下来铺了一地。
    他看着那些花看了一会儿，觉得今天这半天过得比预期的要充实得多。
    三家公司各自带着亮眼的数据回去之后，这些成果也在各自的行业里慢慢发酵。
    接下来的两三周，通过京东、饿了么、快抖的中转来联系TUTU的合作方名单持续变长，涵盖的行业从电商配送延伸到内容分发和在线教育，又延伸到了几个更垂直的领域。
    去哪旅行是最早来正式对接的一批，他们通过快抖那边的渠道联系上陈默之后，很快就拉了一个技术团队跟TUTU这边开了两轮线上会议。
    去哪的人说话很直接，说他们最大的痛点是用户停留时间短，用户搜完机票酒店就走了，用完即走，没有任何剩余价值。
    如果AI推荐能让用户在订完行程之后多看一眼周边游的内容，多刷两条目的地攻略，这个增量就是实打实的。
    陈默跟对方聊完之后给了陆然一个反馈——去哪的合作意愿很强，而且他们的业务场景跟快抖的推荐场景有很多可以复用的逻辑，如果框架协议能敲定，技术对接的速度会比前几家更快。
    顺风车那边也通过一个中间人递来了更明确的信号。
    顺风车内部的智能调度团队对饿了么的配送数据很感兴趣，因为他们自己也在做类似的优化——如何让每一辆车在最短时间内接到最近的乘客，如何预测不同区域的叫车需求，如何减少空驶时间。
    这些问题跟外卖配送的本质逻辑高度相似，只是应用场景从送餐变成了送人。
    顺风车那边的态度比之前积极了不少，虽然还没有正式进入谈判阶段，但双方的技术团队已经建立了一个初步的沟通渠道。
    顺风车的人说他们需要先做一次内部评估，确认AI调度系统跟顺风车现有技术的适配度之后才能推进下一步。
    这个表态不算快，但比起之前那种“先了解一下”的观望姿态已经有了明显的推进。
    还有一家做跨境电商的公司也通过京东的渠道递来了合作意向。
    这家公司的体量不算特别大，但在东南亚和拉美几个市场都有布局，面临的核心问题跟京东一样——跨国供应链的管理成本太高，库存周转效率太低。
    他们看到了京东的数据之后觉得这套方案可能也能用在自己的业务上，所以主动来问TUTU这边有没有意向做跨境场景的适配。
    陆然让赵一鸣先做了一轮技术评估，结果发现跨境电商的供应链优化逻辑比国内电商更复杂——涉及多国仓储、跨国物流、不同关税政策的影响，变量比单一市场多了一个量级。
    但他没有立刻拒绝，而是让赵一鸣保留这个方向，等到主战场稳定之后再考虑拓展。
    这些潜在合作方有一个共同的特点——他们都不是主动来找TUTU的，是通过现有合作方的数据看到了AI技术的效果之后自己找上来的。
    这意味着AI引擎的商业价值已经不需要TUTU自己去推销了，数据本身就在替它说话。
    陆然让陈默把这些联系统一整理成了一份名单，按行业类别、合作意愿强度、技术适配难度三个维度做了分类。
    名单上大概列了十几家公司，其中七家已经在进行初步接触，剩下的还在观望或者内部评估阶段。
    他看完那份名单之后把它放进抽屉里，心里清楚接下来的重点不是继续扩展名单的长度，而是把已经搭上线的几家公司推进到实质合作阶段。
    名单再长，没有落地协议也只是纸上的名字。
    他拿起手机给陈默发了一条消息，只说了一句：“去哪那边安排下周正式谈。“
    陈默回得很快：“已经约了。周二下午两点。“
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