演讲人：Lincoln Wang

MindsLeap心智悦动创始人CEO|全球知名孵化器Founders Space中国区CEO

本文根据演讲人在冷芸时尚圈X丽迅物流9周年年会上的演讲整理（非逐字稿）。

欢迎按格式“姓名+城市+职业”加“woshilengyun”，直接联系冷芸本人。

大势所趋：

AI不是选择题，而是必答题

1、从“与我无关”到“无处不AI”

无论大家在做什么行业，都要理解自己处于什么样的趋势和环境中。AI不是一个选择题，而是一个必答题。

AI现在所处的时间点，其实跟1998年互联网刚诞生的时刻差不多。

1998年，互联网来了，当时很多人觉得自己跟互联网没什么关系。打个游戏、在QQ上聊个天、门户网站上面看一看新闻，这可能是绝大部分人跟互联网之间的关系，但这只是个起点。互联网发展到现在，任何一个行业的产品都跟它有了关系。

很多人可能认为AI离自己很远。用AI聊聊天、做一些图片，这可能是我们目前能想到的AI的应用。但实际上，如果我们的时间轴再往未来推10年，很难想象未来会怎么样，但我们一定要以非常敏锐的眼光把握AI能给我们的赋能。

新事物出现时，人类很容易看到自己会因此失去什么，所以很多人会认为AI的出现会导致自己的工作的丢失，很难理解新的技术革命会带来新的一种工作形式和生活方式。比如在2000年的时候，你很难想象有一个人在直播间吃东西可以成为一份维持生计的工作。

但事实证明，大多数时候人们都低估了科技所带来的影响力。

2、格局重塑：大组织进化与个体力量的崛起

在AI时代，大组织和小组织谁会变得更厉害？

我的观点是大组织当中的一部分会变得更强。

互联网和AI有本质的不同。

互联网是一个颠覆式技术。在互联网络浪潮来之前，全世界排名最靠前的市值公司是能源、汽车、房地产公司；互联网发展至今，世界上市值最大的公司变成了英伟达、谷歌、Facebook等，这些公司完全颠覆了传统增值模式。

但AI在某种意义上是一种增强型技术。AI并未颠覆互联网巨头，如谷歌，其市值从几千万增长到了几万亿。

所以AI带来的其实是技术平权，而非数据平权。

同时，个体力量也增强了。

我曾看过斯坦福的吴恩达教授的一次演讲，关于谷歌当年的搜索是否算AI？答案是算的，比如推荐引擎。但从前，这些AI技术只能被最厉害的互联网公司掌握。

从今日头条到抖音，我们已被这些平台赚取了很多利润，只是当时我们无法掌握这些技术。

比如，从前我们如果想使用AI，会面临请不起AI团队，也无法进行AI基建的情况。

而这一波AI浪潮真正实现了技术平权，让技术到了个人手中。

我们能拥有与全世界最领先公司一样的AI能力，这将赋予个体成为超级个体的能量。

但数据平权并未真正实现，大公司仍掌握最大数据。

未来，那些数据治理不善、未利用AI赋能的大公司可能会倒下。

而那些掌握数据、能将数据转化为价值的公司会非常厉害。

无论我们是小公司、中型公司还是大型公司，使用AI最核心的一点是：是否开始真正收集有价值的数据，并就这些数据再做价值创造？

将AI融入工作流程，在当下的企业运营是非常重要的。

黄仁勋先生提出的一个观点让我印象深刻，即AI时代和互联网时代或数字化时代到底有什么不同？

他认为数字化时代或我们所说的自动化时代基本逻辑都是instruction based，即所有实现的功能都是基于明确指令。

例如，流水线上的机器人并非智能，虽之前也提及其为智能，但实际只是告知其在某阶段、某步骤时，机械手应如何移动至某点进行焊接，到达下一地点时，需进行何种操作，如拧紧螺丝等。

在AI出现之前，我们所说的信息化均为指令驱动。

但进入AI时代，就无需明确告知具体做法，只需表达所需意图（intentions)，它便能理解并执行。

3、个性化成本变低

作为企业，我们首次有机会更清晰地了解用户的真实意图，这在以前是难以做到的。

在以前，如果我们想理解消费者，我们使用最多的是问卷调研。

其最大的问题是不愿参加的顾客，企业永远不知道他们想要的是什么。

以可口可乐为例，他们推出新款可乐，比原款更甜，询问大家是否尝试，所有人都说好。单事实结果销量很差。

为何会这样？因为用户很多时候口头表达与实际行动并不一致。

在AI时代，我们应尽一切可能进行用户行为洞察，因为身体是诚实的，无论口头如何表达，行为都不会说谎。

我个人认为，我们经历了从一款爆品能覆盖所有需求到细分需求的转变。过去几年，商业竞争促使大家开始关注细分需求，即在细分市场里做到最好。

但如果沿着这个趋势继续发展，未来一定是个体需求占据主导地位。

个体需求并非AI时代才有，比如当年的服装行业里，一些老裁缝会提供量体定制服务，但实现这些个性需求的成本极高。而在AI时代，AI技术可以大幅降低个性化需求的成本，这是一个大趋势。

前段时间我们需要找服装定制厂商，找了一家供应商，他们表示三四天就可以完成指定需求，且可以实现每个衣服上都打上不同标签或名字。

举例来说，Google的Nano Banana在提供定制化服务上就很有效。

前两天有个从事二奢业务的伙伴向我询问，她说她的营销端有很多客户。销售对接了很多有钱人。

他们想解决的问题是：如何让有钱人在购买商品前，通过私域营销如微信等方式，体验商品？

我说可以把照片和配饰，比如一个包或一件外衣，用Nano Banana立刻换一张场景图，无论是晚宴还是商务场合，直接展示给他们看，提高下单率。

这件事在6个月前还不行，因为照片看起来一眼假。但经过六个月的发展，已经可以实现真假难辨的状态。

再往下发展，你的系统里的商品和用户，只要上传一张产品照片，就可以根据客户背景自动匹配场景并展示图片。

所以我认为，现在的创业者、企业家应该思考的是“搭积木”的能力，将各种元素串联起来以实现目标。

4、情绪价值经济：当AI解决了底层生存需求

我们商学院两年前就开始讲授情绪价值。

所有商品都具有3个价值，这是各大商品中的核心内容。第一是经济性价值，即价格比他人更便宜。在此品类中，有许多品牌，如小米；第二是功能性价值，即功能比他人更多；第三是情绪价值，所有奢侈品都围绕此展开。

如果未来所有有逻辑的工作都由AI和机器人完成，那么届时我们能做什么？

马斯洛的需求理论金字塔图最底层是生存的需求，再往上一层是安全的需求，再上面一层是爱与归属的需求，再往上是被尊重的需求，以及最顶层自我实现的需求。如果下面两层需求都由AI解决，那么我们的社会需求基础会变成爱与归属感，也就是一种情绪价值。

所以我们展望未来，一部分人仍会注重功能性需求，但实际上，在功能性价值不断被解构后，那是赚取微薄利润的方式。而越来越多的企业正转向其他方面，比如爱、情绪归属等。归属是群体，那么我们就要思考自己究竟要为哪个群体创造情绪价值，这是未来的趋势。

在AI的赋能下，我个人认为我们要向前看，看到未来3-5年的商业社会将是什么样子。

我们要具备这样的想象力去思考，它一定会带来新的商业体验。而这个新的商业企业，一定是因为满足了用户未来的需求，并且创造了未来。

实战前沿：

AI应用场景与效率变革

前两天我在硅谷见到一位斯坦福的教授，他做了一项裸眼3D的技术，一个类似镜子但实际是裸眼3D的设备，这是一个已经能够实现的应用能力。那么如果加上AI的能力会变成什么样？

这是一种全新的用户需求，能实现不一样的用户体验。

我们可以将目前在做的事情结合已有的技术或技术将要可以达到的能力，去思考我们能创造出的新用户体验是什么样的。

1、 中国有一家叫特赞的公司，他们开发了一个AI产品——atypica。核心能力是让AI来帮忙研究客户调研。

它用AI爬取大量社交媒体上的用户内容，根据用户发的图片和内容，模拟出一个AI化的用户。因为有足够多的上下文，就能知道这是一个来自哪、多少岁、什么性格、喜欢什么内容、的人。它模拟出了80万个用户，其中40万在中国，当开发产品时，可以选取一部分相关的用户，给他们一个调研命题，AI会帮忙解答并制作。

制作出来后，AI会复刻一个人，你可以跟这个人沟通。这种方法特别适用于遥远的市场，比如你在中国，想调研美国市场，但如果亲自去，调研成本会非常高。这家公司有三个产品：AI research、AI Persona、AI Interview。目前，这家公司在海外市场的用户增长非常快，很多公司开始用它做用户洞察。

2、 另外一家叫perplexity，它要颠覆下一代搜索引擎。它的逻辑是永远使用所有AI模型中最前沿、最新的模型，然后做一个组合。

当你问它一个问题时，它会在各大AI模型上做一层叠加，比如用DeepSeek、ChatGPT等都跑一遍。相当于每一个很厉害的AI都会参与讨论这个问题。它能做到的是deep research，你可以让它更深入的研究几个小时甚至几天，然后给你一个报告。

比如说它为大众汽车做一个咨询案。虽然它对汽车行业不了解，但让它进行深入研究后，最终完成了80页的调研报告，非常出色。

3、 Nano Banana有很多特定功能已经实现：替换人脸、头部、身体部也可以进行人物替换；能模拟从年轻到变老的过程；还可以更换衣物，比如将人物从穿白色礼服变为穿红色衣服等。

现在你能想到的大部分功能都能实现，而且这一代的AI很好地做到了主体一致性。原来使用AI进行深度学习时，会发现一个问题，比如今天生成一张图很好，但想让它以这张图再生成一张相似的图时，却发现主体人物或风格发生了变化。

而现在，AI可以逐个进行生成，且保持主体一致性。到在此基础上，有第三方基于AI技术还做成设计软件，其中的图层可分离，比如可以单独调整文字，这些功能在快速变化，所以大家要保持对AI的持续关注，不断了解新动态，因为使用新东西可能会让你的效率提高十倍。

4、 还有一家公司Icon，它提供数字化营销团队服务，这个数字化营销团队本质上是源驱动的。

它的设计逻辑比较简单，就是当你去投放广告时它会观测所有同品类的竞争对手，不断监测他们广告投放的时长。背后的逻辑是：如果有一个竞争对手的某个广告投放得好，投了30天、60天甚至90天还在投，那一定是因为这个广告的效果是好的。

那么Icon就会把这个创意拿过来进行自动化生产，然后再去投放，用数据不断去优化。如果你有明确的逻辑，那么AI比任何人都更擅长做决策。而且现在很多的广告投放系统已经开始打通数据链路了，新的广告上线后，根据数据反馈进行调整，如果效果不好就更换新的广告。

5、 GONG开发的是AI销售助手。

在任何企业销售团队中，都存在顶部、腰部和底部的情况,如何让底部员工晋升到腰部，让腰部员工进一步上升?实际上，AI已经能很好地实现这一点，因为优秀销售都有特定的销售模型和话术体系，以及跟进节奏。而那些表现不佳的销售，多半是没有找到成功的秘诀。人工教导成功的销售技巧概率很小，因此现在有了AI系统，每个销售都有对应的AI系统，它会告知哪些客户有潜力，应以何种节奏去沟通。

6、还有一个公司叫Gecko，这家公司做的是AI面试。面试时，很多人会有微表情， AI能通过视频面试中用户的微表情判断哪些回答是真实的，且非常准确。

7、ChatGPT现在非常受欢迎，它在过去两年里市值迅速增长，从300多亿美金到700多亿，再到1300多亿，现在号称5000亿市值，据说要IPO时市值会达到1万亿，支撑它未来可能成为1万亿市值的唯一因素是它进入电子商务领域。过去两年里，很多人的消费决策从在百度、谷歌上搜索，转变成了问DeepSeek等AI智能体，所以有些人在做AI结果优化，我认为这方面很有潜力。目前国内有很多公司在往影响搜索结果这个方向努力，但头部公司尚未显现。

8、国外有一家叫Otterly的公司，他们正在做这件事，即影响大模型的输入结果。当用户使用大模型寻找供应商时，我们的服务能否融入其中？我们有一个做知乎媒体的会员提到，最近很多公司在投资知乎，因为大模型很多时候采用知乎的结果，他们认为这些结果的质量权重较高。总而言之，我们都在迷雾中探索其潜力所在。

企业如何实现AI转型？

实现AI转型有几个要点：

第一，如果你打算使用AI工具，我个人认为最有效的方法是付费。AI服务通常每月20美金，但质量会好很多，其效果远比雇佣两个人工要划算。

第二，设定一个固定的时间学习和使用AI，比如在你组织里规定，每周五下午所有人都用AI解决问题，培养这样的习惯，这是哈夫曼给我们的建议。仅仅告诉员工要用AI是不够的，因为他们到了具体场景里，还是会用原来的方式解决问题，可以邀请外部专家来讲讲，或者举办一个研讨会：讨论原来是用a方式实现，现在能否用ai方式在固定时间内实现？

第三，组织员工进行比赛，比如创造宣传材料时进行比赛，看谁用了什么工具，哪个更好更快，以此激活组织活力。

第四，Review并AI化工作流，每个季度把员工召集开会，讨论我们的工作现在是怎么做的。比如：我们的某一个营销工作室，要写文案、做图片、找图片、找视频，但现在可能用很多工具就能生成。大部分人容易固化思维，用用传统方法做，这时会有很多利益牵扯：同样一件事，原来花几万块，但现在换一个方法几百块就能解决，所以要履月优化。

第五，和员工共创。很多ai转型推不动，原因是老板热心如火，员工却觉得老板天天在变。

所以要让员工和你共创，讨论如何实现ai，怎么提高ai效率？

互动问答

1、Q:很多AI软件他们的实时更新、模型更新的进度我们很难跟进,以及他们每个模型对应的行业、功能都不相同，尤其是很多模型还是国外生产需付费才能使用，我不可能为每个模型都付费尝试其可用性，不知道在老师的AI俱乐部里是否有好的产品案例及这些产品的模型更新或算法更新信息？

A:变化确实非常快，但我个人认为，现在重要的是找到已实现功能的应用场景并将其应用起来。比如我要做一个演讲，需设计并做图，原来做图需两小时，现在用AI只需半小时。前段时间有朋友说要开年会，让我推荐一个能写歌的工具，我说有个叫sono的AI可以写歌，虽然歌曲质量不一定非常好，但这是一次体验。我们的模型不必等到非常成熟,能用上什么，就先用什么。最近我跟很多人开会、见面，我的第一个动作是拿出手机，问对方是否方便用AI录音。如果对方方便，我就会打开,因为这样一来，我所有的内容都会被整理下来。我还可以给你发起语音通话，或者发个腾讯会议链接，聊完后，所有内容都会被整理好，代办事项也会整理好，这种一站式服务很方便。

Q:在使用国外的AI时，因为我们使用的是大模型多一些，它需要通过语料去训练,中文互联网与国外存在互通问题，因此中文环境下，如中国市场的问题，给GPT处理时，它可能从客户端角度理解；若询问国内DeepSeek或其他相关AI软件，信息可能更新较慢，所以最终我还是得在中国互联网上找数据，而百度原来的老搜索引擎充斥着广告，我们该怎么办？

A:就目前而言，我认为这是不能完全解决的问题，所以我会在国内外AI都进行询问，因为我认为现在这个阶段，最终决策仍掌握在人手中。这个过程相当于你派了两个员工：一个员工负责外网研究并提交报告，另一个员工基于国内报告提交，然后你们分别汇报，我做出最终选择。

但我觉得未来会有像perplexity这样的机构，将几个模型综合在一起给出答案。如果我们未来要私有化部署——即在企业中应用外部的语料信息、知识库以及核心数据，那么我们还是需要从知识库中提取，这是一个叠加过程，非常涉及技。

2、Q：我从事教育行业，从我的视角来看，对于艺术设计背景的人来说，AI生成的图片审美不够，这样的内容产出，是否会影响我们下一代人？这些算法和数据究竟从何而来？在推进内容建设时，我们应如何防止青少年或目前未被主流内容控制的人受到不良影响，如何为他们创造更好的环境？

A：硅谷现在有两派观点。一派认为我们将进入一个美好的世界。他们的观点是：人类本身并没有多大差别，在信息化时代，我们的身份发生变化，而且这个身份非常重要。比如，在介绍自己时，通常会提及职业身；但未来，如果绝大部分工作都由AI完成，那么我的核心身份可能就不是IT从业者，可能会变成《易经》爱好者，或者是旅行家，或者是一个飞盘高手。这些兴趣和特质很可能在未来是我们下一代孩子最核心的身份标志。

我们现在的身份标志是什么？是钱!而钱，又是由你的社会地位所界定的，整个社会也是按照这个逻辑构建的。

然而在将来，AI解决了我们的工作问题，我们可以做自己喜欢的事情。当人们无需为生活奔波时，自然会倾向于乐观态度。

另一派悲观派则认为，人类终将被AI控制，因为AI会让人上瘾。比如开会时手机被夺走，很多人会感到焦虑，因为会觉得自己与世界断开了连接——尽管物理世界始终在连接，只是人与虚拟世界或互联网世界的连接中断了。

从本质上讲，对孩子的教育应回归三个核心能力：

一是提问能力，这远比回答问题能力重要；

二是审美能力，能分辨美与丑，无论是AI生成的图片还是其他，最终都需要人的审美能力来判断其好坏；

三是爱与被爱的能力，根据金字塔逻辑，如果未来社会需求的基础是爱和归属感，那么孩子就需要具备爱别人和被别人爱的能力，以在群体中找到归属感。

再往上，可能是实现自我价值的需求。这是我的观点。

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冷芸博士

冷芸博士

冷芸时尚圈创始人

独立学者、商业培训导师、时尚评论人与专栏作家。美国富布莱特奖获奖者。北京服装学院客座教授。

知乎时尚话题优秀答主。领英2020年行家。全网40万加关注者，他们多为时尚及奢侈品产业从业者。

冷芸拥有香港大学博士学位。伦敦时装学院时装营销与管理硕士学位。

冷芸2013-14年获得由美国国务院颁发的富布莱特(Fulbright)学者奖。 同年冷芸在纽约帕森斯(Parsons)设计学院做访问学者。其研究领域主要为中西时装体系对比，包括从教育到商业体系的比对。

其近期活动包括：

2025年7月9日，中国服装协会服装科技创新大会演讲嘉宾;

2025年5月9日，Link Fashion创新论坛联席主席;

2024年4月10日，深圳PV展“向善商业”圆桌主持人；

2024年3月29日，市界与财经天下周刊“让女性不设限”演讲嘉宾；

2024年3月27日，上海时装周Biodex可持续时尚发展论坛主持人；

2023年12月4日，虎嗅FM创新节演讲嘉宾；

其他冷芸参加的活动还包括:

2022央视上海总台“让世界看见中国美”时尚大奖评委；2019秋冬深圳时装周“时尚大奖”评委；2018-21年“中华杯”服装设计大赛评委；2018年哈佛中心“女性论坛”特邀嘉宾；2018年第20届IFFTI特邀演讲嘉宾。

其合作撰稿媒体与知识付费平台包括《Vogue服饰与美容》、《费加罗》、《BoF时装商业评论》、《周末画报》、《三联生活周刊》、 知乎等。

其培训与咨询对象则包括唯品会、赫基、三福百货、韩都衣舍、历峰集团、斐乐等，以及其他中小企业。其培训课程与咨询范围包括买手与商品（含商品企划与设计企划），商品数据分析，新媒体运营，时尚写作，美学消费与营销，中小企业经营与管理，消费者洞察与研究等，且所有课程均有融入如何利用AI提高工作效率。

冷芸时尚圈亦有自己的讲师团队。讲课主题几乎涵盖时尚与奢侈品相关的所有课程。包括但不仅限于服装产品知识，球鞋设计与开发、服装生产供应链管理，奢侈品零售运营，服装营销与品牌建设，时尚产品跨境运营等。

冷芸也经常接受财经与时尚类媒体的采访。曾对时尚商业的观点曾被虎嗅、南方周末、中国经营报、Vogue Business及36氪等主流媒体采纳。

冷芸自1996年开始在鞋服业工作，至今近30年。曾任职于耐克、百丽及利丰集团。

冷芸主要出版作品有：《中国时尚：对话中国服装设计师》、《时装买手实用手册》（第3版，10印）、《资深买手宝典手册》（第2版中文版即将出版；英文版将于2026年在欧美上市）、《人生不急 职场不慌》以及《时尚商业概论：从传统到数智化》（获得中国纺织工业联合会颁发的优秀图书三等奖）。

冷芸还是《ROUTLEDGE中国研究百科全书》（英文）经济与商业板块的编辑。冷芸也是《亚洲设计百科全书》（英文）中，“中国服装设计师”与“中国设计教育”词条作者；以及《设计教育：理论与实践》（英文）一书中，中国设计教育一文的作者。冷芸的论文也多次发表在时尚与设计