作者：周源 / 华尔街见闻

在今年春节后，"DeepSeek" 点燃了整个社会对生成式 AI（GenAI）的关注。

森马内部也顺势 " 按下了加速键 "：董事长致全员的一封信率先定调，餐厅、电梯口张贴起 "AI 不是选择题，而是必选项 " 的海报；人资中心与数字中心联动，把 " 学习 - 实践 - 激励 - 评审 - 传播 " 的组织闭环铺进 3000 名员工的日常工作中。

用森马人力资源中心高级总监白云的话说，这是一次从文化到机制的系统性推进，" 希望 3000 名同事也能投入到 AI 的使用中。"

与大部分企业用 AI 技术推动个体提效不同，森马的路径更像一次组织级重构。

在森马，能 " 看到一个 AI 组织可能的样子 "：员工自下而上地成立跨部门小组，与 IT 共同解决业务问题；人力资源则从课程训练到认证，再到晋升、薪酬激励等做了体系的适配，"AI 提效后，让 HR 有责任和义务去帮助员工考虑，员工还能做一些其他更有价值的事情是什么。" 白云说。

这些变化，可以用一句话概括：这是在钉钉平台上长出来的 AI 组织。

那么，这家服装公司究竟如何 " 长在了钉钉平台上 "？怎样实现将 AI 技术从工具变成组织能力？同时，又如何靠一套可复制的机制，把 " 个体效率 " 沉淀成 " 价值链重塑 "？

起势：从点状尝试开始

森马的 AI 之旅始于 2023 年 6 月。

森马数字中心高级总监路丽娜回忆：" 我们直接成立了 AI 的项目组，从一开始就是一个公司级的项目。"

实际上，森马当年的切入很克制——小切口、场景化、高价值场景试点。

彼时，文生图精度尚不足以支撑 " 营销大片 "，森马团队就从订货物料、电商创新页等对精度要求没那么高的环节先行落地；同时，配合业务背景强、对工具有研究热情的同事，持续训练提升模型在服装垂直场景的表现。

真正的拐点发生在今年春节后。

" 不仅管理层比较重视，普通员工也受到了 AI 带来的很多冲击。" 白云表示，文化动员先行：董事长信 + 海报 + 内部宣推，形成普遍认知和氛围感；机制激励紧跟其后：全员百日打卡、金点子征集、结合业务的挑战赛 " 三件套 " 同步上线。

上半年挑战赛评出三项代表性成果，其中最受关注的是 " 高通百万 T" 项目。

华尔街见闻了解到，这个项目巴拉巴拉以 " 高通面料 + 高通版型 " 为基础，推行面料滚动规划，结合智能 AI 匹配当下时尚流行元素快速生图定款、新技术 3D 上新提效 85%、丰富时尚的印花满足个性化需求，通过再次加工实现柔性快反。

此外，以销定产，搭配工厂仓发货提速 93%，打通从研发到交付的全链路快反体系，实现小单快反与接近零库存运营。

实际上，这可不是单点提效，而是 " 工具 + 流程并联 " 的价值链重塑。

这股势能向下扎根时，也并未陷入 " 年龄代沟 " 的刻板印象。

路丽娜的判断是：不是年龄，而是心态与好奇心。森马在各事业部组织 " 先锋部队 "，2024 年叫 " 数智先锋 "，2025 年演化为 " 尖刀营 "" 俱乐部 "" 星火燎原 " 等多种形态，对 AI 的拥抱从超级个体往超级组织演变。" 这些不是公司硬性要求必须有，而是组织自发形成。"

森马的 AI 组织 " 火种 "，与业务场景互相滋养，构成森马 AI 扩散的第一条增长曲线。

更重要的是，与当下很多公司仅仅把 AI 技术看成是单点的对个人、或单个工作流程片段提效的工具不同，森马把 AI 从 " 生产力 " 工具升格为 " 生产关系 " 重构的手段。

换句话说，很多公司只是宣导 "AI 很强大，我们要用 AI"，却没有做组织层面的适配，比如激励机制，使用 AI 技术改造工作流程的技能掌握分级认证等等。

一些企业将 AI 变成少数人的 " 效率红利 "，但生产关系不变，优秀个体就可能 " 带着工具出走 "，变成组织留不住的 " 超级个体 "。

森马给出的答案是系统性适配：学习资源、激励政策、晋升通道、岗位画像，全部对齐 AI。

说具体点，就是森马打通了 "AI 超级个体 " 的晋升与认证体系。

白云明确，" 从今年（2025 年）到明年的员工晋升，我们会把 AI 认证这一项指标做一些优选。具备这样的能力，再叠加绩效达成，会作为事业部优先推荐晋升的同事；到了来年要调薪的时候，有认证的人会适当优先考虑加薪。"

2025 年 7 月以来，森马启动数字化人才认证，共计收到了来自股份公司各一级组织共计 508 人次的报名申请，56% 的报名者通过了认证。

森马还推动了 AI 人才画像更新和 AI" 超级个体 " 人才等级认证：把数字化能力纳入画像，成为 " 驱动因素 "；HR 与业务共同推进中级人才认证。

据路丽娜透露，" 去年推人才认证时，事业部总经理层级也有人主动报名，并且认证通过。"

森马管理层内部形成 AI 实践分享机制，由事业部总经理对有效实践做闭环复盘。

在这套机制中，AI 不再只是生产力工具，而被设计进生产关系：既避免学习负担 " 外包 " 给员工，又用实打实的晋升与薪酬建立起行为激励的 " 锚 "。

钉钉在手：工作台即入口

在森马的 AI 组织实践过程中，他们将钉钉作为 AI 组织的 " 主操作系统 "。

" 只要钉钉在手，这些事情都能做。" 森马 AI 创新负责人林建霞说，在落地形态上，森马构建了四块拼图互相咬合。

第一块拼图是学习专区。

在线知识库拆开了全链路场景：企划洞察、设计研发、营销推广、终端零售、运营各自关联 " 通用工具 + 专项工具 "；对应课程则通过 " 森学堂 " 上线，" 通识课 + 岗位化课 " 结合，章节短小、支持碎片化；必修类会按岗位 " 千人千面 " 推送；学习有积分，可在餐厅、小卖部兑换。

第二块拼图即标杆案例库，这块相对简单：沉淀各事业部优秀场景，"AI 森博士 "IP 在全员群定期宣发，形成持续曝光与复用。

第三是 AIGC 小论坛 / 社区：从 2023 年 "AI 设计大赛 " 衍生，迭代到带 " 话题圈 " 的内部社区。森马共有 3000+ 员工，有 1700+ 人自愿扫码加入。

在这里，既有 " 妙用 AI 工具 " 的心得，也有各类 " 工具包 " 汇编，成为灵感 / 复用的集散地。

最重要的拼图是 AI 表格（多维表）工单系统，这是森马 AI 组织的试点核心：问题 - 分流 - 回复 - 追踪全部实现系统化。

图片说明：森马内部的 AI 应用遍地开花

若需做个简单描述，即：后台用 AI 自动打标 " 问题 / 期待 / 意见 / 吐槽 "，并自动分配到相应工作人员；系统提供 AI 反馈做 " 情绪缓冲区 " ——先给用户 " 有人听见了 " 的回执，再等人工跟进解释；再到评委打分、复评、千人千面权限等复杂流程，也用同一套 AI 表格承接。

这就实现了 " 学习 - 实践 - 沉淀 - 复用 - 反馈 - 再迭代 " 在一个入口的闭环；更关键的是，每一步都来自业务现场：学习专区里的工具清单多由 " 一线员工在各个不同场域试炼出的好用东西 " 沉淀而成，反过来再供全员复用。

若说以上是 AI 组织的机制（基建）配套，那么基建必然要用于业务实战；森马的 AI 组织最明显的特征是重构业务的生产关系：AI 不是用来炫技，而是要实现落地。

观察森马的 AI 组织落地，可以从 " 高通百万 T" 到 "AI 练货 " 做解析，这可以当成价值链打法的一个透视窗口。

" 高通百万 T" 项目是森马 " 从效率走向价值链驱动 " 的典型样本。

对此，路丽娜有个精准概括：工具 + 流程，再以之并联，最终重塑价值链。

再来看 "AI 练货 "，这是将 AI 嵌到终端导购的能力中构建与收入增长的链路，做法是与钉钉共创练货产品。

据林建霞描述，先在练货、搭配、留客等场景启动 1.0 版本，设定多轮权重（如引导、拿货比较、体验环节），经数据反馈持续调优形成模板；通过模板，再启用任务，将训练推送给指定门店导购，之后导购在手机端提交视频，AI 根据设定的专家模型自动评分并给出改进意见。

首轮共创选在巴拉加盟体系，一则这个体系在线下已多年开展 " 超级导购季度培训 + 视频作业打卡 " 实践，AI 正好 " 缝合断点 "；二则其评价体系与业务规则完善，易于模板训练与落地。

林建霞透露，目前已有 500+ 导购实际使用；看到效果后，迷你巴拉、森马品牌相继来扩场景，" 但 AI 产品不是拿来就用，一定要适配自己的业务规则。"

"AI 练货 " 的启发点：以业务规则为锚点，实现 " 场景标准化 - 业务模板化 - 规模化复制 "，并允许事业部根据品类差异二次训练。

这与 " 高通百万 T" 一样，都是把 AI 镶嵌进关键业务骨干，而非 " 贴在表层 "。

营销与运营：找到真客户

森马在营销侧的实践显示：找对内部客户，比工具更重要。

比如文生图：从 " 概念阶段生成背景图 / 极限拍摄环境替代 "，再到把节日热点与 " 儿童新式 " 结合做系列海报；对功能点（如发热、抗湿、防风）的表达更具象。

再比如内容中台 +AI 混剪裂变，是指内容由中台集中处理，终端的导购和消费者可以低门槛地帮助品牌做二次的口碑宣传。

有趣的是，林建霞说，当品牌营销部门应用这套混剪工具时，反馈 " 很差 " —— AI 混剪效率和品牌对视频品质的要求不吻合；反而是运营推广对多渠道宣发和视频量变的需求，与工具的提效点更契合。

所以，" 同样一个工具，不同业务部门的客户完全不同，一定要找对人。" 林建霞说，AI 能力要嵌入业务环节，找到 " 对 " 的人，比能力本身的强悍与否，更要紧。

在客服侧，森马区分了 To B 与电商 To C：物流客服场景 " 问题聚焦、诉求是快速查到结果 "，中间加 AI 客服即可显著降压；但电商客服要对品牌服务的温度和销售转化负责，团队 " 更为慎重 "。

这些因客而异的取舍，显示森马对 AI 落地 KPI 与业务权衡的敏感度：不是 " 能用就上 "，而是 " 能带来可验证的业务价值才上 "。

AI 时代，传统 IT 部门或团队的角色也在重写。

路丽娜把团队拆分为两套人马：一套做数字化基建升级，围绕商品、零售、供应链构建应用与数据一体化能力，并叠加算法；另一套做 " 布道者 "，推动 " 人人会用 AI"，把工具与方法扩散到业务第一线。

" 原来是 IT 部门（或数字中心）从业务需求出发做工具，现在是业务体系可自己做工具。" 林建霞说，这意味着数字中心的角色变为 " 布道与平台 "：提供平台化工具（如 AI 表格 / 多维表、AI 助理）、共创模板（如 AI 练货）、方法论与训练（如通识课、案例库、认证），由一线业务去用 " 既有的砖 "，搭建 " 各自的墙 "。

HR 部门则负责 " 从文化、激励以及培训，做整体闭环 "。

AI 组织，更重要的价值环节还包括：认证即治理，把个体火花变成组织资产，比如森马的 AI 人才认证，这是实现将 " 个体火花变成组织资产 " 的关键机制。

目前森马的 AI 人才认证层级分初、中、高三档，涵盖三大通道 AI、BI、系统应用（包含但不限 RPA、AI 表格）的技术认证：中级应用人才是当前森马识别的重点，当通识课 + 题库达标后，必须通过 " 应用案例汇报评审 "；案例需清楚回答 " 什么场景、什么问题、用什么工具、ROI 是什么 "；评审强调业务价值：必须是 " 用于工作的 "。

高级人才认证则要求认证人不仅会用数字化工具创造可落地的价值，还要能通过搭建工作流或系统等，为组织应用形成效能的系统化应用的能力，并有实际的应用产出。

也就是，要识别出能 " 通过手头工具搭建一套提效系统 " 的业务同学。

森马 AI 人才认证的规模与强度并不轻，其中 AI 类报名人数是 300 多人。据白云透露，今年 AI 案例提报中，最终认证出 150 名 AI 人才。

为确保公平，评委按 " 跨事业部、盲选 " 组成四个小组，每个小组的 5 个评委至少来自 4 个不同事业部的业务或技术专家，" 每组分到 70 个案例 " ——评委工作量可见一斑："60 多个人，每个人汇报 10 分钟就是 600 分钟 "，评委视角既看技术合理性，也看案例完整性与全链路有效性。

更重要的是，这套认证全部承接在 AI 表格上：案例提报、附件上传、评委打分、复评流转、权限隔离与 " 千人千面 "，均 " 一表完成 "。

这不仅实现了评审流程化、透明化，也让 " 优秀案例即刻进入知识库 - 再传播 - 再被复用 "，形成增长飞轮。

平台与共创：为何是钉钉

在 " 平台选择 " 问题上，森马的标准很务实：速度匹配与生态链接。

首先生长的这个基础—— AI 平台，本身的更新要高频。钉钉 8.0 发布后，林建霞说，AI 表格（原 " 多维表 "）" 迭代非常快，有效适配我们的诉求。"

钉钉的会议 AI 听记，支持 "100 多个国家的语言，还有方言 "，便于与海外事业部或客户沟通。

第三是生态协同，一个入口串起学习专区、AI/RPA/ 多维表专区、标杆案例库，前端连供应商、后端连代理商，上下游 " 都在同一个协同生态 "。

最后是共创导向，如 AI 练货，" 聚焦核心应用场景，与头部客户共创，垂直打磨 "，森马则以 " 单场景跑通 - 跨事业部复制 - 扩覆盖率 " 的方式推进。

这些模块对 B 端开发者非常友好，数字中心在代码侧与 " 通义灵码 " 等工具配合，可以直接在内部集成应用，并随之大规模复用。

所以，森马并不是 " 买一堆工具 "，而是 " 在一个统一平台上组织业务生产 "。

这正是 " 在钉钉上长出来 " 的含义：学习、传播、实践、反馈、评审、复制并进而复用打磨，都在同一张网上完成，组织的神经末梢与业务毛细血管，通过钉钉平台，实现完全打通。

如果把时间线拉长，森马 AI 实践大致经历了三步：首先是点状提效（2023 年）：以 " 文生图 " 等工具在订货物料、电商创新页等环节试点；第二阶段（2024 年）通过强场景化应用驱动各业务链路点状生长出 AI 火种；其次，组织动员（2025 上半年）：董事长信 + 海报 + 三项机制（打卡 / 金点子 / 挑战赛），学习体系与 " 先锋—尖刀营 " 形成网络。

第三步，价值链重塑（从 2025 年到现在）：以 " 高通百万 T""AI 练货 " 为代表，把 AI 嵌进产品开发、供应链与终端训练的核心流程；以认证体系与 AI 表格为治理底座，把业务改进，变成可复用的组织资产。

AI 不是取代，而是赋能：森马没有将 " 赋能 " 停留在口号上，而是将之写进机制：晋升、加薪、认证、课程、社区、案例、工单和表格，层层咬合。

正因如此，员工的创造力，才能顺利转化为组织的结构化能力，并继续反哺业务增长。

站在今天回望 GenAI 横空出世的数年，"DeepSeek" 的社会级热度只是一个外部触发器。

真正让森马成为 " 钉钉长出来的 AI 组织 " 的，是其组织工程：用钉钉工作台承接学习、协同、应用与治理；用 AI 表格连接规则、流程与人的反馈；用挑战赛 / 金点子 / 打卡激活自下而上的创新；用认证把 " 个体火花 " 变成 " 组织资产 "；用 " 布道者 + 基建 " 的双轮驱动，一线业务转变角色，从提需求，变成自己造工具。

这套工程的要义不在 " 用了多少工具 "，而在组织是否围绕 AI 改造了生产关系。

森马的 AI 组织实践，给业界提供了一种可复制的路径：先做实氛围与激励，再做厚学习与案例，接着通过钉钉平台做细流程，最终实现了 AI 成为价值链的 " 细胞和血肉 "。

当 " 组织在线、业务在线、反馈在线 " 真正实现，AI 便不再是一阵风，而会沉入企业基业长青的日常与年轮。