2026年，AI已正式跨越“工具应用”阶段，步入以Agent为核心的“智能工作流”新常态。1月底值得投配资，虎嗅智库围绕“AI在营销服的落地案例探讨”举办了一场线下闭门研讨会。
这不仅是一场经验交流，更是一次高密度的“判断共建”。
我们邀请了小仙炖CIO尤春、Lola Rose IT负责人李久意、吉野家市场负责人倪娜、曲美智家合伙人张鹏、蜀海供应链产品总监邢禺等甲方决策者，以及明略科技、深演智能、商派科技、用友、网易云商、询盘云、迎予智心、汉朔科技等产业链资深专家。
从业务副总裁到一线解决方案专家，不同生态位的角色围案而坐，试图回答那个最核心的问题：在营销服这个最先被AI改造的阵地，真正的分水岭在哪里？
10+独家案例拆解：营销服已入“深水区”
会上，多个环节的AI实践细节首次披露，涵盖了从内容生成、智能客服到决策支持的全链路：
小仙炖分享了其在私域营销策略中的AI探索；
LolaRose讲述了IT与业务协同中的落地痛点；
网易云商展示了在I.T集团、王府井、卡西欧等场景中的客服Agent实践；
用友拆解了为中咖咖啡打造的库存健康顾问智能体；
明略科技还原了鞋服行业AI标书质检的真实逻辑；
虎嗅智库观察发现：尽管营销服已经被公认为AI落地最快的产业环节，但大多数企业仍处于“局部优化”阶段。数据治理不统一、知识库结构混乱、组织KPI与AI目标不对齐等基础设施问题，依然是阻碍AI从“插件”升级为“行动力”的深层羁绊。
吉野家市场负责人倪娜正在分享AI落地案例
告别“案例崇拜”：从单点示范到共识判断
市场对AI案例的需求正在发生剧变。过去一年，“有没有案例”是核心；现在，“案例是否可迁移”才是关键。
每家企业的数据基础、业务规模、组织结构各异，单一的成功叙事往往参考价值有限。对于决策者而言，市场不再缺案例，缺的是“可迁移的判断力”。
因此，本次闭门会讨论将每个案例拆解为三个硬核模块，进行探讨：
1. 真实需求与痛点暴露：甲方企业直言落地现状，提出最关心的ROI验证与技术适配问题；
2. 路径探讨与解决思路：服务方结合近半年零售消费企业的真实案例，给出具备普适性的实施方案。
3. 边界判断与复盘：全员复盘成功与失败的关键决策，明确在什么条件下AI效果显著，什么情况下会受挫。
这样的议程设置，让与会嘉宾不再仅仅是“听众”，而是化身为“评审人”。通过这种机制，我们完成了从痛点挖掘到解法共识的闭环。
从场景感知到共识导航：虎嗅智库的 2026 升级
回顾过去一年，虎嗅智库深入 AI 落地一线，留下了密集的调研足迹：我们在麦当劳总部观察客服 Agent 的实战，在库迪咖啡拆解 AI 巡店逻辑，在叮咚买菜前置仓里复盘 AI 分拣，也在交个朋友直播间、物美胖改门店、网易云商与 I.T 集团的合作中，持续寻找 AI 落地业务的可能性。
从技术工具的演进到业务场景落地，到企业核心环节革新，再到AI落地最根本的问题组织适配，虎嗅智库不断走向AI落地产业的更深处，完成了从 AI 意识到场景体验的初探。
2026年，虎嗅智库的定位进一步明确：围绕AI应用落地，构建一个“行业判断与共识形成平台”。
我们不只做观察者，更希望从真实案例出发，通过线上圆桌与研究报告完成案例转译，在线下闭门会进行多案例对照，抽象出场景模型与边界判断，最终沉淀为季度案例榜与年度行业榜单。
这一转译-对照-抽象-沉淀的长效机制，旨在帮助企业决策者在关键时刻看清边界、降低试错成本。
为此，虎嗅智库将进一步升级探讨密度与深度，今年前三季度，依次聚焦营销服、运营自动化、制造供应链三大核心主题，每季度举办2-3 场线下闭门会及 2 场线上圆桌，与行业一同拆解真实落地的分水岭 。
2026Q1闭门研讨会进度表：
已落地：1月27日及2月10日，分别完成了关于“酒店出行AI客服”与“连锁餐饮财务AI审核”的502线上同行研讨。
即将开启：
● 3月5日线下闭门会，将聚焦ToB销售与客服的落地案例探讨。
● 3月底：线下闭门会，重磅研讨“AI营销服的真实分水岭”，直击场景ROI与组织自动化的下一步。
● 后续预告：二、三季度我们将分别围绕“运营自动化”与“制造供应链”主题展开深度研讨。
结语
AI不会因为热度而自动产生价值。真正的分水岭，在于企业能否将AI从“增长潜力”转化为“可持续的行动能力”。
正因如此，虎嗅智库正在长期寻找和研究优秀的落地案例。2026年，我们前三季度将依次围绕营销服、运营自动化、制造供应链三大领域评选 5-8 个AI场景典型案例，年底则遴选出最具落地实力的公司榜单。这些真实的样本既是行业进度的刻度，也将成为我们“大鲸榜”的核心依据。
而参与讨论的您，未来也有机会成为我们的榜单评审，共同沉淀属于这个时代的标准与共识。
判断，比跟风更重要；共识，比喧哗更有力量。虎嗅智库愿与你一起，在复杂中寻找确定性。
欢迎扫码添加“智库小虎”值得投配资，参与后续研讨并获取本次闭门会的详细案例
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