博世集團(tuán)全球電動工具CDO呂智超：未來屬于“會向AI提問”的人 | 2025第六屆TBI杰出品牌創(chuàng)新節(jié)
面對市場洞察碎片化、團(tuán)隊知識孤島化與創(chuàng)新效率瓶頸等共同挑戰(zhàn)，AI的價值正從技術(shù)層面延伸至業(yè)務(wù)核心——它如何真正理解用戶，又如何激發(fā)組織的整體智慧？
在2025第六屆TBI杰出品牌創(chuàng)新節(jié)上，博世集團(tuán)全球電動工具CDO呂智超的分享，系統(tǒng)拆解了AI融入產(chǎn)品創(chuàng)新全流程的實戰(zhàn)經(jīng)驗。其洞察對市場與電商團(tuán)隊具有直接的借鑒意義：他揭示了一種以“提問”驅(qū)動、以“協(xié)同”為核心的AI應(yīng)用邏輯，幫助業(yè)務(wù)穿越噪聲，精準(zhǔn)捕獲價值。
如果你關(guān)心如何讓AI不止于自動化，而成為增長與創(chuàng)新的系統(tǒng)引擎，本次分享提供了一個扎實而深刻的視角。
以下是呂智超的分享，經(jīng)整理。
01
重構(gòu)用戶理解：用虛擬場景破解工程師的“經(jīng)驗盲區(qū)”
大家好。今天我想拋磚引玉，探討品牌創(chuàng)新的根本動力。博世130多年的歷史告訴我們，一切源于產(chǎn)品的持續(xù)創(chuàng)新。今天產(chǎn)品研發(fā)面臨四大困境：上市速度、產(chǎn)品復(fù)雜性、成本壓力、可持續(xù)性目標(biāo)。老板要求更快，市場要更復(fù)雜，成本要更低，法規(guī)要更綠，這對工程師是巨大挑戰(zhàn)。
我們認(rèn)為，AI真正的價值上限，在于賦能整個產(chǎn)品研發(fā)周期。其中一個核心突破點，就是徹底改變我們理解用戶的方式。
我們電動工具行業(yè)很有意思，產(chǎn)品本身也許幾千個SKU，但使用場景極度復(fù)雜。任何有生產(chǎn)、施工乃至生活的地方，都有我們的產(chǎn)品。工程師如果只埋頭研究馬達(dá)轉(zhuǎn)速、電池節(jié)能，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。但傳統(tǒng)的理解用戶方式存在局限：工程師有多少精力能深入到每個國家的工地，去觀察工人具體每一步操作？靠有限的市場調(diào)研和有經(jīng)驗的工程師“拍腦袋”，必然存在盲區(qū)和偏見，很多細(xì)微卻至關(guān)重要的真實需求就這樣被忽略了。
我們現(xiàn)在做的，就是為工程師創(chuàng)造一個虛擬的“合成組織”和環(huán)境。在這個環(huán)境里，我們可以模擬不同國家的工人、工長、設(shè)備經(jīng)理，讓工程師深度交互，理解最細(xì)微的場景差異。這不再是問幾個用戶問題，而是真正沉浸式的體驗。
分享一個數(shù)字：我們?yōu)槟硞€工具在特定企業(yè)的應(yīng)用場景做模擬，一次就要消耗幾百萬到一千萬token。我們要問的是：針對全球15個即將上市的國家，用戶場景有何不同？能否通過一個設(shè)計滿足所有需求，還是必須開發(fā)多個SKU？
通過這種方式，一個經(jīng)驗五年的工程師，可能比有二十年經(jīng)驗但固守己見的工程師更“懂”市場。因為AI虛擬場景沒有偏見，它能幫助我們扒開那些曾經(jīng)被忽略的、但至關(guān)重要的細(xì)節(jié)。
02
喚醒沉默知識：讓AI成為連接企業(yè)智慧的網(wǎng)絡(luò)
在深入理解用戶之后，創(chuàng)新的下一個瓶頸來自于企業(yè)內(nèi)部：那些被鎖在文檔柜和工程師頭腦中的孤立知識。第二階段，我們致力于用AI穿透企業(yè)的“知識孤島”，驅(qū)動創(chuàng)新情報。
每個企業(yè)都想找到技術(shù)的“藍(lán)?！被颉翱瞻讌^(qū)”，但直接問AI，它往往會胡扯。我們的做法是回歸企業(yè)自身：結(jié)合我們已有的能力和沉淀的知識，讓AI發(fā)揮價值。
企業(yè)最大的財富是什么？是沉淀在無數(shù)文件、專利、標(biāo)準(zhǔn)中的知識，尤其是工程師頭腦中的經(jīng)驗。但這些知識是孤立的、沉默的。我們正在通過AI工具，系統(tǒng)性地訪談工程師，而且不是一次性的，是長期的、動態(tài)的。
這里有個深刻體會：在研發(fā)中，“你不知道，你不知道什么”，這才是最大的挑戰(zhàn)。所以，我們現(xiàn)在鼓勵所有人——研發(fā)、市場、銷售——提出問題。在我們看來，問題比答案更值錢。我們搭建了一個知識庫和Chatbot，要求任何問題必須在三天內(nèi)得到答案，背后由一個內(nèi)部專家網(wǎng)絡(luò)支撐。
我們的長遠(yuǎn)方向，是打造高度垂直的“專家智能體”（Expert Agent），每個智能體只負(fù)責(zé)一個非常具體的微小領(lǐng)域，背后由5到10位真正的專家訓(xùn)練和支撐。
這些由AI連接“知識孤島”的智能體，正展現(xiàn)出強(qiáng)大的力量。它們讓那些深埋于個人經(jīng)驗、未曾顯性化的“ tacit knowledge”（隱性知識），重新流動起來，成為驅(qū)動創(chuàng)新的燃料。
在此基礎(chǔ)上，我們進(jìn)入與AI共同創(chuàng)造的新層次。我們不再僅僅是向AI索要一個答案，而是讓它幫我們探索從未想過的方向。通過衍生式設(shè)計，工程師只需定義問題、約束和目標(biāo)（如重量、強(qiáng)度、成本），AI就能生成成千上萬種優(yōu)化方案供我們選擇啟發(fā)。這大幅拓展了創(chuàng)新的邊界。
03
定義未來工作：在智能時代，人的核心價值是提出問題
當(dāng)我們談?wù)?/span>AI驅(qū)動創(chuàng)新時，最終要回答兩個問題：技術(shù)將把產(chǎn)品帶向何方？以及，人的角色將如何演變？
首先，產(chǎn)品本身正在進(jìn)化。第六階段，是走向軟件定義硬件，讓產(chǎn)品在出廠后仍能通過軟件更新持續(xù)進(jìn)化。博世一直致力于成為AIoT公司，但最大的挑戰(zhàn)始終是：如何找到真正的應(yīng)用場景？
以前靠定期開workshop“頭腦風(fēng)暴”，現(xiàn)在我們可以利用AI虛擬用戶，瞬間生成和測試大量人機(jī)交互方案，快速篩選出最有潛力的方向。這是一個關(guān)鍵的切入點。
所有這些AI能力的落地，最終導(dǎo)向一個新的價值等式。AI告訴我，它可以幫我們實現(xiàn)：上市時間縮短40-60%，缺陷檢測率達(dá)99%以上，運營成本降低25-40%，整體設(shè)備效率提升15-25%。
當(dāng)然，我不敢直接把這份“AI愿景”拿給老板看。但這些數(shù)字背后指向一個趨勢：AI帶來的降本增效，絕不只是優(yōu)化既有流程，而是通過創(chuàng)新讓你徹底不用再做某些事。
比如工廠的整體設(shè)備效率，提升0.5%都很難，但確實有先鋒案例通過AI實現(xiàn)了兩位數(shù)提升。關(guān)鍵在于，我們不應(yīng)執(zhí)著于做一個“大而全”的POC。等你的POC做完，世界又變了。
我們的策略是：忘掉大問題，專注小問題。我們有一個長長的“問題清單”，專挑那些今天能用現(xiàn)有AI工具解決的具體、微小的問題去攻克。我的期望是，到2027年1月1日，當(dāng)我們解決了成百上千個小問題后，它們會自然“連成一片”。那時，無論是叫AGI還是智能體，它就已經(jīng)實實在在地改變了我們的工作方式。
最后，談?wù)?/span>人與AI的關(guān)系。我們會被取代嗎？至少今天不會。未來的核心在于“人在回路中”。人的角色是做出關(guān)鍵決策、進(jìn)行戰(zhàn)略思考、特別是定義正確的問題。AI則負(fù)責(zé)高效執(zhí)行、廣泛探索和處理重復(fù)性工作。
今年我們在內(nèi)部的“AI學(xué)院”培訓(xùn)中，不再教具體工具，而是聚焦“如何定義問題”。我們相信，在AI時代，定義問題的能力，是人的核心價值。
總結(jié)一下，無論是線性流程還是循環(huán)迭代，產(chǎn)品創(chuàng)新的根本動力，永遠(yuǎn)是為用戶創(chuàng)造真實價值。而AI，是我們實現(xiàn)這一目標(biāo)最強(qiáng)有力的新引擎。
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