【2026创新实效大赛】《领导问我：AI能取代你吗？》——电商事业部刘倚含

精彩回顾

2026创新实效大赛

时光见证成长 努力点亮未来

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2025

07

前言

    首届双枪创新实效大赛虽已圆满落幕，但一众参赛选手立足业务实操的真诚分享、饱含热忱的创新思考，依旧在每一位聆听者心中久久回荡。

    本次大赛以实效为核心标尺，所有创新方案皆扎根岗位痛点、重在落地变现，每一篇演讲都沉淀着解决实际问题的思路与经验。为让未能抵达现场的伙伴不错过这份宝贵的思想硕果，我们整理汇总全部参赛演讲稿全文。愿大家细读文字之时，汲取可复用的实战方法，让赛场迸发的创新灵感，转化为日常工作提质增效的切实力量。

    当下技术迭代日新月异，不少选手都结合自身岗位，分享了 AI 的实践用法。电商事业部的刘倚含便站在设计师的视角，为我们解读人与 AI 该如何平衡定位、彼此赋能。这期间，既有直面挑战的深度思辨，也有拿来就能参考借鉴的实操解法，等待大家一一品读。

演讲视频

现场直击！

领导问我：AI能取代你吗？

电商事业部：刘倚含

    亲爱双枪的家人们：

    大家好，我是电商事业部的刘倚含！

    就在去年，我们刚开始用AI做图不久，有一天部门负责人国伟走到我工位旁边，面带微笑地问了我一句话：“你觉得，AI能取代你吗？”虽然这句话是开玩笑的，但我听出来了——他有一半是认真的。作为领导，他问这个问题，天经地义。但作为设计师，这个问题像一根针，扎在我最在乎的地方。

    那天晚上我回家坐在电脑前，思考了很久。我忽然读懂了这句提问背后的深意——差距是领先的起点。领导问我的那个问题，其实就是一次“差距分析”：他让我看清，现状与未来之间，已经出现了一道鸿沟。而我得决定，是站在鸿沟这边，还是跨过去。然后我得出了一个答案。一个我自己相信的答案。

    今天我想把这个答案讲给你们听。

    这里有三张图片，大家猜一猜哪张是AI做的？

    提到AI，相信在座不少人第一反应就是用来聊天、答疑解惑的。但如今的AI早已超出大家的固有认知，发展速度远超想象。

    首先我必须诚实地说：AI确实可以取代我的一部分，但仅仅只是一部分。不用租影棚、不用请模特、不用买食材道具，几分钟就能出不同风格的场景图。可以说，今天的AI，已经强大到能承接设计岗80%的基础执行工作，效率是传统模式的几十上百倍。

    诶，听到这儿有人可能会问：那设计工作岂不是很简单？难道会用AI工具就算创新吗？

    我的答案是：不算。

    因为AI是人人都能打开的公开工具，你能用，同行也能用。单纯“会用AI做图”，只是跟上了工具迭代的潮流，算不上真正的实效创新。

    真正的创新是把这个人人可用的工具，和我们的业务流程深度结合；是把设计师个人的AI使用技巧，变成整个团队都能复用的标准化能力；是用AI提效降本的同时，还能守住设计的温度，让产品真正走进用户心里。

    一、用AI重构基础工作模式，把时间还给设计本身

    作为厨具品类的设计师，我们过去长期面临一个痛点：品类多、平台多、用户场景多，一百多款产品要适配十几类场景风格。中国人要看到中式厨房，美国人要看到美式厨房，精致宝妈要看到亲子厨房。传统拍摄模式周期长、成本高、调整不灵活，设计师50%的精力，都消耗在抠图、改场景、找素材的机械重复里，反而没时间去思考“用户到底想看什么”“设计到底要传递什么”。

    AI的出现，首先解决了这个基础痛点：

场景生成

    同一张白底产品图，输入一行“美式厨房，白色中岛台，上午十点的自然光”。三十秒一张图出来了。再换一句“中式餐桌，暖黄灯光，家常菜氛围”。三十秒又是一张。零成本，零等待。

模特生成

    不止场景，模特也是。以前做亚马逊的图，模特怎么来？要么去免费素材网翻，要么花钱买一张素材图。翻免费素材是什么体验呢？就是我翻了几百张，才能勉强找到一张角度凑合、光线对得上的。买素材图呢？钱花了，但买回来的图照样有限制——这个模特只有正面，没有侧面；这个姿势只适合砧板，放锅铲上就别扭。那时候我就一个感觉：我在“讨饭”——素材库里翻到什么用什么，没得挑，没得选。

    现在有AI就不一样了！输入 “三十岁金发妈妈，系围裙”，三十秒就能出图。不同肤色、不同发型、不同年龄段的人都能做，而且人物质感和真人毫无差别。想换表情、调拍摄角度，只需要修改几个关键词就行。

    大家看，屏幕上的这些都是我AI生成的，没有一个真人！

批量迭代

    除了换场景，换模特，我们还用它进行了批量迭代。亚马逊有一款棋盘格菜板。24年上架它的时候我们拍了一套图。这套图我们用到2026年。依托AI，我们从同一套原图里迭代出了三款完全不同的视觉风格，传统模式下要花两周时间、数千元成本，现在一天就能零成本完成。不管市场审美怎么变、运营方向怎么调，单凭这一套老素材，我们随时能做出第四套、第五套甚至第十套方案，让一张原图持续释放它的长久价值。

    但更重要的价值从来不是省钱，而是省下来的时间。以前改一套图要耗掉设计师一周精力，现在一天就能搞定，剩下的时间，我们终于可以沉下心去看用户评论、去琢磨用户需求、去打磨真正能打动人的设计细节。

    二、搭建标准化SOP，把个人能力沉淀为组织能力

    如果只是少数设计师个人会用AI，那只是工具技巧的降本增效，算不上创新。换场景、换模特，这些我们2025年就已经做得很熟练了。但AI这件事，熟练只是起点，不是终点。

    今年我们在想一个问题：能不能让AI的收益再大一点？不是省十分钟、省一张图，而是从“点”的效率变成“面”的效率，能不能一张白底图，直接生成一整套产品页面？

    我们真的做到了，我和运营宇晗花了整整一个月反复试错调整，打磨出了适配全套产品图的万能提示词模板，梳理出从运营提需求到最终出图的完整闭环SOP：

    从用户洞察与卖点提炼→视觉策略制定→标准化AI提示词生成→批量产出场景图→人工筛选与价值判断→优化整合输出主图详情。

    这套流程最核心的逻辑就一句话：把“设计师的能力”变成“系统的能力”。把重复的、可标准化的部分交给流程与AI，把人的精力集中在最核心的“策略判断、用户共情、价值表达”上。大家会发现，这恰恰就是BLM模型里的“关键任务”和“正式组织”——把战略执行变成可复制的系统能力，让每一个环节都对齐目标，让每一分力气都打在同一个点上。

    三、跨部门价值延伸，释放全链路创造力

    这套AI方法的价值，不止于设计部。

    我们的摄影团队也同步落地了AI场景应用，上个月季度复盘时摄影组的负责人宇洋跟我说，今年第一季度买食材道具的钱，比去年直接省了上万块。但比省钱更有意义的是，摄影师不用再为了一个角度反复摆盘、重复采购食材，不用把时间浪费在切同一颗西兰花、摆同一块砧板上，而是可以把精力聚焦在创意拍摄、光影打磨这些真正需要人的审美与判断的工作上。

    截至今年7月，我们已经用这套完整的AI流程，成功上架了5款产品，全部通过了市场的检验，真正实现了“从工具使用到业务落地”的闭环。所以，AI带来的不是简单的“快”，而是一种能力释放。它帮我们快速生成几十个方向，大幅降低试错成本，把一个想法迅速变成可视化方案。

    但这绝不意味着设计师的价值被削弱了——恰恰相反，正是AI把效率问题彻底解决了，我们才有更多时间去做真正重要的事：理解用户、判断方向、打磨细节、传递温度。所以我越来越觉得，AI不是来取代设计师的，而是来重新定义设计师的工作。

    AI做不到什么：人的判断，才是设计的核心锚点

    那么，AI已经这么强大了，是不是设计师只需要会写提示词就够了？

    我的答案是：绝对不是。

    因为AI能生成一万张图，但它不知道为什么要生成这一张。它能把一个词变成画面，但它读不懂画面背后的人。它可以让我们看到很多可能性，但判断不了哪一种可能性真正贴近用户。这些，仍然需要人来完成。

    拿前面提到的棋盘格菜板举例，AI能快速生成轻奢风、清新风、质朴风，每一张都光线精致、构图完美。但最终我们选哪风格，AI给不了答案。

    我们去翻了几百条用户评论，发现买这款菜板的很多是刚租房、第一次做饭的年轻人。他们要的不是高端奢华的厨房，是“我也能好好做饭”的烟火气，是平价但不敷衍的生活感。最终我们选定了清新明亮的小户型厨房风格，没有昂贵的橱柜，没有精致的摆盘——这个决策，AI做不出来。它不知道“租房的年轻人”是什么样的生活，不知道“好好做饭”背后是怎样的心情，它只能生成漂亮的画面，但判断不了画面背后的情感价值。

    再看我们的乌檀木整木砧板，核心用户是30-45岁的家庭女性，她们的核心诉求不是“好看”，是“靠谱、耐用、放心”。评论区里大家说的最多的，是“给家人做饭用着安心”“切菜手感扎实”。如果只靠AI，它会生成食材考究的“网红厨房”，画面无可挑剔，但离我们的用户很远。

    因为AI不知道：我们的用户每天都在做饭，她们不需要看“别人怎么精致做饭”，她们要的是“这块砧板适合我的日常”。

    AI不知道：画面里不需要昂贵的食材和精致的摆盘，土豆丝、家常菜、给孩子做的辅食，才是她们的日常。

    AI更不知道：一点点使用痕迹、温润的木质质感，比崭新发亮的画面，更能让她们觉得“这就是我家会用的砧板”。

    这些判断，来自对用户的深度理解，来自对产品的价值认知，来自日复一日对生活的感知。这些，是算法算不出来的。

    很多人说AI时代设计师会被淘汰。但我认为，被淘汰的从来不是设计师，而是只会机械执行、不会独立判断，只会依赖经验、不会理解用户的人。AI取代的，是本该被取代的重复劳动；而设计师真正的工作，是理解人、感受人、打动人。这些，永远只能由人来完成。

    很幸运，国伟也是这样想的。前段时间他跟我说：我们现在花这么多精力落地AI、搭建流程，从来不是为了用机器代替你们，恰恰是为了让你们能回归人的工作，让设计回归设计的本质。

    AI很好，我也很好，我们加在一起才最好。

    所以今天我不会说AI很冰冷，也不会说设计师高高在上。

    我更愿意这样理解：AI很好。它能快速生成场景，能降低拍摄成本，能提高改图效率，能让我们在短时间内验证更多视觉方向，把我们从繁琐的重复劳动里彻底解放出来。

    我也很好。我能读懂用户评论，能判断产品卖点，能理解品牌气质，能在无数张AI生成的图里，选出那张真正能打动人的图，能给画面注入情绪、故事和温度。

    但我和AI加在一起，才是最好的。因为AI解决的是“效率”，而设计师负责的是“意义”。AI负责把想法快速变成画面，设计师负责让画面背后有温度、有情绪、有用户能听懂的故事。未来的设计师，不是会被AI取代的人，而是会用AI放大自己判断力、创造力和共情力的人。

    用技术托举温度，才是我们的创新答案。

    上个月我们做一款鸡翅木筷的详情页。这款筷子的卖点是“实木、天然、不变形、耐高温”。我们之前的图都是功能导向的——放一排放消毒柜、放煮沸的锅里——就是告诉用户“你看，它真的不变形，耐高温”。

    这次我想试试不一样的。

    我让AI生成了一组场景：老式的木头圆桌，桌布是那种碎花的。光线是傍晚的暖光。餐桌上摆着几道家常菜。然后这双木筷就斜放在一个普通的白色碗上。

AI生成了好几张。

    其中一张，光线特别对。不是那种打光师精心布的光，就是那种——妈妈喊你回家吃饭的时候，你推开门看到的那种光。

    温的，软的，让人忍不住想坐下来。

    这个画面的方向，不是AI替我想出来的。AI可以生成餐桌、碗筷、暖光，但它不知道，这张图真正要讲的不是筷子，而是“回家吃饭”的感觉。AI帮我快速实现了画面，但往画面里放进温度和意义的，是设计师。

    最后我在画面下面加了四个字：好好吃饭。

    尽管这个月的销售数据还无法拿到，但是我的同事说，看到这张图，让她想起了外婆家的餐桌。我想，这就是我们做设计的意义。我们卖的不仅是筷子和砧板，是一日三餐的烟火，是家人围坐的温暖。AI能画出一万个厨房，但画不出这份记忆和共情；AI能生成一万个画面，但它永远不会主动写下“好好吃饭”这四个字——因为它从来没有被人喊过回家吃饭。

    这也许就是BLM模型里“文化氛围”和“价值观”最具象化的解释，不是冷冰冰的效率，而是用人的温度去打动另一个活生生的人。而这份温度，才是我们设计师，也是我们公司，最不可替代的底气。

    这就是我们的创新实践，也是我们在AI时代，给自己找到的不可替代的位置。

让努力被看见