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title: "如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪"
id: "20260403A06ELX00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-04-03T18:02:22+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20260403a06elx00"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20260403A06ELX00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["OpenClaw","营销增长","销售与客服","物流与供应链","电商零售","AI 编程","全球化出海","OpenAI"]
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# 如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**WORKSHOP**

## **一群跨境人关起门聊了两个多小时，最后发现：AI 真正难的不是会不会用，是先改哪条业务线**

  

企业和 AI 的关系，从“知道它重要”，走到“准备动手了”

"

AI 真正难的，不是会不会用，也不是工具火不火，而是它到底先帮我解决什么问题。

最近这半年，很多公司都在讲 AI。

有人拿它写文案，有人拿它做图片，有人拿它写代码，也有人开始认真“养虾”——把 OpenClaw 当成一个长期在线的数字员工来用。

但真到了企业里，问题很快就变了。

不是“AI 厉不厉害”，也不是“OpenClaw 火不火”，而是更现实的一句：

**它到底先帮我解决什么问题？**

在卧兔、WotoHub 主办的“出海・共生第四届全球品牌出海峰会”一场闭门工作坊里，非凡产研就围绕这个问题，跟一群做跨境电商、品牌出海、供应链和内容增长的企业，实打实聊了一个下午。

这场 workshop 最有意思的地方，不是又讲了一遍 OpenClaw 的概念，而是把一群原本还没真正用起来的人，硬生生推进到了一个更具体的层面：

**如果今天就要开始用 AI，你公司第一刀该切在哪。**

**![如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OnHflr50LdcNPLAVyy8OVwBUlZ6oKvdcoI-WW7c18YPh0AA/1000)**

  

## **现场最真实的一幕：很多人知道 OpenClaw，但真用过的人并不多**

这场 workshop 一开始，现场先做了一个简单调研。

结果很直接：大约六七成参会者都还没有完整接触或深度使用过 OpenClaw；真正已经装过、并且养到三只以上“小龙虾”的，只是极少数。

这其实很说明问题。

今天很多企业不是不关心 AI。恰恰相反，大家都知道它重要，也都隐约感觉到，再不碰就要晚了。

但问题是，大多数公司对它的理解还停留在“工具很好”“趋势很大”“我也想试试”这一步。真到业务里，很多人还是会卡住：

客服能不能接？

内容能不能跑？

备货能不能算？

运营能不能串起来？

老板能不能拿它辅助决策？

所以吴老师前面那三十多分钟的分享，更多是一个必要的铺垫。不是为了把 OpenClaw 讲得多完整，而是先把现场没有真正用过的人拉到同一认知线上：这东西到底是什么、为什么最近这么多人讨论、它和 ChatGPT、Manus、Claude Code 这些工具不是一回事。

但那只是开场。

真正的重点，是后面。

![如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪 · 原文图片 2](https://inews.gtimg.com/om_bt/OvGQsOQT7x_RQAxyNl_9tTLqsBBtbeU_DdC5-5bIiJ0MoAA/1000)

  

## **一场 workshop 的价值，不是把工具讲明白，而是把问题问具体**

这场闭门会后半段，我们没有继续往下讲概念，而是把现场的人直接分成四组，让大家围着自己公司正在发生的问题讨论。

规则也很明确：

不能提一个太虚的问题，不能提一个别人公司的问题，不能泛泛而谈“我想学 AI”。

每一组都必须从自己的业务出发，把问题缩成一句话。最好是这种句式：

“我应该如何……”

或者

“我们如何用 AI 去解决……”

这一下，现场气氛就完全变了。

因为大家突然不再讨论“AI 能干很多事”，而开始讨论：

**我公司最值得先让 AI 接手的，到底是哪件事。**

这件事看起来简单，其实很关键。

很多企业今天学 AI，最大的问题不是不知道工具，而是还不会把一个模糊的焦虑，翻译成一个可落地的问题。

而这场 workshop，做的就是这个翻译。

![如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪 · 原文图片 3](https://inews.gtimg.com/om_bt/O0S2lsvTo_Hc4s1b3PtCk7VBoswxIqdD5V6dbTUJyBjlIAA/1000)

  

## **四个组，几乎把今天企业最典型的 AI 难题都摆上了桌面**

这次讨论分成了四个方向：

数据、决策、营销运营、效率提升。

表面看是分组，实际上几乎把今天多数跨境企业面对 AI 时最典型的四种焦虑都摊开了。

### **第一组聊的是效率**

他们的问题是：

**如何运用 AI 串联起跨境电商行业全链路的工作流。**

这个问题一出来，很多人都有共鸣。

因为现在不少企业并不是完全没用 AI，而是到处都在用一点：有人拿它生成文案，有人拿它做图，有人自己装了两只虾，有的部门搞了一个小工具，但整个公司层面并没有真正连起来。

结果就是，AI 看起来用了很多，实际效率提升却很分散。

这组最后讨论出来的方向很务实：别一上来就想做一个大而全的系统，先从明确岗位切入。比如先做“产品龙虾”“运营龙虾”“设计龙虾”，先把一个环节跑通，再复制到别的部门。

这个结论不炫，但很对。

因为多数企业真正缺的不是想象力，而是一个可执行的起点。

### **第二组聊的是营销和内容**

他们的问题是：

**如何用智能体与 AIGC 自动生成高质量内容，解决社媒平台流量获取和素材制作问题。**

这背后是跨境企业非常现实的一种压力：

账号越来越多，平台越来越多，内容要持续更新，视频、图片、脚本、发布节奏都得跟上。

但现实往往是另一回事。

素材容易翻车，Logo 会变形，视频会穿模，审美不稳定，工具还散落在不同平台里。团队每天看起来很忙，真正稳定的内容生产能力却没搭起来。

现场还有企业提到，他们手上有多个品牌、多个社媒号，每周至少要产出几十条视频内容。这个量级，已经不是“让 AI 帮帮忙”能解决的了，而是必须进入流程化。

所以这组最后收束出来的方向是：

不是再多找几个模型，而是搭一条尽量完整的 agent 工作流，把脚本、图片、视频、发布接起来，往更稳定的生产链条去做。

说白了，大家开始意识到：

**内容问题，本质上已经不是创意问题，而是产能问题。**

### **第三组聊的是数据和备货**

他们的问题是：

**如何用日常运营和销售数据做更合理的备货预测。**

这个问题特别好，因为它一点都不“花哨”。

它没有那么像外界想象中的 AI 场景，不是炫酷 demo，也不是自动写一篇文章，而是直接碰到了跨境业务最硬的一块：库存、供应链、预测精度。

SKU 多，变量多，历史公式不准，备货还是很依赖经验，这几乎是很多公司都会遇到的老问题。

而这组最后讨论出来的结果，也非常有代表性：

先别急着让 AI 直接给预测结果。

先把数据基建搭好，把散的数据集中起来，把飞书、多维表格、销售数据、运营数据整理清楚，再让 OpenClaw 去抓更多维度的数据，再交给模型辅助分析。

这也是整场 workshop 里反复被验证的一件事：

**AI 落不了地，很多时候不是模型不够强，而是企业自己的数据还没准备好。**

### **第四组聊的是决策**

他们的问题是：

**在新产品立项决策过程中，如何借助 AI 让决策更精准。**

这一组讨论得最久，也最正常。

因为前面几组很多还是执行问题，到了这一组，已经开始碰老板真正关心的东西了：

这个项目到底值不值得做？

该不该投？

我拿什么信息去判断？

以前很多决策为什么会失误？

最后他们没有得出一个简单粗暴的答案，比如“让 AI 帮老板做决定”。

相反，现场形成的思路更成熟：

先让 AI 去做信息补全、项目观察、过程记录、复盘辅助，甚至扮演一个“蓝军”角色，帮助团队把立项过程看得更清楚，而不是直接代替拍板。

这其实很重要。

因为它说明，越来越多企业已经开始从“AI 能不能替代人”这种讨论，走向“AI 能不能先把判断这件事做得更有依据”。

  

## **最有价值的，不是每组都拿出了答案，而是大家开始会问对问题了**

如果只看表面，你会觉得这场 workshop 就是四组人讨论了四个具体问题。

但真正更重要的，是它让现场很多企业第一次意识到：

**AI 时代，最稀缺的能力之一，可能不是操作工具，而是提出正确的问题。**

这个转变很微妙，但非常真实。

以前很多企业学 AI，学着学着就会变成“看别人怎么做”“哪个软件现在火”“有没有现成模板”。

这种方式不能说没用，但它很容易停留在围观层面。

而这场 workshop 的推进方式不一样。

它逼着每个人从自己的岗位、自己的品类、自己的公司出发，把那个最具体的问题拎出来。你一旦把问题问具体，很多事就开始动了。

现场最后也有人提到，AI 不只是工具，它还是一种方法论。它会逼着人重新学习怎么提问、怎么交流、怎么拆解问题、怎么批判性地看待答案。

这句话听起来不热闹，但是真正踩中了今天很多企业的痛点。

因为多数公司现在缺的并不是“知道 AI 很强”，而是还没有把“AI 很强”翻译成“我公司下一步先改什么”。

![如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪 · 原文图片 4](https://inews.gtimg.com/om_bt/O3muMsLi2EAHDgPar0XkAPnuXhO4x3voKBQ6bYXInFmeUAA/1000)

  

## **所以，这场 workshop 最后留下来的到底是什么**

不是一份标准答案。

也不是一张“OpenClaw 万能”的宣传图。

更像是几条非常现实的共识。

第一，先别急着谈 all in，先找最适合切入的场景。

高频、重复、规则明确、又不至于一上来就碰最核心风险的流程，往往最适合先下手。

第二，数据基建比想象中重要得多。

很多企业想上 AI，但底层数据还没整理、分类、标签化，最后就会发现模型再强也使不上劲。

第三，SOP 和 skills 的沉淀很关键。

企业过去的经验、规范、风格和流程，如果不写出来，不技能化，AI 很难真正进入业务。

第四，不要神化任何一个工具。

这场 workshop 的主角是 OpenClaw，但最后大家反而更清楚了一点：不是所有任务都必须用小龙虾，关键是根据任务类型和企业现状，选最趁手的工具组合。

它没有把 AI 讲得更玄，反而把它讲得更具体了。

没有让大家觉得“这个东西离我很远”，反而逼着大家开始面对一个更直接的问题：

**如果 AI 真的已经来了，你们公司准备先让它接手哪件事？**

而当这个问题开始被认真讨论，很多事情其实就已经变了。

因为企业和 AI 的关系，从那一刻开始，就不再只是“知道它重要”。

**而是准备动手了。**

**![如果今天就要开始用OpenClaw，你公司第一刀该切在哪 · 原文图片 5](https://inews.gtimg.com/om_bt/OUQznKG0HaqIyBsSEOQJP28OfK7bCJSztAuUSoVBJcsyYAA/1000)**

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