AI跨過山海關：上海老闆帶着AI闖進東北小城

把電商店鋪頁面上的“25年新米”改成“26年新米”，在上海或許只需要幾分鐘，但在吉林敦化這座東北小城，陳林得等上兩天。

吉林省青果農業發展有限公司總經理陳林手握十幾家網店，年銷售額達5000多萬元。然而，自從把公司從上海整體遷往敦化後，這位年銷半億的老闆卻被最基礎的用工卡住了脖子：當地長期招不到能獨立做圖的美工，成熟的運營和數據人員更是稀缺。

陳林說，在敦化找符合要求的設計師，有時已經不是錢的問題，合適的人“花錢都找不到”。這種情況平時還能扛一扛，到了關鍵生意節點就很“要命”。

2026年雙11前夕，一直想在東北擴大生意卻苦於沒人可用的陳林，決定試試AI。他在淘寶教育的講師羣裏看到電商AI工具“Accio”招募體驗用戶的消息，隨即報了名。

他拿出幾家新開的大米網店作爲“試驗田”，讓員工用Accio來經營，同時與老店做對照。陳林在等一個結果：如果AI真能帶着新手跑通生意，他不僅能讓主力老店全面跟進，也能擺脫“人才荒”的掣肘，在東北放手大幹一場。

“在這兒，我如果不用AI，公司可能就做不下去了。”陳林說。

這場實驗看起來只關乎一家公司的生存，卻指向了一場更值得關注的商業變化：過去“投資和人才難下縣鄉村”的魔咒，正在被AI一點點打破。陳林和電商AI工具Accio在東北的故事，正是這場變化的一個切片。

一個上海生意人，爲什麼把公司搬到東北

陳林1980年出生於上海，常年紮在東北農村，留着山羊鬍子，像個地道農人。2004年前後，學會計出身、毫無零售經驗的他開始做淘寶，先後涉足毛絨玩具、服裝和3C數碼，2015年前後轉向大米、人蔘、木耳等東北農特產品。

起初，他通過供應商從東北拿貨。但糧食生意利潤薄，每斤幾毛錢的採購價差，放到一整車貨上就是數萬元。2018年前後，他先把供應鏈團隊紮在敦化；後來隨着直播興起，陳林乾脆關停上海團隊，把公司全員遷往敦化——畢竟做農產電商，離泥土越近，採購、品控和內容才越容易做實。

供應鏈可以跟着產地遷往關外，成熟的電商人才卻很難隨之跨過山海關。最初跟着來到敦化的上海員工，幾年後只剩三四個，其餘崗位基本只能從當地招聘。

敦化隸屬吉林省延邊朝鮮族自治州，地處長白山腹地，是大米、人蔘和木耳等東北農特產品的重要產區。敦化總面積近1.2萬平方公里，相當於兩個上海，總人口卻只有48萬。這座東北小城不缺找工作的人，缺的是懂電商的熟手。培養一個零基礎的新人通常要半年，但公司的死結在於：它既缺熟手，也沒有足夠的熟手能放下業務長期帶新人。

更難搬走的是大城市的“行業空氣”——在上海、杭州，新人泡在同行圈裏隨時能接觸新打法；而在敦化，公司幾乎成了信息孤島，少數老員工一旦忙起來，新人連該問誰都成問題。

爲了遷就縣城的人才現實，陳林不得不主動給運營“降級”：以前在上海追求精細化運作，到了敦化，先求把事情做完。

即便如此，美工環節還是卡了殼。稍複雜的頁面只能交給外地外包，排期加溝通就得等上兩天；日常改個字也要折騰一兩天，有些老商品頁面甚至半年都沒動過。

碰到雙11這類大促，價格、活動和投放素材隨時在變。主圖晚兩天，新賣點就晚兩天上線。在爭分奪秒的電商牌桌上，縣城公司的“人才荒”，最終變成了一種致命的“時間差”。

從“等兩天”到“十幾分鍾”

陳林早就試過AI。此前，他已經讓新人藉助AI輔助培訓和日常工作。新人遇到不會的操作，先問AI，再由老員工複覈。老員工不必再從最基礎的常識講起，可以把精力留給判斷和糾錯。

但在最棘手的生圖環節，此前使用的一些生圖工具並不懂東北農產的“長相”：生成的米飯泛着塑料光澤，木耳的褶皺或人蔘的鬚根常常失真。

Accio是阿里巴巴今年年初推出的專業電商AI工作臺，因爲能直連多平臺電商數據，加上長期積累的電商經驗和技能，就像一位熟練的“AI老師傅”，正在成爲越來越多電商商家的選擇。尤其是經營多平臺電商的商家，更喜歡它能快速看清多店鋪運營情況的功能。

Accio進入公司的第一項工作，仍然是改圖。但這一次，困擾團隊已久的“時間差”被打破了。

過去交給外包要等上兩天的活，現在員工只需把商品原圖交給AI，用自然語言說明場景、風格和賣點，十幾分鍾就能拿到主圖和詳情頁初稿。陳林測算，生成一套圖片的成本約爲5至6元，還能同時出多套方案備選。過去面對空白畫布無從下手的新人，如今也能快速端出一個可供討論和修改的初版。

一次新店推廣中，團隊用Accio生成了5套圖片和3條視頻。不同於普通生圖工具只管“畫面好看”，電商AI更懂平臺偏好的構圖與賣點排布。後臺數據顯示，這些素材全部通過了平臺的“優質素材”算法篩選，拿到了額外的免費推薦流量。這讓陳林有些意外——此前無論是人工設計，還是用其他AI工具，都未能拿到過這項加權。

不過，這並不等於美工崗位消失了。AI雖然降低了從零開始作圖的門檻，但員工仍要負責理解商品、說清需求，並檢查最終的文字、比例、商品形態和包裝。

除了改圖，陳林進一步把Accio用到了新人培訓和經營分析上。Accio把這些工作串聯起來，也解決了陳林過去使用AI時的另一個痛點。此前公司試過不少AI工具：一個負責生圖，一個負責查數，另一個給經營建議。員工要在幾個平臺之間來回切換，把一處的數據搬到另一處，再靠人工把結果拼起來。陳林把那種狀態稱爲“一排工具”——每個都能幹一點，但湊不成一套完整的工作方法。

如今，做圖、查數和經營分析終於能在一個系統裏跑通。陳林先用約一週時間比較Accio與原有流程的結果，再拿非主力的新店做測試。雙11正忙，他不敢直接拿主店冒險。

雙11關鍵決策時，AI反駁了這位“老電商”

測試期間，做了20多年電商、常年給商家講課的陳林，第一次被AI“潑了冷水”。

當時，團隊打算按老經驗推一款大米體驗裝：把不同口感的大米做成500克小包裝組合，讓消費者一次買回去試喫。但當他們把方案輸入系統時，Accio卻給出了反對意見。

AI分析認爲，組合試喫裝需要花大量篇幅解釋不同米種的差異，更適合靠短視頻和直播去“種草”；而在主要靠搜索成交、缺乏品牌基礎的淘寶新店裏，買家往往目標明確、決策極快，很難耐着性子看懂一套複雜的組合產品。

老經驗被推翻，這位常年給商家講課的“老電商”，琢磨後決定聽一回AI的。在靠經驗喫飯的傳統農產品電商裏，AI開始對老闆的經驗提出不同意見。團隊撤下了複雜組合，重新調整了單品規格、價格和頁面，再放進新店測試。

約兩週後，新店測試的兩個商品鏈接開始穩定起量，其中一個鏈接日銷量一度突破1000單。

測試不足一月，陳林很難將這波起量完全歸功於AI，但至少證明這條路走得通。相比於眼前的銷量，他更清楚AI目前的邊界。眼下，他還遠不敢把生意完全託管給AI。他發現，一些老員工一眼能看懂的表格，系統可能會讀錯；過去幾個人憑經驗就能心領神會的工作，現在必須標準化留痕，AI才知道怎麼幹。

某種程度上，引入AI不僅是在換工具，更是在倒逼一家縣城公司告別“作坊式經驗”，把隱性的生意經變成機器能讀懂的數據資產。

另外，AI能提出商品組合、定價和投放建議，但並不知道公司當天報過什麼活動，也不知道庫存、資金、貨盤和業務邊界。

這也意味着，企業必須在權限可控的前提下，讓AI讀懂更多真實經營信息。“你必須把AI當成心腹員工，讓它瞭解企業核心信息。你把它當工具，它能幹的就是一線員工的活。”陳林說。

“投資和人才不下縣鄉村”的魔咒正被打破

目前陳林的公司有三四十名員工，最初從上海帶來的員工還剩三四人，其餘大多數從敦化本地招聘——有剛從中職畢業的年輕人、婚育後重返職場者，也有從其他行業轉來的新手。按照過去的標準，這些連電商後臺都沒怎麼接觸過的本地人，很難跨進專業崗位的門檻。

但引入AI後，陳林招人的“尺子”變了。過去招美工，熟練使用Photoshop是硬前提；現在，他更看重基本審美、表達需求和給AI糾錯的能力。他測算過，藉助AI，新人從入職到獨立承擔基礎工作的時間，已經從半年縮短到了一兩個月。至於商品判斷、經營取捨和責任心，則留到真實業務中慢慢磨鍊。

而對敦化這樣的小城來說，改變也在悄然發生。AI沒有憑空變出一支成熟團隊，也沒有讓陳林一夜之間擴招出成百上千個崗位——一次直播中，主持人誇他在當地創造了不少就業，他當場實話實說：“沒有多少，還談不上。”

但在崗位數量之外，更深層的變化落在了具體的人身上：公司不必再靠主動給運營“降級”來遷就人才荒，一批原本被擋在專業門檻外的普通人，也得以留在小城，喫上電商這碗飯。“我沒有突然培養出一批成熟人才。只是有了AI以後，什麼樣的人能成爲人才，這件事變了。”陳林說。

陳林並不是唯一一個試着讓AI補上經營能力缺口的商家。Accio提供的數據顯示，截至2026年7月，其全球用戶已超過1000萬，使用者包括大量一人公司、中小企業和源頭工廠。對這些同樣缺乏專業人手的經營者而言，AI正在承擔起美工、運營和數據分析的角色。

最近，阿里旗下的1688也全面接入Accio，平臺上的採購買家和源頭工廠均可直接開通使用。1688聚集了大量中小企業，其中不少進貨商和工廠紮根於三四線城市、縣城及偏遠鄉村。據一位1688內部人士透露，隨着產品入口開放，Accio正加快覆蓋縣城乃至偏遠鄉鎮的經營者，越來越多像陳林這樣的電商商家都會用上，這將有機會緩解縣域電商人才缺乏難題。

20多年前，淘寶讓陳林這樣一個學會計、毫無零售經驗的上海年輕人，從拍照、上架和發貨開始做起了生意；20多年後，在東北的一座縣級市裏，AI又讓一羣沒有完整電商履歷的本地人，開始獨立處理做圖、查數和基礎運營。

對人才充足的大城市來說，AI帶來的首先是一場工具革命；對小城市和偏遠地區來說，它更可能成爲革命的工具。當資本與成熟人才仍難以抵達縣城，AI開始把一部分做生意的能力帶過去。“投資和人才不下縣鄉村”的魔咒，也由此開始被一點點打破。