只有人最懂人

文/劉宇翔

編輯/王芳潔

《大江大河之歲月如歌》中有個細節，彭陽廠引進的新設備按照德國標準設計，理論上應該實現全自動生產，但中國的材料、環境與德國不同，反應釜出現了頻繁結焦、溫度失控的問題。

最終，解決問題的關鍵不是用更精密的儀表，而是靠老技工們幾十年積累的對原料濕度、季節氣壓、設備老化節奏的“肉身感知”。他們能在儀器報警之前，憑聽力和嗅覺判斷出反應異常，能在標準化流程之外，憑經驗微調進料順序。

這種“手感”，是任何自動化系統無法編碼的。

是的，再先進的成套設備，也需要在具體生產現場中，由人的經驗、手感與責任心來完成閉環。

過去兩年，“AI將替代人力”的敘事被輪番炒作。比如硅谷科技巨頭稱用“智能客服”替代了數百名人工客服，比如某軟件宣布用Agent自動運營，削減了運營崗位。這些消息經過媒體放大，逐漸編織成一種集體預期，即AI正在系統性地接管人類工作，不僅會接管白領崗位，還將直接與用戶打交道。

然而，敘事的熱度之下，是商業現實的復雜度。AI coding會生成代碼，但無法生成對商業經營的深層理解，Agent會自動化執行既定流程，但無法完全處理模糊的邊界情況、承擔決策責任，更無法像人類那樣在真實社交中建立信任與同理心。

所以，更務實的做法是，把該AI干的交給AI，把該人干的留給人。例如在電商領域，AI可以用在更實際的業務環節里，比如物流調度、異常訂單識別等，而在與人打交道、做判斷、維護關系這些事情上，依然交給人類自己處理。

這種“手感”，也是任何自動化系統無法編碼的。

最近，拼多多在雄安新區注冊了一家新公司，首期注資5億元，計劃直簽招聘超過5000人。這些崗位不是算法工程師，而是客服、審核、運營、運維，在當下的商業語境里，它們屬于不具備“科技感”的工種。

但這些被技術敘事所忽略的非標準化崗位，恰恰構成了商業系統最底層的承重結構。

01

工藝與手感

2026年，拼多多信息技術服務（雄安）有限公司注冊成立，首期現金注資5億元。根據公開信息，這家公司的經營范圍涵蓋大數據處理、數字化運維、云平臺服務等業務。

但真正引發行業關注的，是其配套推出的大規模招聘計劃：首批招聘崗位數量達到1000個，整個招聘周期將為當地提供超過5000個工作崗位。這些崗位通過公司直簽而非外包方式招募，核心方向是客服、審核、運營、運維。

5000人是一個值得細究的數字。拼多多目前的總員工規模約為2.5萬人，這意味著僅此一次招聘，就相當于其現有體量的20%。在當下的商業環境中，一家頭部互聯網公司以如此比例擴招后臺運營人員，本身就是一個反常規的信號。

它至少說明，在拼多多的成本核算模型中，這些崗位的人力成本在與AI邊際成本比較中，尚未處于劣勢，這些崗位所承載的職能，目前仍無法被算法有效接管。

客服、審核、運營、運維，這四類崗位在AI敘事中通常被視為“最先被替代”的群體。它們的工作內容高度重復、流程明確、信息結構化程度高，從技術原理上看，似乎天然適合大模型的介入。但拼多多的招聘動作暗示了一個被技術視角所遮蔽的事實，這些崗位的核心價值，并不在于信息處理的速度，而在于對復雜情境的判斷與裁量。

因為平臺客服是高度復雜的工作，往往要涉及消費者、商家、物流方、平臺規則的多方博弈。一位資深客服的價值，不在于他回復消息的速度，而在于他能否在復雜的利益拉扯中找到各方都能接受的平衡點，能否識別出哪些投訴是惡意套利，哪些糾紛需要升級處理。

這種基于經驗和人際直覺的“軟技能”，其難度并不亞于工人們對原料濕度、季節氣壓的把握度。

而運營崗位更是深入各個產業帶的毛細血管。拼多多的業務根植于整個供應鏈，既為品牌賦能，又為產業帶深度供應鏈改造。這意味著運營人員需要懂爆品邏輯，還要理解品牌、懂商業周期，又要能協調物流資源、處理線下關系。這些工作發生在物理世界的現場，也需要在物理世界閉環。

其實，這家以算法驅動的電商平臺，很早就在AI應用上保持理性務實的姿態。一方面保持著對技術的投入，2025年研發支出達到190億元，同比增長41%。但另一方面，尤其是在大量關鍵節點，仍然讓人在場。

歸根到底，只有人最懂人。

02

產業帶的“毛細血管”

拼多多將5000個后臺崗位集中部署于雄安，這一選址本身也包含了清晰的商業邏輯。

雄安新區作為國家級新區，近年來在數字經濟產業配套、政策紅利、土地與人力成本方面形成了獨特的比較優勢，正在構建全域“數字孿生城市” 。對于拼多多而言，在此設立涵蓋大數據處理、數字化運維、云平臺服務的公司，正好助力當地的數字經濟基礎設施建設，同時也利用這里的數字經濟、區位優勢完成布局。

雄安新區距北京、天津均為105公里左右，可謂華北的“中心點”，京雄城際50分鐘可達北京西站，京雄快線半個小時到大興機場。并且，根據規劃，雄安站樞紐將引入京雄城際、雄商高鐵、津保鐵路、雄忻高鐵、津雄城際等5條高鐵和城際線路，建成后可直達北京、天津、石家莊等京津冀主要城市，連接華中、華南、西北、西南、東北等不同地區。

信息流、商流的交匯點，把后臺崗位放在這里，就能服務全國，并經此輻射四方。

這可能還需要與拼多多近期的另一項布局，“新拼姆”計劃，放在一起審視。

去年12月19日，拼多多正式宣布組建“新拼姆”，“新拼姆”采用“自營+孵化”模式，計劃三年投入1000億元重倉中國供應鏈，目標是從產業帶源頭孵化面向全球市場的自有品牌。這一戰略標志著拼多多向“聚焦、重投供應鏈升級，高質量發展”轉型，這就要深入產業帶一線，能拿出定制化制造方案，以及產品、技術和營銷的一體化方案，又要能提供產品標準、倉儲物流、知產服務等全方位服務。

這必然要求一支龐大的地面部隊和支援力量。

很可能，雄安公司的5000人，就是這支地面部隊的后臺支撐。產業帶孵化需要處理海量的商家入駐審核、供應鏈數據監控、質量糾紛處理、跨境合規支持。這些工作無法完全依賴算法自動完成，因為產業帶的現實是高度非標準化的，不同地區的工廠有不同的信用背景、不同的產能節奏、不同的合規意識。

要管理這些分散的節點，需要大量既懂平臺規則、又懂線下產業邏輯的運營人員。

這讓我想起《大江大河》中另一個貫穿始終的主題：中國工業的現代化，從來不是簡單引進一套先進設備就能完成的。從金州化工廠到彭陽農藥廠，宋運輝面對的每一次技術升級，最終都繞不開對本土原料、工人素質、管理文化的適配。德國設備有德國設備的標準，但中國產業帶有中國產業帶的“手感”。

算法可以提供宏觀調度，但是，微觀治理必須依賴人的體感。

當其他科技公司紛紛將“AI轉型”作為戰略敘事的重心，拼多多似乎反其道而行，走“輕重資產并舉”。這種“重”與“輕”的配比，構成了拼多多自己的戰略節奏。

03

人作為“基礎設施”

曾有一種流行的看法，所有標準化、重復性的勞動都會被替代，人類將被迫向“更高階”的創意、戰略與情感勞動遷移。這種觀點其實隱含了一個“等級化”的預設，即處理信息的勞動低于創造信息的勞動，執行規則的勞動低于制定規則的勞動。

但可能在拼多多看來，在復雜的商業系統中，所謂“低階”的勞動比如審核、客服、運營，恰恰是維持系統運轉不可或缺的“高階”能力，因為涉及對模糊情境的判斷、對多方利益的平衡、對線下信息的綜合處理，是一時難以結構化的。

中國有上百個產業帶，它們生產的產品覆蓋了高中低端所有品類，企業主擁有豐富的制造知識，銷售人員擁有市場經驗，這些默會知識都并未出現在網絡上。拼多多的員工實地走訪，了解到這些無法被爬取、無法被數據化的真實信息，再結合平臺數據做出判斷，幫助傳統產業帶解決“有制造無品牌”、“同質化競爭”的痛點，針對細分需求進行定制化生產。

比如，在青島百年非遺琺瑯產業帶，拼多多團隊發現傳統風格與年輕消費者之間存在距離，便通過消費數據反饋引導設計師開發適合年輕人審美的新款式，不但反復賣空，還讓這項傳統工藝走進了日常佩戴場景。

每一個爆品的出現，每個效率的提升，其實都離不開人將默會知識的顯性化。

當前的大模型在內容生成、代碼編寫、信息檢索、模式識別不斷快速迭代，但發現新需求、開拓新市場、線下關系的維護，仍然高度依賴人在社會互動中的經驗積累。

拼多多新增的5000個崗位，正是對這種價值的重新確認。員工不需要擁有名校的計算機科學學位，但需要理解中國市場的消費心理；不需要他們手搓OpenClaw，但需要他們能夠在電話另一端聽出一位憤怒消費者的真實訴求；不需要他們訓練神經網絡，但需要他們能夠識別出產業帶中有潛力的供應商。

沒有人的AI毫無意義，那些試圖用AI完全替代后臺運營的企業，低估了商業治理的復雜性。大模型可以壓縮信息層級、加速代碼產出，但無法快速復制“組織記憶”，即分散在數千名員工頭腦中的經驗、直覺與關系網絡。

一位資深審核員能夠憑直覺識別出一條精心偽裝的好評刷單，一位老練的運營能夠在產業帶中發現新爆款潛質單品，他們所調用的不只是算法，更是長期浸泡在特定業務場景中形成的身體化認知。

從這個角度看，拼多多在雄安的5000人招聘，是一次對“人有無可替代價值”的重新定價：商業的閉環需要人的在場，供應鏈的縱深需要人的拓展，平臺的治理需要人的判斷。

5000個具體的人，將構成這家電商平臺最底層的承重結構。正如《大江大河》中，讓彭陽廠煥發新生機的，不是最精密的儀表，而是老技工們憑借經驗與手感穩住反應釜。

今天再先進的AI系統，也需要那些在客服電話里、在審核屏幕前、在產業帶工廠間走訪的人們，來扣緊商業世界的每一環。