数智技术赋能老字号企业电商转型演进机制研究——基于五芳斋的纵向案例分析
Evolutionary Mechanism of Intelligent Technology Empowering E-Commerce Transformation of Time-Honored Brands—A Longitudinal Case Study of Wu Fang Zhai
摘要: 在数字经济向智能经济跃迁的时代语境下,中华老字号企业面临着“组织惯性”束缚与“敏捷响应”需求之间的深刻矛盾。本研究选取百年老字号“五芳斋”为纵向单案例研究对象,以动态能力理论为主线,并结合组织双元性视角,深入剖析其从信息化起步到AI深度赋能的电商转型全过程。研究发现,老字号企业的转型遵循“基础连接–数据赋能–智能引领”的阶梯式演进逻辑。更重要的是,AI技术通过三种微观机制重构了企业的动态能力:(1) 粒度细化机制,通过将市场感知从宏观统计下沉至微观场景,驱动“感知能力”的高分辨率跃升;(2) 时效压缩机制,通过实时算法替代周期性计划,实现“把握能力”的零时差配置;(3) 知识显性化机制,将可结构化的隐性工匠经验与品牌资产转化为可复用的算法资产,推动“重组能力”的自动化迭代。本研究构建了“AI技术驱动的老字号企业动态能力演进模型”,并从组织双元性视角揭示AI如何作为“文化中介者”,在“守正”(工艺传承)与“出奇”(智能变革)之间推动认知整合与资源再配置,从而缓释传承与创新的张力,为存量竞争时代传统企业的现代化转型提供理论洞见与实践启示。
Abstract: As the digital economy shifts toward an intelligent economy, China’s time-honored brands face tensions between organizational inertia and agile responsiveness. Using Wu Fang Zhai as a longitudinal single-case study, this research applies dynamic capabilities theory with an organizational ambidexterity lens to examine its e-commerce transformation from informatization to deep AI enablement. The findings reveal a stepwise path of “basic connectivity-data enablement-intelligent leadership”. AI reshapes dynamic capabilities through three micro-mechanisms: (1) granularity refinement, enhancing sensing by moving from aggregates to micro-scenarios; (2) timeliness compression, enabling near-zero-lag seizing via real-time algorithms; and (3) knowledge codification, converting codifiable tacit craftsmanship know-how and brand assets into reusable algorithmic assets to support iterative reconfiguration. The study proposes an AI-driven evolutionary model and shows how AI, as a “cultural mediator”, facilitates cognitive integration and resource reallocation between heritage preservation and intelligent transformation, easing the tension between tradition and innovation.
文章引用:张书赫. 数智技术赋能老字号企业电商转型演进机制研究——基于五芳斋的纵向案例分析[J]. 电子商务评论, 2026, 15(2): 859-868. https://doi.org/10.12677/ecl.2026.152224

参考文献

[1] 戚聿东, 肖旭. 数字经济时代的企业管理变革[J]. 管理世界, 2020, 36(6): 135-152, 250.
[2] 陈冬梅, 王俐珍, 陈安霓. 数字化与战略管理理论——回顾、挑战与展望[J]. 管理世界, 2020, 36(5): 220-236, 20.
[3] 陈志军, 盖明哲, 王琳. 数字时代老字号企业如何进行价值创造?——基于组织模块化视角的案例研究[J]. 山东大学学报(哲学社会科学版), 2025(1): 140-154.
[4] 邓明亮, 吴传清. 工业数字化转型的概念内涵、实践历程和推进路径[J]. 国土资源科技管理, 2025, 42(4): 10-25.
[5] 焦豪, 杨季枫, 王培暖, 李倩. 数据驱动的企业动态能力作用机制研究——基于数据全生命周期管理的数字化转型过程分析[J]. 中国工业经济, 2021(11): 174-192.
[6] 许晖, 张海军, 冯永春. 传承还是重塑: 本土老字号品牌活化模式与机制研究[J]. 管理世界, 2018, 34(4): 146-161, 188.
[7] 徐伟, 张宇, 杜晶晶, 等. 老字号企业数字化转型的演变逻辑与转型机制——基于传承与创新视角的双案例研究[J/OL]. 南开管理评论, 1-24.
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=BoNITJRTahL-LHDFqgsBgzsFSTLtr-4TZeQkjEMApbnghp45mYBSclPYm37sqtVqgLn-5T2zXo_72YwBRzjOpSDNJ-jovi8RW4YwS_8vS1MEKekBVIXhuI75yrbDY3CleOtzz29l0tz28jCSRUC0tWPTyqnvXxFvA92NZeAgKy8=&uniplatform=NZKPT&language=CHS, 2026-01-10.
[8] 黄海军, 华中生, 曾赛星, 等. 数智服务运营管理中的关键科学问题[J]. 中国科学基金, 2024, 38(6): 1005-1017.
[9] 张志学, 华中生, 谢小云. 数智时代人机协同的研究现状与未来方向[J]. 管理工程学报, 2024, 38(1): 1-13.
[10] 孙克, 鲁泽霖. 人工智能在电子商务中的应用发展趋势研究[J]. 贵州社会科学, 2019(9): 136-143.
[11] 沈俏蔚, 胡丹琪, 解海天. 生成式人工智能在营销创新中的应用与研究展望[J]. 中国科学基金, 2025, 39(5): 773-781.
[12] 李晓菲, 吕爽. 零售预测优化与商品分类动态定价系统设计——结合Bi-LSTM与Bi-GRU的改进方法[J/OL]. 系统科学与数学, 1-30.
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=BoNITJRTahIiPMo7AXQEB1kw1RCkw_N4mPSLlCV_obim0ADWh3KoMUwQX12uzWQb4XfHICr3Q_09F7MO7iAEPmcLbXdgY0QCjA8O4knUNFKPlmbZbuQwgppcFDwml8PlG3EOowwd9pgDJmw28izXkUd5v4Rv7nEK9ScT9n9sASY=&uniplatform=NZKPT&language=CHS, 2026-01-10.
[13] Teece, D.J., Pisano, G. and Shuen, A. (1997) Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 18, 509-533. [Google Scholar] [CrossRef
[14] Teece, D.J. (2007) Explicating Dynamic Capabilities: The Nature and Microfoundations of (Sustainable) Enterprise Performance. Strategic Management Journal, 28, 1319-1350. [Google Scholar] [CrossRef
[15] Tushman, M.L. and O'Reilly, C.A. (1996) Ambidextrous Organizations: Managing Evolutionary and Revolutionary Change. California Management Review, 38, 8-29. [Google Scholar] [CrossRef