事件
盒马从城市制（19 个区域各自为政）升级到大区制（9 个超大区），同时新设 AI 委员会、配置 AI 业务伙伴岗位（BP）。这看似是「部门换了号」，实际暴露了一个企业级的焦虑：旧的组织颗粒度已经跟不上新能力的速度。
为什么现在？
城市制的逻辑很直观：北京经理懂北京的房租、人力、消费习惯，所以把决策权下沉到城市层级。这在「物流最后一公里」和「门店选址」的年代是对的。
但当 AI 能力跨越地理边界时（供应链预测、动态定价、库存优化），小城市经理的本地优势变成了瓶颈。他们无法获取跨区域数据、也无法投入足够的 AI 资源。结果是：最先进的算法永远只在头部城市落地，腰部和尾部城市继续用人力 Excel。
大区制的威力在于：9 个超大区可以共享 AI 基础设施、数据和模型。华北大区的库存预测模型可以直接迁移到华中，而不需要各城市经理逐个立项。
组织结构本身就是策略
CTO 牵头、BP 配置这两个细节很关键。
CTO 主导 意味着 AI 不是「建议部门」或「支持角色」，而是决策核心。以前产品经理可能会对 IT 说「给我一个推荐系统」，IT 六个月后交付一个用不了的东西。现在反过来：CTO 委员会和业务部门是对等的谈判方，甚至 CTO 可以推翻业务经理对需求的定义。
BP 岗位 更深层：BP（Business Partner）不是翻译官，而是「能用 AI 的语言描述业务问题」的人。一个 BP 可能出身于供应链，但他必须读懂机器学习论文才能和算法团队对话。这个岗位的存在等于是说：盒马认为瓶颈不在 AI 技术，而在于「业务端不知道怎么用 AI」。
反面教材：为什么有些企业组织升级失败
很多企业升级组织结构，但没有同步调整激励指标。比如城市总经理的 KPI 还是「本城市销售额」，而 AI 项目是跨城市的长期收益。结果城市总经理会暗示：「别用我这个地区做 AI 试点，影响我的业绩。」
盒马如果不改变考核方式（从「单城市 ROI」改成「大区协同效率」），这次组织升级可能沦为架构改名。