2025 AI主戰場,連鎖門店“變形記”_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命,从智能密钥到已知尽头36分钟前
歷史上兩次AI浪潮,都提醒我們一個殘酷的事實:不能落地的AI,是沒有未來的。
AI大模型爆火以來,金融、互聯網、醫療等高精尖領域,被看作AI落地的温牀,數據多、不差錢、信息化程度高,付費能力與意願也很強。
可不知不覺間,風向悄悄轉了。
2025年的連鎖門店,成了AI主戰場。
西式快餐店裏,麥當勞、肯德基掀起了AI競賽,肯德基推出“車速取 2.0”讓車主絲滑取餐,麥當勞就上線對話式“P.AI”,給到店消費者一點小小的AI震撼。
中式滷味連鎖門店,絕味鴨脖在20週年之際,一口氣放出了三大智能體,讓門店店長和消費者一起AI起來。
競爭白熱化的現制飲品,更是爭先恐後進行升級。瑞幸的AI智能體接入豆包大模型,蜜雪冰城、茶百道也與第三方數字服務商合作,上線了智能POS、智能營銷等工具,星巴克也在北美門店上線了基於OpenAI平台的生成式AI助手“綠點助手”(Green Dot Assistant)。
也就是説,大家隨手買個漢堡,點杯奶茶,再打包點零食回家,如今都被AI滲透了。
不少人就納悶了:以前總覺得AI該待在科技公司或金融機構的辦公室裏,幫程序員寫代碼,幫基金經理分析行情,怎麼突然一股腦扎進連鎖門店,忙着做雞、做鴨、搖奶茶了?
連鎖門店成了今年AI落地最熱鬧的主戰場,這裏頭藏着哪些行業的暗湧?
既然我們説,Al必須落地,技術應該由業務來駕馭,那就有必要回歸到零售業務的鏈路當中,去看AI是如何與門店相結合的。
對於連鎖零售企業來説,研、產、供、銷、服的業務鏈路,是非常清晰的。其中,產品SKU研發與生產,由總部負責。一個個門店則作為供應鏈末端,則承擔着出品、銷售、服務等任務。那AI到底能在連鎖門店,幹哪些實事呢?
出品環節,餐飲、飲品、零食等連鎖門店來説,食品安全問題是最重要的,而加盟店又多如牛毛,怎麼嚴控出品質量?AI就能在這裏幹找茬的活兒。有連鎖奶茶店等採用服務商的“AI管家系統”就是用視覺大模型盯着操作枱,讓AI即時查看原料放的是否規範,枱面擦得乾不乾淨,讓食品安全問題減少60%,外帶包裝出錯率降低50%。
銷售環節,零售SKU少則幾十種,多則上千種,如果沒搞清楚用户愛吃什麼,要麼多備貨搞出一堆庫存,要麼缺貨導致消費者不盡興。這時候,AI就能成為門店的貼心導購,比如絕味鴨脖的AI點餐智體“小火鴨”,精準推薦個性化套餐,下雨天推點微辣解膩的,加班夜塞個重口的,夜間復購率噌噌漲。海底撈2025年跨界搞的烘焙品牌“拾耍·SCHWASUA”,麪糰全聽AI的,通過算法分析大家愛買什麼,即時調整產品線,確保熱銷麪包供應充足,據説單店每天能賣200多個熱銷品。
服務環節,門店是連鎖品牌觸達消費者的最直接渠道,服務是否貼心絲滑,會直接影響到消費者對品牌的觀感,這裏也是AI扎堆最多的環節。比如肯德基2025年1月升級的“車速取2.0”,接入高德地圖ETA接口,系統自動推薦途經門店,並提前讓後廚備餐,實現“人到即取”,再也不用在車裏盯着取餐口發呆了。麥當勞則讓“P.AI”跟消費者聊天答題,還能贏取優惠。而“服務優等生”海底撈,自然也不會放過AI,其智能等位系統會根據歷史數據,計算等待時間,還能給出個性化建議。星巴克的“綠點助手”,則是咖啡界的時間管理大師,會在後台智能化排訂單,將等餐時間從6分鐘縮到4分鐘。
當你走進一家店,突然意識到“哎,這個零食就是我想吃的”“剛好想喝一杯抹茶拿鐵”,那就是AI在悄悄發力了。
連鎖門店,是距離消費者最近的地方。這波門店智能化浪潮,正把AI落地主戰場,從高大上的CBD辦公室,變成街頭巷尾的消費場景。
在很多消費者眼中,實體零售門店的“含科量”不高,最能體現數字化的地方大概就是手機掃碼支付了。怎麼到了大模型時代,反而成為AI主力軍呢?實體零售,什麼時候跟AI走得這麼近了?
確實,實體零售在很長一段時間內,一直是數字化的後進生。
商務部在2015年發佈的《“十二五”時期促進零售業發展的指導意見》中明確提出,要開展“智能門店”試點。但是,要搞智能門店,首先要補上數字化的短板。
這是因為,2016年前後興起的智慧零售,本質上是實體零售行業的防禦性措施,消除線上線下的壁壘,打通全流程數據,在某些環節引入算法智能決策。當時,線下門店面臨的主要挑戰,就是掙得少,花得多。線上業務衝擊,客流量下滑,會員數據分散在不同系統,選品、營銷、門店補貨、庫存管理全都靠經驗判斷。
所以,這一階段的智慧零售,本質上是以“上雲進行數字化改造”為主,智能化僅有小模型、零星嘗試,遠未形成氣候。畢竟連數據都沒打通,何談“智能”?
那麼,這位昔日的數字化後進生,突然就在AI大模型時代,成為技術落地的主力軍了。連鎖門店為什麼在AI賽道上讓人眼前一亮?
背後既是無奈,也是勳章。
為什麼是無奈?因為連鎖門店的生存壓力,更大了。對AI的熱情,本質是“活下去、活得好”的生存本能在驅動。
如今,消費者購物習慣和消費力發生了很大變化,線下門店的客流還在不斷被分流,坪效(每平方米產生的效益)仍在下滑,整個行業早已進入薄利時代,更精益的門店管理勢在必行。
與此同時,茶飲、零食等連鎖門店的加盟門檻相對較低,很多新手加盟商缺乏經驗,總部又跟不上經營指導,容易導致關店率高,規模大了但管理跟不上,消費者體驗不好,加上輿論放大,會直接影響品牌形象和後續經營。供應鏈也是連鎖品牌的一個軟肋,特別是生鮮,一旦中間環節數據斷鏈,食品安全和新鮮度都成問題。
再加上實體零售的競爭,格外激烈。以休閒零食為例,基本沒有壟斷品牌,不斷出現的新鋭品牌會持續分流用户。這時候,連鎖品牌想靠品牌忠誠度留住消費者,必須得靠持續的產品新鮮感,可是巨量的SKU(單品)意味着每年必須推陳出新,還要不斷戳中新一代消費者的心坎,否則消費者就會移情別戀。
所以,這時候,AI大模型能夠在研、產、供、銷、服的業務鏈路中,為企業降本提質增效,誰先擁抱大模型,把AI用好,誰就能在“薄利時代”活下去、活得好。所以,連鎖品牌不想錯過這一輪AI浪潮,也就不難理解了。
那為什麼又是勳章呢?因為能用上AI,本質還是因為連鎖品牌都基本完成了數字化,心裏有底,能力有底,戰略上也就大刀闊斧了。
AI能發力,全靠連鎖品牌多年來日積月累的數據基建。對於連鎖品牌來説,數智化轉型並不容易,線上與線下打通的利益博弈,數千家甚至上萬家門店的改造,研產供銷服各個系統的互聯互通,會員系統和用户畫像的搭建……全是難啃的硬骨頭。可這些事情一旦完成,就築起了極高的壁壘,可以快速接入AI大模型能力。
無論是會員系統、數據中台,還是雲上SaaS、智能POS機、智能攝像頭等,這些數據基建夯實了AI所必備的數據。比如絕味鴨脖的AI智能體,就來自9400萬會員的大數據,才能讀懂用户想吃什麼、愛吃什麼。
而且,上一階段的探索,也讓連鎖品牌培養起了一批熟悉機器學習算法、雲服務、大數據等的人才,有了內生能力。
除了這些內因,連鎖品牌在AI賽道上一騎絕塵,還有一個外因,是大模型技術門檻的降低。
以前實體零售要搞AI,得自己僱算法工程師,買算力卡,中小門店想都不敢想。現在雲平台的Maas服務,比如百度零售數字人、騰訊智慧零售等,AI模塊與工具開箱即用,企業AI應用的開發門檻大幅降低。比如絕味鴨脖的滷味行業首個垂直大模型絕智,就是基於混元大模型和騰訊雲來訓練的。京東雲靈犀大模型也背靠京東的零售基因,進行了後訓練,更適合作為基模應用於零售場景。
生存壓力,內生能力,與外部助力,這三股力量撞在一起,就撞出了連鎖門店的智能化風潮。
那麼下一個問題是,當AI的用户從科技公司工程師,變成了炸雞店店員、鴨脖店店長,這種轉變又反過來,對AI技術提出了哪些“接地氣”的新要求?
2016年左右的智慧零售風潮中,門店成為算法企業和雲廠商的主戰場。頭部機器視覺廠商,紛紛推出了面向零售企業的識別方案和智能看店攝像頭;雲廠商也推出了各類智慧零售方案,比如騰訊雲的智慧零售,天翼雲推出了智慧看店,金山雲的新零售解決方案,華為雲的智慧門店解決方案等。
來到AI大模型時代,連鎖門店也將是AI和雲企業的主戰場。為什麼?
一方面,連鎖門店的數字化、標準化,是AI應用規模落地的沃土。連鎖的核心競爭力在於複製能力,千店萬店猶如AI的神經末梢,每天產生大量數據,幫助AI算法迭代升級,進而快速複製到各個門店。
另外,連鎖門店也是直接觸達用户的場景,非常適合多模態大模型。語音點單、情緒識別、AIGC繪畫互動等,AI公司的產品也能在消費者場景中玩出各種花樣。
總結一下就是,AI技術在連鎖門店中,價值大、產出效益高、平均成本低,所以一定會吸引更多連鎖品牌投入其中,給AI與雲市場帶來增量。
不過,想要吃到連鎖門店智能化的紅利,最關鍵的是迴歸業務。
一位休閒零食連鎖品牌的負責人曾告訴我們:我不在乎雲,只在乎好不好用。説白了,AI必須由業務駕馭,真正理解實體零售行業,在業務中解決真問題,比如不能瞎編數據導致門店庫存管理異常,降低大模型幻覺是必須的。
再比如,零售門店更希望一體化解決方案,從算力基座到數據治理,從模型訓練到落地陪跑,比如騰訊智慧零售背靠騰訊雲MaaS提供的全鏈路支撐。
2025年AI主戰場的轉移,已經提醒我們:讓業務駕馭AI,當大模型的價值通過“取漢堡更快”“一句話點咖啡”來實現,這場技術變革才算真正落地。
