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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落地的溫床 ， 數據多、不差錢、信息化程度高 ， 付費能力與意愿也很強 。
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 。
西式快餐店里 ， 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 。
中式鹵味連鎖門店 ， 絕味鴨脖在20周年之際 ， 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 ， 更是爭先恐后進行升級 。 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于OpenAI平臺的生成式AI助手“綠點助手”（Green Dot Assistant） 。
也就是說 ， 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里 ， 幫程序員寫代碼 ， 幫基金經理分析行情 ， 怎么突然一股腦扎進連鎖門店 ， 忙著做雞、做鴨、搖奶茶了？
連鎖門店成了今年AI落地最熱鬧的主戰場 ， 這里頭藏著哪些行業的暗涌？
既然我們說 ， 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 。
對于連鎖零售企業來說 ， 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 ， 則承擔著出品、銷售、服務等任務 。 那AI到底能在連鎖門店 ， 干哪些實事呢？
出品環節 ， 餐飲、飲品、零食等連鎖門店來說 ， 食品安全問題是最重要的 ， 而加盟店又多如牛毛 ， 怎么嚴控出品質量？AI就能在這里干找茬的活兒 。 有連鎖奶茶店等采用服務商的“AI管家系統”就是用視覺大模型盯著操作臺 ， 讓AI實時查看原料放的是否規范 ， 臺面擦得干不干凈 ， 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 ， 如果沒搞清楚用戶愛吃什么 ， 要么多備貨搞出一堆庫存 ， 要么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” ， 面團全聽AI的 ， 通過算法分析大家愛買什么 ， 實時調整產品線 ， 確保熱銷面包供應充足 ， 據說單店每天能賣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 ， 這里也是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 ， 并提前讓后廚備餐 ， 實現“人到即取” ， 再也不用在車里盯著取餐口發呆了 。 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 ， 會在后臺智能化排訂單 ， 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 。 怎么到了大模型時代 ， 反而成為AI主力軍呢？實體零售 ， 什么時候跟AI走得這么近了？
確實 ， 實體零售在很長一段時間內 ， 一直是數字化的后進生 。
商務部在2015年發布的《“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年前后興起的智慧零售 ， 本質上是實體零售行業的防御性措施 ， 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 。 線上業務沖擊 ， 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“上云進行數字化改造”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”？
那么 ， 這位昔日的數字化后進生 ， 突然就在AI大模型時代 ， 成為技術落地的主力軍了 。 連鎖門店為什么在AI賽道上讓人眼前一亮？
背后既是無奈 ， 也是勛章 。
為什么是無奈？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后續經營 。 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 。 以休閑零食為例 ， 基本沒有壟斷品牌 ， 不斷出現的新銳品牌會持續分流用戶 。 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）意味著每年必須推陳出新 ， 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 。
那為什么又是勛章呢？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 ， 心里有底 ， 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 。 對于連鎖品牌來說 ， 數智化轉型并不容易 ， 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 ， 會員系統和用戶畫像的搭建……全是難啃的硬骨頭 。 可這些事情一旦完成 ， 就筑起了極高的壁壘 ， 可以快速接入AI大模型能力 。
無論是會員系統、數據中臺 ， 還是云上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 ， 才能讀懂用戶想吃什么、愛吃什么 。
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、云服務、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 ， 得自己雇算法工程師 ， 買算力卡 ， 中小門店想都不敢想 。 現在云平臺的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 。 比如絕味鴨脖的鹵味行業首個垂直大模型絕智 ， 就是基于混元大模型和騰訊云來訓練的 。 京東云靈犀大模型也背靠京東的零售基因 ， 進行了后訓練 ， 更適合作為基模應用于零售場景 。
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 。
那么下一個問題是 ， 當AI的用戶從科技公司工程師 ， 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云廠商的主戰場 。 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；云廠商也推出了各類智慧零售方案 ， 比如騰訊云的智慧零售 ， 天翼云推出了智慧看店 ， 金山云的新零售解決方案 ， 華為云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和云企業的主戰場 。 為什么？
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于復制能力 ， 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 ， 進而快速復制到各個門店 。
另外 ， 連鎖門店也是直接觸達用戶的場景 ， 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與云市場帶來增量 。
不過 ， 想要吃到連鎖門店智能化的紅利 ， 最關鍵的是回歸業務 。
一位休閑零食連鎖品牌的負責人曾告訴我們：我不在乎云 ， 只在乎好不好用 。 說白了 ， 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云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 。
【2025 AI主戰場，連鎖門店“變形記”】
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