2025年AI主战场：连锁门店的智能化变革
历史上的两次AI浪潮警示我们，无法落地应用的AI没有未来。
自AI大模型火爆以来，金融、互联网、医疗等高端领域被视为AI落地的理想环境，这些领域数据丰富、资金充足、信息化程度高，付费能力和意愿都很强。
然而，不知不觉中，风向已经转变。
2025年，连锁门店成为了AI的主战场。
在西式快餐领域，麦当劳和肯德基展开了AI竞赛。肯德基推出“车速取2.0”，让车主取餐更加顺畅；麦当劳则上线对话式“P.AI”，给到店消费者带来AI体验。
中式卤味连锁门店中，绝味鸭脖在20周年时推出三大智能体，让门店店长和消费者都参与到AI应用中。
竞争激烈的现制饮品行业也纷纷升级。瑞幸的AI智能体接入豆包大模型，蜜雪冰城、茶百道与第三方数字服务商合作，上线智能POS、智能营销等工具，星巴克在北美门店上线基于OpenAI平台的生成式AI助手“绿点助手”。
这意味着，如今我们日常购买汉堡、奶茶、零食等，都已经受到AI的影响。
很多人感到疑惑：以往认为AI应该在科技公司或金融机构的办公室，帮助程序员写代码、基金经理分析行情，为何现在大量涌入连锁门店，参与餐饮制作等工作呢？
连锁门店成为今年AI落地最热门的主战场，背后隐藏着哪些行业变化呢？
连锁名店，开启AI新征程
既然AI必须落地，技术应由业务驱动，那么就需要回到零售业务流程中，了解AI如何与门店结合。
对于连锁零售企业，研、产、供、销、服的业务链路清晰。总部负责产品SKU的研发与生产，门店作为供应链末端，承担出品、销售、服务等任务。那么AI在连锁门店能发挥什么作用呢？
出品环节，对于餐饮、饮品、零食等连锁门店，食品安全至关重要。加盟店众多，如何严格控制出品质量？AI可以发挥监督作用。一些连锁奶茶店采用“AI管家系统”，利用视觉大模型监控操作台，实时检查原料放置是否规范、台面是否干净，可使食品安全问题减少60%，外带包装出错率降低50%。
销售环节，零售商品SKU数量从几十种到上千种不等，如果不了解用户喜好，可能导致库存积压或缺货。此时，AI可成为贴心导购。例如绝味鸭脖的AI点餐智体“小火鸭”，能精准推荐个性化套餐，根据不同场景推荐合适产品，提高夜间复购率。海底捞的烘焙品牌“拾耍·SCHWASUA”，通过算法分析消费者购买偏好，实时调整产品线，保证热销面包供应，单店每天可销售200多个热销品。
服务环节，门店是品牌与消费者直接接触的渠道，服务质量影响消费者对品牌的印象，也是AI应用较多的环节。肯德基“车速取2.0”接入高德地图ETA接口，自动推荐途经门店并提前备餐，实现“人到即取”；麦当劳的“P.AI”与消费者互动答题赢优惠；海底捞的智能等位系统根据历史数据计算等待时间并提供个性化建议；星巴克的“绿点助手”智能化排单，将等餐时间从6分钟缩短到4分钟。
当我们走进一家店，发现所购商品正是自己想要的，这就是AI在发挥作用。
连锁门店离消费者最近，这波门店智能化浪潮将AI落地主战场从高端办公室转移到了日常消费场景。
在消费者印象中，实体零售门店数字化程度较低，主要体现为手机扫码支付。为何在大模型时代，实体零售成为AI主力军呢？它们何时与AI如此紧密结合的呢？
门店蜕变：从数字后进到AI先锋
实际上，实体零售长期以来在数字化方面较为落后。
2015年，商务部发布指导意见，提出开展“智能门店”试点。但要实现智能门店，需先弥补数字化短板。
2016年前后兴起的智慧零售，是实体零售的防御措施，旨在消除线上线下壁垒，打通数据，引入算法智能决策。当时，线下门店面临盈利少、成本高的问题，受线上业务冲击，客流量下降，会员数据分散，选品、营销等依赖经验判断。
这一阶段的智慧零售以“上云进行数字化改造”为主，智能化尝试有限，未形成规模。因为数据未打通，难以实现真正的“智能”。
那么，曾经的数字化落后者为何在AI大模型时代成为技术落地的主力军呢？连锁门店在AI赛道上表现出色的原因是什么？
这背后既有无奈，也有成就。
无奈在于，连锁门店生存压力增大，对AI的需求源于“活下去、活得好”的本能。
如今，消费者购物习惯和消费能力改变，线下门店客流减少，坪效下降，行业进入薄利时代，需要更精细的门店管理。
同时，茶饮、零食等连锁门店加盟门槛低，新手加盟商经验不足，总部指导跟不上，导致关店率高，影响品牌形象。供应链也是连锁品牌的薄弱环节，生鲜产品易出现数据断链，影响食品安全和新鲜度。
此外，实体零售竞争激烈，休闲零食行业缺乏垄断品牌，新锐品牌不断分流用户。连锁品牌需通过持续推出新产品吸引消费者，否则易失去用户。
所以，AI大模型能在业务链路中为企业降本增效，谁先应用好AI，谁就能在薄利时代生存发展。因此，连锁品牌积极拥抱AI浪潮。
成就在于，连锁品牌基本完成数字化，有能力和信心应用AI。
AI应用依赖连锁品牌长期的数据积累。连锁品牌数智化转型困难，涉及线上线下利益协调、门店改造、系统互通、会员系统和用户画像搭建等。但完成这些工作后，可快速接入AI大模型。
会员系统、数据中台等数据基建为AI提供了数据支持。例如绝味鸭脖的AI智能体基于9400万会员大数据，了解用户喜好。
而且，前期探索培养了一批熟悉相关技术的人才，使企业具备内生能力。
除内部因素外，大模型技术门槛降低也是连锁品牌在AI赛道领先的外部原因。
过去实体零售应用AI成本高，中小门店难以承受。现在云平台提供Maas服务，如百度零售数字人、腾讯智慧零售等，AI模块和工具可直接使用，降低了企业开发门槛。绝味鸭脖的绝智大模型基于混元大模型和腾讯云训练，京东云灵犀大模型适合零售场景。
生存压力、内生能力和外部助力共同推动了连锁门店的智能化发展。
接下来的问题是，当AI用户从科技公司工程师变为连锁门店店员和店长时，对AI技术提出了哪些实际需求？
连锁门店：AI新战场
2016年左右的智慧零售风潮中，门店是算法企业和云厂商的竞争焦点。头部机器视觉厂商和云厂商推出了各类零售解决方案。
在AI大模型时代，连锁门店将成为AI和云企业的主战场。原因何在？
一方面，连锁门店的数字化和标准化为AI大规模应用提供了良好基础。连锁的复制能力使千店万店产生大量数据，有助于AI算法升级，并快速推广到各门店。
另一方面，连锁门店直接接触用户，适合多模态大模型应用。语音点单、情绪识别等AI功能可在消费场景中发挥作用。
总之，AI在连锁门店价值大、效益高、成本低，将吸引更多连锁品牌投入，为AI与云市场带来新机遇。
然而，要享受连锁门店智能化红利，关键是回归业务。
一位休闲零食连锁品牌负责人表示，更关注AI的实用性。AI应服务于业务，解决实际问题，如避免数据错误影响库存管理，降低大模型幻觉。
零售门店希望获得一体化解决方案，包括算力、数据治理、模型训练和落地支持。例如腾讯智慧零售提供全链路支撑。
2025年AI主战场的转移提醒我们，让业务驱动AI，当大模型价值通过实际消费体验体现时，技术变革才算真正落地。
本文来自微信公众号“脑极体”，作者：藏狐，36氪经授权发布。
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