在人工智能领域，一个残酷的事实始终如影随形：无法实现落地的AI，终将没有未来。历史上两次AI浪潮的起落，无不印证了这一点。如今，AI大模型炙手可热，金融、互联网、医疗等高精尖领域一度被视为AI技术落地的理想温床。这些领域数据资源丰富、资金雄厚、信息化程度高，具备强大的付费能力和意愿。然而，风向在悄然转变，AI的主战场正在向更贴近消费者的场景转移。
展望2025年，连锁门店已然成为AI技术落地的主战场。西式快餐巨头麦当劳、肯德基之间，一场AI竞赛已悄然拉开帷幕。肯德基推出“车速取2.0”服务，旨在为车主提供更为流畅便捷的取餐体验；麦当劳则上线了对话式AI“P.AI”，希望通过AI技术为到店消费者带来耳目一新的体验。中式卤味连锁品牌绝味鸭脖，在其20周年之际，也一口气推出了三大智能体，赋能门店店长和消费者，共同拥抱AI时代。
现制饮品行业的竞争日趋白热化，各大品牌纷纷寻求智能化升级。瑞幸咖啡的AI智能体接入豆包大模型，蜜雪冰城、茶百道等品牌也与第三方数字服务商合作，上线了智能POS、智能营销等工具。就连咖啡巨头星巴克，也在北美门店推出了基于OpenAI平台的生成式AI助手“绿点助手”（Green Dot Assistant）。这意味着，从购买汉堡、奶茶到打包零食，AI技术已经渗透到我们日常消费的方方面面。
这引发了不少人的疑问：AI不是应该待在科技公司或金融机构的办公室里，帮助程序员编写代码，辅助基金经理分析市场行情吗？为何如今却一股脑地涌入连锁门店，忙着做鸡、做鸭、摇奶茶？
本文将深入探讨连锁门店成为AI落地主战场的背后原因，剖析其中蕴藏的行业变革。既然AI必须落地，技术应该由业务来驱动，那么就有必要回归到零售业务的链路中，考察AI是如何与门店相结合的。对于连锁零售企业而言，研发、生产、供应、销售、服务构成了其清晰的业务链路。其中，产品SKU的研发与生产由总部负责，而各个门店则作为供应链的末端，承担着出品、销售、服务等任务。那么，AI究竟能在连锁门店中发挥哪些实际作用呢？
在出品环节，对于餐饮、饮品、零食等连锁门店而言，食品安全至关重要。然而，加盟店数量庞大，如何严格控制出品质量成为一大挑战。AI恰好能在此发挥“找茬”的作用。一些连锁奶茶店采用了服务商的“AI管家系统”，利用视觉大模型实时监控操作台，检查原料投放是否规范、台面是否清洁。据称，该系统能使食品安全问题减少60%，外带包装出错率降低50%。
在销售环节，零售门店的SKU少则几十种，多则上千种。如果未能准确把握用户偏好，就可能导致备货过多造成库存积压，或者缺货影响消费者体验。此时，AI可以化身门店的贴心导购。例如，绝味鸭脖的AI点餐智体“小火鸭”，能够精准推荐个性化套餐：下雨天推荐微辣解腻的口味，加班夜推荐重口味，从而显著提升夜间复购率。海底捞在2025年跨界推出的烘焙品牌“拾耍·SCHWASUA”，其面团配方完全由AI决定。通过算法分析消费者偏好，实时调整产品线，确保热销面包供应充足，据说单店每天能售出200多个热销产品。
在服务环节，门店是连锁品牌与消费者直接接触的渠道，服务质量直接影响消费者对品牌的印象。因此，该环节也是AI应用最为集中的领域。例如，肯德基在2025年1月升级的“车速取2.0”，接入高德地图ETA接口，系统能够自动推荐途经门店，并提前通知后厨备餐，实现“人到即取”，大大节省了顾客的等待时间。麦当劳则利用“P.AI”与消费者互动答题，并提供优惠奖励。作为服务标杆的海底捞，自然也不会错过AI的赋能。其智能等位系统能够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”则是一位咖啡界的时间管理大师，能够在后台智能化地安排订单，将等餐时间从6分钟缩短至4分钟。
当你走进一家门店，突然意识到“这正是我想吃的零食”或“想来一杯抹茶拿铁”，这背后很可能就是AI在默默发力。连锁门店是距离消费者最近的地方。这波门店智能化浪潮，正将AI落地的主战场从高大上的CBD办公室，转变为街头巷尾的消费场景。
在许多消费者眼中，实体零售门店的“含科量”并不高，数字化程度最高的应用可能就是手机扫码支付了。那么，为何到了大模型时代，实体零售反而成为了AI的主力军？实体零售，何时与AI走得如此之近？
诚然，在很长一段时间内，实体零售一直是数字化的后来者。早在2015年，商务部发布的《“十二五”时期促进零售业发展的指导意见》中就明确提出，要开展“智能门店”试点。然而，要打造智能门店，首先必须补齐数字化的短板。
2016年前后兴起的智慧零售，本质上是实体零售行业应对挑战的防御性措施，旨在消除线上线下的壁垒，打通全流程数据，并在某些环节引入算法智能决策。当时，线下门店面临的主要挑战是盈利能力下降和运营成本上升。线上业务的冲击导致客流量下滑，会员数据分散在不同系统，选品、营销、门店补货、库存管理等环节主要依赖经验判断。
因此，这一阶段的智慧零售，本质上是以“上云进行数字化改造”为主，智能化应用仅限于小模型和零星尝试，远未形成气候。毕竟，如果连数据都未打通，又何谈“智能”呢？
那么，这位昔日的数字化后进生，为何突然在大模型时代，成为了技术落地的主力军？连锁门店为何能在AI赛道上让人眼前一亮？
这背后既有无奈，也有成就。
“无奈”之处在于，连锁门店的生存压力日益增大。对AI的热情，本质上是“活下去、活得更好”的生存本能驱动。
如今，消费者的购物习惯和消费能力发生了巨大变化，线下门店的客流量持续被分流，坪效不断下滑，整个行业早已进入微利时代，更加精益的门店管理势在必行。
与此同时，茶饮、零食等连锁门店的加盟门槛相对较低，许多新手加盟商缺乏经验，总部又难以提供充分的经营指导，容易导致关店率居高不下。规模扩张的同时，管理水平却未能跟上，导致消费者体验不佳，再加上舆论的放大效应，会直接影响品牌形象和后续经营。供应链也是连锁品牌的一大软肋，特别是生鲜产品，一旦中间环节数据断链，食品安全和新鲜度都将面临威胁。
此外，实体零售的竞争异常激烈。以休闲零食为例，市场上基本没有垄断品牌，不断涌现的新锐品牌会持续分流用户。在这种情况下，连锁品牌要想依靠品牌忠诚度留住消费者，就必须不断推陈出新，保持产品的新鲜感，并精准把握新一代消费者的喜好，否则消费者很容易“移情别恋”。
因此，在当前的市场环境下，AI大模型能够在研发、生产、供应、销售、服务等业务链路中，帮助企业降低成本、提升效率和改善质量。谁能率先拥抱大模型，并将其应用到实际业务中，谁就能在“微利时代”生存下去，并且活得更好。因此，连锁品牌不想错过这一轮AI浪潮，也就不足为奇了。
“成就”之处在于，能够应用AI，本质上是因为连锁品牌已经基本完成了数字化转型，具备了充分的数据基础和技术能力，从而能够在战略上大胆创新。
AI之所以能够发挥作用，完全得益于连锁品牌多年来在数据基础设施建设方面的积累。对于连锁品牌而言，实现数字化转型并非易事，需要克服线上与线下利益博弈、数千家甚至上万家门店的改造、研发生产供应销售服务各个系统的互联互通、会员系统和用户画像的搭建等诸多难题。然而，一旦这些工作完成，就能够筑起极高的竞争壁垒，从而快速接入AI大模型能力。
无论是会员系统、数据中台，还是云端SaaS、智能POS机、智能摄像头等，这些数据基础设施都为AI应用提供了必要的数据支撑。例如，绝味鸭脖的AI智能体，正是基于9400万会员的大数据，才能准确理解用户想吃什么、爱吃什么。
此外，上一阶段的探索也让连锁品牌培养了一批熟悉机器学习算法、云服务、大数据等领域的人才，形成了内生能力。
除了这些内在因素，连锁品牌在AI赛道上的崛起，还得益于大模型技术门槛的降低。
过去，实体零售企业要想应用AI，必须自己聘请算法工程师，购买算力卡，这对于中小门店来说几乎是难以想象的。而现在，云平台提供的MaaS服务（模型即服务），例如百度零售数字人、腾讯智慧零售等，提供了开箱即用的AI模块和工具，大大降低了企业AI应用的开发门槛。例如，绝味鸭脖的卤味行业首个垂直大模型“绝智”，就是基于混元大模型和腾讯云进行训练的。京东云灵犀大模型也背靠京东的零售基因，进行了后训练，更适合作为基模应用于零售场景。
生存压力、内生能力和外部助力，这三股力量相互碰撞，共同推动了连锁门店的智能化浪潮。
那么，下一个问题是，当AI的用户从科技公司的工程师，变成了炸鸡店店员、鸭脖店店长，这种转变又反过来，对AI技术提出了哪些“接地气”的新要求？
在2016年左右的智慧零售浪潮中，门店成为了算法企业和云厂商的主战场。头部机器视觉厂商纷纷推出了面向零售企业的识别方案和智能看店摄像头；云厂商也推出了各类智慧零售解决方案，例如腾讯云的智慧零售、天翼云的智慧看店、金山云的新零售解决方案、华为云的智慧门店解决方案等。
在AI大模型时代，连锁门店也将是AI和云企业的主战场。为什么？
**一方面，连锁门店的数字化和标准化，是AI应用规模化落地的沃土。**连锁经营的核心竞争力在于复制能力，成千上万家门店犹如AI的神经末梢，每天产生大量数据，帮助AI算法迭代升级，进而快速复制到各个门店。
**另一方面，连锁门店也是直接触达用户的场景，非常适合多模态大模型。**语音点单、情绪识别、AIGC绘画互动等，AI公司的产品也能在消费者场景中玩出各种花样。
总而言之，AI技术在连锁门店中具有价值大、产出效益高、平均成本低的特点，因此一定会吸引更多连锁品牌投入其中，为AI和云市场带来增量。
然而，要想吃到连锁门店智能化的红利，最关键的是回归业务本身。
一位休闲零食连锁品牌的负责人曾表示：“我不在乎云，只在乎好不好用。”说白了，AI必须由业务来驱动，真正理解实体零售行业，并在业务中解决实际问题，例如不能因为错误的数据导致门店库存管理异常，降低大模型的幻觉是必须的。
再比如，零售门店更希望获得一体化解决方案，涵盖算力基础设施、数据治理、模型训练和落地陪跑等环节，例如腾讯智慧零售背靠腾讯云MaaS提供的全链路支撑。
2025年AI主战场的转移已经提醒我们：让业务驾驭AI，只有当大模型的价值通过“取汉堡更快”、“一句话点咖啡”等方式来实现时，这场技术变革才算真正落地。
