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。