手机型号Pro→Max，意味配置的升级，比如电池容量、存储等。
传统实体零售数字化升级，就好比从Pro→Max，搭一个中台、建一个商城、配置一下运营，可能就完成了升级。
当下，AI在零售场景的应用，正加速实体从数字化向数智化升级。传统的从Pro→Max的逻辑已经不再适用AI时代。
原因有2:
第一:数智化工具从单个企业提供，分化成算力、算法、模型、应用多个层级，单一服务企业很难实现全链支撑;第二:顾客零售场景入口多元化，企业线上渠道需要与平台、商城、外卖等多平台互通。
所以从要素上看，人货场为核心经营架构，正在变成人货场+N要素的生态化体系，需要多方协同，共创共赢。
改变很难，但我们必须前行。
[中国，上海，2025年9月19日] 华为全联接大会2025期间，在制造与大企业全球峰会上，华为携手全球行业知名企业分享电子、汽车、零售、农牧食品等领域最新数智化实践，并发布面向企业的研-产-供-销-服-管的AI智能助手方案。
华为联合天虹灵智在内的十余家企业分别发布了行业AI创新方案和2025年全新全球样板点，共同深耕企业价值链，迸发数智生产力。
其中与天虹联合发布天虹数科智慧零售样板点。
▲天虹数科智慧零售样板点发布
天虹与华为联合发布的样板点项目中，算力层，天虹灵智百灵鸟AI大模型（子公司灵智数科研发）以华为昇腾算力为底座，结合自身沉淀的零售数据和行业公开数据训练而成。
今年3月，百灵鸟AI融合DeepSeek进行融合训练，并完成本地化部署，有力提升了模型分析推理能力，进一步突显出与生态融合的重要性。
基于百灵鸟AI大模型能力，在应用层，灵智数科推出自研的AI导购产品，实现商品-服务-空间+顾客智能化交互，提升顾客购物效率。
例如顾客可以在门店的AI导购屏，搜索楼层信息和导航，快速获取品牌优惠活动;购物消费时，可以通过AI导购调出AI拍小票积分功能实现快速积分，离店时可以通过AI导购快速调用智慧停车功能，用积分支付停车费。
▲HC大会现场--AI导购屏（右侧）
相比于传统购物场景，AI导购可以为顾客提供即时的、专属的高效服务，整个购物旅程的流畅度极大提升。
在智慧门店网络服务场景，天虹融合华为网络架构，新店开业时网络开通效率大大提升，用互联网替代MPLS ，可以有效降低专线成本。
从天虹生态合作可以看出，智能化本身是一个生态链，单独的企业很难有覆盖端到端全的资源和实力，唯有合作，才能向未来。
今年7月，百灵鸟AI大模型已通过国家互联网信息办公室的「生成式人工智能服务备案」。这意味着，灵智数科AI+零售转型战略已经从天虹内部自用，正式走向行业赋能阶段。
从具体应用上看，随着由天虹内部孵化，灵智研发赋能行业的AI导购已对准落地与价值创造。
对于顾客来说意味着什么?
用一个通俗的比喻来讲:越来越细化的服务，分化成一个个房间的门，而门越来越多，那顾客找到服务的时间成本越来越高。
例如APP/小程序上的各种功能应用，线下门店各自独立的服务（买单、停车、导航）等，就像是一个个的房间，顾客想要得到某项服务，就需要先找到对应的房间的门。
AI导购改变了什么?
AI导购正在尝试去掉所有的门，只留下一个「万能门」，顾客只要对着他说，我需要什么什么服务，AI导购就会弹出对应的服务支持。
所以AI导购给顾客带来的是一个化繁为简的过程。这是体验上的颠覆，也是天虹坚持拥抱AI的核心原因之一。
根据天虹运营经验，将顾客旅程拆解为「进逛选购离」等细分场景，结合AI导购能力，给顾客提供一站式商品知识+更快速的服务工具调用。
从到店前的搜索、预约;到店中的导航、买单;离店后的积分、开票、宅配等，实现「全旅程one应用交互」，极大提升购物体验。
反向来看，企业正在把选择权返回给顾客，这也将会导致会员运营逻辑的改变。
例如标签推荐就是一个很好的例子，传统的精准营销，通过会员画像、埋点数据、导购主动标签等，品牌完全可以实现精准推荐，以标签判定“是否是会员喜欢的，需要的”，但其背后的本质逻辑还是被动接受。而AI导购的逻辑是，帮助顾客主动选择，例如通过天虹APP上的AI小天（AI导购能力），顾客可以对比不同服装风格差异、追溯生鲜产品产地等，让顾客自己选择，反而更加精准。
这就是我们说的，从标签化的被动式经营，转型AI驱动的顾客主动式交互，从商家主动转变为顾客主动。
当然，在运营层面，我们仍然需要一定的激励措施，激活主动探索的兴趣，就像在标签推荐的过程中，用优惠券促成转化，兴趣+利益的本质不变，但改变了驱动方向。
天虹+灵智思考与实践，为我们描绘了一个新的实体未来:以AI强大算力调用商品知识、服务工具、场景触发，实现降本提效、顾客体验提升。
数智化升级，想得多，不如先干起来。不可忽视的一点是，AI+零售升级的基础一定数字化，在数字化的基础上完成数据要素的积累、体系的构建，才能支撑AI应用落地。从行业历程来看，信息化→数字化→数智化是逐渐推进的升级，而这种基础演变过程是很容易被忽视的。不一定是所有企业都有实现AI数字化的能力，前提是具备数字化底层能力。
具备了数字的基础，AI的应用一定要与顾客需求相结合，服务与人的需求，才是AI在零售场景终极价值。
天虹在完成大模型构建后，为了进一步提升专业度，百灵鸟AI大模型坚持走出实验室，在实际场景中开发寻找应用价值，最终在商场、门店、员工的手里真实工作，持续优化提升场景专业度，比如:拍小票积分:以前靠人工审核，3天才能到账。现在AI自动识别、审核、积分，全流程30秒内搞定;
顾客声音处理:我们把几十万条顾客反馈做了智能分类，帮助业务及时发现问题，比如米酒不好喝、积分到账慢这种;
导购助手和客服助手:通过模型帮助一线人员更高效地服务顾客，提供千人千面的服务体验;
AI选品:基于全域数据整合与AI技术，实时追踪并智能分析多维信息，将选品工作从依赖经验的传统模式，转变为数据驱动的科学决策过程，提升商品战略的精准性与前瞻性，赋能企业构建持续领先的商品力，抢占市场先机。
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改变很难，但一定是从先干起来开始。
最后，祝愿每一个正在改变的实体企业，终将拥有美好未来。
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