AI 瞭望塔
是AI新大陆PRO的一个子付费栏目，为订阅读者提供影响和改善人们日常的AI新鲜事，包含洞察与解读。 本期为AI瞭望塔第二季第22期。
在我们日常的购物轨迹里，商超正悄然发生一场看得见的变革。
一种从前台顾客体验到后台运营管理、从货架到冷链、从选品到出清、由体验驱动走向效率驱动的系统性重塑。从最近的内AI+超市用例，可以看到一个清晰的脉络：零售用技术的目标已经从让顾客惊艳转向让门店更会赚钱、商品更少浪费、员工更高效且顾客体验更连续。下面，我们把这些实践串联起来，试着在商业价值、实现难点与机会点一一解剖。
从识别与计量开始：生鲜称重、视觉识别与智能秤的实用价值
最容易被顾客感知的仍是那些改变结账体验的小工具。物美、永辉、EDEKA等超市引入智能生鲜秤与基于视觉的自助识别系统（比如的案例），本质上解决的是两个长期难题：一是称重与品类识别的摩擦。过去需要人工输入编码、贴价签或排队；二是误扫/漏扫造成的损耗与防损成本。当一台智能秤把品类识别、称重、条码打印整合起来，门店就能把这一步的效率提升显著。
物美给出的一个经验值是效率提高约 80%，永辉的自助结账在高峰期能让“排队等待”减少原来至少 20 分钟的痛点，部分自助设备的单日处理量显示出效率提升与人力替代的双重效果。该设备日均处理 ~150 单、自助结账占比 60% 的门店案例，很容易转换成人力成本节省的量化模型。
这种技术的价值并非只体现在“提速”。对生鲜而言，称重与即时识别减少人为错误，连带减少过度定价与错贴导致的召回或顾客投诉，长期可见的影响是顾客信任度提升与损耗率下降。对于运营方，关键指标是：平均结账时长、每台设备日均订单、漏扫率/差错率、因称重或编码出错导致的客诉率。这些指标直接可以转化为人力替代带来的成本节约与顾客留存提升。
货架上的眼睛与耳朵：货架摄像头、智能推车、即时库存视图
货架监测与智能推车是从“点”到“面”的延伸。
Focal Systems 与 Asda 的合作、Instacart 的 Store View、以及 Waitrose 与 Shopic 的智能推车试验，都把“货架能否及时补货”“顾客取放行为”“订单是否能被完整拣货”这些传统需人工巡检的问题，用视觉+本地推理（edge processing）来替代。
Focal Systems 承诺每小时扫描一次货架、能识别缺货、错位、商品变质；Instacart 则把货架视频转化为即时可售性判断并把这些信息反哺给线上消费者与拣货员。这里的价值在两端同时释放：对顾客端，货架可用性提高直接减少“在线下单未取到货”的糟糕体验；对零售端，缺货率降低、缺货造成的销量损失下降、促销效果更可控。
智能推车/车载设备则把“结账”前移到购物过程本身：顾客随时看到购物清单与金额，减少结账阻力，也为零售商产生极其宝贵的行为数据 —— 哪些商品被反复拿起放下、哪些促销信息触发购买、顾客在通道的停留时间等。这些数据回流到零售的选品、陈列与促销决策中，形成“场内闭环”....
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