烟火气是“一种生活感受”，从零售的角度它是由人、货、场共同构成，可以反映市场的冷与热。经济好，热度就高，烟火气旺盛，反之，消费热情低，市场就会遇冷。

  宏观数据层面，全年社会消费品零售总额达48.8万亿元，同比增长3.5%，整体趋势向好，但中观和微观层面仍存压力。例如，2024年上海、北京等经济中心的零售额分别下降3.1%和2.7%，上市的多个零售企业财报利润出现下滑。

  从普通居民角度来看，恩格尔系数上升（从2023年的29.5%升至2024年的29.8%）反映了消费意愿的波动，表明消费信心不足的问题依然存在。

  所以，普通人对烟火气的感知，某些特定的程度上反映了市场的冷与热、经济的冷与热、实体经营的冷与热。从冷热交替的不稳定，走向温暖的未来，是当下消费者与实体企业共同的愿望。

  5月8-9日，由中国连锁经营协会举办的CCFA新消费论坛——2025全零售AI火花大会将在深圳国际会展中心（宝安区）举行。立足当下，面向未来。大会集结100位头部企业高管与技术专家，深度解析零售全场景AI应用实战案例，推动智慧零售创新变革，共商共创美好新未来！

  天虹灵智数科总经理徐灵娜、天虹灵智数科副总经理李冬、天虹灵智数科产品总经理张斌鹤受邀出席大会并分享。

  从参会嘉宾发言来看，实体对AI+零售，从观望的态度升级为全面认可、主动拥抱。在业务场景或主动研发、或外部合作，进行深层次地融合和探索。

  在8号上午的沙龙对话中，天虹灵智数科总经理徐灵娜说：“天虹对顾客线验很看重，我们将顾客旅程拆解为“进逛选购离”等细分场景。基于AI强大的算力，可以给顾客提供是更全面的商品知识+更快速的服务工具调用，这些是人力没办法达到的效率，例如AI导购、AI拍小票积分等应用加持下，顾客会主动跟门店去交互、快速对比商品而不是被动接受推荐和服务，从被动接受到主动体验，我相信这是AI在未来会给零售行业带来的变化。”

  理解被动接受，标签推荐就是一个很好的例子，通过会员画像、埋点数据、导购主动标签等，品牌可完全实现精准推荐，以标签判定“是否是会员喜欢的，需要的”，但实际推荐转化并不能达到100%，因为其背后的本质逻辑还是被动接受。

  而天虹AI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。结算买单时，通过AI拍小票积分，快速完成积分，不用去服务台或者长时间等待获取积分，实现积分即时获取、快速兑换停车券离场。更高效的主动选择、更便捷的客户服务，人力当然也可以完成，但是从效率和成本的角度来看，很难落地。而AI在效率和成本上都具有优势。

  天虹的思考与实践，为我们描绘了一个新的实体未来：从标签化的被动式经营，转型AI驱动的顾客主动式交互，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。

  关于基础条件：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。

  8号下午，「工程师Al论道」分论坛，天虹灵智数科产品总经理张斌鹤说：“天虹研发自己的AI大模型、拓展AI应用场景，别人觉得我们很厉害，但很少人知道，在这之前是经过数十年的数字化沉淀和积累，这也是我们自研AI的底气”

  更懂零售场景：张斌鹤在分享中提到，天虹一开始做AI应用，是在通用大模型的基础上进行应用研发或调用，但是实际效果与期望偏差比较大，因为通用大模型无法理解具有高度专业背景的零售场景的需求，因此决定研发自己的大模型，去年9月天虹灵智数科发布首个零售行业大模型，百灵鸟AI大模型。

  为了提升垂直专业度，灵智百灵鸟AI以天虹超百万级脱敏数据及行业公开数据为基础，在商品、场景、营销语言、会员洞察等领域实现高专业度训练，支撑零售场景的深度理解与创新应用。

  在完成大模型构建后，为了进一步提升专业度，走出实验室，百灵鸟AI大模型的应用在商场、在门店、在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；还有像智能选址：招商管理、运营分析、数字员工等等，都是我们“敢用AI”推动业务落地的真实例子。

  跨越模糊经验与去中心化：在零售行业已有数字化能力上，从供应链到会员端完全能轻松实现数据打通，也就是说企业经营环节已经明牌。

  人的经验对全局是模糊的，有限的，用数据驱动经营代替经验决策是行业共识，但零售行业数字化升级在实际应用中，数据无法直接转化为决策，还需要人来进行，因此本质上数字化还是辅助作用。

  但AI不同，借助AI，营销系统可以实现自主决策。人依靠经验的工作方案必然与AI数据驱动属性形成冲突，这时候就面临抉择，是完全信任AI的数字化策略，还是依靠人的经验为主？天虹的选择是，利用AI实现数据更高效的调用，并且可以通过具体岗位的“智能分身”实现去中心化赋能，逐步提升数据利用效率，扩大经营效率。

  例如以指标平台为基础，问AI能够最终靠问答的方式实现高效数据查询、调用，支持决策。数字员工则为不同岗位提供差异化的内容生成、文档查阅、业务咨询等服务。即运用AI能力，形成去中心化、个性化经营，最大程度跨域模糊经验，释放服务效率。

  火花大会现场，不同企业AI+零售方案百花齐放、各具特色。AI对零售行业的赋能进入爆发阶段，完整产业链条需要硬件、软件、服务场景的共建，所以未来的AI+零售一定是生态化的。

  9号平行论坛上，天虹灵智数科副总经理李冬分享到：“过完春节后第一天，天虹就全线接入DeepSeek ，并成功进行本地化部署，用DeepSeek加百灵鸟AI大模型进行深度融合，在组织管理上做了很多尝试，比如说像组织健康度的检测、人效分析和成本优化、战略目标拆解和执行追踪，这些都可以交给AI。”

  李冬在分享中强调：“天虹对AI始终坚持开放的态度，以平台化的思维和华为晟腾算力合作、接入DeePSeek模型，来补足自身的技术短板。同时走出去，开放自己技术服务，对同行赋能。”

  天虹的实践或许能给大家提供具象化理解。小活儿平台在百灵鸟AI与DeepSeek融合训练支持下实现升级，天虹在人力资源各个模块都有了更智能的应用。

  以智能排班为例，可以根据是否做促销、门店实时的经营情况、客流情况，来安排人员的分布。同时为了让工作更加精细化，支持把工作按时间段拆分，最小以15分钟为单位，利用智能算法和科学的预测公式进行排班，提升场景效率，当高峰期来临时我可以随时调动人，低谷时候就安排全职员工，这样可以让企业管理的颗粒度更加细化。

  智能排班、人岗撮合、招聘管理等成功落地的AI+用工场景应用，又集成在小活儿平台为行业赋能。逐步提升产品应用能力，形成良性循环。李冬说：“未来的世界是协同的世界，实际业务不光看每一个自然人，还要用技术加速驱动整个社会环境的变化，即技术平台化、平台产业化”。

  从零售中来，到零售中去。当下，数智新天虹正以积极开放的心态，与生态伙伴共创共赢。天虹灵智勇当潮头的创新精神也是零售行业在“冷热交替”当下，克服困难、积极向上的缩影。相信，在无数零售人的努力下，数智商业的未来一定会更加美好。

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