煙火氣是“一種生活感受”，從零售的角度它是由人、貨、場共同構成，可以反映市場的冷與熱。經濟好，熱度就高，煙火氣旺盛，反之，消費熱情低，市場就會遇冷。

而當下的零售市場就處于一種“冷熱”交替的狀態。

宏觀數據層面，全年社會消費品零售總額達48.8萬億元，同比增長3.5%，整體趨勢向好，但中觀和微觀層面仍存壓力。例如，2024年上海、北京等經濟中心的零售額分別下降3.1%和2.7%，上市的多個零售企業財報利潤出現下滑。

從普通居民角度來看，恩格爾系數上升（從2023年的29.5%升至2024年的29.8%）反映了消費意愿的波動，表明消費信心不足的問題依然存在。

所以，普通人對煙火氣的感知，一定程度上反映了市場的冷與熱、經濟的冷與熱、實體經營的冷與熱。從冷熱交替的不穩定，走向溫暖的未來，是當下消費者與實體企業共同的愿望。

5月8-9日，由中國連鎖經營協會舉辦的CCFA新消費論壇——2025全零售AI火花大會將在深圳國際會展中心（寶安區）舉行。立足當下，面向未來。大會集結100位頭部企業高管與技術專家，深度解析零售全場景AI應用實戰案例，推動智慧零售創新變革，共商共創美好新未來！

天虹靈智數科總經理徐靈娜、天虹靈智數科副總經理李冬、天虹靈智數科產品總經理張斌鶴受邀出席大會并分享。

從參會嘉賓發言來看，實體對AI+零售，從觀望的態度升級為全面認可、主動擁抱。在業務場景或主動研發、或外部合作，進行深度融合和探索。

在分享碰撞中，我們看見，AI+零售的火花已成燎原之勢。

在8號上午的沙龍對話中，天虹靈智數科總經理徐靈娜說：“天虹對顧客線下體驗非常重視，我們將顧客旅程拆解為“進逛選購離”等細分場景。基于AI強大的算力，可以給顧客提供是更全面的商品知識+更快速的服務工具調用，這些是人力無法達到的效率，例如AI導購、AI拍小票積分等應用加持下，顧客會主動跟門店去交互、快速對比商品而不是被動接受推薦和服務，從被動接受到主動體驗，我相信這是AI在未來會給零售行業帶來的變化。”

▲天虹靈智數科總經理徐靈娜在圓桌對話分享

理解被動接受，標簽推薦就是一個很好的例子，通過會員畫像、埋點數據、導購主動標簽等，品牌完全可以實現精準推薦，以標簽判定“是否是會員喜歡的，需要的”，但實際推薦轉化并不能達到100%，因為其背后的本質邏輯還是被動接受。

而天虹AI的邏輯是，幫助顧客主動選擇，例如通過天虹APP上的AI小天（AI導購能力），顧客可以對比不同服裝風格差異、追溯生鮮產品產地等，讓顧客自己選擇。結算買單時，通過AI拍小票積分，快速完成積分，不用去服務臺或者長時間等待獲取積分，實現積分即時獲取、快速兌換停車券離場。更高效的主動選擇、更便捷的客戶服務，人力當然也可以完成，但是從效率和成本的角度來看，很難落地。而AI在效率和成本上都具有優勢。

天虹的思考與實踐，為我們描繪了一個新的實體未來：從標簽化的被動式經營，轉型AI驅動的顧客主動式交互，以AI強大算力調用商品知識、服務工具、場景觸發，實現降本提效、顧客體驗提升。

想干、怎么干、如何落地？

是AI+零售真正干起來，必須要解決的問題

關于基礎條件：不可忽視的一點是，AI+零售升級的基礎一定數字化，在數字化的基礎上完成數據要素的積累、體系的構建，才能支撐AI應用落地。從行業歷程來看，信息化→數字化→數智化是逐漸推進的升級，而這種基礎演變過程是很容易被忽視的。不一定是所有企業都有實現AI數字化的能力，前提是具備數字化底層能力。

8號下午，「工程師Al論道」分論壇，天虹靈智數科產品總經理張斌鶴說：“天虹研發自己的AI大模型、拓展AI應用場景，別人覺得我們很厲害，但很少人知道，在這之前是經過數十年的數字化沉淀和積累，這也是我們自研AI的底氣”

▲天虹靈智數科產品總經理張斌鶴在平行論壇「工程師Al論道」分享

更懂零售場景：張斌鶴在分享中提到，天虹一開始做AI應用，是在通用大模型的基礎上進行應用研發或調用，但是實際效果與期望偏差比較大，因為通用大模型無法理解具有高度專業背景的零售場景的需求，因此決定研發自己的大模型，去年9月天虹靈智數科發布首個零售行業大模型，百靈鳥AI大模型。

為了提升垂直專業度，靈智百靈鳥AI以天虹超百萬級脫敏數據及行業公開數據為基礎，在商品、場景、營銷語言、會員洞察等領域實現高專業度訓練，支撐零售場景的深度理解與創新應用。

在完成大模型構建后，為了進一步提升專業度，走出實驗室，百靈鳥AI大模型的應用在商場、在門店、在員工的手里真實工作，持續優化提升場景專業度，

比如：拍小票積分：以前靠人工審核，3天才能到賬。現在AI自動識別、審核、積分，全流程30秒內搞定；

顧客聲音處理：我們把幾十萬條顧客反饋做了智能分類，幫助業務及時發現問題，比如米酒不好喝、積分到賬慢這種；

導購助手和客服助手：通過模型幫助一線人員更高效地服務顧客，提供千人千面的服務體驗；還有像智能選址：招商管理、運營分析、數字員工等等，都是我們“敢用AI”推動業務落地的真實例子。

跨越模糊經驗與去中心化：在零售行業已有數字化能力上，從供應鏈到會員端完全可以實現數據打通，也就是說企業經營環節已經明牌。

人的經驗對全局是模糊的，有限的，用數據驅動經營代替經驗決策是行業共識，但零售行業數字化升級在實際應用中，數據無法直接轉化為決策，還需要人來進行，因此本質上數字化還是輔助作用。

但AI不同，借助AI，營銷系統可以實現自主決策。人依靠經驗的工作方案必然與AI數據驅動屬性形成沖突，這時候就面臨抉擇，是完全信任AI的數字化策略，還是依靠人的經驗為主？天虹的選擇是，利用AI實現數據更高效的調用，并且可以通過具體崗位的“智能分身”實現去中心化賦能，進一步提升數據利用效率，擴大經營效率。

例如以指標平臺為基礎，問AI可以通過問答的方式實現高效數據查詢、調用，支持決策。數字員工則為不同崗位提供差異化的內容生成、文檔查閱、業務咨詢等服務。即運用AI能力，形成去中心化、個性化經營，最大程度跨域模糊經驗，釋放服務效率。

火花大會現場，不同企業AI+零售方案百花齊放、各具特色。AI對零售行業的賦能進入爆發階段，完整產業鏈條需要硬件、軟件、服務場景的共建，所以未來的AI+零售一定是生態化的。

9號平行論壇上，天虹靈智數科副總經理李冬分享到：“過完春節后第一天，天虹就全線接入DeepSeek ，并成功進行本地化部署，用DeepSeek加百靈鳥AI大模型進行深度融合，在組織管理上做了很多嘗試，比如說像組織健康度的檢測、人效分析和成本優化、戰略目標拆解和執行追蹤，這些都可以交給AI。”

▲天虹靈智數科副總經理李冬在平行論壇分享

李冬在分享中強調：“天虹對AI始終堅持開放的態度，以平臺化的思維和華為晟騰算力合作、接入DeePSeek模型，來補足自身的技術短板。同時走出去，開放自己技術服務，對同行賦能。”

天虹的實踐或許能給大家提供具象化理解。小活兒平臺在百靈鳥AI與DeepSeek融合訓練支持下實現升級，天虹在人力資源各個模塊都有了更智能的應用。

以智能排班為例，可以根據是否做促銷、門店實時的經營情況、客流情況，來安排人員的分布。同時為了讓工作更加精細化，支持把工作按時間段拆分，最小以15分鐘為單位，利用智能算法和科學的預測公式進行排班，提升場景效率，當高峰期來臨時我可以隨時調動人，低谷時候就安排全職員工，這樣可以讓企業管理的顆粒度更加細化。

智能排班、人崗撮合、招聘管理等成功落地的AI+用工場景應用，又集成在小活兒平臺為行業賦能。進一步提升產品應用能力，形成良性循環。李冬說：“未來的世界是協同的世界，實際業務不光看每一個自然人，還要用技術加速驅動整個社會環境的變化，即技術平臺化、平臺產業化”。

▲走進天虹、開放交流、共享共創

從零售中來，到零售中去。當下，數智新天虹正以積極開放的心態，與生態伙伴共創共贏。天虹靈智勇當潮頭的創新精神也是零售行業在“冷熱交替”當下，克服困難、積極向上的縮影。相信，在無數零售人的努力下，數智商業的未來一定會更加美好。