連鎖零售行業正面臨“深度變革”的發展格局。從消費市場維度觀察，當前國內零售市場已進入典型的K型分化階段——總量增長放緩與結構性分化并存，傳統消費分層模式被打破，需求端難以延續高速增長，零售企業亟需在存量市場中挖掘結構性機遇，探索增量空間。

K型分化也倒逼零售企業加速構建以數智化為核心的全鏈路、全要素、全流程精益化運營。為深入探究轉型路徑，我們通過華為中國政企大企業物流與零售系統部總經理孔維明的介紹，試圖尋找連鎖零售企業實現數智化躍遷的“關鍵解法”。

（圖：華為中國政企大企業物流與零售系統部總經理 孔維明）

連鎖零售奔向“萬店競賽”，要構筑“云網數智安”一體化數字底座

根據我們觀察，中國連鎖零售行業正呈現規模擴張態勢，頭部企業加速推進“萬店戰略”，規模化擴張進入新量級。比如便利店的頭部品牌美宜佳突破3.7萬家門店、新茶飲代表蜜雪冰城全球門店數已超4.6萬家、瑞幸咖啡全球門店數超過2.4萬家等。同時零售品牌多業態布局趨勢下，頭部品牌延伸出不同業態的商業模式。比如商超發展大店+前置倉的組合，時尚鞋服領域也在探索“旗艦店+快閃店+集合店”等多渠道布局。

在品牌多業態并行與規模化拓店的趨勢下，數字化底座正面臨規模、效率、安全的多重壓力。其一，規模化復制難題。連鎖門店規模化拓店時，需要解決傳統組網模式下分支機構上線周期長達數周的效率瓶頸。其二，安全防護裂變風險。伴隨連鎖化加深，聯結數量不斷增多，運營安全風險呈指數級增長。其三，云邊協同難度大。零售門店內的智能設備面臨一朵或多朵云的連接與協同。其四，部署及運維成本高漲。多設備堆砌的傳統架構產生高昂的成本等。

為了解決這些痛點，華為構建了“云網數智安”一體化解決方案。其核心是為連鎖零售一體化帶來的“極簡架構”。

華為針對連鎖門店創新推出“1+1+1+N”智能組網架構，通過“一張物聯融合網絡”、“一套管控析平臺”、“一套物聯設備”實現海量終端設備聯接。依托SD-WAN技術構建“總部-分支-門店-工廠-倉儲”全場景組網體系，實現跨地域網絡設備的統一策略下發與智能運維，也為零售企業帶來了全面的應用成效。

（圖：華為“云網數智安”一體化解決方案）

在效率方面，分鐘級開店或開倉，零售企業實現無感開局、遠程開局。通過智能組網架構與智能策略中樞，將門店網絡開通周期從傳統天級壓縮至小時級，甚至分鐘級，網絡速度提升了1倍，并構建“零接觸部署+遠程策略統管”的運維體系。

“某頭部新茶飲品牌應用該方案后，單店部署時效從天級縮短至小時級，同步大幅降低現場實施成本，真正實現‘萬店如一’的標準化敏捷拓展能力”。孔維明介紹到，萬店連鎖門店通過一套標準配置策略下發，能做到無感開局、遠程開局。

再比如門店運營層面。以零售門店融合電子價簽為例，根據華潤萬家某一測試門店的數據，傳統的電子價簽ESL基站刷新2W片電子價簽需要20分鐘左右，但華為物聯融合AP刷新2W片電子價簽只需要3分鐘左右即可完成，效率提升數倍。

在降本方面，實現一跳入多云，解決“九龍治水”問題。華為提出“一跳入多云”網絡集約方案，有效破解多網絡重復建設難題。比如某知名全球連鎖餐飲品牌，門店數量非常多，且員工/供應商/顧客網絡都單獨運維，需要安裝N個設備。

“通過應用華為LAN/WAN融合架構，一套設備支持專網/客網形成一張大網，減少重復投資。同時利用智能天線技術，信號隨人走，覆蓋半徑提升15%，綜合成本降低20%左右。”孔維明介紹。百聯與華為合作，基于華為智慧零售架構，構建云網邊端協同的一體化智能數字化底座，協同客戶及伙伴深化數字化商業系統的建設，圍繞客戶價值，數字化重構商業“人、 貨、場”，持續深化數字化運營及供應鏈全局效率的提升，共同打造數字化創新的商業業態。

在運維方面，實現AI主動運維，找到資源配置“最優解”。華為通過構建新一代智能安全中樞，將SASE（安全訪問服務邊緣）架構與“云-網-邊-端”協同體系深度融合。結合了8000+推理規則和安全AI大模型，通過AI算法模擬，精準威脅溯源，秒級事件自動處置，自動化處置率＞99%，為分支零售企業提供全面的安全保障。同時能識別618、雙11、雙12等波峰銷售期，并自動分配資源，實現效果最優。目前已經在某頭部連鎖便利門店進行了規模部署。

連鎖零售應對“快變”市場，AI重構“全鏈路精益化運營”邏輯

當前連鎖零售行業“敏捷進化”成為應對市場快速迭代的新考驗。比如在產品創新維度商品迭代周期壓縮至周度級別；全渠道布局催生即時零售、本地零售、社交電商等渠道矩陣；供應鏈體系則呈現“分布式下沉”特征，一些零售企業依托AI算法驅動的“訂貨預測”、“調補貨”的智慧化升級，構筑了區域倉配中心+前置倉的彈性網絡，將供應鏈響應時效提升至小時級。

這種發展趨勢下，以往的單點局部應用需要上升到全鏈條協同。華為聯合伙伴，通過AI+零售深度融合，重構“全鏈路精益化運營”邏輯。

比如AI打造智能供應鏈，從預測到履約，每年節省大量物流綜合成本。以華為自身供應鏈為例，搭建了“靈鯤”+“靈蜂”的兩層供應鏈架構。靈鯤智能運營中心，好比智慧大腦，圍繞網絡匹配最優解，資源匹配最優解和戰略及危機管理等方面進行決策。靈蜂則是自動物流作業中心，圍繞訂單智能編排，人、機、料高效協同運作，服務于全球170多個國家的業務拓展，人均產出提升47%，供應周期縮短52%左右，每年節省數千萬物流綜合費用。

孔維明向我們介紹，華為構建AI驅動的預測模型、補貨模型、路徑優化模型等，能全面提升供應鏈效率。“針對連鎖零售銷售預測，深度融合華為盤古大模型與‘八單’分析模型（單品類/單品牌/單店/單商圈/單城市等維度），將預測能力和運籌優化能力結合，結合業務規則，將區域級需求預測準確率、庫存周轉效率、爆品選品命中率有效提升，實現千店千策的供應鏈精準適配。”

同時，華為AI供應鏈優化在防損增效方面成效顯著。比如某頭部便利店品牌擁有三千多家門店，原本鮮食產品報損率非常高，每個月損失數百萬。應用AI針對不同產品預測銷售后，實現 “精準預測×敏捷響應”，節省大量浪費，從而提高門店盈利能力。

而針對產品創新層面，從原來憑經驗、拍腦袋決策，到應用AI實現科學產品創新。

零售企業產品創新需要做大量AB測試，AI在產品創新領域則更精準、更高效。以鞋服時尚領域為例，華為與滴普科技合作推出Fast5000E 訓推一體機，結合Deepseek的基礎模型，助力百麗時尚設計師一鍵生成高質量參考版型，新版型設計時間降低70%，實現了從周級到天級的高效率。新版式再交給生產及市場營銷人員做決策，效率大幅提升。

針對降本增效方面，AI全面融入“人-貨-場”運營。2024年9月，華為牽手天虹一起打造零售行業第一個AI+零售垂類的“百靈鳥大模型”。 在顧客體驗方面，AI拍小票積分功能，AI客戶反饋分析系統、AI導購系統、極大提升了顧客購物體驗；在營銷端，AI營銷策劃中的首銷二次復購模型分析決策，二次復購率比人工決策效率提升40%，工作效率提升30%以上。

再比如智能客服領域華為與科大訊飛合作，打造Deepseek星火一體機，用戶體驗與感知大幅提升，機器人服務接受度與滿意度提升60%以上。而“說人話”的智能客服，也讓消費者感覺“更有溫度”。

華為數字土壤，要開出更多智慧零售“花朵”

零售行業是“牽一發而動全身”，數智化轉型也是一個系統性工程。“第一，架構先行，做全局優化。第二，打造高質量數據集，沉淀行業資產。第三，全員擁抱數智化，并推行數字技術與‘人車貨場單’為代表的零售要素深度融合。第四，打造自主創新算力為底層的數字化底座，以應對VUCA時代帶來的不確定性。”孔維明給到零售企業數智化轉型的4點關鍵建議。

零售企業核心競爭力是全業務鏈條高效協同，通過構建統一數字平臺，縱向打通業務流，橫向打穿部門墻，對于整個交易鏈條和“人車貨場單”全流程統一平臺管控，才能真正實現數據高質量獲取、數據驅動決策，最終提升全鏈路效能，并滿足最后一公里落地，才能打贏實現從“單點效率”走向“全局業態系統”的柔性供應鏈的競爭。

我們看到，華為依托“平臺+體系”戰略，提供數字土壤，聯合零售行業全鏈條的伙伴，打造“數字技術×業務場景"的創新應用，形成“千帆競發”的數智化商業業態格局。

正如孔維明所強調，“一個開放型數字平臺與融合性技術架構，才可能有更多的伙伴種下多元創新種子，開出更多智慧零售的花朵。”