手机型号从Pro升级到Max，象征着配置的全面跃升，无论是电池容量还是存储空间都得到显著提升。在传统实体零售的数字化转型过程中，这一逻辑同样适用——从Pro到Max的升级，往往通过搭建中台、构建商城、优化运营等关键步骤实现。然而，当下AI技术在零售场景的广泛应用，正在加速实体零售从数字化向数智化迈进。这一变革带来了新的挑战：传统的Pro到Max升级模式已不再适用于AI时代，主要原因在于两个层面。
首先，数智化工具的供给结构发生了根本性变化。过去，数智化工具多由单一企业提供，而现在却分化为算力、算法、模型、应用等多个层级，任何单一企业都难以实现全链路的自主支撑。其次，顾客在零售场景中的入口呈现多元化趋势，企业的线上渠道需要与电商平台、自建商城、外卖平台等多个系统实现无缝互通。因此，传统的以人货场为核心的经营架构，正在向人货场+N要素的生态化体系演变，这要求多方协同、共创共赢。
改变虽难，但我们必须前行。2025年9月19日，在中国上海举办的华为全联接大会2025期间，制造与大企业全球峰会成为行业焦点。华为携手全球知名企业，在电子、汽车、零售、农牧食品等领域分享了最新的数智化实践成果，并正式发布面向企业的研-产-供-销-服-管的AI智能助手方案。华为联合天虹灵智等十余家企业共同发布了行业AI创新方案及2025年全新全球样板点，致力于深耕企业价值链，释放数智生产力。其中，天虹数科智慧零售样板点的发布尤为引人注目。
在天虹与华为联合发布的样板点项目中，算力层是天虹灵智百灵鸟AI大模型的核心支撑。该模型由灵智数科研发，以华为昇腾算力为底座，结合自身积累的零售数据及行业公开数据进行深度训练。今年3月，百灵鸟AI通过融合DeepSeek技术进行再训练，并完成本地化部署，显著提升了模型的分析推理能力，充分展现了生态融合的巨大价值。基于百灵鸟AI大模型的应用层能力，灵智数科推出了自研的AI导购产品，实现了商品、服务、空间与顾客的智能化交互，大幅提升了顾客购物效率。例如，顾客可通过门店的AI导购屏查询楼层信息、导航至目标区域，快速获取品牌优惠活动；购物消费时，AI导购可自动调出AI拍小票积分功能，实现快速积分；离店时，AI导购可一键调用智慧停车系统，用积分支付停车费。
与传统购物场景相比，AI导购能够为顾客提供即时、专属的高效服务，整个购物旅程的流畅度得到极大提升。在智慧门店网络服务场景中，天虹通过与华为网络架构的融合，大幅提升了新店开业时的网络开通效率，并成功用互联网替代MPLS专线，有效降低了专线成本。天虹的生态合作实践表明，智能化本身就是一个完整的生态链，单一企业难以具备覆盖端到端全流程的资源与实力，唯有通过合作才能迈向未来。
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+零售转型战略已从天虹内部自用阶段正式迈向行业赋能阶段。从具体应用来看，由天虹内部孵化、灵智研发的AI导购已精准对接落地场景，创造实际价值。对于顾客而言，这一变革意味着什么？用一个通俗的比喻来说：过去的服务就像一个个房间的门，门越来越多，顾客寻找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，都像是一个个房间，顾客需要先找到对应的门才能获得服务。而AI导购正在尝试去掉所有这些门，只留下一个「万能门」，顾客只需说出需求，AI导购就会即时响应。这就是AI导购带来的化繁为简的体验，也是天虹坚持拥抱AI的核心原因之一。
根据天虹的运营经验，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，为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」，极大提升了购物体验。反向来看，企业正在将选择权交还给顾客，这也将导致会员运营逻辑的深刻变革。例如标签推荐就是一个典型案例，传统精准营销通过会员画像、埋点数据、导购主动标签等方式实现精准推荐，但其本质仍是被动接受。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，我们仍需一定的激励措施来激活顾客的主动探索兴趣，就像在标签推荐过程中，用优惠券促成转化，兴趣+利益的本质不变，但驱动方向发生了改变。天虹与灵智的思考与实践，为我们描绘了一个新的实体零售未来：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是数字化，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→数智化是逐步推进的升级，但这种基础演变过程很容易被忽视。并非所有企业都具备实现AI数字化的能力，但前提是必须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紧密结合，服务与人的需求才是AI在零售场景的终极价值。
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、员工手中真实运行，持续优化提升场景专业度。例如：拍小票积分功能，从过去的人工审核、3天到账，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，通过智能分类几十万条顾客反馈，帮助业务及时发现问题，如米酒不好喝、积分到账慢等；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。
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。