这一幕动态出清场景，只是 AI 深入零售运营全链路的一个缩影。如今，从前端货架的商品定价，到后端供应链的补货规划，再到门店日常管理，AI 正逐步重构零售行业的运营逻辑。
此前，在一场线上同行交流活动中，多点数智 AI 产品专家宋楠结合自身在零售门店和供应链的实践经验，以物美超市 AI 动态出清实践为核心案例，系统分享了 AI 在零售运营关键场景中的应用路径。内容不仅覆盖补货、出清、门店管理等具体实践，还深入剖析了项目落地过程中面临的挑战与应对策略，包括落地步骤、常见问题解决方案及组织配套机制等关键信息。
找对切入点：生鲜出清成 AI 落地理想场景
出清，始终是零售行业的 “老大难” 问题。不同品类、不同业态的出清逻辑差异显著：叶菜类商品以新鲜度为核心驱动，需提前规划折扣节奏；耐储品因保质期较长，更适合结合促销节点批量出清；超市业态因涵盖全品类，出清流程需兼顾多品类协同，复杂度更高；便利店则受限于空间，出清重点多放在快消品上。而生鲜出清，更是难中之难。生鲜商品保质期短、自然损耗率高，过去依赖人工判断的出清模式，往往凭经验采用 “一刀切” 式打折 —— 比如固定每晚八点统一五折。这种粗放的方式不仅会无端损失毛利，也无法实现商品精细化管理；同时，人工出清流程繁琐，从巡店检查剩余商品，到申请折扣审批，再到打印、粘贴折扣标签，全环节依赖人力，耗时且效率低下。
不过，看似复杂的生鲜出清，却是 AI 落地的理想切入点。宋楠解释道：“生鲜作为‘日清’场景，具备高频、刚需的特点，且零售企业过往沉淀的 POS 销售数据、库存数据、会员消费数据等，能为 AI 模型提供充足的训练基础。此外，生鲜品类虽单品毛利薄，但只要优化出清流程、降低损耗，带来的成本节约和效益提升就能立竿见影。”
他进一步强调：“AI 可落地的零售场景很多，但找对切入点至关重要。一定要从小切口入手，越追求大而全，越难落地。而生鲜出清，就是这样一个小但价值极高的场景。”
正是基于这一判断，一年多前，多点数智与物美超市携手，共同搭建 AI 动态出清体系。该体系以历史销量、实时库存、商品保质期、实时销售速率为核心数据维度，叠加零售行业出清经验，通过 AI 模型自动计算每款商品的最优折扣力度，实时生成促销方案并同步至门店执行，彻底改变了传统人工出清模式。
智能AI出清：方案推理链路
分层落地：从试点验证到全店覆盖的路径
为确保 AI 动态出清体系的有效性与稳定性，项目采用了 “分层试点、逐步推广” 的落地策略。体系搭建初期，优先选择肉品、叶菜、净膛鱼等典型 “日清” 商品，以及客流量较高的门店作为试点。通过小范围试运行，收集真实销售数据与用户反馈，验证 AI 出清策略的实际效果 —— 比如折扣力度是否合理、商品售罄率是否提升、损耗是否降低等。
在试点数据验证有效的基础上，项目团队进一步小范围扩大应用范围，同时聚焦试运行中发现的高优先级问题（如部分商品折扣测算偏差、数据同步延迟等），结合门店反馈复盘优化模型算法与执行流程。
经过多轮迭代完善后，AI 动态出清体系逐步在更多门店推广，最终实现全面覆盖。截至目前，该体系已应用于物美 285 家门店，并搭建了实时数据跟踪机制，可实时监控各门店的出清效果、损耗变化等关键指标，为后续持续优化提供数据支撑。
物美AI出清的关键落地阶段与步骤
效率与体验双升：AI 重构出清流程，解放人力价值
AI 动态出清体系的落地，给物美超市生鲜区带来了显著变化。从流程上看，过去需要 “巡店 - 拍照记录 - 申请审批 - 打印标签 - 粘贴标签” 的复杂出清流程，如今仅保留 “堆头摆放” 这一个需要人工干预的环节，流程简化程度超过 80%。
从人力价值上看，店员彻底从贴标签、巡店核对等简单重复的工作中解放出来，能够将更多精力投入到服务顾客（如解答商品咨询、推荐搭配）、优化商品陈列（如调整货架布局、保证商品新鲜度展示）等价值更高的工作中，门店服务质量与顾客体验同步提升。
宋楠透露，目前该 AI 系统的 “幻觉率”（即算法输出错误决策的概率）已控制在千分之二以内，而试点门店的生鲜整体损耗率，较人工出清时代下降超过三成，毛利损失也得到有效控制。
AI 落地关键：数据为基，人是核心
在宋楠看来，AI 在零售业务场景中的成功落地，绝非单纯的 “技术 + 业务” 叠加，更需要从组织架构到工作流程的深度重塑。结合过往多个零售 AI 项目的服务经验，他总结出三大关键要点：
1. 数据是 AI 的 “生命线”
没有干净、准确的数据，AI 模型就容易出现 “幻觉”，导致决策偏差。相较于传统算法依赖人工清洗数据的高成本模式，大模型具备更强的原始数据理解能力 —— 能够通过逻辑推理识别异常数据、融合行业知识，在降低数据准备成本的同时，提升数据应用的准确性，为解决 “数据孤岛” 问题提供了更高效的路径。2. 理性看待 AI 边界，选对场景是关键
不能神化 AI 的能力，需清晰理解 AI 的工作原理与适用范围。宋楠指出，与传统算法相比，AI 的核心优势在于 “既能理解业务数据，也能融合行业知识”，但只有选对应用场景，才能实现十倍以上的效率提升。若将 AI 应用于不匹配的场景（如复杂的多步骤动作识别），反而可能导致资源浪费、效果不佳。3. 重构流程与组织，激活人的价值
AI Agent（智能体）的落地，需要打破传统以 “人” 为中心的 SOP（标准作业流程），转向以 “模型” 为中心重构流程 —— 让 AI 承担重复性、规律性的工作（如折扣计算、数据统计），释放人力价值。同时，AI 项目离不开业务团队的高度参与：只有将一线员工的行业经验、业务逻辑以规则或提示词的形式 “喂” 给 AI，模型才能真正理解零售场景的实际需求；而越熟悉业务与数据的员工，越能推动 AI 模型的落地与优化。此外，AI 落地后，团队需从 “人做事” 的传统模式，转向 “人监督 AI+AI 执行” 的新模式，组织架构也需随之调整，以适配新的工作流程。
问答实录：AI 在零售场景的实操难点与解法
在交流活动的 QA 环节，听众聚焦 AI 在零售落地的业务细节，提出多个实操性问题，宋楠逐一给出针对性解答：
Q：短保商品的动态出清如何落地？
A：核心在于精准的库存估算与动态折扣调整。首先，库存方面以 “先进先出” 为假设，通过进货次数与销售数据反推剩余可售量；其次，将门店优秀员工对商品鲜度折损的判断经验，转化为自然语言规则输入模型，提升鲜度把控的准确性。同时，AI 会实时整合库存、损耗、实时销售、剩余保质期等数据，每 30 分钟更新一次折扣策略；并通过对比实际售罄结果与预测结果，持续校正模型，最终可让 AI 出清策略达到门店最佳员工 70～80 分的水平。
Q：图片类多模态数据的解析与分类处理，目前有哪些可行方案？
A：当前多模态模型的稳定性仍低于大语言模型，复杂动作识别的准确率有待提升。若需提升图片类数据的处理准确率，可采用两种路径：一是对每张图片单独生成描述后汇总分析，二是将多张图片按时间或逻辑顺序拼接后一次性输入模型。从落地场景来看，多模态模型目前更适合货架缺货巡检这类 “有或无” 的二分类简单场景；而在带时序的复杂动作识别（如退货流程合规检测）中，仍需等待下一代模型的技术升级。
Q：遇到爆品、新品时，AI 如何辅助做补货决策？
A：新品与爆品的补货逻辑需差异化设计：- 新品：可先寻找过往销售数据中的 “相似品” 作为参照，将业务专家对相似品的预测经验转化为提示词输入 AI，结合新品的品类属性、季节特征等数据，让 AI 给出初步补货参考；再根据新品首销期的实际销售数据，滚动修正预测模型，逐步提升补货准确率。
- 爆品：需引入外部数据与实时反馈 —— 比如抖音、小红书等社媒平台的热度数据（搜索量、点击率飙升的品类），结合门店实时销售反馈、关联品类销量变化（如爆品零食带动饮料销量增长），做短期销量跳跃预测；将预测结果叠加到常规补货模型中，为爆品补货提供更精准的决策支持。
结语
整场交流活动中，线上观众围绕 AI 在零售的应用展开热烈讨论，除上述问题外，还就 AI 补货的容错机制、门店运营中 AI 与人工的协同、跨部门组织协同等关键话题深入提问，宋楠均给出详细解答。值得关注的是，本次活动吸引了华为、Lola Rose、蒙牛、传音控股、广为电器、都市丽人、嘀嗒、欣和等 30 余家知名企业的决策者参与，参会者不仅交流了 AI 在零售落地的实践经验，还就潜在的业务合作机会展开探讨，为零售行业的 AI 化转型注入了更多思路与可能性。