小米开源大模型低成本上手：电商与智慧工地的实战路线

12月做增长的人都知道一个现实：预算越来越紧，但业务对“更聪明的自动化”要求更高。这个时候，“百万输出Token只要两块一”这种成本信号，往往比模型榜单排名更有杀伤力——因为它直接影响你能不能把AI从POC（概念验证）推到生产。

最近的行业信息提到：小米大模型在代码能力上表现突出，并以开源姿态进入第一梯队。我更关注的不是“谁更聪明”，而是两点：开源带来的可控性，以及低推理成本带来的规模化空间。把这两点放进“人工智能在电子商务与新零售”里，你会发现它特别适合做两类事情：一类是“面向客户的增长”（推荐、导购、客服、内容）；另一类是“面向运营的降本”（仓储、排班、采购、定价、风控）。

更有意思的是：本系列一直在写“AI在中国建筑行业的应用：智慧工地”。建筑企业的数字化和零售/电商的数字化，看似两条线，底层却高度相似：多角色协同、强流程约束、海量非结构化数据、以及对实时性的要求。开源+低成本的大模型，恰好能把这两条线连接起来。

开源+低成本的大模型，为什么对电商/新零售更“务实”

结论先放前面：电商用大模型，最后拼的不是“能不能聊”，而是“能不能稳定、可控、低成本地跑起来”。

第一，开源意味着你可以把能力做进自己的系统，而不是把关键环节外包给不可控的黑盒。对电商来说，这体现在：

• 合规与数据边界：会员信息、交易记录、供应链数据能在私有环境处理；
• 业务可解释：推荐/定价/风控的规则与提示词（Prompt）能被审计和回溯；
• 持续迭代：模型、提示词、工具调用链路都能做版本管理。

第二，低成本意味着你敢把AI放到“高频、长链路”的场景里。很多团队卡在这里：POC时一天几十次调用很便宜，一旦上生产变成日均数十万次，成本立刻成为一票否决项。对“百万输出Token只要两块一”这类价格信号（以资讯口径为参考），更重要的含义是：

从“能不能用AI”变成“哪里都能用一点AI”。

第三，代码能力强对企业落地更关键。很多AI项目不是败在模型，而是败在工程：数据管道、特征服务、权限、监控、A/B、回滚、灰度。代码生成能力强的大模型能显著提升内部工具、运营系统、仓储系统的迭代效率，尤其适合“人少事多”的中小电商团队。

电商与新零售的四个高价值落地点：从推荐到动态定价

一句话：先上“可量化收益”的场景，再做“体验提升”的场景。

1）智能推荐：从“猜你喜欢”到“你现在需要什么”

传统推荐系统擅长在“你可能喜欢”上做排序，但对“你为什么现在买”理解有限。大模型的价值在于把推荐从纯点击率优化，推进到“意图+场景”的组合：

• 结合搜索词、加购、停留时长、客服对话，抽取即时意图；
• 识别节日季节性（比如12月的年终礼赠、家庭囤货、冬季保暖），生成场景化推荐理由；
• 对新客或冷启动SKU，通过商品标题、图文卖点、评价摘要生成可读的推荐解释。

落地建议（更稳）：让大模型先做“理解与生成”，推荐排序仍由现有召回/排序模型负责。也就是：

1. 大模型产出「用户意图标签」「商品卖点摘要」「场景文案」
2. 传统推荐模型做排序与控制（库存、毛利、履约能力）

这样做的好处是：可控、可评估、可逐步替换。

2）动态定价：别急着“全自动”，先做“定价助理”

动态定价最容易翻车：价格歧视争议、竞争对手反制、毛利失控、渠道价盘混乱。我的建议是先把大模型放在“分析与建议”层：

• 汇总竞品价格、活动节奏、库存周转、物流成本，生成定价建议区间；
• 对异常波动（突然降价、刷单导致需求虚高）给出原因推断与风控提示；
• 在双12、年货节这类节点，输出“活动前-活动中-活动后”的价盘策略清单。

当你能做到建议命中率稳定后，再把部分SKU/部分渠道切到半自动或自动。

3）导购与客服：把“会聊天”变成“会成交、会止损”

很多企业客服机器人回答得不错，但解决不了两个关键：转化和退货率。大模型更适合做：

• 多轮需求澄清：尺码、使用场景、预算、送礼对象；
• 对比式导购：A和B差在哪里，为什么贵；
• 售后止损：针对物流延迟、安装问题、使用不当，先给方案再给补偿。

关键配置不是“话术库”，而是三件事：

• 工具调用：订单查询、物流查询、库存查询、工单创建
• 约束策略：不能乱承诺补偿、不能越权退款
• 质检闭环：抽检对话→错误类型归因→提示词/规则更新

4）内容生产：把“产量”换成“可复用的内容资产”

低成本模型非常适合做内容流水线，但别只追求上新速度。更聪明的做法是把内容拆成模块化资产：

• 商品卖点摘要（50字/150字/300字多版本）
• 评价总结（正负面各3条）
• 场景短文案（冬季、通勤、露营、年礼）
• 短视频脚本（开箱、对比、测评、使用教程）

用开源模型的优势在于：这些资产可以在本地生成、版本化管理，并和你的商品主数据（PIM）打通。

代码能力“开源第一”怎么帮到运营与仓储：从人治到系统化

直接给结论：大模型的代码能力最适合用来“补齐企业软件的最后一公里”。

电商与新零售的运营系统往往是“拼出来的”：ERP、WMS、OMS、CRM、BI各自为政，中间靠脚本、Excel和人工对账。强代码能力的大模型可以在两个层面帮忙：

1）快速生成内部工具与自动化脚本

典型任务包括：

• 生成数据清洗脚本（去重、缺失值、字段映射）
• 生成报表SQL（按渠道、品类、活动分组）
• 生成告警规则（库存低于阈值、异常退款率）
• 生成接口胶水代码（把WMS出库状态同步到客服面板）

这类工作最适合“人机协作”：工程师把接口规范、字段字典喂给模型，模型出初版代码，人再做安全与性能校验。

2）让“运营知识”固化进系统

把运营同学脑子里的经验，变成可执行的规则与流程：

• 促销门槛怎么设才不亏
• 爆品缺货时先保哪些渠道
• 退货异常怎么判定与拦截

把这些写成结构化策略，再由大模型生成配置说明、后台表单提示、甚至生成单元测试用例，系统迭代速度会快很多。

把电商方法迁移到智慧工地：一套模型，两套业务

如果你在做智慧工地，会发现电商那套“推荐—履约—售后—风控”的链路，在工地里对应的是“人员—设备—物料—安全—质量”。开源大模型在这里的价值，主要体现在本地化部署、弱网可用、与既有系统深度集成。

1）智能安全监控：先做“事件摘要”，再做“处置闭环”

工地视频算法通常能检测未戴安全帽、人员闯入等，但“发现”到“处理”之间有很长一段空白。大模型可以把多源信息（视频事件、班组、区域、时间、历史隐患）汇总成：

• 一段可读的事件摘要
• 一份处置建议（通知谁、封控哪里、复查时间）
• 一张可追责的闭环单（责任人、整改期限、复检结果）

2）BIM协同与进度管理：让变更沟通少吵架

BIM模型变更往往卡在沟通成本：谁改了什么、影响了哪些专业、工期怎么调整。大模型适合做：

• 变更说明自动生成（面向施工、监理、甲方不同版本）
• 会议纪要与任务拆解（按责任人、截止时间输出）
• 进度偏差原因归因（天气、材料延迟、机械故障、返工）

电商讲“履约”，工地讲“进度”。底层都是把信息流变成可执行的任务流。

中小企业怎么起步：三步把“低成本大模型”变成可见收益

给一个我更认可的路线：先做可观测，再做可控自动化，最后做规模化复制。

1. 选一个高频、低风险场景：例如客服摘要、商品卖点生成、日报周报自动化、工地隐患摘要。
2. 把数据与权限先理顺：谁能看订单、谁能改价格、谁能下发整改通知，先用最小权限跑通。
3. 建立三张表：成本表（Token与调用次数）、效果表（转化率/工单处理时长/隐患闭环率）、风险表（越权、幻觉、违规承诺）。

当这三张表每周都能更新，你就有了把AI推到更多业务线的底气。

一句直白的经验：没有成本监控的AI上线，迟早会被财务“按暂停”。

你可以从哪一个小切口开始？

小米大模型的开源与低成本优势，真正的意义是让更多企业敢于把AI用到“流程深处”，而不是停留在展示层。对电商与新零售来说，它能同时拉动增长和降本；对智慧工地来说，它能把“发现问题”推进到“闭环处理”。

如果你正准备在2026年做AI预算，我建议先回答三个问题：

• 你的业务里，哪条链路最“高频+重复+可标准化”？
• 哪些数据必须留在本地，哪些可以云端？
• 你希望模型先当“助理”，还是直接当“执行者”？

选定一个切口，把它做深、做稳、做出可量化指标。剩下的复制，会比你想象得快得多。