AI让线下零售变成数据化战场：Aibee到电商同一套底层逻辑

12月的商场最“热闹”，但最难的不是人多，而是把人流变成可运营的数据：哪里拥堵、哪家店转化高、哪些动线浪费、停车场如何提效、活动到底带来的是“路过”还是“成交”。多数线下经营者过去靠经验拍板，结果往往是预算花了、复盘做了，但下一次还是“凭感觉”。

Aibee（爱笔智能）近期再次获得战略投资，并与华润体系项目深度合作的消息，真正值得关注的点不只是融资本身，而是它把线下空间做成了一个“可计算的系统”。更关键的是：这套方法论和阿里、京东在电商里跑通的精细化运营，本质上是一回事——同样依赖数据闭环、同样追求实时决策、同样用AI把“人货场车”串起来。

我一直觉得，很多企业讨论“新零售”，讨论着就变成了装修升级、导购培训、上个小程序。现实是：没有统一的数据底座，线下永远很难像电商一样做精细运营。Aibee的“OOO（Offline Online One-world）线下线上一世界”，恰好把这件事讲透了。

线下数智化的核心，不是装传感器，而是做“可运营的事实库”

线下数智化真正的难点是：你得先确定“事实”是什么。电商的事实相对清晰——浏览、加购、下单、退货、评价；而线下的事实长期模糊——进门算不算到店？在店门口徘徊算不算兴趣？员工被算进客流会不会把转化率拉崩？

传统客流系统为什么经常“看着有用，实际难用”

很多商业地产过去的客流方案围绕“识别”展开：头肩识别、人脸识别、ReID等。问题在于，这类方案常见三个坑：

• 误差不可控：徘徊者容易被重复计数，进出回流也会造成偏差。
• 无法区分员工与顾客：员工被计入客流，直接污染坪效、转化率、活动ROI等关键指标。
• 维度不够：只能得到“总量”，很难支撑动线优化、招商组合、活动评估等精细动作。

这也是为什么很多商场做了客流系统后，只能在月度汇报里放一张曲线图，真正用于经营决策的比例很低。

Aibee的思路：先把“人”全量数字化，再谈运营

Aibee基于智能视频分析，把关键能力从“数人头”提升为“理解行为”：区分店员/顾客、识别徘徊与进入、还原路径与停留。它的价值不在于某一个算法，而在于它把线下变成可复用的经营语义：

• “进店”不再是估算，而是可度量事件
• “有效停留”与“无效路过”可以区分
• “动线效率”可以用数据证明，而不是争论

一句话概括：线下也能拥有类似电商的“行为日志”。这就是线下精细运营的起点。

AI Mall OS：线下的“操作系统”，对应电商的仓配与定价中枢

Aibee提出的AI Mall OS之所以被称为“OS”，不是营销话术，而是因为它尝试做一件电商平台很早就做成的事：把分散的业务模块统一到同一套底座上。

电商里，推荐、搜索、广告、库存、履约、定价、风控不是各干各的，它们共享用户、商品与交易的统一数据模型。线下若用多家供应商分别做室内地图、停车、客流、导览，最后大概率会出现“系统都在、数据不通”的经典难题。

从“单点系统”到“人·货·场·车”统一底座

AI Mall OS覆盖室内3D实景地图、智能停车、精准客流、精准推荐、导览导航、VR/AR等模块。更关键的是它强调底层统一：

• 人：客群分层、复访、停留、路径、行为
• 货：店铺/品牌/品类的经营表现与匹配度
• 场：动线、热区、业态组合、活动位资源
• 车：停车周转、入口分流、峰值预测、缴费体验

把这些打通之后，线下才有机会做电商那种“多系统联动”的运营：

• 推荐系统不仅给用户推店，也能反向影响场内活动位与导览路径
• 停车场峰值预测不只是缓解拥堵，还能决定活动开场时间与人员排班
• 客流结构变化可以提前触发招商调整，而不是等到空铺率上升才补救

这套逻辑，和京东的智能仓储、阿里的动态定价/推荐中枢非常像：同一个目标——把经营动作变成算法可优化的变量。

OOO“线下线上一世界”：新零售真正的竞争点是“同一张经营报表”

很多企业做线上线下一体化，容易把“打通”理解为会员通、券通、积分通。它当然重要，但还不够。

OOO真正有杀伤力的地方在于：让线上与线下共享同一套经营语言。

线下的“需求预测”与电商并不遥远

电商的需求预测，靠的是历史订单、季节性、活动节奏、价格弹性等。线下也能做，只是过去缺数据。现在，如果你有：

• 分时段客流与客群结构
• 店铺进入率、停留时长、回访周期
• 活动对动线与转化的扰动
• 停车到场的时间分布

你就能做出更像“电商打法”的线下预测与调度：例如在元旦、春节前的周末，提前预测家庭客群占比上升，从而调整亲子业态的活动资源位和导览推荐；或在12月大促期间，通过停车场周转与入口热度判断是否需要临时加开出入口与增派安保。

线下也需要“动态资源定价”

电商有动态定价，线下对应的是：活动位、广告位、快闪位、导视资源位、停车权益、会员权益包。过去这些资源的定价常靠经验与关系，而一旦有了可量化的“曝光—到达—进入—成交”链路，就能更接近市场化：

• 以热区人流与停留时长为基础，给快闪位定价
• 以导览触达与引流效果，为品牌广告资源做效果计费
• 以客群结构变化，动态组合会员权益包

这类能力会直接提升商业地产与品牌的议价效率，也更容易形成可持续的增长模型。

为什么头部商业地产愿意“集体下注”：速度、完整度与合规同样关键

线下项目的特点是重资产、长周期、强合规。能拿下头部客户，通常不是单点技术强就够了。

1）落地速度：零售的窗口期非常短

商场的运营节奏以周、以月计算，错过旺季就要再等一年。能在多项目快速复制，意味着产品化程度高、交付体系成熟。Aibee在商业地产之外，将能力延伸到机场、景区、高铁等空间，本质上说明其底层架构具备跨场景复用性。

2）方案完整度：避免“数据孤岛”是线下的第一生产力

我见过太多线下数字化项目，最后变成：停车系统一套、客流系统一套、会员系统又一套，会议室里谁的数据都对，但谁也说服不了谁。能把全链路数据统一，是经营效率的倍增器。

3）数据安全与隐私：不是口号，而是能不能长期合作

线下空间天然涉及个人信息与公共安全，合规要求更敏感。Aibee强调私有化部署与本地自学习，并通过国内外信息安全与隐私管理相关认证，这类“看上去不性感”的投入，往往决定了能否进入更大规模的集团化采购与复制。

对想做新零售的企业来说，合规不是最后补作业，而应当是系统设计的前提。

给电商与新零售团队的4条落地建议：把线下做成“可计算的渠道”

如果你负责品牌全渠道、商业地产运营或零售数字化，建议用这四步把线下真正纳入AI运营体系：

1. 先统一指标口径，再选系统

   • 明确定义：到场、入店、有效停留、复访、转化
   • 否则系统越多，争论越多

2. 从“一个闭环”开始，而不是全场景铺开

   • 例：先做“活动位—动线—入店—成交”的闭环评估
   • 闭环跑通后再扩展到停车、导览、招商

3. 把线下数据接入电商常用的分析框架

   • 用人群分层、漏斗、A/B测试、因果评估去看线下
   • 线下不是不能做实验，是过去缺可量化的事件流

4. 把隐私合规写进项目验收标准

   • 数据采集边界、脱敏策略、权限体系、留存周期
   • 合规做得越早，后期复制越快

一句我很认同的判断：线下数智化不是“装设备”，而是“建立可信数据与可执行决策”。

写在最后：线上线下的终局，是同一套AI经营能力

这篇文章放在「人工智能在电子商务与新零售」系列里，我想表达的核心很明确：Aibee在做的事，并不是线下的“特例”，而是电商方法论的线下落地。精准客流统计对应线上行为日志；AI Mall OS对应电商的中台与仓配系统；线下资源位的效果评估，对应线上广告与动态定价。

2026年很可能是一个分水岭：还把线下当“品牌展示窗口”的企业，会越来越吃力；把线下当“可计算渠道”的企业，会用数据把坪效、人效、体验一起拉起来。

如果你正在规划下一阶段的新零售与全渠道增长，不妨先想一个更直接的问题：你的线下，是否已经拥有像电商一样可复盘、可预测、可优化的“行为数据底座”？