AI线下空间数智化：Aibee如何补上新零售“最后一百米”

线下零售这几年有个尴尬现实：线上电商把“精细运营”做成了标准动作，线下却还在用“客流计数器+经验排班+月底复盘”的老办法。你在商场里看到的热闹，往往并不等于可运营的数据。线下不缺人，缺的是可用、可信、可联动的“人货场车”数据底座。

Aibee（爱笔智能）被华润旗下产业基金战略投资、并在万象城/万象汇等标杆项目持续落地，这件事真正值得关注的点不在“融资新闻”，而在于它传递了一个行业信号：头部商业地产正在把AI当成新的基础设施，用它来追平线上电商在数据与算法上的优势。

这篇文章把Aibee的线下空间数智化逻辑，放到“人工智能在电子商务与新零售”的系列框架里讲清楚：它到底解决了什么问题？为什么能被头部地产集体押注？以及电商团队、品牌零售团队该如何把它变成可落地的增长动作。

线下数智化的核心矛盾：数据不准、系统不通、决策不动

答案先放在前面：线下数智化难，不是因为没有系统，而是数据质量与业务闭环做不起来。

很多购物中心、连锁门店并不缺“数字化项目”：客流、停车、会员、导视、POS、招商、物业……每个模块都可能来自不同供应商。结果是典型的三件套问题：

1. 数据不准：传统客流方案常停留在头肩识别、人脸识别或ReID的粗统计层面。店员与顾客混在一起算、门口徘徊反复计数、跨点位重复计数，导致“看起来有数，实际不可用”。
2. 系统不通：停车系统一套、客流系统一套、导览一套、会员体系又一套。跨部门一对账，全是“口径不同”。
3. 决策不动：就算报表做出来了，也常止步于“月报好看”。无法反推到排班、动线、陈列、活动投放、租户评估这些关键动作。

线上电商为什么能持续增长？因为它把“数据—模型—动作—反馈”做成了闭环：需求预测影响备货，推荐影响转化，动态定价影响毛利，仓配调度影响履约。线下想追平，第一步不是上更多系统，而是把数据底座做成“同一世界”。

Aibee的“OOO”理念：把线上算法能力搬进线下空间

Aibee提出的“OOO（Offline Online One-world）线下线上一世界”，我认为抓住了新零售最关键的那根筋：线上线下不是两个体系，而是一套运营体系的两种触点。

从“识别”到“理解”：精准客流是线下的需求预测

Aibee强调的新一代智能视频分析能力，核心不是“能不能识别”，而是“能不能理解并去噪”。比如：

• 区分店员与顾客（解决“无效客流”）
• 识别徘徊者/路过者（解决“重复计数”）
• 支持全场景、全流程、全量人员数字化（让数据可运营）

把它放到电商语境里，你会发现逻辑非常像：

• 电商做需求预测，先要清洗异常订单、剔除刷单与噪声；
• 线下做客流运营，也必须剔除店员、重复、徘徊等噪声，否则任何“转化率”“坪效”“活动效果”都会被污染。

一句话概括：精准客流不是报表指标，而是线下版“需求预测”的输入层。

“AI Mall OS”为何叫OS：不是堆功能，而是统一底座

Aibee的AI Mall OS覆盖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。真正重要的是它强调底层共享的“人·货·场·车”数据底座。

这和阿里、京东等平台的智能运营体系很像：电商平台并不只是推荐系统，而是把用户、商品、内容、交易、履约统一到同一数据与算法框架里，才能实现跨场景协同。

线下同理。当停车、到店、动线、进店、试穿、支付、复购能在同一口径下联动时，线下才有资格谈“精细运营”。

为什么头部商业地产集体押注AI：不是尝鲜，而是经营模型变了

答案很现实：商业地产的增长逻辑从“增量开店”转向“存量运营”，AI是最确定的效率工具。

以华润为代表的大型商业地产集团，拥有大量在营与在建项目。对他们来说，AI价值不在单点炫技，而在可复制的运营能力：

• 同一套客流与业态分析口径，便于区域对标与复制
• 同一套停车与到店路径优化，减少管理成本
• 同一套招商评估与活动复盘体系，提高资产运营效率

Aibee在多个头部项目落地、并拓展到机场、景区、高铁等线下空间，本质说明它把底层技术做成了“可迁移”。底层模块相通，意味着规模化交付与持续迭代的空间更大。

更关键的是，线下场景的“数据完整性”一旦建立，商业地产的经营语言会变：从“主力店带客”变成“动线效率与人群结构优化”；从“活动拉新”变成“人群分层与触达策略”；从“招商凭经验”变成“以数据证明租户贡献”。

线下AI如何与电商体系互补：三条能立刻上手的联动路径

如果你在品牌方、电商运营、渠道管理或新零售部门，我建议把“线下空间数智化”当成电商AI能力的延伸，而不是一个独立项目。下面三条路径最实用。

1）用线下客流“校准”线上需求预测：把热度变成可备货

电商的需求预测强，但常遇到两类盲区：

• 线下活动造成的区域性爆发（线上数据反应滞后）
• 新店开业、商圈变化带来的结构性变化（历史数据失效）

当你能拿到更精准的到场人群规模、停留时长、进店率、跨店路径，就能把这些信号作为外生变量输入预测：

• 活动当天：提前调整同城仓/前置仓补货
• 周末高峰：优化门店安全库存与人员排班
• 商圈变化：更快识别“潜力品类”而非等销售报表回头告诉你

2）把线上推荐逻辑落到线下：从“导览”升级为“到店转化”

很多商场的导览停留在“你要去哪家店”。真正有价值的是：在合规前提下，基于人群分层与实时拥堵情况，给出更像电商推荐的“下一步动作”。

可落地的做法包括：

• 对亲子家庭：推荐同楼层餐饮与亲子业态组合路线
• 对高净值客群：结合停车到店路径与停留偏好，推荐更短的高品质路线
• 对拥堵场景：把客流引导到承载能力更高的区域，提升整体体验与转化

线上是“猜你喜欢”，线下更应该是“你现在最合适去哪”。

3）把停车与到店当成履约：线下体验也需要“准时率”

电商把履约当生命线：准时率、破损率、退换货时效都可量化。线下同样有“履约”：停车是否顺畅、进场是否排队、动线是否绕路、是否快速找到目标店。

当“车—场—店”链路被数据打通后，你就能像优化履约一样优化到店：

• 高峰时段动态引导车位与入口
• 缩短从停车位到目标店的路径时间
• 用拥堵热力图调整导视与快闪点位

体验提升往往最先带来复访率变化，而复访率比一次性活动更值钱。

合规与部署：线下AI能不能做，先看“数据安全底线”

线下空间数智化绕不开隐私与安全。Aibee强调私有化部署、本地自学习，以及基于国内相关法律法规与信息安全体系的合规实践（如等保、信息安全与隐私管理体系认证）。

对采购方来说，我的建议更务实：

• 先定边界：哪些数据必须本地、哪些可以脱敏后汇总
• 先定口径：客流、进店、停留、转化的指标定义必须可审计
• 先定流程：数据访问权限、留存周期、删除机制与应急预案

做对了这些，AI项目才不会“上线即风险”。

一句话我很认同：当大家都急着上云时，敢把数据留在本地并把自学习能力做出来，反而更像一家准备长期做基础设施的公司。

你该怎么启动：一份“60天可交付”的线下数智化路线图

如果你希望把线下空间数智化做成增长，而不是做成展示项目，可以按下面节奏推进：

1. 第1-2周：选试点与定指标
   • 选一个“问题最明显”的场：如客流波动大、排队明显、招商争议大
   • 指标别贪多：先抓3个（进店率、停留时长、转化率或到店路径时间）
2. 第3-6周：打通最短闭环
   • 用精准客流+动线热力图，做一次排班/陈列/活动点位调整
   • 要求“当周复盘、当周迭代”，别等月底
3. 第7-8周：做跨系统联动
   • 至少打通“停车—客流—会员/营销”中的两条链路
   • 形成可复制SOP：谁看板、谁决策、谁执行、谁复盘

你会发现：线下不是不能精细化，而是过去缺少高质量数据与统一底座。

写在最后：AI不止是电商引擎，更是线下商业的“运营语言”

“人工智能在电子商务与新零售”这个系列一直在讲一件事：推荐、预测、定价、仓配这些能力，本质是把运营从经验变成可计算。现在，这股能力正在走出屏幕，进入商场、机场、景区与门店。

Aibee的价值，在我看来是把线下空间变成一个可计算、可优化、可复制的系统，让线下终于能用接近电商的方式做精细运营。当线下数据变得可信，线上线下的协同才不是口号，而是ROI模型。

如果你正在负责新零售增长：你更愿意把预算花在一次“热闹但难复盘”的大促，还是花在一套能持续产出洞察、并反复迭代的线下AI底座？2026年会把答案写得更清楚。