AI“氛围编程”融资爆火：电商与新零售如何用它提效增收

66亿美元估值、3.3亿美元B轮融资、谷歌与英伟达旗下风投领投——瑞典“氛围编程”初创公司 Lovable 在 2025-12-18 的融资消息一出，很多人第一反应是：又一个“写代码的AI”火了。但我更关注的是另一层含义：巨头在用真金白银给“软件生产方式”投票。

这件事和电商、新零售关系很直接。电商的竞争，早就从“流量买得更便宜”变成“系统跑得更快、改得更频繁、体验更个性化”。而“氛围编程”本质上是在把需求表达、原型搭建、代码实现、测试迭代压缩到更短的周期里——软件迭代速度，正在变成新零售的经营速度。

作为《人工智能在机器人产业》系列的一篇，我想把这条融资新闻放到更大的图景里：当门店机器人、仓储机器人、RPA流程机器人越来越普遍，真正的瓶颈常常不在硬件，而在“把业务逻辑变成可运行系统”的那一段软件工程。Lovable 这类工具的走红，意味着企业有机会把“机器人+电商”的系统集成和迭代成本降下来。

Lovable融资背后：资本在押注“更快的软件生产线”

Lovable 的关键词是“氛围编程”。你可以把它理解为：用自然语言和上下文提示驱动开发，让产品更像在“协作创作”而不是“写代码”。这并不等于完全不需要工程能力，而是把大量重复劳动（脚手架、CRUD、页面拼装、接口对接、测试样例等）交给模型与工具链，团队把精力集中在关键业务规则、数据质量与安全边界上。

这类公司的价值点，恰好击中电商与新零售的痛处：

• 需求变化快：大促玩法、会员策略、券包组合、门店活动每周都在变。
• 系统链路长：前台导购、支付、库存、履约、客服、结算、发票、反作弊，牵一发动全身。
• 人力结构紧：真正懂业务又懂工程的人稀缺，外包与自研交织，交付质量参差。

当谷歌与英伟达参与投资，市场读到的信号是：未来的AI竞争不止在模型参数，而在“让模型真正改造生产流程”的应用层。对电商企业来说，这类工具不是“锦上添花”，而可能是下一轮效率差距的来源。

电商与新零售最该用“氛围编程”的4类场景（从ROI出发）

最有效的落地方式不是“全员上AI写代码”，而是先挑那些需求频繁、影响链路短、可快速验收的场景。我建议从以下四类开始。

1）个性化推荐与内容生成：把“千人千面”做成“千店千面”

电商的个性化推荐早已成熟，但新零售的难点在于：同一个品牌在不同门店、不同城市、不同客群，货盘、活动、服务能力都不同。

“氛围编程”适合做两件事：

• 快速搭建门店/城市级实验：比如“周末亲子客群”与“工作日通勤客群”的推荐策略差异，用工具更快产出策略配置页面、A/B实验面板、埋点校验脚本。
• 内容生产自动化：商品卖点、短视频脚本、导购话术、直播间FAQ——很多是结构化的重复劳动，工具可以生成初稿，运营人员做审核与品牌一致性把关。

一句话：把推荐系统从“算法团队专属”变成“运营可控、工程可迭代”的增长机器。

2）智能仓储与履约：机器人不是瓶颈，系统迭代才是

在仓储里，越来越多企业上了 AMR/AGV、分拣机、机械臂，但常见卡点是：

• WMS/WCS/TMS 与机器人调度系统对接慢
• 波次策略、拣选路径、补货规则频繁变更
• 异常处理（缺货、破损、错发）流程落在人工

“氛围编程”擅长把这些规则做成可配置、可追溯的产品：

• 快速生成“策略配置+审批+回滚”的后台
• 自动生成接口契约、Mock服务与回归测试
• 用自然语言把异常处理流程变成可执行的工作流（再交给RPA或流程机器人执行）

对《人工智能在机器人产业》来说，这里很关键：机器人提升的是“动作效率”，而工具提升的是“系统适配效率”。后者往往决定你买来的机器人到底能跑到多少利用率。

3）客服与售后：从“机器人回答”升级到“机器人办事”

很多企业的智能客服停留在“答得像人”。更值钱的是“办得成事”：改地址、催发货、补偿、退换货、开票、补寄。

“氛围编程”可以帮助团队在更短周期内：

• 把售后政策与权限模型产品化（什么客诉可自动赔付，额度多少，需要哪些证据）
• 生成工具调用链路（查询订单、查库存、创建工单、触发退款）
• 产出审计日志与风控规则（防薅羊毛、防越权）

这样一来，客服机器人不只是一个对话窗口，而是一个可控的业务执行体。

4）门店数字化：让导购、陈列、盘点“像软件一样迭代”

新零售最难的是门店：环境复杂、人员流动、执行不一致。你想做“标准化”，但又不能用一套流程压死所有门店。

我见过更有效的方法是：把门店管理拆成“微应用”，按城市/店型差异化配置。例如：

• 导购任务清单（到店迎宾、试穿跟进、复购提醒）
• 陈列检查（拍照+识别+评分）
• 盘点与缺货上报（结合RFID/视觉/手持设备）

“氛围编程”让这些微应用更快从想法变成可用工具，门店管理才能真正做到“周更”。

误区拆穿：不是“人人会写代码”，而是“人人会表达需求”

很多公司引入AI开发工具会踩一个坑：把它当成“降本替人”。现实是，短期最先受益的是“会写需求的人”。

我给一个判断标准：如果你的需求文档经常出现“差不多、类似、参照XX”，那上再强的工具也会产出一堆“看似能跑、实际不能用”的代码。

更好的做法是把需求表达模板化，至少包含：

1. 业务目标：要提升什么指标（转化、客单、履约时效、退货率）
2. 边界条件：哪些用户/门店/商品不适用
3. 数据口径：字段来源、更新频率、是否允许缺失
4. 异常策略：失败时怎么办、人工兜底在哪里
5. 验收标准：可量化的验收清单与回归用例

当团队把“表达”做扎实，氛围编程的效率会立刻体现出来。

把“氛围编程”接入企业级电商体系：一份可执行的落地路线

要在电商与新零售里用好这类工具，我更赞成“小步快跑但不失控”。下面是一条我认为靠谱的路线（从低风险到高价值）。

第一步：从内部工具与数据产品切入（2-6周见效）

优先做：运营看板、活动配置后台、质检脚本、数据校验任务、报表自动化。

原因很简单：

• 不直接影响交易主链路
• 更容易做权限、审计与回滚
• ROI清晰：减少手工、减少跨团队排期

第二步：把“工作流机器人”做成标准能力（6-12周）

把售后、补偿、催单、开票、工单流转等流程做成可编排的工作流，引入RPA或流程引擎，再让AI工具协助生成“流程节点+接口调用+异常分支”。

这一步的目标是：让机器人真正替你跑流程，而不是替你打字。

第三步：进入交易链路，但必须“灰度+护栏”

当你要动到下单、定价、库存扣减、支付等核心链路时，必须有三道护栏：

• 权限护栏：AI生成的变更只能走PR与审批，关键配置必须双人确认
• 测试护栏：自动生成回归测试+压测脚本，覆盖核心接口与峰值场景
• 发布护栏：灰度发布、可回滚、指标告警（转化、支付成功率、库存一致性）

这样做并不“慢”，相反，它能避免你在大促前夜被一个小bug拖垮。

对新零售而言，这笔融资更像“预告片”

Lovable 估值快速上升这件事，表面是资本追热，实质是商业在变：未来的企业竞争，会越来越像“谁能更快把想法变成系统”。电商与新零售尤其如此，因为每一次增长，都要落到产品页面、活动规则、履约策略与客服流程上。

站在《人工智能在机器人产业》的视角，我的结论更明确：当仓储机器人、门店机器人、人机协作系统成为标配，软件迭代与系统集成会成为决定性能力。氛围编程这类工具把“写代码”这件事降噪了，但它也把“业务表达、数据治理、安全合规”推到了台前。

如果你正在做电商或新零售的数字化升级，我建议把 2026 年的一个关键问题写在白板上：我们能不能把一次业务迭代从“排期一个月”缩短到“上线一周”，并且可控、可审计、可回滚？ 这会直接决定你在下一次大促和下一轮竞争中的位置。

想把AI用出效果的人，最终拼的不是工具有多新，而是流程有多清晰、数据有多干净、护栏有多可靠。