线下空间数智化加速：Aibee如何把商场变成新零售操作系统

商场的“数字化”过去常被低估：装几套摄像头、上一个客流系统、做个停车缴费，就算完成改造。但真正做过门店或商场运营的人都知道——数据不准、系统不通、指标难用，最后只剩一堆看起来很热闹的报表。

Aibee 再获战略投资的新闻之所以值得零售人关注，不在“融资”本身，而在它释放的行业信号：线下空间正在被当作“新零售的关键基础设施”来建设。对做连锁与商超的人来说，这意味着同一套 AI 能力会从商场外溢到门店、停车、仓配、会员与营销，形成一条能跑通的“人货场”闭环。

这篇文章放在《人工智能在零售连锁与商超》系列里，我想讲清楚三件事：为什么头部商业地产集体押注线下空间数智化、Aibee的“AI Mall OS”到底解决了什么老问题、零售企业2026年的落地优先级怎么排。

线下空间数智化为什么突然“值钱”了

答案很直接：线上增长见顶后，线下运营效率成了利润的主战场。2025 年双11、年货节、即时零售混战把大家都教育了一遍——只靠线上流量，获客成本很难再降；而线下每提升 1 个点的转化、每减少 1 个点的空置与损耗，都会实打实进利润表。

更关键的是，线下不是缺数据，而是缺“可用的数据”。传统方案往往只解决一个点：

• 客流系统只会“数人头”，但重复计数、店员误计、徘徊者反复计入让数据失真
• 停车、导览、会员、活动、租户经营各自为政，形成数据孤岛
• 运营人员拿到的是“统计”，很难直接变成动作：怎么调动线？怎么做动线热区招商？怎么把商场活动带动到具体店铺成交？

Aibee提出“线下线上一世界（OOO）”的价值，就在于把线下空间当作可计算、可编排、可持续优化的系统来做，而不是一次性工程。

头部商业地产为何集体选择“OS式”方案

答案同样现实：地产方要的是全局协同，不是单点优化。

从报道信息看，华润体系在标杆项目上与 Aibee 的合作持续扩大；K11 甚至把 Aibee 方案当作购物中心“标配”。这类选择背后，往往有三条硬逻辑：

1）精度决定经营：客流“准”比“多”更重要

商场经营里，客流不是KPI装饰品，而是招商、租金、活动复盘、导购排班的基础变量。

传统客流方案常见问题是：

• 店员算进客流，导致转化率被“稀释”
• 门口徘徊者被重复计数，导致活动效果被“高估”
• 缺少全场景一致口径，导致“商场总体客流”和“店铺客流”对不上

Aibee主打的方向是通过智能视频分析把“全量人员”在空间内的行为结构化，能区分店员与顾客、识别徘徊行为，目标是让客流变成可运营的输入，而不是含糊的统计。

2）从“系统集成”走向“统一底座”

商业地产长期被系统割裂困扰：地图一套、停车一套、客流一套、会员又一套。看似都在线，实际运营像在拼积木。

OS式方案的好处是：先统一底座，再长出应用。当“人·货·场·车”的数据口径统一后，很多过去做不到的协同就能落地，比如：

• 会员到店识别与停车权益自动联动
• 活动热区与租户经营数据关联，反推招商与品牌组合
• 导览推荐与实时拥挤度、动线热力结合，减少“人挤人”

3）落地速度决定ROI：快就是竞争力

零售改造最怕的不是贵，而是“拖”。一旦跨过半年到一年，组织人员变动、租户换铺、经营目标调整，项目就容易烂尾。

Aibee在机场、景区、商业地产等高复杂场景的快速落地，说明它更像是在卖一套成熟的“工程化能力”：交付、运维、迭代、适配多空间形态。这对连锁与商超同样关键。

从“商场OS”到“新零售操作系统”：对连锁与商超的启发

答案很明确：线下空间数智化不是地产专利，它会反向改变零售连锁的运营方法。

我把它拆成三条最落地的迁移路径，尤其适合2026年要冲增长或控成本的零售团队。

1）数据驱动运营：把“经验排班”变成“预测排班”

当客流数据能做到更高精度，并能按时段、区域、动线、停留等维度拆开，门店可以做两件过去很难标准化的事：

• 排班与动线联动：高峰时段的“主通道—收银—热门品类”配置更合理的导购与补货
• 活动复盘可追责：活动带来的是“路过”还是“进店”，进店后是否有停留与试用，能拉出链路

这背后其实对应电商那套“漏斗”，只不过从页面点击变成了空间行为。

2）个性化体验：让线下也具备“千店千面”的推荐能力

很多商超做会员营销最大的问题是：线上券发出去了，线下消费不一定发生；发生了也难归因。

当空间内的行为数据更完整后，个性化推荐可以更“线下化”：

• 到店后根据拥挤度和历史偏好推荐路线与品类
• 在不打扰的前提下做“场内触达”：比如会员到店、亲子客群出现、某区域停留等触发服务响应

我更看好一种务实做法：先把“导购服务效率”个性化，再谈“广告式推荐”。前者能省人，后者才谈增收。

3）智能仓储与补货：空间数据是需求预测的“第二信号”

电商做需求预测，主要靠搜索、加购、点击等信号；线下也有自己的信号——动线热区、停留、试用、排队长度。

当这些信号可量化后，对商超的两个价值很直接：

• 减少缺货：热区停留上升但销量未起，可能是缺货或陈列不佳
• 减少损耗与滞销：动线冷区商品可提前调整陈列与促销，而不是月底清仓

这其实把“选品与补货”从静态报表，推进到近实时运营。

2026落地路线图：别从最难的地方开工

答案先说在前面：优先做“数据口径统一 + 高回报场景”，少做面子工程。

我给零售连锁与商超一个更稳的四步走（3-6个月见到阶段性成果）：

1. 统一指标口径：客流、进店、转化、停留、复购，先定清楚怎么定义、怎么采集、怎么对账
2. 先做两个高ROI场景（二选二即可）：
   • 精准客流与排班/服务联动
   • 停车/会员权益联动（对购物中心或大型商超特别有效）
3. 打通会员与交易：做到“到店—进店—成交”的最短闭环，能归因才谈增长
4. 再扩到推荐与预测：把行为信号接入需求预测与营销自动化，做精细化运营

执行时有三个坑我见得太多：

• 只买系统不改流程：数据再准，团队不按数据排班、不按数据调陈列，等于白做
• 过度追求全量上云：线下空间的数据安全与合规压力更大，要明确边界与权限
• 忽略隐私合规体验：用户反感的是“被监视”，不是“被服务”。提示、脱敏、最小化采集要做到位

数据安全与私有化部署：为什么这不是“保守”，而是经营前提

答案很实际：线下空间的数据一旦出事，影响的不只是品牌，还可能直接影响经营许可与合作。

Aibee强调本地化部署与自学习能力，以及通过多项国内外安全与隐私管理认证，这类策略在商业地产和大型连锁里非常吃香。原因是：

• 数据涉及人流、轨迹、会员权益与支付链路，天然敏感
• 商场/门店往往是多方共管（运营方、租户、物业、设备商），权限治理复杂
• 一旦发生数据风险，公关与监管成本极高

对想做 AI 的零售企业来说，现实路线通常是：“本地计算 + 必要上云 + 严格分级权限”。把合规当作产品的一部分，而不是上线前的临时补丁。

写在最后：线下空间数智化，会成为新零售的“第二增长曲线”

线下空间数智化真正改变的，不是某个系统，而是零售企业的经营方法：从“凭经验管理门店”变成“用数据编排服务与效率”。Aibee拿到战略投资与头部项目加持，本质上说明一件事——行业开始相信：线下也能像电商一样做精细运营，而且必须这么做。

如果你正在负责连锁与商超的数字化项目，我建议你从一个尖锐的自测开始：**你们的客流与进店数据，能不能支撑“排班、活动、陈列、招商/选品”四件事的同一套口径？**能，才有资格谈AI带来的增长。

接下来一年，线下的竞争很可能不再是“谁的店更多”，而是“谁能更快把空间变成可计算的资产”。你准备从哪一个场景先开工？