AI落地，技术并非主因——中粮可口可乐与蜜雪冰城基于OceanBase的教训与对策
AI 热潮之下，不少企业盲目跟风布局，但头部零售企业对 AI 的“上头”，本质上是生存与发展的刚需所迫。
中粮可口可乐作为快消行业巨头，每月高达七八千万的库存占用大量资金、吞噬利润，加之工信部对智能工厂的评级要求、安全生产的严格管控，多重压力倒逼企业必须加速 AI 场景落地。
此外，在流量红利见顶、传统营销三板斧逐渐失效的当下，AI 更成为突破增长瓶颈的关键尝试。“我们对 AI 上头，不是追风口，而是被业务痛点逼出来的。”金肖军的话，道出了快消企业 AI 落地的核心逻辑。
蜜雪冰城对 AI 的刚需，则源于规模化运营的巨大压力。“当全球门店数突破 6 万家后，所有传统管理方式都已失效。”吴剑直言，对蜜雪冰城而言，AI 不是点缀，而是解决核心问题的关键——用最低的成本，为海量门店、消费者提供标准化的产品与服务。
如今，AI 已成为蜜雪冰城实现“万店一策”管理、“万店千面”营销，守住食品安全底线，兼顾加盟商与消费者利益的核心抓手。
这种“上头”归结为两大核心驱动力：一是焦虑驱动，企业面对增长停滞、成本高昂、竞争加剧的困境，希望借助 AI 寻求突破；二是价值驱动，企业主动拥抱 AI 技术，希望依托新技术构建差异化竞争优势。
无论哪种驱动，AI 都已从零售企业的“可选项”，转变为关乎生存与核心竞争力的“必选项”。
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AI 落地踩坑：80% 的问题，根本不是技术问题
热情入局后，几乎所有零售企业都难逃从“上头”到“下头”的巨大落差。
金肖军将这种落差归结为四大困境：技术理想与现实的鸿沟、底层数据的治理困境、内部协同的组织壁垒，以及技术与业务价值的脱节。
吴剑对此高度认同：“真正深入 AI 落地就会发现，行业 80% 的问题都不是技术问题，而是数据问题、组织问题、业务问题，甚至可能是成本问题。”
结合自身实践，吴剑总结了零售企业 AI 落地普遍遭遇的“三大深坑”：
其一，试点封神，规模化死亡。零售业没有通用的 AI，只有适配具体场景的 AI。唯有能在基础条件最差、经营场景最复杂的门店跑通的 AI 应用，才具备真正的可用性和规模化推广价值，脱离场景的试点成功，终究只是“空中楼阁”。
其二，数据体量庞大，可用者寥寥。不少企业看似拥有海量数据，实则深陷“数据烟囱”困境——数据口径不统一、国内外数据无法打通，即便想做全链路损耗分析，光是统一各系统的时间戳和 SKU 编码，就需要耗费巨大精力。“没有高质量的干净数据，再强的大模型也只是一个高级垃圾生成器。”吴剑的话，点出了数据治理的核心重要性。
其三，投入居高不下，回本遥遥无期。蜜雪冰城坐拥 6 万家门店，日常 AI 推理请求动辄上亿次，每年产生的云服务成本，甚至可能超过 AI 落地带来的降本收益。对企业而言，无法在合理周期内实现投资回报的 AI 项目，算不上真正的成功落地。
AI 中台：是“概念酒”，还是 “醒酒药”？
面对 AI 落地的普遍困局，被寄予厚望的 AI 中台，究竟能破解顽疾，还是只会加剧焦虑？
金肖军给出了明确答案：是“药”还是“酒”，取决于企业如何使用。如果 AI 中台无法与业务深度融合，只是空有技术框架，那它就是缓解焦虑的“概念酒”；如果立足真实业务场景、实现价值闭环，那它就是破解困局的“醒酒药”。
“我们期望 AI 中台是价值导向的，能真正融入业务场景、解决实际问题，还能用科学的方法规划、实施并衡量其价值。它不是一个万能的技术平台，而是能与我们共同成长、解决实际问题的合作伙伴。”金肖军强调，脱离业务的 AI 中台，终究只是“空中楼阁”。
如何避开“概念酒”的陷阱，让 AI 中台真正发挥“醒酒药”的价值？
吴剑结合蜜雪冰城的实践给出了警示：“很多厂商的 AI 中台，只是 PPT 上的概念，空有框架却没有数据、没有模型、没有业务适配，落地后还要企业自己填坑补课。盲目引入不仅解决不了原有的数据烟囱问题，反而可能成为企业最大的新烟囱。”
他进一步直言，AI 中台并非万能神药，存在明确的适用门槛：“没做好数据治理别碰、没跑通有明确价值产出的 AI 试点别碰、没有业务与技术深度融合的组织文化，也别轻易碰。”
而蜜雪冰城自身的 AI 中台——“雪王大脑”，则被定位为“智慧运营中枢”，其核心价值清晰而务实：“就是用最低的成本管好 6 万家门店、20 万店员和 3 亿会员，让我们能继续卖平价好产品，同时让加盟商也能获利。”
定义 AI 中台：一场行业碰撞凝结的共识
一个能承载零售 CIO 期望、贴合业务实战需求的理想 AI 中台，到底该具备哪些特质？
四位嘉宾的碰撞，凝结出了行业共识。
AI 中台的本质，是企业为规模化落地 AI 技术而搭建的现代化 AI 应用生产线与运营体系。
其核心思想在于解决“沉淀、复用、协同”三大根本问题：通过统一治理将割裂的数据变为可用的“燃料”，通过标准化 AI 资产将独立的“烟囱”应用变为可复用的“积木”，并最终拉通组织，让技术真正为业务服务。
基于这一共识，OceanBase 提出了“一个基础、四层核心、双轮驱动”的零售 AI 中台解决方案架构，兼顾技术先进性与业务实用性。
一个基础：OceanBase 多模一体化 AI 数据湖库
AI 时代，企业 85% 的数据都是图文音视等非结构化数据，用好这部分数据，是 AI 落地的关键前提。
这就需要一个统一的数据湖库，既能高效处理 15% 的结构化数据，也能兼容 85% 的非结构化数据，为 AI 应用提供实时、全域的高质量“燃料”。
淘宝 AI 万能搜是这一能力的标杆实践。这个集搜索与推荐于一体的复杂场景，其背后的知识库、用户历史与记忆体，全部基于 OceanBase 实现统一存储。这不仅避免了传统多套系统（向量数据库、关系数据库、全文检索）拼接带来的数据冗余和同步延迟，更支撑了海量数据下的毫秒级混合检索，直接提升了购物转化率。
四层核心：构建全链路 AI 落地能力
1.智能体与知识库平台
OceanBase 为企业提供统一的知识库、记忆存储及智能体（Agent）管理能力，通过 PowerMem 分层记忆引擎为 AI Agent 提供持久化外部记忆，结合 PowerRAG 智能检索框架保障高精度信息召回。
在零售行业，某头部客户已成功应用此方案：通过在“大模型+RAG+对话状态管理”架构，智能商品推荐系统将推荐商品 SKU 从数百个扩展至数千个，显著提升了推荐转化率；同时，在小程序中构建的售后智能客服对话平台，利用知识库精准匹配客户问题，可处理 90% 以上的常见咨询，在优化用户体验的同时，显著降低了人工客服成本。
2.DataPilot（数据智能平台）
针对企业用数门槛高的痛点，DataPilot 提供了智能查数、深度分析、自动报告和灵活看板四大 Agent，让业务人员能用自然语言“问数”、通过 AI 列的能力实现数据打标以及深度分析，用 AI 自动生成专业排版的报告，还能搭建拖拽式可视化看板，实现实时数据更新以及多维度数据展示，让数据洞察触手可及。
DataPilot 的价值已在理想汽车 400 工单分析场景得到验证，业务人员无需代码开发，即可在 DataPilot 中为数据创建“AI 列”，自动完成对工单的情绪判别、问题归类与解决方案推荐。
这不仅实现了潜在质量问题的早发现、早干预，也为优化服务资源与培训体系提供了精准依据。整个过程基于 OceanBase 的 HTAP 架构，实现“数据零搬运、分析一站式”，在保障数据一致性、安全性的前提下，实时生成业务洞察，进一步提升了客服效率与用户体验。
3.数字员工
“数字员工”平台的核心理念，是将应用开发能力赋予一线业务人员。它由前端“AI 代码生成平台（APP Studio）”与后端“API BaaS”构成，业务人员只需用自然语言描述需求，便可生成可运行、可发布的应用。
平台提供沙箱环境并与数据库、企业资源打通，实现安全连接数据，真正做到“所想即所得、所建即可用”，彻底消除业务需求与技术实现之间的鸿沟。
海尔已将该方案应用于实际业务，打造了面向 IT 与业务部门的统一“Vibe Coding”低代码开发与“沙箱”环境。
其价值在于，让产品经理、运营人员等业务角色能自主、快速搭建应用与分析工具，在敏捷响应市场需求、加速业务创新的同时，实现 IT 人力资源的最优配置。
4.MaaS 模型管理服务平台
旨在让企业以统一平台、智能策略和最优成本，规模化驾驭 AI 算力。
MaaS 具备四大核心能力：
- 一是对接通义、混元、豆包等主流模型供应商，让企业拥有灵活选择权；
- 二是提供智能路由功能，可根据具体场景自动匹配最优模型，平衡大模型能力与小模型成本；
- 三是针对 RAG 等高频场景，提供深度定制的自研专属小模型（如 Embedding、Rerank 等），更精准、更高效；
- 四是与数据库内核集成，将 AI 能力下沉到数据库内核，简化应用调用链路，提升效率，降低 Token 消耗与整体成本。
双轮驱动：技术与组织协同发力
先进的技术架构，需要与之匹配的组织架构，才能真正落地见效。企业需组建 AI 转型管理办公室（AIMO），承担起业务与 AI 衔接协同的核心作用，将企业战略、业务目标与 AI 技术能力深度打通。
无论是供应链、生产制造等核心价值链，还是电商运营、客户服务等前台场景，AIMO 都要确保 AI 技术投入能精准匹配业务需求，驱动价值闭环，实现技术创新与业务运营的“双轮驱动、同频共振”。
价值可量化：AI 中台的 ROI 评估逻辑
对于一项重要的战略性投资，如何量化其价值是 CIO 们最关心的问题。
戴涛认为，建设 AI 中台不是单纯的成本支出，而是一项长期的效率杠杆投资，可以提升企业 AI 应用的成功率和价值上限，降低未来每个 AI 应用的边际成本。
他给出了“动态 ROI”评估模型：
AI 中台动态 ROI =（一阶价值+二阶价值- 年度运营成本）/ 中台建设投入
- 一阶价值（点状收益）是可被精确量化的实际收益，如库存优化节省的开支、营销提效带来的增量。
- 二阶价值（线性收益）是可进行量化对比的效率提升，如 AI 应用上线周期从“月”缩短至“周”，AI 人才人效与 Token 利用率优化等。
- 三阶价值（面状收益）则是支撑创新与增长的长期战略价值，如突破管理半径、沉淀数据能力、提升风险管控、构建竞争壁垒，这是“用钱买不来的”长期竞争力。
搭建 AI 中台的初期投入可能较高，但随着时间推移，其边际成本下降，价值曲线会迅猛攀升。
褪去概念泡沫，AI 中台步入价值落地阶段
零售行业的 AI 竞赛，胜负手已不在于是否拥有最先进的大模型，而在于能否将技术能力转化为遍布全国乃至全球的每一家门店、每一条供应链、每一次营销活动中可感知、可衡量、可持续的业务价值。
从中粮可口可乐的供应链与营销痛点，到蜜雪冰城 6 万家门店的标准化与成本挑战，头部企业的实践表明：成功的 AI 应用落地实践，离不开一个以统一数据底座为基石、以业务场景为核心、以成本效率为生命线、以组织协同为保障的现代化 AI 中台体系。
它或许不是万能解药，但无疑是当下最值得押注的、通往智能化未来的“路线图”与“基础设施”。
自 2022 年发布以来，OB Cloud 已服务 200 家头部零售企业，在零售行业实现规模化落地，覆盖鞋服、餐饮、美妆、快消、商超、汽车、消费电子、电商平台等全零售细分领域，支撑全国及海外门店、线上商城、即时零售等全渠道场景。
未来，我们期待与更多客户和合作伙伴深度携手，让数据底座更加强大，让 AI 的落地变得更加简单高效。
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