1. 汇美：数智化AI新零售创新发展案例

场景应用方：广州市汇美时尚集团股份有限公司

企业痛点：线上电商、线下门店和店播涉及不同的用户、商品与运营数据，跨渠道协同和精细化运营面临挑战。随着消费需求日趋多元，品牌还需要更快地生产营销内容、响应市场需求，并提高商品流转效率。

场景实践：汇美集团以“汇美云”系统和AI智能体连接设计、生产、仓储物流、商品、门店、用户及营销环节。

• 在营销端，AI辅助制作海报、短视频和社交媒体图文，并结合客流、商品及门店数据开展精准营销；

• 在商品与供应链端，运用用户数据支持商品推荐、智能配货、调拨和动态定价，柔性生产根据市场需求调整供给；

• 在渠道端，打通电商、门店与店播数据，让线上用户偏好指导门店选品和直播内容，门店反馈反哺用户画像，形成线上触达、到店体验、私域运营与直播转化相衔接的经营链路。

应用成果：截至2026年，旗下茵曼品牌已在全国200余个城市开设超过600家门店，拥有3000万粉丝，年售出服装1800万件，年销售额增长40%。

2. 天虹：基于数字孪生与百灵鸟AI大模型的门店全渠道精细化运营

场景应用方：天虹数科商业股份有限公司

企业痛点：门店虽已使用POS、ERP、会员和库存系统，但货架缺货、陈列偏差等现场情况仍难以及时发现。补货、陈列和营销决策依赖人工巡检与经验判断，总部策略到门店执行之间缺少及时反馈。

场景实践：通过门店感知终端采集货架、客流、库存等数据，构建数字孪生门店；由自研“百灵鸟”AI大模型分析异常并提出经营建议。系统识别缺货和陈列问题后，可将补货、调整任务推送给店员，并跟踪执行结果；管理者也可通过问答查询门店数据和建议。

应用成果：货架缺货识别准确率超过95%，缺货发现时间缩短约80%，上货效率提升30%；陈列核准由数小时缩短至数分钟，平均每周节省约22小时巡检时间。

3. 通程控股：数字赋能 AI营销

场景应用方：长沙通程控股股份有限公司

企业痛点：百货、电器等门店需要通过短视频触达本地顾客，但一线员工缺少脚本创作、拍摄剪辑和账号运营经验。各门店内容产出不稳定，优秀作品与推广方法也缺少统一沉淀和复用机制。

场景实践：将AI文案生成、脚本创作、智能剪辑和画面优化用于门店活动、商品推荐、电器科普等内容制作，并开展全员实操培训。企业通过两轮短视频营销大赛，让员工围绕真实门店场景创作作品，再将优质内容纳入素材库，供后续推广复用。

应用成果：两轮大赛产出参赛作品200余条，参赛作品全网累计播放量超过1000万；单条作品最高播放量达470.8万。项目带动百货、电器门店参与AI短视频创作，累计创作视频超过6000条。

4. 新荣记：AI智能排单

场景应用方：新荣记

企业痛点：品质中餐对食材、出品和服务衔接要求高。食材溯源与损耗管理难度大，人工排菜效率和准确性不足，前厅与后厨之间的出品调度也需要更紧密的协同。

场景实践：贯通智能预订、POS等五大系统，归集1亿余条数据，构建品质中餐知识库。食材溯源系统整合菜品预约、食材及供应商信息；AI智能排菜系统结合会员、菜品和食材数据，约20—30秒生成菜单；智能控菜系统连接前厅与后厨，辅助安排出品顺序和节奏。

应用成果：高价食材损耗率从10%降至1.2%，年节约成本超过1200万元；排菜效率提升40倍，上菜顺序错乱率下降90%；服务效率提升20%，顾客满意率达到99%。

5. 依文服饰：EVE AI BOX

场景应用方：依文服饰股份有限公司

企业痛点：正装与职业装定制依赖人工量体、样衣试穿和信息录入。门店难以展示全部款式与面料，跨地区团体订单又面临集中量体难、尺码选择不准、订单汇总和返工成本高等问题。

场景实践：依文将AI试衣云镜与“依企购”小程序连接。员工可在线下完成智能量体和3D试穿，也可在线上查看款式、试穿效果及尺码建议，自主选型下单。量体和订单数据同步至定制系统与柔性生产线，企业管理员可统一汇总团单信息。

应用成果：千人级团单的现场服务人力成本降低75%以上，团单数据统筹周期由5—7天缩短至1天；尺码或版型问题导致的返工返修率下降65%以上，整体交付周期缩短30%以上。

6. 重百科技集团：AI驱动顾客关系全链路智能管理

场景应用方：重庆重百科技集团股份有限公司

企业痛点：近300家门店、3282个线上账号分布在多个平台，顾客的投诉、建议和表扬难以通过传统400客服渠道完整收集。人工跨平台查看和转交信息耗时较长，也容易错过及时回应顾客的机会。

场景实践：“重百听您说”平台采集交易评价与社交平台内容，由AI识别投诉、建议和表扬，判断情绪、风险等级及所属业态，再通过飞书将信息推送至对应责任人。总部可查看处理进度；投诉由专员跟进，好评和建议也进入回应与分析流程。目前覆盖百货、超市、电器、汽贸四大业态。

应用成果：半年顾客反馈采集量由2303条增至5078条，增长120%；反馈处置时间由24小时缩短至2—3小时。全平台好评率由57.0%提升至80.2%，客诉闭环率达到100%。

7. 裕莲茶楼：基于大语言模型的AI智能订餐系统

场景应用方：裕莲茶楼

企业痛点：连锁门店订货主要依靠店长经验，天气、节假日、商圈活动等变化难以充分纳入判断，容易出现畅销品断货与原料积压。店长每日填报、区域主管逐单审核也占用较多时间。

场景实践：AI智能订货系统结合历史销量、实时库存、促销计划及外部事件，预测各门店原料需求，并考虑供应商交期、起订量等条件生成订货建议。店长可查看建议依据、修改并确认订单；系统同时跟踪供应商履约，提示临期、滞销和断货风险。

应用成果：在150余家门店的试点中，需求预测准确率由62.3%提升至88.5%；门店每日订货时间由60分钟降至8分钟，原料损耗率由5.5%降至2.8%，平均库存周转天数由17.5天降至12天。

8. 苗医生：AI辅助门店销售培训与客户沟通

场景应用方：苗医生

企业痛点：连锁服务业人员流动较大，新销售人员需要较长时间熟悉客户沟通和销售方法，门店希望缩短培养周期，并为销售人员提供即时的沟通参考。

场景实践：在取得客户授权后，门店工具结合微信头像、沟通录音、图像与语音分析及知识库，为销售人员提供客户沟通建议和案例。客户离店后，系统汇总沟通信息，辅助后续回访。

应用成果：新销售人员达到基本销售要求的培养时间由3—6个月缩短至约1个月；大客户销售提升5%，沉睡客户激活提升3%。

9. 林氏家居：林氏算出来的爆品

场景应用方：广东林氏家居股份有限公司

企业痛点：家居新品研发依赖设计经验和渠道预判，用户需求变化不易及时捕捉。新品上市后，点击、加购、成交及用户反馈等数据也需要人工汇总，影响产品调整速度。

场景实践：AI汇总全网用户评论、咨询、搜索行为和市场趋势，识别细分场景需求，为新品立项提供参考。产品上市后，系统继续整理点击率、加购率、转化率及用户反馈，辅助团队调整产品细节与定价策略。

应用成果：十个品类的用户原声洞察工作量，由每周约25小时降至12小时，处理时间减少超过50%。微醺系列产品全网累计销量超过3万件，云系列新品上市两个月累计成交超过6600件。

10. 福州草本餐饮：草本汤“顾客说”AI顾客评价分析体系产品

场景应用方：福州草本餐饮管理有限公司

企业痛点：顾客评价分散在外卖、团购等多个平台。管理人员需要逐个平台查看、筛选问题并整理日报，容易遗漏反馈，也难以及时将具体问题传递给对应区域经理。

场景实践：“顾客说”系统统一采集各平台评价，结合通义千问与DeepSeek分析评价中的情绪和具体问题，按食品安全、服务、品质、配送、价格等类别归纳。系统还会从好评、中评中提取改进建议，自动生成分区日报，并通过钉钉推送给对应管理人员。

应用成果：改进意见的采集范围由评价总量的约10%—15%扩大至99%，覆盖面提升约7—10倍。各平台评价实现统一存储、分析和展示，历史日报可随时查询。

11. 广东循证：AI营销链路赋能-从单点工具到工作流程的进化

场景应用方：广东循证滋补生命科技有限公司

企业痛点：各类AI工具分散使用，团队希望将单点内容制作或分析能力连接到完整营销工作流程。

场景实践：推动AI由零散工具应用进入营销流程。

12. 齐心集团：大模型赋能的商品智能运营引擎

场景应用方：深圳齐心集团股份有限公司

企业痛点：企业物资采购涉及大量品牌、价格和商品资料，重复商品、图文不符或信息不完整等问题增加审核工作量，也影响商品上架效率与采购质量。

场景实践：项目利用大模型处理商品文字、图片和价格数据，辅助品牌授权核验、市场价格比对、相似商品查重、图文一致性及合规性检查，并将审核结果衔接商品提报与上架流程。

应用成果：商品上架效率提升80%，错漏率由15%降至2%；客户采购成本降低10%、企业人力成本降低60%。

13. 睿本云：包道基于 AI 问数与工作流自动化的连锁经营管理提效实践

场景应用方：包道

技术提供方：睿本云（广州睿本信息科技有限公司）

企业痛点：近900家门店的收银、会员、订货和供应等系统积累了大量经营数据。管理人员查询一个问题，常需查找报表、设置筛选条件，再导出数据进行比较和整理，临时追问也依赖重复操作。

场景实践：睿本云在包道已有系统及授权数据上提供AI问数能力，并通过MCP接入WorkBuddy。管理人员以自然语言查询经营数据，随后可继续比较结果、归纳问题、整理经营材料；IT、财务、运营及管理层按各自权限使用。

应用成果：项目已覆盖包道核心管理岗位，减少了查找报表、反复筛选和导出加工的步骤。

14. 合思：AI智能审核助力赢家时尚连锁门店费用管控

场景应用方：赢家时尚集团

技术提供方：北京合思信息技术有限公司

企业痛点：赢家时尚旗下8个女装品牌、2000余家门店产生大量差旅、促销、维修等费用单据，涉及300余项细分审核规则。人工逐张核对发票、合同和收款信息耗时较长；单据填写错误或附件缺失，还需要门店、采购和财务人员反复沟通。

场景实践：合思将费用审核规则纳入AI智能审核流程，自动识别票据信息，核对费用类型、发票明细、收款方及合同金额。符合基础规则的高频小额单据进入自动审核通道；复杂单据由AI标记风险点，交财务人员判断。门店人员通过AI填单助手规范填写和上传材料，采购合同信息同步用于审核校验。

应用成果：系统支持识别20余种票据类型，识别准确率达95%；符合基础规则的单据可在90秒内完成审核。项目覆盖2000余家门店的费用管理，财务团队约60%的审核工作精力得到释放，可转向成本优化与经营分析。

15. 大头软件：潮那边AI原生餐厅

场景应用方：潮那边AI原生烤肉餐厅

技术提供方：大头（广州）软件技术有限公司

企业痛点：高峰期点餐、答疑和菜品推荐占用服务员精力；门店异常依赖店长巡查，后厨出餐状态与前厅服务也需要更及时地衔接。餐后反馈和会员触达主要依赖人工。

场景实践：项目连接桌边“烤肉Pad”、管理端“AI店长”和后厨KDS系统。顾客可通过对话咨询、点餐、获取菜品推荐和服务指引；门店管理人员查看运营提醒，后厨跟踪出餐状态及超时情况，餐后系统收集评价与建议。

应用成果：通过功能、性能、安全及用户体验验收，处于试点门店运营阶段。验收测试中，200并发请求成功率为100%；门店服务可观测触点由30%提升至90%，KDS出餐效率提升50%。客单价提升10%—15%仍为试点验证目标。

16. 科传股份：AI驱动跨业态客户态势感知智能运营平台

场景应用方：绿城中国旗下绿城商业

技术提供方：广州市科传计算机科技股份有限公司

企业痛点：商业、酒店、长租公寓等业态分别运营会员，系统和消费数据相互分散，难以识别同一会员的跨业态行为。会员分层、营销活动安排和客户反馈处理也依赖较多人工工作。

场景实践：项目建设跨业态会员智能运营平台，整合各业态会员数据，形成统一会员识别与画像；结合消费及行为数据开展会员分层、个性化推荐、营销任务调度和效果分析，同时识别异常行为与客户反馈，辅助运营人员及时处理。

应用成果：跨业态会员识别率提升至95%以上、营销活动筹备周期由5—7天缩短至1—2天，会员分群与营销排期人力减少55%以上；跨业态消费会员占比提升至15%以上。

17. 云智慧：AI驱动的连锁餐饮数智化运维服务平台——以遇见小面、袁小饺为例

场景应用方：遇见小面等连锁餐饮品牌

技术提供方：云智慧（北京）科技有限公司

企业痛点：门店IT故障过去通过群聊、电话等渠道报送，信息分散且进度难追踪。门店数量增加后，少量运维人员需要处理大量重复故障，总部也难以统一掌握响应时效与设备问题。

场景实践：门店员工通过企业微信语音、拍照或扫码报障，AI识别问题并生成工单；系统按故障类型、位置和工程师负载派单，跟踪处理时效。常见问题由知识库提供自助解答，工单数据用于总部分析故障趋势。

应用成果：遇见小面350家门店上线后，平均报障时间由5—8分钟缩短至30秒—1分钟，平均故障响应时间由45分钟缩短至18分钟；35%的问题实现自助解决，服务时效达成率为92%。

18. 职行力：AI智能工牌——珠宝零售终端销售赋能与业绩增长解决方案

场景应用方：珠宝连锁零售门店

技术提供方：厦门职行力信息科技有限公司

企业痛点：面对面销售过程难以系统分析，门店服务规范是否落实、顾客为何成交或流失，主要依赖巡店和事后反馈。优秀导购的沟通经验也难以转化为其他员工可用的训练内容。

场景实践：导购佩戴AI工牌采集销售对话，系统分析服务规范执行情况、顾客需求探寻和产品推荐方式，对比成交与未成交的沟通差异。项目按门店表现安排标准化培训、销售带教或优秀话术提炼，并为员工推送针对性的AI陪练任务。

应用成果：某珠宝品牌第一阶段对比数据显示，总体销售额提升15.0%，服务规范平均执行率提升4.80个百分点，总体成交率提升7.02个百分点。

19. 八佰数智：睿构AI开发平台

技术提供方：深圳市八佰数智科技有限公司

企业痛点：制度、产品资料、历史案例和系统知识分散在不同位置。员工查询规则、分析异常或处理重复任务时，需要跨文档、跨系统查找，已有AI工具也难以直接调用业务系统完成工作。

场景实践：睿构AI开发平台”统一管理大模型、企业知识库、智能体、工具接口和工作流。员工可用自然语言查询内部知识与经营数据；异常分析智能体结合日志、源码和业务规则辅助定位问题；规则明确的任务可调用业务系统检查，并将需要确认的结果交给人员复核。

应用成果：人工耗时降低约50%、常见业务问题的人工咨询量降低约70%、业务数据查询效率提升约5倍。