2026年，AI行業(yè)正站在一個歷史性的分水嶺上。

不久前，谷歌在其《AI智能體趨勢2026》報告中預言，人工智能正經(jīng)歷從“只會回答問題的工具”向能自主拆解任務(wù)、跨系統(tǒng)干活的“得力助手”的關(guān)鍵躍遷 。

而在這一輪全球AI浪潮中，一個極具象征意義的細節(jié)來自埃隆·馬斯克：在2025年4月的Grok-4發(fā)布會及后續(xù)的Vending Bench測試中，馬斯克用事實證明了AI不僅能聊天，更能賣貨：馬斯克以Vending-Bench 自動售貨機模擬運營測試為例，讓 AI 完整管理一臺自動販賣機，包括選品、定價、補貨、供應(yīng)商談判、現(xiàn)金流管理，展示 Grok 4 的長周期商業(yè)決策與持續(xù)盈利能力，并以此調(diào)侃其規(guī)?；瘽摿?。Grok-4驅(qū)動的自動售貨機在營收上甚至超越了GPT-5，讓業(yè)界驚呼“AGI的盡頭是賣薯片” 。

此時，在國內(nèi)競爭極其激烈的無人零售圈，馬斯克 “AI接管百萬售貨機”的暢想正在發(fā)生：智能零售運營商豐e足食用AI智能體接管18萬臺智能柜，年營收達20億。

當大多數(shù)企業(yè)在2024年、2025年才開始擁抱大語言模型時，豐e足食早在2021年底就埋下了算法的種子。

起步階段，豐e足食困境重重——入行晚、租金價格戰(zhàn)卷不起、低人流場景賺不到錢，彼時的AI也不成熟。但這家擁有數(shù)學、算法博士背景的管理團隊還是做出了一個大膽判斷：假AI終將變成真AI，于是將技術(shù)定為公司未來幾年的核心發(fā)展策略。

隨后4年時間，近2.5億的研發(fā)投入、一支由互聯(lián)網(wǎng)大廠人才組成的百余人算法團隊，基于10萬+臺智能柜規(guī)?；逃媒?jīng)驗的萃取，一個名為“星途智航（FLOW Pilot）”的綜合智能體系統(tǒng)誕生。

不同于行業(yè)內(nèi)零散的AI應(yīng)用，豐e足食打造的“星途智航”綜合智能體系統(tǒng)，下設(shè)四大智能體，覆蓋銷售、商品運營、供應(yīng)鏈規(guī)劃、履約執(zhí)行全鏈路。豐e足食COO朱濤給出了一個類比：這套系統(tǒng)就像是無人零售管理領(lǐng)域的“L4級的無人駕駛”。

正如特斯拉通過上億英里的路測數(shù)據(jù)訓練其自動駕駛系統(tǒng)，豐e足食的星途智航每天基于18萬個貨架對運營做出上億次決策，而需要人工干預的次數(shù)僅維持在4000次左右，僅在少量的客戶主動申請調(diào)整情況下作出干預，朱濤表示：“這意味著其自動化水平已接近L4級自動駕駛?！?/p>

朱濤把2026年定義為AI從“助手”向“員工”轉(zhuǎn)型的元年。放在無人零售這個行業(yè)里，當你的“員工”是一套每天做上億次決策、只需要幾千次干預的系統(tǒng)時，傳統(tǒng)無人零售正在發(fā)生巨變。

最近，我們和豐e足食COO朱濤聊了聊，是如何把 AI 接管自動售貨機做成規(guī)模化生意的。

以下為36氪與豐e足食COO朱濤對話（經(jīng)編輯）：

四年2.5億的AI豪賭

36氪：此前馬斯克在Grok4的發(fā)布會上表示想用AI直接管理100萬臺自動售貨機，當時您看到這個新聞時有什么感受？

朱濤：我們很興奮，馬斯克模擬測試方向，正是我們當時技術(shù)研究的方向，證明我們過去3年時間的投入方向是正確的。當時很多同行都不理解我們?yōu)槭裁捶堑醚邪l(fā)技術(shù)，馬斯克的預言給我們技術(shù)團隊投喂了“定心丸”，讓我們更加相信AI在零售商業(yè)潛力。

來源B站

36 氪：豐 e 足食在 AI 領(lǐng)域的投入起步于何時，具體的投入體現(xiàn)有哪些？

朱濤：2021 年底我們完成軟銀領(lǐng)投的 3 億 A 輪融資后，確定了技術(shù)路線的發(fā)展打法，也從此時開始堅定加大 AI 領(lǐng)域投入。2022-2025 年，研發(fā)板塊額外投入近 2.5 億。

人才方面，組建了核心來自美團、字節(jié)、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)公司的研發(fā)團隊，2022 年團隊規(guī)模從 40 人擴充至 130 人左右，目前仍保持在 120-130 人的水平，這在無人零售行業(yè)來說是比較少見的。

36氪：這兩年大家都在談AI元年、談技術(shù)爆發(fā)，但如果把時間倒回到2021年，那時候AI還沒像現(xiàn)在這樣成為行業(yè)共識。當時是什么因素，促使豐e足食決定要做那個“較早吃螃蟹的人”？

朱濤：在國內(nèi)自助零售行業(yè)里，豐e足食很早就引入了AI動態(tài)視頻識別技術(shù)智能柜，并在2019年就實現(xiàn)了大規(guī)模應(yīng)用，那時行業(yè)主流技術(shù)路線還是傾向用準確率高但成本也貴的RFID 射頻識別與傳統(tǒng)機械貨道。

我們也很早就接觸了基于 AI 技術(shù)的智能柜，雖然那時候智能柜的識別技術(shù)還是“假AI”的狀態(tài)，大部分靠人工后臺識別。但即便如此，我們還是大規(guī)模采納了這種智能柜，篤定就是AI技術(shù)的發(fā)展是能夠真正實現(xiàn)AI識別。后來，AI識別真的實現(xiàn)了，設(shè)備成本和消費者體驗都有顯著優(yōu)化，我們作為行業(yè)大規(guī)模使用智能柜的運營商，享受到了這波AI的紅利。也是從這時候開始，我們打下了堅定布局AI的基礎(chǔ)。

接下來，我們也預判到，公司要實現(xiàn)大規(guī)模成長，后續(xù)會涌入各類場景，消費者的需求也會越來越多樣化，點位的增加必然會讓人工管理的成本持續(xù)走高，需要投入大量的管理人員，這顯然不是長久之計。所以我們就把AI柜的升級思路和模式，遷移到了整個公司的業(yè)務(wù)發(fā)展中。當時雖然還沒有成熟的大語言模型，但圖片識別、視頻識別、深度學習這些技術(shù)已經(jīng)顯現(xiàn)出發(fā)展苗頭，再結(jié)合我本身出身互聯(lián)網(wǎng)公司算法開發(fā)的博士背景，我和公司CEO、CTO一致判定，AI和算法會是公司未來幾年的核心發(fā)展策略，也從那時開始正式加大投入。

我們提前圍繞算法和AI架構(gòu)，設(shè)計了整個公司的管理組織和指引體系，這也讓我們在2024、2025年GPT這類大語言模型爆火時，能最快地擁抱這些先進技術(shù)，現(xiàn)在我們發(fā)布的智能體，也是在過去的智能體基礎(chǔ)上，融入了語言模型、多模態(tài)模型等組件，讓它的能力和效果得到了進一步提升。

無人零售技術(shù)演進

36氪：行業(yè)大部分都是加盟模式，而你們選擇了重投入的直營模式，主要考慮什么因素？這為你們AI落地提供了哪些優(yōu)勢？

朱濤：確實。直營體系最大的優(yōu)勢就是服務(wù)質(zhì)量遠優(yōu)于兼職或外包模式，團隊不會只盯著短期盈利，而是會嚴格按照公司要求，盡可能滿足客戶的各類需求。

但直營體系也有明顯的缺陷，我們的無人零售設(shè)備數(shù)量多，每個點位的事務(wù)繁瑣，補貨員的管理幅寬大，且點位分布在不同區(qū)域，想要發(fā)揮直營體系的服務(wù)優(yōu)勢，就必須對人員和點位做到事無巨細的管理，這帶來了極大的管理難度。

也正是為了解決直營體系的管理難題，我們才選擇用AI算法來指揮整體運營，簡單來說，我們先是為了保障服務(wù)質(zhì)量選定了直營體系，又為了管好直營體系，落地了AI算法的全鏈路應(yīng)用。

36 氪：在外界看來，無人零售智能柜更多是一個鋪設(shè)點位、比拼運營的“苦生意”。豐e足食依靠自研AI智能體找到自己的打法，似乎打破了這種傳統(tǒng)的認知？同行是怎么評價你們的？

朱濤：是的，智能柜無人零售這個行業(yè)過去大家可能會認為是一個比較傳統(tǒng)的運營行業(yè)，其實不是這樣的。你看豐e足食，之所以能達到現(xiàn)在的規(guī)模，恰恰是因為我們在技術(shù)這一塊的專注和投入，也是一家用 AI 真正能賺到錢的公司，我們是真的拿 AI 和技術(shù)去革命這個零售行業(yè)的這樣玩家。當我們把規(guī)模做出來時，同行也才發(fā)現(xiàn)我們其實不是一類公司，不是來搶他們飯碗的。

無人零售的“自動駕駛”

36氪：豐e智能體是什么樣子的？

朱濤：我們綜合全鏈路自動化的綜合智能體叫星途智航，英文是 FLOW Pilot。星途的 “星”，就像我們的點位，分布得又密又廣；而 “途”，是因為這些點位并不是孤立的點，而是形成了一個網(wǎng)絡(luò)，里面有商品的互聯(lián)互通，還有運營人員在點位之間走動，有途經(jīng)的概念?！爸呛健?的意思，就是在這張密密麻麻的點位網(wǎng)絡(luò)里，我們的智能體能指揮運營人員，在網(wǎng)絡(luò)里導航完成特定的任務(wù)，這就是名字的來源。名字也契合航圖的概念，都有 “流” 的感覺，剛好和英文的 FLOW有一點關(guān)聯(lián)。

星途智航下設(shè)四個核心智能體，按業(yè)務(wù)全鏈路分工：

豐域智行（Field Pilot）：服務(wù)銷售人員，負責線索篩選清洗、商機推薦、拜訪路徑規(guī)劃、客戶轉(zhuǎn)化政策推薦等；

豐聆智行（Link Pilot）：聚焦商品運營，聆聽消費者需求，負責點位商品配置、消費者個性化需求對接；

豐策智行（Opti Pilot）：主導供應(yīng)鏈規(guī)劃，負責大倉、前置倉、貨架的庫存?zhèn)湄洓Q策，以及上游供應(yīng)商的下單規(guī)劃；

豐行智行（Work Pilot）：負責庫存履約執(zhí)行，將供應(yīng)鏈規(guī)劃轉(zhuǎn)化為具體任務(wù)，匹配物流人員、車輛運力，完成任務(wù)排班與調(diào)度。

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36 氪：各個子智能體之間是怎么打通協(xié)同的？

朱濤：這其實也是現(xiàn)在做智能體的一大挑戰(zhàn)。多個智能體雖然決策角色不同，但在很多事情上會出現(xiàn)決策沖突。比如豐策智行如果補貨偏多，是為了減少缺貨；但如果它的考核核心是商品周轉(zhuǎn)、減少滯銷，就會傾向于少補貨。而豐策智行補貨少，豐行智行的補貨任務(wù)頻次就會被迫增加，要是豐行智行的目標是控制成本，就會產(chǎn)生明顯的決策矛盾，這也是多智能體協(xié)同的核心難題。

當然我們也花了很多精力做智能體之間的協(xié)調(diào)，會通過大量 AB 測試，去權(quán)衡各指標的利弊，最終做出全局最優(yōu)的決策，還會把這些測試積累的經(jīng)驗沉淀到智能體中，完善決策沖突的協(xié)調(diào)問題。

36氪：豐e足食的智能體已經(jīng)實現(xiàn)大規(guī)模的商用，為什么選擇這個節(jié)點才首次公開？

朱濤：是的。過去大家都沒聽說過，我們聽過寫代碼的 coding agent，也聽過一些幫著做推薦、規(guī)劃生活的智能體，但沒人聽過無人零售領(lǐng)域的這類智能體。

所以為了讓大家更好理解，我們可以類比無人駕駛。它和 coding agent 不一樣，coding agent 全在電腦上執(zhí)行，而我們這個智能體是落地實際業(yè)務(wù)的，更接近無人駕駛的智能體。比如無人駕駛需要感知模塊，通過視覺、雷達、超聲傳感器，融合這些信息來了解自身狀態(tài)，我們的智能體也有這樣的感知能力，它通過處理各種銷售、庫存這些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，融合用戶對話信息，還有運營人員現(xiàn)場采集圖片信息來支持自己做決策。

2026 年被視為AI 智能體商用元年，我們希望更多頂尖 AI 技術(shù)人才加入豐e平臺，同時希望開放給行業(yè)一起來研討，共同來提升行業(yè)數(shù)智化水平。

36氪：智能體其他部分具體怎么理解？

朱濤：無人駕駛有個任務(wù)規(guī)劃模塊，從起點到終點，不同時間各條路的路面、交通情況都不一樣，算法可能根據(jù)時間最短規(guī)劃出一條導航線路。我們這邊的豐行智行就負責類似的任務(wù)規(guī)劃。比如，我們一個補貨員每臺設(shè)備每天的任務(wù)都可能不一樣，豐行智航會為補貨員將各個任務(wù)按點位打包，然后規(guī)劃出一條當天最優(yōu)的補貨線路出來。最后無人駕駛有執(zhí)行模塊，把任務(wù)下發(fā)給方向盤、油門來控制執(zhí)行，我們也會把復雜任務(wù)拆解成一個個子任務(wù)，拆解給不同執(zhí)行人員，由豐行智行這個子智能體來統(tǒng)籌完成。說到底，我們這個就是無人零售管理領(lǐng)域的無人駕駛智能體，相當于駕駛著我們整個運營網(wǎng)絡(luò)，去實現(xiàn)我們的運營目標。

其實技術(shù)指標上也能做類比，衡量智能體能力高低、自動化水平，有個關(guān)鍵指標，無人駕駛里看的是每百萬公里的人工干預次數(shù)，比如特斯拉號稱每百萬公里也就幾百次人工干預。我們這邊沒有實際的行駛里程，但星途智航每天做出的決策量級能達到上億次，因為我們有 18 萬個貨架，每個貨架大概有 50 多個商品，倉庫里還沒上架的商品還有上百個 SKU，針對這些商品做的選品，庫存，其他方面的任務(wù)決策加起來的決策量就是上億級的。

我們每天上億次的決策當中，需要人工干預的次數(shù)大概就幾千次，差不多是4000次的水平，這個比例其實是相當?shù)偷?。如果說把每一次決策對應(yīng)成一公里的話，星途智航每百萬次決策需要40次的人工干預，自動化水平以及超過L4級別的無人駕駛了，無人自動化程度是非常高的，這也能體現(xiàn)出星途智航的智能水平。

36氪：已經(jīng)開始落地應(yīng)用了嗎？

朱濤：我們從2022年就開始投入研發(fā)，2023年6月就基本完成了全鏈路智能體的研發(fā)工作，并全面上線。后續(xù)我們也一直在持續(xù)迭代，尤其是最近結(jié)合現(xiàn)在更先進的AI大模型技術(shù)（比如下圖所示，我們今年的日token消耗量將超過百億），來提升它的自動化水平和感知能力，還有多智能體之間的協(xié)同能力。

來源企業(yè)

無人零售智能體帶來的改變

36氪：使用智能體主導決策后，相比人工決策有哪些核心改變，效率提升體現(xiàn)在哪些方面？

朱濤：過去上億次的運營決策需要幾千名一線運營人員、管理人員完成，且補貨小哥等崗位的培訓周期長達一個月，對人員學歷和能力要求高，還難以匹配公司每年 30%-40% 的點位增速；現(xiàn)在所有貨架、商品、倉庫的具體決策均由 AI 完成，僅宏觀目標調(diào)控需要人工參與。

效率層面最直觀的是，一個補貨員可管理的點位數(shù)量接近翻一倍，2022 年約能管理 60-70 個貨架，2025 年已能管理 120 個貨架，同時管理人員數(shù)量還有略微減少。

36氪：除了提升人工管理效率，智能體在點位選取精準度、選品這些方面是否有提升？畢竟不同場景的柜子需要千人千面的運營。

朱濤：有很大提升，而且是持續(xù)提升。普通零售渠道很難快速識別爆品，但我們的選品全由豐聆智行這個子智能體決策，會完全根據(jù)消費者需求做定制化選品，每個點位的商品分布、補貨量差異都非常大。別家可能是按固定陳列圖擺放商品，而我們?nèi)撬惴ㄍ扑]上架，差異性很明顯。

這樣做的結(jié)果就是，每個點位的爆款商品會非常突出，比如工廠場景的點位，火腿腸、泡面、東鵬這類能量飲料，還有高性價比補水飲料會占比很高，這些品類在其他渠道很難看出爆款屬性，但供應(yīng)商能明顯感受到我們這邊的訂單會大幅增長，也就是說智能體讓我們能更快發(fā)掘場景爆款。

從數(shù)據(jù)上看，單看豐聆智行選品算法的迭代，通過AB測試控制其他變量后，每年能帶來五六個點的銷售提升。

36氪：基于智能體的應(yīng)用，感覺豐e足食不只是品牌商的銷售渠道，還具備了新品孵化的能力？

朱濤：是的，很多品牌出新品都會先找我們測試。原因就是豐聆智行的邏輯和抖音很像，抖音能快速推爆爆款視頻、主播，我們的算法也能快速把爆款商品推廣到更多點位上面。供應(yīng)商不用做復雜數(shù)據(jù)分析，看到訂單幾倍增長，就知道這款商品成爆款了，就能去其他渠道擴大投放，我們的智能體能幫他們快速識別新品爆款，現(xiàn)在行業(yè)里做新品，大家第一個想到的渠道就是我們。

反觀其他渠道，想判斷一款商品是不是爆款，上架后要等幾個月，慢慢看銷售數(shù)據(jù)、調(diào)整補貨，要很久才能有結(jié)果，而國內(nèi)快消品的競爭又很激烈。

36氪：智能體的出現(xiàn)解決了行業(yè)哪些只有AI能做到、人工卻難以解決的痛點？

朱濤：我們的設(shè)備點位分布差異很大，有的放在人流密集的通道，有的放在人少的茶歇間，銷售情況各有不同。但如果靠人工做決策，人都會考慮投入產(chǎn)出比，會把有限的工作量傾向于分配到高銷點位，對低銷點位就不會太上心、不會頻繁補貨。

可有些低銷點位，可能只是因為客戶臨時放假、公司搞活動等原因人員暫時離開，人工決策者沒法及時掌握這些信息，只會因銷量低減少補貨，進而導致服務(wù)質(zhì)量下降，消費者購買意愿降低，銷量就更差，人工又會進一步減少補貨，最終讓低銷點位陷入持續(xù)低銷、服務(wù)質(zhì)量越來越差的惡性循環(huán)，這是人工決策的一大弊端。

但通過AI驅(qū)動直營的補貨運營就不一樣了，哪怕是低效的設(shè)備點位，我們也能保持高標準的運營水平。哪怕是銷售額相差兩三倍的柜子，從外觀上也看不出差別，商品都很豐富，還會不斷上新調(diào)動消費者的好奇心。這讓我們能長期運營那些別人不愿運營的平銷點位，也幫我們打開了更大的場景。

落地最大的困難除了技術(shù)，還有人性

36氪：星途智航從研發(fā)到落地，遇到的挑戰(zhàn)有什么，如何克服？

朱濤：最大的困難其實是技術(shù)+人性的雙重挑戰(zhàn)。

我們要把一線人員原本的補貨、選品等運營決策權(quán)，還有區(qū)域規(guī)劃、調(diào)度類崗位的相關(guān)權(quán)利，全部回收到算法，讓大家從“決策者”變成單純的“執(zhí)行者”，這從人性角度來說很難接受，內(nèi)部推進必然會有阻力。

而由此延伸出驗證AI決策有效性的困境：要取代人工決策，首先得證明AI做得更好，但測試階段我們還沒完全回收決策權(quán)，一線人員可參考也可無視AI建議，一旦運營效果不好，我們根本沒法判斷是AI決策本身有問題，還是人工未按算法執(zhí)行導致的。

我們的解決辦法，還是源于公司2021年底定下的技術(shù)戰(zhàn)略：哪怕短期AI決策效果不如人工，也先執(zhí)行，就像我們早期做AI智能柜，明知是“假AI”也堅持落地一樣。

我們篤定AI的迭代潛力，在執(zhí)行中不斷復盤、優(yōu)化算法，最終用結(jié)果證明了AI的價值——比如前置倉管理中，我們實現(xiàn)了缺貨率下降1個點，庫存周轉(zhuǎn)還減少1天，做到了“庫存更少、缺貨更低”，這也說明AI決策最終超越了人工。

此外，技術(shù)上，像多目標協(xié)同、多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理清洗，還有智能體調(diào)用的銷售預測等工具的研發(fā)，每個環(huán)節(jié)也都有工程和技術(shù)上的挑戰(zhàn)，我們也投入了大量精力去打磨迭代。

36氪：在智能體的測試和應(yīng)用過程中，有沒有出現(xiàn)過AI決策失誤的情況，遇到這種情況你們是怎么修正迭代的？

朱濤：這種情況在各個環(huán)節(jié)都有，比如補貨調(diào)度環(huán)節(jié)，我們過去的算法沒考慮到同一棟樓臨近點位的補貨便利性，其實這類點位順路補貨的邊際成本很低，只是我們之前沒把這個因素量化進算法。后來補貨員提了這個問題，我們復盤數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)確實存在漏洞，就把這部分數(shù)據(jù)采集、評估后納入算法，在后續(xù)的決策中考慮臨近點位的補貨問題，補貨效率也就得到了明顯提升。

36 氪：作為算法研發(fā)出身的博士，為何會負責公司的運營業(yè)務(wù)，這背后體現(xiàn)了公司怎樣的戰(zhàn)略？

朱濤：這背后是豐 e 足食用 AI 和算法貫穿全運營的核心戰(zhàn)略，我們并非傳統(tǒng)的零售企業(yè)，而是將算法和 AI 的價值應(yīng)用到運營各個環(huán)節(jié)的科技公司。我負責運營業(yè)務(wù)，并非用傳統(tǒng)的零售運營思路管理，而是通過管理 AI 智能體來管理運營 ，讓技術(shù)真正成為運營的核心驅(qū)動力。這也是我們公司的核心特點：核心管理團隊兼具技術(shù)和業(yè)務(wù)視角，能實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

36 氪：對于 2026 年 AI 行業(yè)的發(fā)展，你們有怎樣的判斷？

朱濤：2026 年將會是 AI 從 “助手” 向 “員工” 轉(zhuǎn)型的元年 ，過去的 AI 更多是解決問答、咨詢類問題，而未來的 AI 智能體，只要賦予足夠的技能和權(quán)限，就能像真實員工一樣完成具體的業(yè)務(wù)工作。我認為未來會有更多企業(yè)跳出客服、問答等低價值的 AI 應(yīng)用，將 AI 投入到無人零售、自動駕駛等實際業(yè)務(wù)場景中，讓 AI 真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)生產(chǎn)力，實現(xiàn)更低的管理成本、更高的運營效率和收入，這也會讓 AI 技術(shù)進入更良性的發(fā)展階段。