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| 分类:软件 / 策略游戏 | 大小:33.88M | 授权:免费软件 |
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无人零售行业规模最大的品牌丰 e 足食正在加速 AI 在业务中的落地应用。目前,其旗下运营着 18 万个无人零售柜,AI 已深度参与管理、决策等多个环节。
为进一步提升无人零售全链路的智能化水平,2026 年 4 月,丰 e 足食母公司——深圳市丰宜科技集团股份有限公司(以下简称 " 丰宜科技 ")与阿里云智能集团(以下简称 " 阿里云 ")宣布达成 AI 全面合作。
图注:阿里云智能集团和丰宜科技签约现场
双方正式签署大模型合作框架协议,围绕千问大模型在无人零售业务场景中的深度落地展开全方位合作,推动企业运营成本与效率的优化,并升级智能决策能力,共同探索通用人工智能在无人零售行业的应用标准。阿里云公共云事业部副总裁张翅、阿里云千问大模型业务总经理徐栋、丰宜科技 CEO 单新宁、丰宜科技 COO 朱涛等双方嘉宾出席了签约仪式,协议由阿里云数字金融部总经理肖瑜与丰宜科技 CTO 蔡亮共同签署。
丰 e 足食 AI+ 零售能力跃迁
丰宜科技 CEO 单新宁介绍,在丰 e 足食自研 " 星途智航 " 智能体的基础上,希望借助通义千问大模型,进一步提升订单识别、效期管理等多个运营环节质量检核能力,以及 C 端零售交互体验,促进 AI 技术在无人零售业务场景融合,实现企业运营提效降本,打造 AI 大模型在无人零售行业的企业级工程化智能解决方案。
据悉,丰 e 足食是国内无人零售行业最大规模的运营商,目前已经在全国 84 个城市运营超过 18 万台智能柜,其在 2023 年 -2025 年投入近 2 亿元研发费用,全方位升级改造全链路的运营体系,打造 AI 全域决策驱动模式,有效规避人工决策带来的业务波动。目前,丰 e 足食自研的 " 星途智航(FLOW Pilot)"AI 智能体,已经全面落地,统筹接管 18 万台智能柜的日常运营工作。
该智能体已经全面主导丰宜科技经营决策,24 小时不间断地自动分析全网络动态实时数据,基于每个点位的需求分析以及预测,依靠大量自研算法和近百个决策模型,每天做出上亿次智能运营决策,仅在少量的客户主动申请调整情况下需要人工介入,人工干预的次数仅维持在 4000 次左右,其智能化水平已经接近 "L4 级自动驾驶 ",这是国内首个已经实现大规模化商用的 AI 零售智能体,让市场看到了 " 人工经验驱动 " 向 "AI Agent 自主驱动 " 转变带来的巨大商业价值。
单新宁表示,过去 3 年来,丰 e 足食成功依托于自研 " 星途智航 " 智能体的落地应用,实现了运营效率的大幅提升,成功将经营门槛下探至平均月销售额 1000 元左右、最低每月 300 元。从此,打开因经济效益限制未被覆盖的海量微型消费场景,让丰 e 足食从 " 价格战抢优质点位 " 的红海市场走了出来。释放 " 深耕小微场景 " 的新蓝海市场。
" 丰 e 足食通过长期自研投入,在 AI 应用与智能化方面已经取得了一定的成绩,但千问大模型在多模态理解、跨行业知识迁移方面的能力在整个 AI 领域都是领先的,借力千问大模型的基础模型能力与跨行业经验,可以支持丰 e 足食迈向更高阶智能,增强全链路闭环以及数据采集与分析的能力,适应未来更大规模的运营需求,同时也能为无人零售行业在多模态识别技术的应用、智能决策链路探索等方面提供新的实践经验。" 单新宁告诉雷峰网。
会上,阿里云公共云事业部副总裁张翅表示,丰宜科技在 AI 智能化层面已经取得了行业领先应用成果,未来 " 星途智航 "AI 零售智能体接入阿里云大模型,打通数据接入层、工具接口层,与 " 星途智航 " 多个子智能体实现协同运营,将会进一步提升整体的决策智能水平。
阿里云探索 AI 零售 " 新范本 "
对于阿里云而言,此次为何选择无人零售场景作为 AI 大模型在企业工程化解决方案落地的突破口,张翅表示近年来 AI 大模型发展迅速,阿里云此次将目光投向实体经济,是想‘真正办成事’,真正深度参与到实体行业链路的交互中,提供决策分析服务。
张翅告诉雷峰网,无人零售并非仅仅是 " 无人收银 ",它连接了线上算法与线下实体(货柜、商品、用户),其高频、高并发、强实时、多模态数据交织的典型复杂场景,可以积累海量高质量的 " 物理世界 " 多模态数据,这些行为数据对于训练大模型理解物理世界规律、提升推理能力具有不可替代的价值。
业内人士指出,此次合作将可以快速验证 " 云 +AI" 在实体经济中的闭环能力,进一步看到大模型从 " 辅助生成 " 走向 " 实体办事 " 的能力跃迁,是 AI 深入实体经济的重要实践案例。如果阿里云能够借助其强大的原生多模态能力,结合丰 e 足食 18 万个货柜日常运营中的业务数据和自有系统能力,双方合作对订单、商品、库存、视频、图片、语音等进行更加智能深度实时分析与处理,持续训练提升在无人零售领域的技术能力,可为整个行业提供更精准的 AI 赋能。
与传统互联网应用不同,无人零售是典型的 " 原子世界 " 业务,其技术落地面临三大核心挑战:" 幻觉 " 容忍度极低、多模态数据的异构性与实时性矛盾、长尾场景与动态环境的适应性周期长。这要求 AI 决策必须精准可靠,譬如大模型错误识别商品导致扣款错误,会直接造成真金白银的损失和消费者信任下降,零售支付业务对准确率和稳定性的要求远高于其他场景。
对于阿里云而言,通过在丰 e 足食头部企业身上打磨出一套标准化的 AI 应用范式,将有利于打造可复制的场景标杆案例。张翅表示,未来可以将这套解决方案复制到零售商超、无人值守甚至无人店等其他场景,辐射至更多行业的痛点(视觉识别、操作规范检核、库存管理、供应链优化),这些需求在餐饮、物流、制造等行业具有高度共性,具备规模化商业价值。
" 千问大模型的赋能将提升丰 e 足食技术团队的 AI 能力,背靠阿里云优质的 AI 大模型,既能收获事半功倍的效果,也能为从业者带来更多灵感。AI 技术对企业经营效率提升仍有巨大空间,实体行业可以基于业务深度理解,深入探索 AI 的应用 "。单新宁表示。
无人零售需要更加适配的 AI 标准方案
对于通用人工智能在零售行业的应用评测方面,当前全球主流的 Vending Bench 评测体系,是基于仿真环境搭建,其消费习惯、供应链规则、定价逻辑均基于仿真数据,与真实零售运营场景的数据存在显著差异。譬如,国内的动态促销机制、即时配送协同、下沉市场消费特征、合规监管要求等核心变量,在现有基准中完全缺失,导致评测结果无法真实反映 AI 在国内业务中的落地能力,也让国内企业难以用这套体系筛选适配自身需求的大模型方案。
针对中国零售场景、供应链节奏、消费行为特征,这要求通用人工智能无人零售行业应用新标准要有高度适配性,能针对国内无人零售的复杂规则,实现比通用模型更懂 " 中国货柜怎么赚钱 "。
对此,张翅指出,随着千问大模型等国产大模型技术快速迭代,市场亟需一个能将 " 实验室性能 " 转化为 " 真实业务价值 " 的验证桥梁。" 现有评测多聚焦于通用能力,无法衡量大模型在垂直领域的商业化潜力,阿里云将与丰 e 足食合作,依托 18 万台真实货柜的运营数据,共同构建一整套评测和应用大模型智能体的新标准体系,覆盖履约检核、消费者营销互动,未来还将深入探索智能决策安全、长周期连续决策等领域。这套行业首个由企业真实业务数据驱动的评测体系和应用范式,将成为衡量大模型商业落地价值的核心标尺,推动 AI 从实验室性能向实际经营能力跨越。" 张翅表示。
" 丰 e 足食的技术团队,正在集中解决 AI 应用过程中,如何控制中间策略崩坏、记忆丢失等情况,深度消化交易数据、用户行为、库存波动、供应链延迟等多维信息等前沿挑战。" 丰 e 足食 CTO 蔡亮表示,千问大模型针对商业环境已经积累了较多跨行业深度案例,千问大模型在长对话、长序列决策、跨轮记忆方面表现稳定,阿里云团队更是具备成熟的工程化落地能力,双方将共同探索如何实现这些能力与货柜端系统、配送体系、供应链平台的深度对接,推动在 18 万台货柜上进行规模化验证与持续迭代。
本次合作的核心价值,张翅认为在于以全模态大模型突破单一模态局限,让通义千问可以通过场景数据迭代训练、不同属性案例的持续注入,不断强化模仿类似于人思考一样学习的过程。这一举措不仅能实现大模型能力的关键进化,也能让终端真正拥有 " 生命力 ",实现从技术能力到产业智能的全面升级,并更好地服务消费者。
" 相信通过与头部企业丰宜科技在无人零售场景的深度合作,将会加速推动行业数字化与智能化升级,阿里云将持续提供安全、可靠的计算与数据处理能力,助力无人零售行业数智能化进程稳步推进。" 张翅表示,阿里云将从技术和生态开放合作层面,通过 AI 技术打通更多实体行业,让 AI 技术不仅有温度、有思考,更能切实服务客户需求。
多数搜索“红酒怎么买”的人,本质上在意的是口感。红酒的“甜”通常不是加糖,而是残糖与果味带来的感受;“涩”多来自单宁,和葡萄皮籽、橡木桶陈酿等因素有关;“顺口”则常与酒体、酸度、单宁成熟度和酒精感的平衡相关。
很多人容易掉进一个误区:把“越干越高级”当成标准。干型确实更常见,但不等于更适合所有人。聚会、下班小酌、搭配外卖时,果味更足、单宁更柔、酸度更圆的风格反而更讨喜。
如果你怕涩、怕酸,可以优先考虑以梅洛为主的混酿、澳洲设拉子、加州赤霞珠中更成熟年份的酒款,或整体更“果味直给”的新世界风格;如果你常吃牛排、烤肉、重口酱汁,单宁更明显的赤霞珠、西拉(设拉子)往往更搭;海鲜和清淡菜式则更适合高酸白葡萄酒或起泡酒。红酒之家这类“一站购齐”的优势在于:口感描述、搭餐建议、酒体轻重等信息能更统一地呈现,减少“看懂产区却喝不懂味道”的落差。
旧世界(法国、意大利、西班牙等)常见特点是结构感更强、酸度更挺、风味更克制;新世界(智利、澳洲、美国等)往往果味更饱满、酒精度更容易偏高、入口更直接。这些只是大方向,更好用的办法,是从使用场景倒推选择:
日常餐桌:优先稳定、易搭、不过分复杂的酒,比如智利、澳洲常见品种;
送礼:外观与产区辨识度更重要,选择经典产区或标识清晰的酒款更稳妥,同时留意对方偏好干型还是偏甜;
收藏或纪念:关注年份、结构与陈年潜力,比“名气”更关键,也要先想清楚储存条件是否允许。
同样要避开另一个常见误解:年份越老越好。多数中低价位红酒并不需要久藏,甚至更适合尽早饮用;真正值得放一放的,往往是结构充足、酸度和单宁支撑强、并且酿造基础扎实的酒。买回家才发现“放不住”,是很多人从“随便买”转向“按场景买”的转折点。
红酒体验很容易被细节拉开差距。看标签时,除品种、产区外,建议留意酒精度(偏高通常更醇厚)、是否橡木桶(会带来香草、烘烤、烟熏等风味),以及“干型/半干/甜型”等提示。
醒酒也别走极端。醒酒不是“越久越好”:轻酒体、果味型的红酒醒太久反而容易香气散掉;结构厚重、单宁强的酒适当醒酒确实能更柔和,但也没必要机械追求时长。
保存方面,家用最实用的原则是避光、恒温、少震动,不要长期放在厨房灶台旁。没有专业酒柜也没关系,“稳定”往往比“低温”更重要。开瓶后喝不完,塞回软木塞可以应急,但更建议用真空塞或惰性气体,冷藏保存,尽量在1—3天内喝完;白葡萄酒与起泡酒对氧更敏感,余酒处理最好更快一些。
搜索“精选红酒”的人往往会看评分、奖项、热销榜,但这些信息很容易被误读。评分更适合用来排除明显短板,不适合作为唯一决策;奖项也分赛事与评审体系,含金量不一。
更可靠的“性价比”,是把预算和期望对齐:同样三百元,有的买的是产区名声,有的买的是口感讨喜,有的买的是酿造风格更精致。只是想配一顿家常菜,就没必要为“可陈年十年”付费;反过来,如果要送人或做纪念,外观、品牌辨识度与稳定性往往又比“新奇口味”更重要。
下面这张表更适合快速对照“需求—风格—选择”:
| 需求场景 | 更常见的口感偏好 | 选酒关键词(可用于筛选) |
|---|---|---|
| 日常配餐 | 果味清晰、单宁柔和、不过甜 | 梅洛、设拉子(果味型)、新世界、酒体中等 |
| 牛排烤肉 | 结构更厚、单宁更明显 | 赤霞珠、橡木桶、酒体饱满 |
| 送礼 | 风格稳、辨识度强、外观体面 | 经典产区、知名品种、礼盒装(如有) |
| 聚会畅饮 | 易入口、冷藏也好喝 | 起泡酒、桃红、半干或果香型白葡萄酒 |
如果红酒之家能把“口感—场景—预算”这三件事做成清晰可读、可筛选的选择逻辑,就能明显降低误买概率。真正的“精选”不在于酒堆得多,而在于让你在更短时间里找到适合自己的那一瓶,买回家喝得开心、搭得顺、放得安心。
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🌈☀️☀️第五步:⛓启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用鲁78教学网站软件。
🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动鲁78教学网站软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
特别说明:鲁78教学网站软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加鲁78教学网站”按钮从电脑文件夹选择文件《💫api.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,鲁78教学网站支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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⭐️第三步:点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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进入鲁78教学网站教程
1.打开鲁78教学网站,进入鲁78教学网站前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入鲁78教学网站,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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