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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。
把“笑看”理解成麻木,是最常见的误区。麻木更像逃避,而笑看是看清之后的选择:我知道人会变、关系会淡、利益会起作用,但我仍愿意保留善意,同时守住边界;我承认失望会来,却不让失望变成长期的怨气。
现实里,很多痛苦来自“过度解读”——对方一句冷淡就怀疑自己不值得,对方一次迟到就推演成关系崩盘。更稳的做法,是把注意力从“别人怎么想”挪回“我能做什么”:该沟通的就沟通,该拒绝的就拒绝,该离开的就离开。很多情绪,反而会在行动里被安放,而不是在脑内反刍中不断发酵。
人间冷暖最常出现在三个地方:关系、职场、家庭。每个场景的规律不同,处理方式也不同,混在一起就容易受伤。
在关系里,冷暖常常来自“投入不对等”。你把对方当唯一,对方把你当备选;你把聊天当亲密,对方只是打发时间。此时不必急着证明自己更好,先把投入调整回对等:减少不必要的情绪劳动,留住自己的生活半径。真正可靠的亲近感,是双方都能承受对方偶尔缺席,而不是靠密集回应来“续命”。
在职场里,冷暖往往与资源和角色绑定。升迁、项目、话语权的变化,会让同一张脸出现不同温度。把它当作系统规律,比当成个人针对更有用:评价你的更多是“产出与风险”,而不是“你是不是好人”。与其纠结别人态度,不如在关键节点守住交付质量、证据链与可替代性。
在家庭里,冷暖常混着期待与愧疚。长辈的比较、伴侣的抱怨、亲戚的指点,很多时候未必出于恶意,而是他们处理焦虑的一种方式。你需要的不是硬碰硬,而是更清晰的边界表达:我尊重你,但我不接受用羞辱或控制来关心;我愿意承担责任,但不是无限度满足。
想做到从容,一个很好用的训练是:别把事实、感受、评价搅在一起。事实是可验证的——对方没回消息、项目被否、朋友没赴约;感受是你当下的体验——失落、愤怒、担心;评价是你给出的结论——他不在乎我、我很失败、我不值得。
很多人是被“评价”带着跑,陷入自证或报复。更从容的顺序是:先承认感受,再核对事实,最后决定行动。比如被冷处理时,与其逼问“你是不是不爱了”,不如先停一下:我现在很慌(感受);他确实三天没回应(事实);我需要的是明确关系与基本尊重(需求)。接着再行动:提出一次清晰沟通,如果仍旧敷衍,就降低期待或退出。你会发现,从容不是忍耐,而是减少内耗、提升决策质量。
| 触发点 | 常见误区 | 更从容的处理 |
|---|---|---|
| 被忽视、被冷淡 | 立刻自我否定或反复追问 | 先停一停,确认事实,再表达需求与边界 |
| 遭遇批评 | 把批评等同于否定人格 | 分辨“对事反馈”与“情绪发泄”,只接收可改部分 |
| 被比较、被指指点点 | 争输赢、争口气 | 用一句话划边界:可以建议,不要贬低;然后转移话题或离开 |
“放下”常被误解为“算了”“忍了”。其实放下更像一种负责:对自己的时间、情绪和人生方向负责。你可以继续善良,但不再把善良当作交换筹码;你可以继续努力,但不再把结果当作唯一的价值证明。
具体来说,有三种更可操作的“换一种负责”。
第一,降低对“被理解”的执念。很多委屈不是解释就能消失的,越解释越像在求认可。把精力花在能改变的事情上,往往比把心交给别人的理解更稳。
第二,建立“可撤回的投入”。无论感情还是人际,都先观察对方是否能回应、是否尊重,再根据反馈调整投入。可撤回不是冷漠,恰恰是保护热情不被透支。
第三,保留基本体面与底线。体面是不让自己陷入难堪,底线是不让别人形成习惯性越界。该说“不”就说“不”,该沉默就沉默,该离场就离场。
有些人把“笑看人生百态”活成自我压抑:明明受伤却说“我没事”,明明愤怒却强迫自己大度。长期压抑会让人对生活逐渐失去活力,变得易怒、迟钝或冷漠。真正的从容,是允许情绪流过,但不让情绪握方向盘。
另一个误区是“看透就要远离一切”。看透不等于断绝;人情复杂,也不意味着世界全坏。你完全可以一边理解规则,一边相信少数值得的人;一边承认冷暖无常,一边认真经营手里的日常:作息、身体、技能、亲密关系、财务秩序。这些具体的东西,才是从容真正的底座。
人生百态本就没有统一答案。能笑看的人,并非没经历过冷暖,而是经历过以后明白:你可以被天气影响心情,但不必把天气当成命运;你可以感到疼,但仍然选择向前。把心安放在自己可掌控的部分,就能在热闹与寂寥之间,走得更稳、更久。
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🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动18禁被❌到爆浆高潮软件时,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。
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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,18禁被❌到爆浆高潮支持,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18禁被❌到爆浆高潮教程
1.打开18禁被❌到爆浆高潮,进入18禁被❌到爆浆高潮前加载界面。
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18禁被❌到爆浆高潮,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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