改造者系列：全自动烹饪+清洁，现在的便利店有多未来？ | 创观点

近期，创新工场联合BCG波士顿咨询旗下亨德森智库，推出“AI融合产业：‘改造者’如何促进AI普惠”系列研究。人工智能在中国有着明确的落地应用场景，大量的AI企业活跃于这些垂直场景中，我们定义这些企业为“改造者”。“改造者”通过传授其AI技术和垂直行业理解，极大地打破了传统企业应用AI的瓶颈。

作为擅于趋势前瞻的TechVC，创新工场长期看好AI领域，深入布局，至今已经投出了7只AI独角兽。在系列研究中，我们采访了数家创新系AI企业，通过这些“改造者”的视角，探究传统企业拥抱AI的范式与路径。

在广东，F5未来商店已经在AI的帮助下重构便利店的商业模式。

F5未来商店广州门店实景

区别其他无人便利店，F5未来商店抓住了便利店引流获客的核心品类：鲜食，由后厨机器现场烹饪；不仅如此，顾客用餐后，摄像头会自动检查桌面是否有未处理垃圾，触发自动回收垃圾和清洁桌面指令。

F5未来商店机器现制鲜食

在采访中，F5未来商店联合创始人林小龙认为，许多零售行业的传统问题是当前AI应用无法跨越的，例如门店扩张导致的供应链压力，想要实现自动化赋能，还需潜心研究和打磨技术。以下：

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系列导读

本系列由BCG亨德森智库与创新工场董事长兼首席执行官李开复博士带领的创新工场团队共同推出，围绕“AI融合产业：‘改造者’¹如何促进AI普惠”的课题，我们致力于探究传统企业在应用AI过程中的关键要素与合作伙伴，以及传统企业拥抱AI的范式与路径。

在零售行业，F5未来商店以重构便利店的模式向传统零售企业展示了AI和机器自动化的巨大潜力，重新定义了“无人零售”。正如“F5”其名，F5未来商店尝试以AI和机器自动化“刷新”零售服务与体验。

¹“改造者” 通过传授其AI技术和垂直行业理解，极大地打破了传统企业应用AI的瓶颈，充当产业中传统企业应用AI的桥梁。“改造者”包括AI企业与成功转型AI的传统企业。

本期受访嘉宾：林小龙

F5未来商店是利用机器自动化结合算法替代人工的24小时机器人便利店。无需服务员，所有烹饪、冲调饮品、取货、结算、库存盘点、清洁工作均由机器自动完成。F5未来商店探索未来零售与餐饮的商业空间，重构人与商品的连接场景。

林小龙是F5未来商店的联合创始人，福布斯中国“30 under 30”。在此之前，他曾任职于腾讯。

对谈实录

Q1

F5未来商店为什么选择切入零售？又为什么选择独立运营，而非和传统零售商店合作？

A

2014年，F5的创始人徐海成机缘巧合在工厂里开了一家便利店，营收虽然高，但因为重人力，利润其实很一般。60平方米大的小店却雇了13个人来运作，摊去了很多成本。当时我们就在思考，可不可以让运营工作自动化？可不可以让机器替代人工？同时，我们也看到市场的整个大趋势是劳动力供给走下坡，工厂招工越来越难，自动化确实有着巨大的价值。于是当年开始立项做自动化的无人零售。

选择自己做无人零售的探索主要是因为无人零售仍需要时间证明自己，对已经成型的零售商而言，试验的风险和成本太高。而且零售的链条很长，完全让零售商各环节改造机器和AI应用影响太大。

我早年在腾讯工作，有一个说法是“小步快跑、快速迭代”，无人零售也是一样。无人零售在早期会遇到各种各样的问题，需要不断打磨单店模型，单店模型成熟之后才适合做扩张。这对于已经成型的零售商而言，会面临业绩不升反降的压力，在试错的过程中往往信心和意愿容易动摇。

另外，F5未来商店的无人化涉及到零售的方方面面，从中央厨房、门店运营到物流供应链，对于传统零售的颠覆是巨大的。F5未来商店将图像识别、机器自动化、千人千面推荐算法、机器预测等技术都灵活地运用到了便利店业务当中：包括顾客进店时有摄像头做人流分析，顾客在电子屏幕上购买时，算法会根据顾客的历史购买数据、类似偏好顾客的购买行为来做推荐，出货之后由摄像头检查商品是否被顾客正常取走、摄像头检查桌面是否有未处理垃圾而触发自动回收垃圾并清洁桌面指令等等。在后台备货和生产过程中也有AI赋能。比如，我们销售的品类中有很多是鲜食，都是由后厨的机器蒸煮生产的，我们可以通过数据分析预测需求量，辅助门店精准备货。这些颠覆对传统零售商店而言都需要时间来适应。

F5未来商店门店示意图

Q2

我们理解F5未来商店对于传统便利店的颠覆确实是巨大的，但对于F5未来商店的上下游包括供应链、门店运营的员工而言，亦是如此，发展过程中有什么挑战吗？

A

F5未来商店相当于用AI重构了便利店的商业模式，这对于很多有着丰富零售经验的人来说会有冲击，甚至存在人与系统的对抗。比如在发货上，当算法的推荐和人的经验认知有所违背时，你是选择相信算法还是相信经验？人对AI的理解不够（算法的推荐很难对单点的结果做出解释）、对AI的信任不够时，应用AI就会出现挑战，经营者需要做抉择。

比如，一个令人惊讶的算法发现是，在深圳的门店，人们对辣食的偏好要比广州强得多，水煮牛肉热销得多。这是基于我们对商品口味类型的归纳，再将其作为发货的参考指标，区域经理就能够根据数据分析的结果来做发货的决策。而在以前，人的经验很难有这样的发现。我们现在的AI店长大概能达到一个有八年经验的店长水平，能够理解每个单店的个性化需求。并且，AI对每个门店的需求理解是在随着时间不断调整和迭代的。

AI能够加快学习和复制的速度，自动化之后门店所有的东西都可以模式化，10天就能拼装出一家新店。但是这又涉及到了另一个挑战——供应链问题，我们发现，许多零售行业的传统问题是AI应用无法跨越的。尽管可复制性提高了，但门店的扩张也会导致供应链的压力急剧增大，一旦上了规模，供应链的复杂程度和压力都会上升。我们最近两年都在研究供应链，在研究供应链的自动化辅助，研究技术如何能够赋能供应链。

Q3

F5未来商店相比其它无人零售商店的差异化优势是什么？

A

目前市场上大多数无人便利店主要是通过机器视觉、感应器或者RFID来实现无人零售，对于消费者而言，整个交互方式和传统零售并不会有太大的差异。F5未来商店的变革要大得多，以千人千面的货架为例，F5未来商店用一块块电子屏幕取代了实体货架，千人千面的产品推荐才变得可能。要知道实体零售中传统货架很难移动，也不会因为顾客而有差异。

F5未来商店的另一大优势在于品类差异，F5销售很多鲜食，而非包装商品，相当于是“零售的餐饮化”。因此消费频次更高、消费品质更高、利润也更高，其即时性、强线下、集约化的特点也使我们受电商的冲击不会像百货商店那么大。未来，我们在考虑将餐饮模块独立出来，用AI和机器自动化赋能餐饮企业。

■要点回顾 

1

信任AI并非易事，既往的优势也可能成为应用AI和创新的阻碍，决策者需要增加对新兴技术的理解，在创新浪潮中把握主动权。

2

“改造者”在试图规模化AI时，往往也会面临来自传统企业业务上的挑战（比如供应链的专业程度），因此AI要规模化，还是需要磨炼好垂直领域的内功。

3

在尊重行业规律的前提下，“改造者”要敢于运用AI重构传统行业，突破传统方式的束缚，这将有助于“改造者”打造差异化的优势。

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