这个“谁用谁爽”的AI搭子，已经让多少打工人上起了梦中情班

谈到前沿科技，人们似乎总习惯性把目光投向写字楼里的程序员和实验室里的研究员。好像只有坐在电脑前敲代码的人，才能和AI产生关联。但实际上，技术早已从云端落下，润物无声地融入最贴近普通人生活的行业。

一个很典型的例子——超市，似乎是一个很少会跟AI扯上关系的领域。

尤其是在门店里，实体感统治着一切：推开大门，是推车轮子压过地面的轱辘声，是烘焙区刚出炉的面包香，是各种吆喝声与交谈声。商品要靠员工一件件搬运上架，货架需要一点点去理顺，顾客渴望看到的是一张张热切、鲜活的笑脸，而不是一块块冰冷闪烁的屏幕。

图源：《摩登家庭》

零售商超，似乎永远离不开脚踏实地的汗水和与人联接的人情味。

然而，一场不被注意的“AI爆改梦中情班”，正在沃尔玛的门店、云仓和供应链上悄然发生。

它并没有用冷冰冰的硅基生命冲淡购物交互时的人情味，反而以一种独特的方式，为身处这个行业的打工人，实现了一场“工位松绑”。

“赛博带教师傅，治好了我的新人恐惧症”

对零售新人来说，上手工作最难的部分从来不是体力活，而是面对海量商品信息和纷繁复杂的操作流程的无助感。

林杰（化名）对此深有体会。记得他刚从山姆会员商店的熟食部转到服务台工作时，要面对的问题完全变了样——退换货怎么操作，这款商品有没有货，会员积分怎么用，五花八门。服务台每天要接待大量会员咨询，刚转岗那几天，他心里直打鼓。

面对会员的各类咨询，有些时候自己心里急，而旁边的老员工也正忙着帮会员结账。“如果直接出声打断询问他们，不仅影响正在结账的会员的购物体验，自己心里也有很重的人情包袱。”林杰回忆道。

现在不一样了，派驻在员工手机里的“营运小助手”，成了一位永远耐心的“赛博带教师傅”。遇到不熟悉的业务盲区，林杰不再需要经历纠结的心理建设去“麻烦”别人，直接向小助手提问，立马获得最精确的回复。不仅如此，依托门店高效的业务系统在后台并行，商品有没有货、具体在哪个仓位，手机一查便一目了然。

这种技术带来的底气，不仅属于转岗的新人，也让经验丰富的老员工找到了全新的专业表达。在山姆工作了26年的干货区主管段山（化名），经常会被会员问到五花八门的问题，甚至一些颇为冷门的专业知识。

放在以前，即使是老员工，想要把复杂的食品科学原理和延伸话术说得既严谨又让会员听得懂，也需要花时间去核对和组织语言。但段山打开手机求助了小助手，几秒内，标准的科学原理与大方得体的沟通表达就被“噔”地拉了出来。

“无论是公司的规章制度、流程环节还是商品信息，它提供的比我讲的还要全面和标准，”段山忍不住向同事们疯狂安利，“这对于我们做主管的来说，也是极大的精力释放。它给团队腾出了更多空间去服务好会员。”

以前新人死记硬背厚厚的岗位手册往往要花上两周甚至更久，现在依托数字工具，知识秒上手。

当繁琐的制度流转被技术接管，员工也可以从中解放，有了更多的余力与时间与会员进行有温度的互动。“会员离开门店时的感受，决定了多久后他们会再次光临。”这也是山姆创造极致会员体验的信念。

AI解放了脑力后，终于敢说自己是创意工作者

如果说在门店一线里，AI是一个随时待命的带教师傅；那么在零售更上游的“货架大脑”里，AI开始扮演一种颠覆传统的角色。

在沃尔玛门店，如何“从上千款商品中被顾客选中”是一门极深的内功。你被惊艳到的那一款沃集鲜抹茶口味冰淇淋，或者反复回购的开心果黑巧丑墩墩，背后其实藏着采销运营团队海量分析、反复打磨的过程，他们得在千万种可能性里，押注哪一个产品能成为顾客购物车里的惊喜。

过往，开发一款新品往往需要一个多月的精心准备。品类顾问需要通过行业报告、社交媒体等多种途径人工扒数据、搜索收录和打标，去研判市场上流行的风味走向。

现在，AI大模型成为团队里最理性的“数据预言家”。通过整合大模型与社媒、市场、经营等多维大数据，AI能够快速完成前期海量数据源的搜索、识别与结构化分析，以更前瞻的视角判断潜在的商机与顾客行为。

沃尔玛自有品牌沃集鲜打造的“爆款”商品在社交媒体收获了不少好评

以沃尔玛门店自有品牌“沃集鲜”新近上市的抹茶口味和大米口味冰淇淋为例，AI敏锐地捕捉到了年轻顾客行为的变化：相较巧克力、香草等传统口味，他们开始追逐“跟着季节吃”的新鲜体验。AI的数据模型迅速梳理出了一条清晰的“时令基调开发路线”：春天的草莓风味、春夏之间的抹茶风味、秋冬的芋泥和南瓜风味。

然而，商品开发从来不是冰冷、纯公式化的工作，它天然带着强烈的感性与经验的滤镜。正如品类顾客团队所坚持的：AI搞定了前段枯燥的数据分析与视角拓宽，但商品的创意与灵魂，必须由人来赋予。

“我们不能单纯地给一个商品灌入太多的数据属性，它还需要情绪价值的输出，以及更人性化的维度。”在开发商品时，团队不会全盘照搬AI的原始建议，而是精准注入了中国人独特的饮食观念、时令风俗，以及作为采购人丰富的经验直觉。

这种基于海量数据库的理性分析，与个人采购经验感性洞察之间的“人机共创”，很快在消费端爆发出了奇妙的化学反应：贵州铜仁干目抹茶的自然微涩搭配生牛乳带来的丝滑绵密口感；东北五常大米自带的谷物清甜，赋予了沃集鲜这两款冰淇淋独特的灵魂。上市仅一个月，两款商品就冲到了品类销售的前三，有年轻人甚至在社交平台上惊呼：“沃尔玛你养老保险有了！到底是被哪位美食大神指点了！”

所谓“大神”，不过是人和AI在后台的默契合谋。

当数据洞察的工作被AI分担，采销团队能更从容地成为用专业经验研判趋势、把握最终落地的“创意主理人”。

AI不只改变个人体验，更在重塑工作流程

零售企业的规模越大，其背后标准化的信息处理量与高密度的机械动作就越庞大。全国数百个云仓、几万行销售数据、每张转移单据的核对……这些重复性高、认知密度低的机械动作，随着门店的扩张，曾像潮水一样自动涌向供应链的每一个角落。

沃尔玛中国品类供应链经理宋恒（化名），对此深有体会。

他所在的团队负责的是山姆线上订单肉蛋菜品类的补货工作。他们每天要针对全国数百个云仓、超过100个商品进行极为严谨的数据分析。其中包含了过去14天的销售数据、商品每天的有货率，甚至是周中周末、天气季节、促销活动等数十项动态因子。过去，面对几万行的数据信息，宋恒的团队只能依赖人工对着Excel表格逐行拉公式进行销售预测、输出单据。

如今，自动补货系统的AI精准预测引擎，成为供应链团队最默契的“数智搭子”。这个“AI搭子”能够依托数学模型和算法系统，将纷繁的数据转化为智能决策，精准预测未来1至90天的销售趋势。而且，这个系统还特别懂生活、接地气。补货Agent能够实时识别门店周边的特殊动态，比如天气突变或是周边即将举办大型演唱会、体育赛事，主动提示员工：“该提前增备零食和饮料了”。

天气突变、爆火单品、社会事件，多维大数据让AI成为靠谱的“预言家”

现在，系统出单自动化率已经做到了100%。宋恒笑着说，自己现在不需要每天去看那几万行密密麻麻的数据了，算法接替了他80%的分析工作，省下来的时间，他可以把高价值的经验专注于甄别剩下的20%异常数据。

人不可替代的价值，恰恰在于用经验去识别那些算法无法获取的动态因素，并对系统建议进行适时调整。

段山在山姆工作了26年，从最初的手工记账、纸质价签，到后来的电子价签，再到今天的营运小助手和智能系统， he经历了好几个时代。

“公司各项改革，系统的升级，真的是考虑到一线员工。”他说。

人们总是习惯把AI描绘成云端之上的技术，或是写字楼里加速竞争的工具。但沃尔玛这群零售人的故事，展示了技术落地在日常生活里更温和、更实用的一面——AI最好的角色，是成为站在员工身后的那个靠谱助手。它扛下推公式、翻手册、整理数据的繁重日常，把人解放出来，去干那些更需创造力、更有温度的事。

在零售行业，这种从容尤为珍贵。因为只有当员工在工位上不再手忙脚乱、疲惫不堪，他才有余力去观察顾客和会员的表情，去倾听他们个性化的需求，把属于实体零售的温度传递出去。

零售业，终究是人与人的连接。

正如沃尔玛那句朴素的箴言：“快乐员工，快乐顾客和会员。”

科技真正的温度，从来不在高高的概念里，而是存在于每一个变得从容、充满掌控感的日常工作中。