当 2015 年中国电商交易额突破 18 万亿元时，线下连锁商超正面临前所未有的转型压力。十年后，多点数智用一套融合 AI 的零售数字化系统，不仅解答了 "线上线下如何协同" 的时代命题，更将中国零售数字化方案推向了全球市场。从解决排线难题的智能系统，到覆盖全渠道的 Dmall OS，多点数智的实践印证了 "人工智能 +" 在传统产业中的渗透逻辑：技术创新必须扎根业务痛点，才能从工具升级为产业变革的核心引擎。

一、从 "人工排线" 到 "AI 决策"：零售物流的效率革命

零售物流的核心矛盾，在于 "确定性需求" 与 "动态变量" 的永恒博弈。一家大型商超的仓库需为数百家门店配送，涉及要货量、收货时段、车型限制、限行规则等数十个参数，传统人工排线不仅耗时（数小时甚至数天），更难平衡效率与成本 —— 这正是多点数智 2021 年决心研发智能排线系统的底层逻辑。

技术破局的关键，在于将 "业务经验" 转化为 "算法能力"。多点数智没有选择纯技术驱动的研发路径，而是采用 "传统算法 + AI 深度学习" 的混合架构：先用规则引擎固化基础参数（如车型承载、限行时段），再通过深度学习处理动态变量（如隧道通行费与时效的权衡、突发订单的插单优化）。以隧道通行决策为例，系统需综合计算通行费、燃油消耗、行驶里程的边际成本，通过上千个实际案例训练，最终实现 "成本 - 时效" 的动态平衡。

这种 "工程化思维" 让技术落地更具可行性。经过两年迭代，2024 年稳定版智能排线系统交出了亮眼答卷：排线效率提升 80%，车辆准时率提高 10%，运送趟次减少 15%—— 相当于为连锁商超节省了 15-20% 的物流成本。更重要的是，系统通过 "原子化能力" 设计实现了通用化推广，避免了定制化开发的局限，使物美、麦德龙、胖东来等不同规模的商超都能快速适配。

二、Dmall OS 的进化逻辑：从 "渠道协同" 到 "全链路智能"

智能排线系统的突破，是多点数智 Dmall OS 十年进化的缩影。这套系统从最初的分布式电商系统，逐步迭代为 AI 零售核心解决方案，其升级轨迹恰恰映射了零售数字化的三个阶段：

第一阶段（2015-2018）：解决 "线上线下割裂" 问题。通过打通商超的线上商城与线下门店库存，实现 "线上下单、门店配送" 的基础协同，让消费者体验到 "1 小时达" 的即时零售雏形。

第二阶段（2019-2022）：构建 "全渠道运营中枢"。将 AI 技术初步应用于具体场景，如用图像识别处理收货凭证、用 TTS 语音技术提示扫描错误，推动仓储、配送、门店运营的局部自动化。

第三阶段（2023 至今）：实现 "全链路智能决策"。以智能排线系统为代表，AI 深度介入供应链核心环节，从需求预测、库存调拨到物流调度形成闭环决策。例如，系统可根据历史销售数据预测门店要货量，提前优化排线计划，将 "被动响应" 转为 "主动预判"。

这种进化不是技术的堆砌，而是对零售本质的回归。正如多点数智创始人张文中所言："AI 的价值不在于炫技，而在于让零售更高效地满足需求。"Dmall OS 的三大特性 —— 全渠道支持（覆盖 B 端小店、C 端消费者）、聚焦连锁零售（深耕行业特性）、复用供应链资源（放大规模优势），正是抓住了连锁零售 "效率与体验并重" 的核心诉求。

三、出海：中国零售数字化方案的 "全球化适配"

2025 年香港市场的成功试水，为多点数智打开了全球化窗口。在香港万宁的应用中，智能排线系统实现了仓、配、店的全流程协同：仓库订单与车队排线实时同步，门店可实时追踪配送进度，整体周转效率提升 25%。这一案例验证了中国零售数字化方案的可复制性，但全球化之路显然不止于 "技术输出"。

本地化能力决定了出海的深度。面对印尼、新加坡、柬埔寨等市场，多点数智团队需要破解三重挑战：

规则差异：如不同国家的交通法规、工时制度、数据隐私要求（如新加坡 PDPA 法案）；

文化适配：如东南亚消费者更依赖现金支付，需调整系统的结算模块；

生态竞争：与 SAP、Oracle 等国际软件巨头的本地化服务展开博弈。

对此，多点数智的策略是 "技术标准化 + 服务本地化"。一方面，保持 Dmall OS 核心架构的通用性，通过配置层适配不同市场规则；另一方面，组建 80% 具备英语能力或海外经验的交付团队，深入当地调研业务场景。这种 "全球方案 + 本地洞察" 的模式，使其在东南亚市场快速打开局面，目前已服务数十家连锁零售企业。

四、AI 深耕零售：技术落地的 "成本 - 价值" 平衡术

多点数智的实践，揭示了 AI 在传统产业落地的黄金法则：技术成熟度与成本控制的动态平衡。早在 2020 年，其就将 TTS、图像识别等技术引入系统，但真正大规模应用 AI，是在技术成本下降与场景需求匹配的临界点之后。

这种克制背后是清晰的价值判断：

在仓储环节，用 AI 视觉识别替代人工验货，需满足 "识别准确率＞99.5%" 且硬件成本降至传统设备的 30% 以下；

在配送环节，智能排线系统的算力消耗需控制在 "每万单成本＜50 元"，才能让中小商超负担得起；

在全链路，AI 需求预测的误差率必须低于 8%，否则会导致库存积压或缺货，反而损害效率。

如今，AI 已渗透到多点数智服务的每个环节：从门店货架的智能补货提醒，到消费者的个性化商品推荐；从仓库的机器人拣选路径优化，到跨境物流的清关资料自动生成。这些应用共同指向一个目标：让零售从 "经验驱动" 变为 "数据驱动"，从 "规模扩张" 转向 "精益运营"。

从 2015 年应对电商冲击的转型尝试，到 2025 年输出全球零售数字化方案，多点数智的十年轨迹，是中国传统产业 "AI 化" 的典型样本。它证明：人工智能改造传统产业，从来不是颠覆式的革命，而是用技术破解一个个具体的业务痛点 —— 可能是一次排线的优化，一次库存的精准预测，或是一次跨境配送的效率提升。当这些 "微小的进步" 积累到一定程度，产业的质变便会自然发生。

在 "人工智能 +" 行动深入推进的今天，多点数智的实践提供了重要启示：技术创新的生命力，不在于实验室的突破，而在于对产业肌理的深刻理解。只有让 AI 真正成为 "解决问题的工具"，而非 "炫技的摆设"，才能在零售等传统行业中扎下根、结出果，最终实现从 "效率提升" 到 "价值重构" 的跨越。