背景：
在北京某栋写字楼的开放式办公室里，大公智慧创始人杜志辉正与团队讨论某连锁企业的AI选品方案。杜志辉，行业公认的超市大数据挖掘技术专家，20年IT经验，曾任中信21世纪技术总监，广众传媒技术与销售负责人，曾任长达科技股份有限公司技术总监，为移动、联通、铁通、银行提供增值服务。杜总领军创建的大公智慧是终端整合营销服务商，借助先进的大数据处理引擎和数据分析洞察技术，搭建了一套国内领先的泛会员管理体系，对消费者的引流、留存、激活、挖掘，进行全方位的管理，为零售商在新零售时代提供最新的全渠道大数据整合营销解决方案。这位深耕零售数据领域14年的创业者，曾带领团队为物美、永辉等头部商超搭建数据中台，2017年凭借“超市消费数据智能化”的商业愿景斩获千万级天使轮融资，大公智慧的公司营收也连续多年实现千万级规模。当下，AI营销再次重拾热度，从传统数据服务商到AI营销领军者，他如何将超市场景的深度理解与AI技术融合？成功经验背后又藏着怎样的行业洞察和深远预测？
（大公智慧创始人 杜志辉）
主持人：杜总您好，听说您创业初期就专注于超市消费数据，这段经历对大公智慧拥抱AI有什么影响？
杜志辉：超市是消费数据的“富矿”。我们从2010年开始给物美做会员数据分析，发现了一个有趣现象：每周三上午10点，中老年顾客买鸡蛋时，68%会顺带买酱油。这种颗粒度的洞察，后来成了我们训练AI模型的基础。超市数据的价值在于“场景真实性”——消费者在货架前的决策是最真实的需求表达，这比线上点击行为更能反映消费本质。
主持人：超市场景的数据有什么特殊性？大公智慧如何将这些数据转化为AI优势？
杜志辉：三点核心。第一是全链路覆盖，我们的数据从POS机到小程序，从支付到会员体系，形成完整闭环。比如你在物美扫码领券，去便利店核销，这些行为在我们系统里是“同一个人”。第二是实时决策能力，每天有800万SKU的交易数据入库，模型能分钟级迭代策略——某区域酸奶销量突降，系统15分钟内关联天气、竞品活动等12个维度，自动生成促销方案。第三是合规性，所有用户数据三重脱敏，合作商超的接口采用金融级加密。（敲了敲电脑）这是超市场景给我们的“数据安全课”。
主持人：2017年4000万融资是大公智慧的重要转折点，这笔资金如何加速AI落地？
杜志辉：当时投资人问得最多的是：“超市数据能做多大文章？”我们带着在物美试点的“POS机+小程序”数据联动案例去谈判——促销券核销率比传统方式高2.3倍。这笔资金主要用在两件事：第一，扩展数据采集维度，从单纯的交易数据，拓展到动线热力图、货架陈列等非结构化数据；第二，训练行业专属模型，比如针对超市的“货架智能推荐系统”，AI能根据历史销量、保质期、竞品位置自动调整商品摆放。现在这套系统已经让合作商超的货架效率提升了19%。
主持人：您提到“行业专属模型”，大公智慧的AI与通用模型有何不同？
杜志辉：我们给联合利华做AI选品时，发现南方雨季洗发水销量下降18%，但搭配雨伞赠品能提升23%转化率——这种经验只有深耕超市场景的团队才能沉淀。我们把类似的200多个行业规则写成AI的“剧本”，比如“满减券在周末下午三点核销率最高”“会员生日月消费额提升40%”。这些规则让AI能快速适配不同超市的个性化需求，比通用模型精准度高35%。
主持人：最后想请您聊聊技术护城河，大公智慧的AI有什么独特之处？
杜志辉：两点。第一，场景化算法库，我们把给永辉、中百做的127次促销策略优化写成AI的“行业字典”，新客户进来能像搭积木一样复用。第二，敏捷中台，自研的营销自动化系统让客户能4小时内完成从数据建模到优惠券生成的全流程。（停顿）超市数据的价值不在于规模，而在于能否让AI真正“懂行”——比如知道生鲜不能用传统快消的促销逻辑，知道会员积分兑换要考虑到超市的库存周转。
结语
采访结束时，杜志辉的手机弹出一条消息：某区域超市通过大公智慧的AI选品系统，本周销售额环比提升28%。从超市数据深耕者到AI破局者，他始终相信：“超市是AI最好的训练场——这里藏着最真实的消费逻辑，也孕育着最具爆发力的商业价值。”正如他在融资路演时说的：“不是AI改变了超市，而是超市本就应该这么聪明。”
杜总透露， 结合当前AI+营销技术发展趋势及零售行业实践，未来3-5年，传统超市行业可能出现三大创新方向：
一、全场景智能选品与动态库存管理
通过AI算法对顾客行为数据进行深度挖掘，超市可实现 "货架级精准" 的选品策略。如某连锁超市通过AI分析数年销售数据与区域消费偏好，成功将健康食品和进口零食的货架占比提升30%，带动周转率增长25%。未来系统或将整合天气数据、社区人口结构变化等外部变量，实现货架商品的实时动态调整。结合智能货架技术，传感器可实时监测商品拿取频次，当某商品被频繁触摸却未购买时，系统自动触发促销策略或调整陈列位置。
二、无感化购物体验重构
AI技术将推动 "拿货即走" 的无感支付成为主流。如扫码/人脸识别入场技术，结合计算机视觉的商品识别系统，顾客购物行为可被全程数字化记录。更进阶的应用可能包括：通过顾客手机定位推送路径规划（如引导至临期商品区），基于购物车重量传感器自动识别易腐商品并提供保鲜建议。AR技术也将升级为商品3D全息投影，顾客扫描货架即可查看营养成分溯源信息或虚拟试用美妆产品。
三、个性化互动营销生态
AI将推动超市从 "卖场"转变为社交化生活中心。参考中电商平台的个性化推荐逻辑，未来超市会员系统可结合智能购物车轨迹数据、APP浏览记录等，在顾客经过相关货架时触发定向优惠（如健身爱好者路过蛋白粉区域时，推送私教课程优惠券）。AI短视频生成技术也可应用于超市场景：顾客购买火锅食材后，收银小票附带AI生成的「家庭火锅派对」短视频菜谱，并嵌入关联商品二次营销入口。
杜总坦言，以上变革的实现依赖于 AI中台系统 的构建，需整合销售数据、物联网设备数据、外部环境数据等多维信息源。当前技术瓶颈在于多模态数据的实时处理能力，但随着边缘计算和5G技术的普及，预计2026-2027年将出现成熟落地案例。
背景：
在北京某栋写字楼的开放式办公室里，大公智慧创始人杜志辉正与团队讨论某连锁企业的AI选品方案。杜志辉，行业公认的超市大数据挖掘技术专家，20年IT经验，曾任中信21世纪技术总监，广众传媒技术与销售负责人，曾任长达科技股份有限公司技术总监，为移动、联通、铁通、银行提供增值服务。杜总领军创建的大公智慧是终端整合营销服务商，借助先进的大数据处理引擎和数据分析洞察技术，搭建了一套国内领先的泛会员管理体系，对消费者的引流、留存、激活、挖掘，进行全方位的管理，为零售商在新零售时代提供最新的全渠道大数据整合营销解决方案。这位深耕零售数据领域14年的创业者，曾带领团队为物美、永辉等头部商超搭建数据中台，2017年凭借“超市消费数据智能化”的商业愿景斩获千万级天使轮融资，大公智慧的公司营收也连续多年实现千万级规模。当下，AI营销再次重拾热度，从传统数据服务商到AI营销领军者，他如何将超市场景的深度理解与AI技术融合？成功经验背后又藏着怎样的行业洞察和深远预测？
（大公智慧创始人 杜志辉）
主持人：杜总您好，听说您创业初期就专注于超市消费数据，这段经历对大公智慧拥抱AI有什么影响？
杜志辉：超市是消费数据的“富矿”。我们从2010年开始给物美做会员数据分析，发现了一个有趣现象：每周三上午10点，中老年顾客买鸡蛋时，68%会顺带买酱油。这种颗粒度的洞察，后来成了我们训练AI模型的基础。超市数据的价值在于“场景真实性”——消费者在货架前的决策是最真实的需求表达，这比线上点击行为更能反映消费本质。
主持人：超市场景的数据有什么特殊性？大公智慧如何将这些数据转化为AI优势？
杜志辉：三点核心。第一是全链路覆盖，我们的数据从POS机到小程序，从支付到会员体系，形成完整闭环。比如你在物美扫码领券，去便利店核销，这些行为在我们系统里是“同一个人”。第二是实时决策能力，每天有800万SKU的交易数据入库，模型能分钟级迭代策略——某区域酸奶销量突降，系统15分钟内关联天气、竞品活动等12个维度，自动生成促销方案。第三是合规性，所有用户数据三重脱敏，合作商超的接口采用金融级加密。（敲了敲电脑）这是超市场景给我们的“数据安全课”。
主持人：2017年4000万融资是大公智慧的重要转折点，这笔资金如何加速AI落地？
杜志辉：当时投资人问得最多的是：“超市数据能做多大文章？”我们带着在物美试点的“POS机+小程序”数据联动案例去谈判——促销券核销率比传统方式高2.3倍。这笔资金主要用在两件事：第一，扩展数据采集维度，从单纯的交易数据，拓展到动线热力图、货架陈列等非结构化数据；第二，训练行业专属模型，比如针对超市的“货架智能推荐系统”，AI能根据历史销量、保质期、竞品位置自动调整商品摆放。现在这套系统已经让合作商超的货架效率提升了19%。
主持人：您提到“行业专属模型”，大公智慧的AI与通用模型有何不同？
杜志辉：我们给联合利华做AI选品时，发现南方雨季洗发水销量下降18%，但搭配雨伞赠品能提升23%转化率——这种经验只有深耕超市场景的团队才能沉淀。我们把类似的200多个行业规则写成AI的“剧本”，比如“满减券在周末下午三点核销率最高”“会员生日月消费额提升40%”。这些规则让AI能快速适配不同超市的个性化需求，比通用模型精准度高35%。
主持人：最后想请您聊聊技术护城河，大公智慧的AI有什么独特之处？
杜志辉：两点。第一，场景化算法库，我们把给永辉、中百做的127次促销策略优化写成AI的“行业字典”，新客户进来能像搭积木一样复用。第二，敏捷中台，自研的营销自动化系统让客户能4小时内完成从数据建模到优惠券生成的全流程。（停顿）超市数据的价值不在于规模，而在于能否让AI真正“懂行”——比如知道生鲜不能用传统快消的促销逻辑，知道会员积分兑换要考虑到超市的库存周转。
结语
采访结束时，杜志辉的手机弹出一条消息：某区域超市通过大公智慧的AI选品系统，本周销售额环比提升28%。从超市数据深耕者到AI破局者，他始终相信：“超市是AI最好的训练场——这里藏着最真实的消费逻辑，也孕育着最具爆发力的商业价值。”正如他在融资路演时说的：“不是AI改变了超市，而是超市本就应该这么聪明。”
杜总透露， 结合当前AI+营销技术发展趋势及零售行业实践，未来3-5年，传统超市行业可能出现三大创新方向：
一、全场景智能选品与动态库存管理
通过AI算法对顾客行为数据进行深度挖掘，超市可实现 "货架级精准" 的选品策略。如某连锁超市通过AI分析数年销售数据与区域消费偏好，成功将健康食品和进口零食的货架占比提升30%，带动周转率增长25%。未来系统或将整合天气数据、社区人口结构变化等外部变量，实现货架商品的实时动态调整。结合智能货架技术，传感器可实时监测商品拿取频次，当某商品被频繁触摸却未购买时，系统自动触发促销策略或调整陈列位置。
二、无感化购物体验重构
AI技术将推动 "拿货即走" 的无感支付成为主流。如扫码/人脸识别入场技术，结合计算机视觉的商品识别系统，顾客购物行为可被全程数字化记录。更进阶的应用可能包括：通过顾客手机定位推送路径规划（如引导至临期商品区），基于购物车重量传感器自动识别易腐商品并提供保鲜建议。AR技术也将升级为商品3D全息投影，顾客扫描货架即可查看营养成分溯源信息或虚拟试用美妆产品。
三、个性化互动营销生态
AI将推动超市从 "卖场"转变为社交化生活中心。参考中电商平台的个性化推荐逻辑，未来超市会员系统可结合智能购物车轨迹数据、APP浏览记录等，在顾客经过相关货架时触发定向优惠（如健身爱好者路过蛋白粉区域时，推送私教课程优惠券）。AI短视频生成技术也可应用于超市场景：顾客购买火锅食材后，收银小票附带AI生成的「家庭火锅派对」短视频菜谱，并嵌入关联商品二次营销入口。
杜总坦言，以上变革的实现依赖于 AI中台系统 的构建，需整合销售数据、物联网设备数据、外部环境数据等多维信息源。当前技术瓶颈在于多模态数据的实时处理能力，但随着边缘计算和5G技术的普及，预计2026-2027年将出现成熟落地案例。
