借力AI逆襲登頂行業新龍頭：豐e足食CEO深度分享AI決策密碼

春節期間Deepseek橫空出世，再一次掀起全民關於AI的討論熱潮。如果你留意周邊自動售貨機，會發現越來越多的傳統機器已經被新的使用AI技術的智慧零售櫃替代，僅僅三四年時間就徹底顛覆了中國傳統自動售貨機市場，這是AI偉大顛覆力的鮮活案例。

而作為它的主要推動者——豐e足食2017年由順豐集團孵化，在面臨無人貨架絕境之際，藉助AI技術，用了短短幾年時間，將線下智慧終端裝置快速擴充到14萬多臺，在這樣一個紅海市場，逆襲成為無人零售行業新的市場龍頭。

和許多應用場景一樣，早期AI識別技術很不成熟且成本高昂，豐e足食也曾遭遇了供應商“人工摻假AI”的騙局，但團隊如何克服早期技術的瑕疵，押中正確的技術路線，最終以迂為直率先實現了AI技術在智慧櫃的商業普及，從激烈的競爭中吃到了最大的紅利，背後其實考驗著創業者對市場的深刻洞察與對技術的精準判斷。

今天大多數創業者也面臨類似的選擇，AI大潮來襲如何在正確時機進入，如何處理AI的不足與迭代，這是決定企業命運的關鍵問題。豐e足食究竟是如何在無人零售的“至暗時刻”找到這把獨特鑰匙的？這段決策故事又能給創業者帶來哪些啟示？

創業邦與豐e足食CEO單新寧就此展開對話：

資本泡沫破滅陷入絕境

苦尋AI解決方案

創業邦：作為八年前無人貨架資本潮後，今天唯一倖存的創業企業，能否簡單介紹下豐e足食的現狀？

單新寧： 我們確實是無人貨架時代的唯一倖存者，經過近八年時間，今天我們在全國鋪設了超過14萬個AI智慧零售櫃，服務了超過10萬家企業，去年底無論從點位體量和零售收入看，都成為了無人零售行業龍頭，並且去年實現了盈利。

可以說AI智慧櫃拯救了豐e足食，也顛覆了無人零售行業。

創業邦：自動售貨機行業其實已經存在了幾十年了，你們當時為什麼會想到應用AI呢？

單新寧：當時無人貨架的主要困境是高額的貨損成本和無解的破窗效應難題，所以為了生存，所有的企業都在努力找新的裝置替代，讓這個故事可以繼續講下去。但是傳統售貨機成本高達2-3萬，稍便宜的彈簧機成本也要六七千，故障率還高。我們當時單機月銷售額還不足1000元，根本用不起這樣的裝置。我們測算過任何硬體投入高於3000元的方案，從成本上還不如無人貨架。所以我們苦惱的不是要不要用AI，而是要找到用的起的AI。

據我們瞭解，很多無人零售企業當時都試過各種智慧的裝置，也有很多創業者在提供不同技術方案，為什麼你們不直接用現成的方案呢？

單新寧：市場上確實有很多種技術路線，主要包括RFID方案、重力感應方案和靜態圖片識別方案。但是都有各自的問題，都不能滿足我們的需求。

RFID方案的硬體和操作成本，平攤到每一件商品上高達四五毛，應用在單價3塊錢左右的飲料上太浪費了。重力感應方案就是透過對比開關門前後的庫存重量，推算出拿走的是什麼商品，也就是“算重力差值”。它對標準化瓶裝和罐裝飲料識別效果較好，但無法識別同重量不同口味的（比如可樂與無糖可樂）產品，也無法識別重量波動較大的非飲料產品，核心部件高精密重力感測器的運維也是難題，因此更多作為其它技術的輔助。

而當時興起的AI圖片識別技術給行業帶來了生機，多個創業公司推出了靜態圖片識別方案，我們叫靜態櫃，即在冰箱每層頂部加攝像頭，透過比對開關門前後的照片差異來識別拿走的商品，即“數瓶蓋差異”。圖片識別從技術上也是成熟的，對資本吸引力也是最好的，很快成為了無人零售的主流方案。除豐e足食以外，幾乎剩下的無人零售創業企業都選擇了靜態櫃。

創業邦：如果大家都在用，你們當時為什麼不選擇呢？你們是怎麼考慮的？

單新寧：靜態櫃確實能解決識別問題，但從運營上有非常大的弊端。1）為了給拍照留夠足夠的角度，櫃體層高要求非常高，且商品不能堆疊，空間利用浪費巨大；2）對火腿腸、辣條等不規則包裝商品，也無法支援。3）新品學習需要重新建模，研發投入大，週期長。4）每一層都要加入攝像頭成本，總成本高達6000-7000元/臺。總體而言靜態櫃，尤其是考慮對空間利用和品類的限制，相比傳統售貨機並沒有展現明顯的優勢，大多數傳統中小運營商都在觀望。

當時我們手裡有幾萬個無人貨架急需用智慧櫃替代，團隊對各種技術路線進行了全面評估和測試，但6000-7000元的成本實在太高，且對品類的限制（例如需要放棄櫃子裡佔30%-40%的非水飲銷量）和空間浪費對我們影響最大。我們本來就是要用智慧櫃改善盈利，也就是說必須掙錢，而不是講一個AI故事。如果AI意味著更低的銷售額，更大的成本，我們沒法選。但是大家都在用，所以我們當時非常糾結要不要跟：不跟，無人貨架的問題已經火燒眉毛了；跟進，又怕技術路徑選錯了，再回頭就困難了。

假AI真人工“受騙”

反常識決策“將錯就錯”

創業邦：你們後來是怎樣接觸到影片識別技術方案的？這個方案解決了你們的問題嗎？

單新寧：2019年底一家我們原來拒絕過的靜態櫃創業公司找到我們，說他們根據我們的需求推出了新的方案，從圖片AI識別升級到影片AI識別，即動態影片識別櫃，我們行業叫動態櫃。這個方案不再識別商品的瓶蓋數量差異，轉而識別商品從櫃子裡被拿走的影片。這就意味著智慧櫃裡面再沒有擺放限制，沒有品類限制，沒有堆疊限制，空間利用足，新品學習也無額外成本。我們開始不相信，經過1000臺裝置測試後發現效果確實很好，準確率很高，只要影片拍到手上拿的是什麼，AI就能識別出來。這麼驚人的技術進步，讓我們感到非常驚喜。我們都覺得技術太偉大了，但很快我們出現了新的糾結。

創業邦：新的方案完全達到你們的需求，你們為什麼還繼續糾結呢？

單新寧：因為它太好了，有點讓人覺得不真實。有這麼多苛刻條件的圖片識別還會經常出錯，沒有任何限制的模糊影片居然準確率這麼高，商務上也更便宜，我們不敢相信，事出反常必有妖，怕有什麼問題還沒有暴露。

後來偶然發生了一件事，才發現它的幕後實情。我是重度可樂愛好者，每天都要喝幾瓶來解壓，有一天我留意了下訂單結算時長。發現結果波動很大，有時候三十多秒，有時候要幾分鐘。我一想不對，演算法不該有這麼大的波動，就立刻問對方負責人，對方一開始躲躲閃閃，最終承認部分訂單是透過人工識別來做的，即人工看影片打標註。我馬上判斷肯定絕大多數都是人工識別的，因為可樂的訂單量最多，特徵值最明顯，任何技術應該首先識別的是可樂，如果可樂都靠人工，意味著幾乎全靠人工。

創業邦：知道背後是假AI真人工，發現上當之後，你們的第一時間感受是什麼？

單新寧：我們團隊剛開始聽到這個訊息，都非常的氣憤。新的突破口沒有了，還被假人工智慧戲耍了，智商受到了侮辱（笑）。我也很生氣，把那個負責人好好罵了一頓，自己懊惱得幾天晚上都睡不著覺，但是過了三天之後，我做了一個所有人都沒想到的決定，我通知那個負責人，假AI就假AI，我要下一萬臺訂單。

創業邦：知道是假的反而繼續下單，這個確實是一個反常識的決定。你當時是怎麼想的？

單新寧：首先目前的方案在功能上已經完美滿足了我們的需求，是不是真AI真的這麼重要麼？技術的核心是解決問題，不能買櫝還珠。第二我們馬上意識到，現在成本4000-5000元多，但是砍掉更多用來撐假門面的無效投入，將成本進一步降到三千左右是可能的。更重要的是，人工處理一筆訂單20s，後臺一個人的產能可以做到1天1200-1500多單，現在每單收費1毛5，是可以覆蓋人工和管理成本，商業上也是可持續的模式。功能完美滿足，商業上可持續，成本還可以再降，你還想要什麼東西？

我們此前擔心技術選錯，擔心背後有坑，現在可以說被坑到底部了，而且發現原來沒用什麼技術，反而也不再有什麼技術路徑風險，所以就不需要糾結再等了。

想明白這個邏輯，我就通知供應商不要再假裝什麼AI了，大家坦誠一點，立刻下單一萬臺。

創業邦：團隊內部對你這個決策理解麼？你是如何說服他們的？

單新寧：說實話團隊內部的反對意見特別大。全行業都用靜態櫃，你用一樣的，就算錯了也沒什麼責任，自己獨自選擇一條怪路，萬一錯了你的責任就大了。而且團隊提到了幾個關鍵技術問題，看起來是無解的：一是訂單無法即時結算，平均要兩分鐘，複雜訂單可能十幾分鍾才扣款，嚴重影響使用者體驗；二是人工識別不如成熟的圖片演算法準確，畢竟影像識別非常成熟；三是小批次1000臺靠人沒問題，將來豐e擴大到10萬、20萬臺時，靠人工也能支撐麼？

我們是一個戰鬥力很強的創業團隊，認知統一非常重要，我其實花了很大精力說服團隊：

第一，訂單其實不需要這麼即時的結算，充電寶和共享單車的案例說明，消費者對低客單價的結算時間並不敏感，且人均月消費四五次。即使短期有疑慮，消費幾次之後，就會建立對結算的信任，疑慮一定會打消。我們還可以透過識別人員管理和精準的訂單量預測，將時效控制在儘可能接受的範圍之內，比如平均在1分鐘內，這就足夠了。

第二，人工識別恰恰保證了識別準確率。在品類不受限制的情況下，再好的方案也不如人親自看。人工為了演算法做了兜底，演算法有絕對把握的訂單就走演算法，演算法沒把握的訂單就用人工，而且不是純人工，演算法可以把選擇範圍大幅縮小後再由人工確認，會顯著提高效率。我們這個場景容錯空間比較大，有了運營兜底，同等條件下，有人工識別輔助準確度一定會更高。

最後說到稽核人員的投入。一個人可以遠端管理150-200臺櫃子，即使未來極限做到50萬臺櫃子，真要招兩三千人也沒什麼可怕的，我們是順豐出來的，有管理大型呼叫中心的經驗，只要成本划算，幾千人的規模無論是外包還是自建，都沒有問題。

創業邦：聽起來你其實是一個務實的“AI懷疑”者，更傾向於用運營方式解決問題。

單新寧：不，我恰恰認為我們骨子裡是一群AI虔誠信仰者。AI完美做出來了才信，不是真的信，AI還有很大問題，但相信技術將來能做到，並願意提前押注，這才是真的信。

首先再怎麼信仰AI，也還是要回歸零售的本質。消費者買的是商品，而不是識別技術。我相信消費者只會為品類豐富度和庫存豐富度買單，不會為到底是哪種識別方式買單。而且人工識別的方案並不是沒有創新，相反是組織方式的巨大創新，一臺櫃子平均每天開門交易時間才2分鐘，為了防盜派專人值守則99%的時間是浪費的，現在可以讓一個人同時看200-300臺櫃子，這怎麼不算巨大的生產力創新。

其次我們信AI也更相信AI發展規律。AI產品的研發最大的問題是高質量的資料蒐集，到底是先有資料演算法還是先有市場客戶？沒有足夠多的客戶，蒐集不到足夠好的資料，就沒辦法做出足夠好的產品。可是沒有足夠好的產品，哪裡來的客戶呢？早期我們選擇用人工去扛服務，蒐集資料的同時標註資料，不僅不需要額外的研發成本，直接把資料標註融入到生產環節，這是AI產品研發流程的巨大創新，解決了先有雞還是先有蛋的問題。

我們當時就確定三年時間機器視覺就會很大程度上解決我們這個行業的問題，假的AI會變成真正的AI。而我們就可以利用這三年的認知差時間，搶佔整個市場，坐等技術真正實現，就可以成為行業最大受益者。

創業邦：你們當時憑什麼這麼篤定真正的AI影片識別技術會在三年內實現？

單新寧：還是對AI發展規律的堅信，尤其是對場景的特性和資料特性的信心。

我們的影片資料質量是非常高的，高標準化、高同質化，且都是100%精準標註好的。訂單量如此之大，單品資料將來都是千萬級甚至億級的，遠超一般AI識別的資料量；再加上容錯空間很大，AI不行就用人兜底，即使萬分之一的訂單錯了，也可以透過運營方式安撫客戶，特別適合AI邊用邊迭代的模式。因此這個問題就是AI問題裡面的小學題，是最容易的。

而另一方面這個場景的AI變現非常直接，我們當時每筆識別成本0.15元，理論上可以為每一筆AI識別支付超過0.1元錢，未來整個行業是數億甚至幾十億級別的訂單，意味著億級的市場空間，商業模式非常清晰，肯定會吸引技術方案商進入。再加上全球的大廠們幾千億幾萬億的砸錢，有幾十萬工程師投入在AI通用模型的研發和底層演算法的升級，其實一定程度上都是在幫我們解題做準備。如果我們相信AI將來至少在機器視覺識別領域的能力，相信AI終究能解決諸如自動駕駛等更復雜的問題，那有什麼理由我們這個場景做不到呢？一旦技術或者底層演算法有突破，我們有幾十億筆高質量的資料，隨時可以提供出來作為資料來源。因此我們真的對未來從人工轉變成真演算法識別非常篤定，估計三年，最多五年。

不碰硬體，只搶市場

抓緊視窗變龍頭

創業邦：“知假用假”，”將錯就錯”，不能不說這個決策還是挺冒險的，接下來你們是怎麼做的？

單新寧：團隊被說服後都很興奮。我們都意識到豐e足食掌握了極其重要的認知突破，這將給我們帶來巨大的先發優勢。我們馬上從三個方面入手，搶佔先機：

首先，設立一整套的人工識別的技術標準。既然已經主要是人工了，我們就按照人工來考核供應商，比如識別準確度、識別時長，資料隱私安全等等，設立一系列的規範。同時我們透過結算差異化定價的激勵方式，你用的演算法越多，速度越快，我給你的結算價就高或者訂單更多，透過獎勵AI識別的佔比，鼓勵技術投入。

其次，在原有基礎上最佳化硬體結構，繼續降低成本。我們輸出了相關的標準，比如攝像頭規格等等，並將一些為了“AI包裝”的結構都砍掉或者降配，比如超高畫質的攝像頭、高算力晶片，促使成本大幅降低。

最後，擴大供應商範圍。我們努力說服行業很多的靜態櫃服務商，轉型動態影片技術，也就是先將識別全部切換成人工，然後再用演算法補上來。有一些大廠和AI創業公司，還在糾結演算法的準確度和新品學習時間，聽完我們的方案都驚呆了。

很多人將這種離經叛道看成是對他們的侮辱，他們要繼續做AI，不想做成一個數據標註公司。多數都明確拒絕我們了，包括AI四小龍之一和幾家家電龍頭企業。

我們只好繼續找稍微小一點的創業團隊，最終選擇與嗨便利、輕購雲、哈哈零獸三個創業公司合作。依靠我們的十幾萬臺裝置的訂單體量，使得他們的供應鏈、技術與服務能力都達到了行業領先的水平，今天他們都是行業的佼佼者。

我們迅速就用動態櫃大力搶奪市場，正如我們所料，無論是成本還是服務體驗上，都構成了對傳統售貨機和靜態櫃的降維打擊，我們搶佔了很多新的場景，迅速做到了行業第一。

創業邦：其實你們也可以選擇自己做智慧櫃硬體和演算法，也許這樣收益更高，還可以壟斷市場？

單新寧：自己做不做，這個問題我們糾結了很久。最終大家討論後決定不做。第一，豐e足食其實整個順豐核心價值觀都是講究共贏和聚焦，不能什麼都自己做，否則做不長遠；第二，我們判斷無人零售的核心在運營，我們必須把所有精力全部投入到怎麼更好地做好運營，服務好客戶。如果又要管制造工廠，又要管識別客服，精力分散可能兩頭空；第三，我們判斷動態櫃的認知就是一層窗戶紙，很難防止技術擴散，在中國今天製造業產能過剩的背景下，未來競爭一定會非常激烈；第四，三個合作伙伴都非常優秀，他們比我們更擅長，我們沒有製造業基因，不可能比他們做得更好。今天他們都是行業最大的幾家裝置服務商，已經證明做裝置我們不可能競爭得過他們。

當然我們不自己生產裝置，也還是牢牢主導著我們硬體的標準化，識別質量體系以及底層的IOT平臺。同時我們相對中立的地位，使得我們得以大力推動整個行業的裝置成本最佳化、AI識別的應用。我們還率先推動了智慧櫃與金融工具的融合，使分期成為行業的主流方案，大幅降低了裝置投入成本。這些年來我們還重點關注服務質量、硬體標準、個人資訊及隱私保護，並聯合頭部的裝置商們在業內率先推出了多個標準。就因為我們不自己做裝置，合作伙伴和我們的互信非常好，大家共同做成了很多對整個行業都有利的事情，讓我們這個行業變得更健康和規範，目前看起來這個決策是非常正確的。

創業邦：所以你們放棄成為裝置與演算法的壟斷者或領先者，實際成為了動態櫃行業的認知啟蒙者、生態設計者和標準主導者？不碰裝置，只搶市場，這其實也是一個反常識的決策，這個決策對你們有什麼影響？

單新寧：我更願意說我們選擇了做動態櫃的探路者和推動者，以及標準協調者。行業的發展是很多人共同推動的，我們的貢獻大一點。

不碰裝置，只搶市場，這個決策讓我們得以把所有精力投入到市場搶奪上。因為視窗期一定很短，豐e足食用三年時間從1萬個智慧櫃，迅速增加到今天14萬個點位規模，這是國內無人零售行業上前所未有的規模高度，在以中小運營商為主的極其碎片化的無人零售市場，一枝獨秀，我們牢牢把握住了這個機會。

此外，因為率先大規模完成超萬臺動態櫃的運營，迅速優化了盈利模型，讓我們得以抓住了2021年消費資本泡沫的最後一波，拿到了無人零售最後一筆融資。

當時還有個小插曲，一個投資人本來是投技術的，一開始以為我們是個AI公司，我們主動告知實情後，他震驚了半天。但是經過溝通，他認同我們一系列決策，並且看到我們的務實與理性，反而堅定了投資信心。這樣我們在2021年底完成3億融資，投資人包括軟銀亞洲、中金、深創投，公司也成為一家真正的創業公司。這筆融資至關重要，節奏哪怕再晚一兩個月，可能結果就完全不同。後面消費投資遇冷，我們又引進了湖南財信的B輪投資，增長與盈利節奏仍是至關重要。

創業邦：但這也意味著你們其實本可以成為一個今天風口上的AI技術公司，現在變成了重運營的零售公司？

單新寧：首先我認為機會的取捨是必須的。當機會來臨你只能摘取最大的那個桃子，不能什麼都吃下來。又做裝置又運營，運營同行不會買你的裝置，你的成本無法靠規模分攤，裝置同行提防你，你用的裝置也不會是行業最好的。

其次我們今天肯定是一家AI技術公司，AI在無人零售的作用被很多人低估，商品識別其實是AI應用的一小塊。我們放棄商品識別演算法，轉而將資源砸在演算法對運營服務質量的提升上，這幾年每年研發投入都超六千萬，這個強度也遠超很多裝置廠商和其他運營商。

我們已經在大量使用AI解決運營問題，比如怎麼選品，怎麼配置庫存，怎麼管理效期，怎麼差異化營銷，怎麼規劃補貨人員的線路和任務。豐e足食模式是100%直營，沒有加盟和所謂的合夥人，每一個點位都要自己管，如果不用演算法，根本無法駕馭全國十幾萬個點位近百個場景的差異化運營。我們應用了很多前沿的技術和工具，很多都是零售行業的前所未有的探索。從19年開始，我們就和北美以及國內（包括香港）七八所TOP高校的十幾個頂級教授建立了合作，不僅解決我們大量的運營問題，一些前沿學術研究成果也被全球一些頂刊和頂級年會收錄，最近也和港中深（注：香港中文大學（深圳））成立了行業第一家智慧零售聯合實驗室。得益於這些投入和積累，今天豐e足食對場景的理解、客戶服務質量、運營效率在行業裡面絕對領先。

我們大部分管理團隊來自於順豐，運營當然是強項，但可以自信的說我們也是無人零售行業投入最多技術最強的AI公司，也是大零售領域技術驅動做得較好的企業之一，我們只是不做裝置和識別。

賭對技術發展，假AI成為真演算法

創業邦：豐e足食率先採取影片識別之後，如果這個效果這麼明顯的話，行業裡面其他人為什麼沒有迅速跟進呢？你們怎麼保持這個秘密的？或者怎麼控制上游的？

單新寧：其實我們沒有保密，也沒有限制合作伙伴對外供貨，反而還不斷說服一些運營商和品牌商同行放棄傳統售貨機和靜態櫃，儘快轉型動態櫃。這個行業若只靠我們的力量，硬體和識別成本不可能降下來。但我們的推薦效果不是很好，很多人認為傳統售貨機的形態在全球各國市場都存在了幾十年了，壓根不相信短期會被智慧櫃替代。而“靠人工”這個當時爭議真的很大，可能也太重新整理三觀了。

大部分人聽了我們的邏輯，半信半疑，猶豫不已，畢竟換裝置是一個非常慎重的決定，想再看兩三年。但兩三年時間可以改變很多事情。

還有些裝置廠商和靜態櫃方案商抱怨說豐e足食攪黃了整個行業，讓踏踏實實做演算法的被“假AI”所卷死，是劣幣驅逐良幣的首犯，當時還要威脅去找順豐集團舉報知假造假，也有威脅要到投資人面前戳穿我們這個AI的西洋鏡。但我們心裡有底氣，從不擔心。窗戶紙雖然很薄，但是也不是這麼好捅破的。

創業邦：目前動態櫃的技術發展現狀如何？你們當時的判斷賭對了麼？

單新寧：動態櫃今天成為絕對主流，估計佔到無人零售裝置新增出貨量的80%-90%，傳統售貨機行業飽受打擊，其他技術路線退出中國主流市場已不可逆，豐e足食逆轉了智慧櫃的技術路線。如今市場上大量中小企業換櫃，釋放出海量二手傳統售貨機，已經徹底把價格擊穿，一些九成新原來賣七八千，現在能賣兩千就不錯了。我們原本有4000多臺自動售貨機，也逐漸淘汰光了。整個行業換櫃是一個非常確定的大潮流，2023年我們最大的友商也開始將旗下所有靜態櫃改裝成動態櫃，靜態櫃最後一個大堡壘也宣佈攻破，但比我們晚了近4年時間。

視覺識別技術發展速度也比我們想的情況還要快。從我們開始大規模使用時起，純演算法識別或者演算法輔助人工確認的佔比就越來越高，平均訂單處理時長從100秒最佳化至現在30多秒（這還包括了影片上傳時間），儘管場景和品類複雜度翻了很多倍，但演算法+人工的準確率一直維持99%以上。而硬體成本也大幅降低，識別成本已經不足原來的一半，我們點位翻了幾倍，人工標註的人數非但沒有成倍擴張，還在逐年大幅減少。2024年大模型帶來的新技術突破，將演算法比例進一步大幅度提升，國內多家AI創業公司，都在影片識別演算法上有大幅突破，幾家AI四小龍也參與進來，在前幾天剛剛舉行的行業論壇上，有多家公司宣稱演算法識別比例已經能做到90%。因此豐e足食今天可以代表整個行業宣佈，視覺識別主流技術已經告別純人工識別，實現了真正的AI主導，純智慧的智慧櫃的曙光已經越來越近了。