每逢节假日或企业促销季，海底捞基础设施运维总监冯杰的工作节奏就会明显加快。他不仅要保障系统运行的稳定性，还要应对订单量激增带来的技术挑战。"从线上预定到线下消费，再到库存调配，每个环节都需要实时响应。"冯杰表示，特别是在促销期间，系统需要同时处理海量订单和精准的库存管理。
海底捞目前在全国拥有超过千家门店，每家门店的经营状况各不相同。算法系统需要根据历史数据，对不同门店的食材库存进行差异化调配。"天气变化会影响顾客的用餐选择，口味偏好也会随时间改变，这些外部因素都给数据分析带来了新挑战。"冯杰解释道。
为解决这些问题，海底捞引入了AI技术来优化运营流程。通过AI驱动的进销存系统，实现了"线上预定-线下消费-库存调拨"的全链路打通。当某个菜品订单突然增加时，系统能立即计算库存情况，并自动从最近仓库调配补货，将库存响应时间从"天级"缩短至"分钟级"。
粒上皇CIO蔡艺铭也分享了类似经验。这家拥有约2000家门店的零食连锁企业，在促销期间单日订单量可达百万级。"要快速响应用户需求，必须具备稳定的海量订单处理能力。"蔡艺铭说，通过引入融合AI技术的数据底座系统，不仅降低了运维成本，还提升了系统性能。
AI技术正在重塑零售行业的核心竞争力。中国连锁经营协会行业创新部主任田芮丰指出，零售业已从粗放的流量运营转向深度挖掘用户价值。AI技术贯穿了研发、生产、供应、销售、服务的全链条，超过九成的零售企业认为生成式AI将提升生产力。但传统IT架构存在的数据延迟、系统割裂等问题，制约了AI创新应用的发展。
在田芮丰看来，面对流量脉冲式冲击和AI变革的双重考验，构建稳定高效的数据底座已成为零售企业的制胜关键。国产数据库OceanBase CEO杨冰则认为，零售业数字化转型面临三大挑战：应对流量爆发、实现数据实时决策、让AI成为基础设施。
"数字化转型不是简单采购系统，而是要从业务、技术、数据等多维度重构链条。"冯杰强调，海底捞已将会员系统迁移至云端，力求提供"千人千面"的智能推荐服务。但如何精准识别会员的个性化需求，仍是待解难题。
成本控制是另一个挑战。冯杰介绍，过去海底捞使用多套数据库进行业务分析，通过数据传输服务保持同步，但这种方式导致分析链路延长、成本偏高。现在通过引入支持AI的数据底座系统，不仅打通了全链路，还能根据用户餐饮偏好提供个性化推荐，同时实时计算门店库存并完成就近补货。
AI带来的效益提升显著。冯杰透露，在应对节假日和促销活动的流量脉冲时，AI帮助企业实现了精准备货和主动管理，既避免了食材浪费，又提升了客户满意度。海底捞还利用AI优化员工排班制度，提升菜品质量管理效率。
蔡艺铭表示，粒上皇也在探索AI的更多应用场景，包括食品安全监控、工作效率提升和业务增长驱动。"作为现制零食企业，我们要求板栗炒制后不得隔夜销售。"他说，通过AI摄像头监控门店销售行为，配合现场督察，确保了食品安全。
OceanBase公有云事业部总经理尹博学观察到，近年来零售企业对AI等前沿技术的采纳度明显提升。其云数据库已服务超过200家头部零售企业，涵盖鞋服、餐饮、快消等多个领域。企业拥抱这些技术主要出于四个考虑：实现交易与数据分析融合、简化数据架构、应对流量激增、提供个性化推荐。
然而，如何评估AI的投入产出比仍是行业难题。蔡艺铭认为，客户满意度是重要指标，同时也会用ROI来衡量，比如解决某个管理问题需要多少人力成本，AI应用后能节省多少。冯杰则补充，除了显性指标，还应关注隐性效益，如通过AI建设知识库，将业务经验转化为数据驱动。
海底捞正在梳理自1994年以来的业务"知识"，构建企业专属的AI大模型。冯杰表示，单独开发完整的大模型成本高昂，因此考虑借助第三方平台的向量化能力和多模能力，加速AI技术在业务系统的落地。
