創新工場和BCG諮詢合作的“+AI改造者”系列：看看F5未來商店，如何用AI技術擴大品類優勢，重塑無人零售及餐飲行業。
改造者系列：全自動烹飪+清潔，現在的便利店有多未來？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。
近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在廣東，F5未來商店已經在AI的幫助下重構便利店的商業模式。區別其他無人便利店，F5未來商店抓住了便利店引流獲客的核心品類：鮮食，由後廚機器現場烹飪；不僅如此，顧客用餐後，攝像頭會自動檢查面是否有未處理垃圾，觸發自動回收垃圾和清潔桌面指令。
在采訪中，F5未來商店聯合創始人林小龍認為，許多零售行業的傳統問題是當前AI應用無法跨越的，例如門店擴張導致的供應鏈壓力，想要實現自動化賦能，還需潛心研究和打磨技術。以下：
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在零售行業，F5未來商店以重構便利店的模式向傳統零售企業展示了AI和機器自動化的巨大潛力，重新定義了「無人零售」。正如「F5」其名，F5未來商店嘗試以AI和機器自動化「刷新」零售服務與體驗。
■本期受訪嘉賓：林小龍
F5未來商店是利用機器自動化結合演算法替代人工的24小時機器人便利店。無需服務員，所有烹飪、冲調飲品、取貨、結算、庫存盤點、清潔工作均由機器自動完成。F5未來商店探索未來零售與餐飲的商業空間，重構人與商品的連接場景。
林小龍是F5未來商店的聯合創始人，福布斯中國「30 under 30」。在此之前，他曾任職於騰訊。
■對談實錄
Q1：F5未來商店為什麼選擇切入零售？又為什麼選擇獨立運營，而非和傳統零售商店合作？
林小龍：2014年，F5的創始人徐海成機緣巧合在工廠裡開了一家便利店，營收雖然高，但因為重人力，利潤其實很一般。60平方米大的小店卻雇了13個人來運作，攤去了很多成本。當時我們就在思考，可不可以讓運營工作自動化？可不可以讓機器替代人工？同時，我們也看到市場的整個大趨勢是勞動力供給走下坡，工廠招工越來越難，自動化確實有著巨大的價值。於是當年開始立項做自動化的無人零售。
選擇自己做無人零售的探索主要是因為無人零售仍需要時間證明自己，對已經成型的零售商而言，試驗的風險和成本太高。而且零售的鏈條很長，完全讓零售商各環節改造機器和AI應用影響太大。
我早年在騰訊工作，有一個說法是「小步快跑、快速反覆運算」，無人零售也是一樣。無人零售在早期會遇到各種各樣的問題，需要不斷打磨單店模型，單店模型成熟之後才適合做擴張。這對於已經成型的零售商而言，會面臨業績不升反降的壓力，在試錯的過程中往往信心和意願容易動搖。
另外，F5未來商店的無人化涉及到零售的方方面面，從中央廚房、門店運營到物流供應鏈，對於傳統零售的顛覆是巨大的。F5未來商店將圖像識別、機器自動化、千人千面推薦演算法、機器預測等技術都靈活地運用到了便利店業務當中：包括顧客進店時有攝像頭做人流分析，顧客在電子螢幕上購買時，演算法會根據顧客的歷史購買資料、類似偏好顧客的購買行為來做推薦，出貨之後由攝像頭檢查商品是否被顧客正常取走、攝像頭檢查桌面是否有未處理垃圾而觸發自動回收垃圾並清潔桌面指令等等。在後臺備貨和生產過程中也有AI賦能。比如，我們銷售的品類中有很多是鮮食，都是由後廚的機器蒸煮生產的，我們可以通過資料分析預測需求量，輔助門店精準備貨。這些顛覆對傳統零售商店而言都需要時間來適應。
Q2：我們理解F5未來商店對於傳統便利店的顛覆確實是巨大的，但對於F5未來商店的上下游包括供應鏈、門店運營的員工而言，亦是如此，發展過程中有什麼挑戰嗎？
林小龍：F5未來商店相當於用AI重構了便利店的商業模式，這對於很多有著豐富零售經驗的人來說會有衝擊，甚至存在人與系統的對抗。比如在發貨上，當演算法的推薦和人的經驗認知有所違背時，你是選擇相信演算法還是相信經驗？人對AI的理解不夠（演算法的推薦很難對單點的結果做出解釋）、對AI的信任不夠時，應用AI就會出現挑戰，經營者需要做抉擇。
比如，一個令人驚訝的演算法發現是，在深圳的門店，人們對辣食的偏好要比廣州強得多，水煮牛肉熱銷得多。這是基於我們對商品口味類型的歸納，再將其作為發貨的參考指標，區域經理就能夠根據資料分析的結果來做發貨的決策。而在以前，人的經驗很難有這樣的發現。我們現在的AI店長大概能達到一個有八年經驗的店長水準，能夠理解每個單店的個性化需求。並且，AI對每個門店的需求理解是在隨著時間不斷調整和反覆運算的。
AI能夠加快學習和複製的速度，自動化之後門店所有的東西都可以模式化，10天就能拼裝出一家新店。但是這又涉及到了另一個挑戰——供應鏈問題，我們發現，許多零售行業的傳統問題是AI應用無法跨越的。儘管可複製性提高了，但門店的擴張也會導致供應鏈的壓力急劇增大，一旦上了規模，供應鏈的複雜程度和壓力都會上升。我們最近兩年都在研究供應鏈，在研究供應鏈的自動化輔助，研究技術如何能夠賦能供應鏈。
Q3：F5未來商店相比其它無人零售商店的差異化優勢是什麼？
林小龍：目前市場上大多數無人便利店主要是通過機器視覺、感應器或者RFID來實現無人零售，對於消費者而言，整個對話模式和傳統零售並不會有太大的差異。F5未來商店的變革要大得多，以千人千面的貨架為例，F5未來商店用一塊塊電子螢幕取代了實體貨架，千人千面的產品推薦才變得可能。要知道實體零售中傳統貨架很難移動，也不會因為顧客而有差異。
F5未來商店的另一大優勢在於品類差異，F5銷售很多鮮食，而非包裝商品，相當於是「零售的餐飲化」。因此消費頻次更高、消費品質更高、利潤也更高，其即時性、強線下、集約化的特點也使我們受電商的衝擊不會像百貨商店那麼大。未來，我們在考慮將餐飲模塊獨立出來，用AI和機器自動化賦能餐飲企業。
■要點回顧
1、信任AI並非易事，既往的優勢也可能成為應用AI和創新的阻礙，決策者需要增加對新興技術的理解，在創新浪潮中把握主動權。
2、「改造者」在試圖規模化AI時，往往也會面臨來自傳統企業業務上的挑戰（比如供應鏈的專業程度），因此AI要規模化，還是需要磨煉好垂直領域的內功。
3、在尊重行業規律的前提下，「改造者」要敢於運用AI重構傳統行業，突破傳統方式的束縛，這將有助於「改造者」打造差異化的優勢。
需求量點的移動 在 Re: [請益] 垂直的供給與需求線能否移動? - 看板Economics 的推薦與評價
※ 引述《atxp4869 (雅妍美學)》之銘言：
: 在讀到課稅導致這兩條線移動時想到這問題
: 但我只想通供給線 沒有想通需求線
: 以供給線來說 垂直供給線最典型的例子就是土地
: 土地不會因為什麼技術進步等等原因 使供給量增加 會的話就見鬼了
: 因為土地不是可以被製造量產出來的
: 所以在對供給者課稅時 供給線不會移動
: 但需求線我就想不通有什麼例子了
: 在需求線垂直時 為何課稅 不會導致需求量減少?
: 不要說課稅 當所得增加或減少時 難道不會導致正常財需求量變動嗎
: 所以 我進一步想到 課稅後或者是所得增加 需求量不會變動
: 我能想到的只有一個原因 那就是 該財貨必為中性財
: 但是有什麼例子或方法 可以說明需求線垂直必為中性財呢
: 或者我的結論是錯的呢 懇請各位先進指教 謝謝
感謝大家熱心的回覆。但我認為我問得太含蓄
所以就這次直接PO出我最直接的想法了，懇請大家指教
圖中有文字敘述，所以我真正的癥結點在下圖
但我知道，用下圖分析課稅的話，會與對生產者課稅的分析結果完全不同
所以我幾乎可以肯定下圖是錯的，但我實在是不知道錯在什麼地方
就像我原本文章寫的：所得下降會不會造成垂直需求線左移
懇請大家幫忙指點方向，感恩m(__ __)m
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