丰e足食与阿里云千问达(成全)面合作，无人零售AI应用诞生首【个行】业<标杆>,雪在烧演员表大全：主要角色及扮演者一览

无人零售行业规模最大的品牌丰 e 足食正在加速 AI 在业务中的落地应用。目前，其旗下运营着 18 万个无人零售柜，AI 已深度参与管理、决策等多个环节。

为进一步提升无人零售全链路的智能化水平，2026 年 4 月，丰 e 足食母公司——深圳市丰宜科技集团股份有限公司（以下简称 " 丰宜科技 "）与阿里云智能集团（以下简称 " 阿里云 "）宣布达成 AI 全面合作。

图注：阿里云智能集团和丰宜科技签约现场

双方正式签署大模型合作框架协议，围绕千问大模型在无人零售业务场景中的深度落地展开全方位合作，推动企业运营成本与效率的优化，并升级智能决策能力，共同探索通用人工智能在无人零售行业的应用标准。阿里云公共云事业部副总裁张翅、阿里云千问大模型业务总经理徐栋、丰宜科技 CEO 单新宁、丰宜科技 COO 朱涛等双方嘉宾出席了签约仪式，协议由阿里云数字金融部总经理肖瑜与丰宜科技 CTO 蔡亮共同签署。

丰 e 足食 AI+ 零售能力跃迁

丰宜科技 CEO 单新宁介绍，在丰 e 足食自研 " 星途智航 " 智能体的基础上，希望借助通义千问大模型，进一步提升订单识别、效期管理等多个运营环节质量检核能力，以及 C 端零售交互体验，促进 AI 技术在无人零售业务场景融合，实现企业运营提效降本，打造 AI 大模型在无人零售行业的企业级工程化智能解决方案。

据悉，丰 e 足食是国内无人零售行业最大规模的运营商，目前已经在全国 84 个城市运营超过 18 万台智能柜，其在 2023 年 -2025 年投入近 2 亿元研发费用，全方位升级改造全链路的运营体系，打造 AI 全域决策驱动模式，有效规避人工决策带来的业务波动。目前，丰 e 足食自研的 " 星途智航（FLOW Pilot）"AI 智能体，已经全面落地，统筹接管 18 万台智能柜的日常运营工作。

该智能体已经全面主导丰宜科技经营决策，24 小时不间断地自动分析全网络动态实时数据，基于每个点位的需求分析以及预测，依靠大量自研算法和近百个决策模型，每天做出上亿次智能运营决策，仅在少量的客户主动申请调整情况下需要人工介入，人工干预的次数仅维持在 4000 次左右，其智能化水平已经接近 "L4 级自动驾驶 "，这是国内首个已经实现大规模化商用的 AI 零售智能体，让市场看到了 " 人工经验驱动 " 向 "AI Agent 自主驱动 " 转变带来的巨大商业价值。

单新宁表示，过去 3 年来，丰 e 足食成功依托于自研 " 星途智航 " 智能体的落地应用，实现了运营效率的大幅提升，成功将经营门槛下探至平均月销售额 1000 元左右、最低每月 300 元。从此，打开因经济效益限制未被覆盖的海量微型消费场景，让丰 e 足食从 " 价格战抢优质点位 " 的红海市场走了出来。释放 " 深耕小微场景 " 的新蓝海市场。

" 丰 e 足食通过长期自研投入，在 AI 应用与智能化方面已经取得了一定的成绩，但千问大模型在多模态理解、跨行业知识迁移方面的能力在整个 AI 领域都是领先的，借力千问大模型的基础模型能力与跨行业经验，可以支持丰 e 足食迈向更高阶智能，增强全链路闭环以及数据采集与分析的能力，适应未来更大规模的运营需求，同时也能为无人零售行业在多模态识别技术的应用、智能决策链路探索等方面提供新的实践经验。" 单新宁告诉雷峰网。

会上，阿里云公共云事业部副总裁张翅表示，丰宜科技在 AI 智能化层面已经取得了行业领先应用成果，未来 " 星途智航 "AI 零售智能体接入阿里云大模型，打通数据接入层、工具接口层，与 " 星途智航 " 多个子智能体实现协同运营，将会进一步提升整体的决策智能水平。

阿里云探索 AI 零售 " 新范本 "

对于阿里云而言，此次为何选择无人零售场景作为 AI 大模型在企业工程化解决方案落地的突破口，张翅表示近年来 AI 大模型发展迅速，阿里云此次将目光投向实体经济，是想‘真正办成事’，真正深度参与到实体行业链路的交互中，提供决策分析服务。

张翅告诉雷峰网，无人零售并非仅仅是 " 无人收银 "，它连接了线上算法与线下实体（货柜、商品、用户），其高频、高并发、强实时、多模态数据交织的典型复杂场景，可以积累海量高质量的 " 物理世界 " 多模态数据，这些行为数据对于训练大模型理解物理世界规律、提升推理能力具有不可替代的价值。

业内人士指出，此次合作将可以快速验证 " 云 +AI" 在实体经济中的闭环能力，进一步看到大模型从 " 辅助生成 " 走向 " 实体办事 " 的能力跃迁，是 AI 深入实体经济的重要实践案例。如果阿里云能够借助其强大的原生多模态能力，结合丰 e 足食 18 万个货柜日常运营中的业务数据和自有系统能力，双方合作对订单、商品、库存、视频、图片、语音等进行更加智能深度实时分析与处理，持续训练提升在无人零售领域的技术能力，可为整个行业提供更精准的 AI 赋能。

与传统互联网应用不同，无人零售是典型的 " 原子世界 " 业务，其技术落地面临三大核心挑战：" 幻觉 " 容忍度极低、多模态数据的异构性与实时性矛盾、长尾场景与动态环境的适应性周期长。这要求 AI 决策必须精准可靠，譬如大模型错误识别商品导致扣款错误，会直接造成真金白银的损失和消费者信任下降，零售支付业务对准确率和稳定性的要求远高于其他场景。

对于阿里云而言，通过在丰 e 足食头部企业身上打磨出一套标准化的 AI 应用范式，将有利于打造可复制的场景标杆案例。张翅表示，未来可以将这套解决方案复制到零售商超、无人值守甚至无人店等其他场景，辐射至更多行业的痛点（视觉识别、操作规范检核、库存管理、供应链优化），这些需求在餐饮、物流、制造等行业具有高度共性，具备规模化商业价值。

" 千问大模型的赋能将提升丰 e 足食技术团队的 AI 能力，背靠阿里云优质的 AI 大模型，既能收获事半功倍的效果，也能为从业者带来更多灵感。AI 技术对企业经营效率提升仍有巨大空间，实体行业可以基于业务深度理解，深入探索 AI 的应用 "。单新宁表示。

无人零售需要更加适配的 AI 标准方案

对于通用人工智能在零售行业的应用评测方面，当前全球主流的 Vending Bench 评测体系，是基于仿真环境搭建，其消费习惯、供应链规则、定价逻辑均基于仿真数据，与真实零售运营场景的数据存在显著差异。譬如，国内的动态促销机制、即时配送协同、下沉市场消费特征、合规监管要求等核心变量，在现有基准中完全缺失，导致评测结果无法真实反映 AI 在国内业务中的落地能力，也让国内企业难以用这套体系筛选适配自身需求的大模型方案。

针对中国零售场景、供应链节奏、消费行为特征，这要求通用人工智能无人零售行业应用新标准要有高度适配性，能针对国内无人零售的复杂规则，实现比通用模型更懂 " 中国货柜怎么赚钱 "。

对此，张翅指出，随着千问大模型等国产大模型技术快速迭代，市场亟需一个能将 " 实验室性能 " 转化为 " 真实业务价值 " 的验证桥梁。" 现有评测多聚焦于通用能力，无法衡量大模型在垂直领域的商业化潜力，阿里云将与丰 e 足食合作，依托 18 万台真实货柜的运营数据，共同构建一整套评测和应用大模型智能体的新标准体系，覆盖履约检核、消费者营销互动，未来还将深入探索智能决策安全、长周期连续决策等领域。这套行业首个由企业真实业务数据驱动的评测体系和应用范式，将成为衡量大模型商业落地价值的核心标尺，推动 AI 从实验室性能向实际经营能力跨越。" 张翅表示。

" 丰 e 足食的技术团队，正在集中解决 AI 应用过程中，如何控制中间策略崩坏、记忆丢失等情况，深度消化交易数据、用户行为、库存波动、供应链延迟等多维信息等前沿挑战。" 丰 e 足食 CTO 蔡亮表示，千问大模型针对商业环境已经积累了较多跨行业深度案例，千问大模型在长对话、长序列决策、跨轮记忆方面表现稳定，阿里云团队更是具备成熟的工程化落地能力，双方将共同探索如何实现这些能力与货柜端系统、配送体系、供应链平台的深度对接，推动在 18 万台货柜上进行规模化验证与持续迭代。

本次合作的核心价值，张翅认为在于以全模态大模型突破单一模态局限，让通义千问可以通过场景数据迭代训练、不同属性案例的持续注入，不断强化模仿类似于人思考一样学习的过程。这一举措不仅能实现大模型能力的关键进化，也能让终端真正拥有 " 生命力 "，实现从技术能力到产业智能的全面升级，并更好地服务消费者。

" 相信通过与头部企业丰宜科技在无人零售场景的深度合作，将会加速推动行业数字化与智能化升级，阿里云将持续提供安全、可靠的计算与数据处理能力，助力无人零售行业数智能化进程稳步推进。" 张翅表示，阿里云将从技术和生态开放合作层面，通过 AI 技术打通更多实体行业，让 AI 技术不仅有温度、有思考，更能切实服务客户需求。

主要角色与扮演者：先把“脸”和“名”对齐

《雪在烧》的叙事重心围绕两位女性角色展开，她们既是情感线的中心，也是冲突与悬念的发动机。很多人查演员表，其实是在确认：到底是谁演的“外冷内热”，谁又把“表面柔弱却暗藏锋芒”演得让人过目不忘。

角色	扮演者	关系与记忆点
罗一	陈紫函	角色张力强，情绪爆发与克制并存，多次推动关键反转
罗柔	吕一	气质偏清冷，成长线清晰，前后期状态变化明显
司青	贾乃亮	与两位女主的纠葛牵出主线真相，立场带有摇摆感

不少观众会把“罗一”和“罗柔”误认为同一类气质，尤其在前期的日常戏里更容易看混。简单的辨认方式是看“气场”：罗一的攻击性更外显，做事更主动；罗柔的情绪更多往内收，后期才逐渐显出棱角。

角色关系怎么理解：别被“像不像”带偏

这部剧最容易让人看糊涂的地方，在于角色之间既有血缘与情感牵连，也有利益与选择上的对立。常见的误区是用“好人/坏人”直接归类，结果越看越觉得人物反复。其实，《雪在烧》更像是在用处境把性格一点点逼出来：有人为了自保变得尖锐，有人为了守住仅存的温柔选择隐忍。

罗一与罗柔这条线，是全剧情绪密度最高的一条。她们的冲突并不只是争夺或误会，更像是对“如何面对过往”的分歧：一个倾向于用强硬方式切断伤口，一个倾向于先把痛压下去再慢慢缝合。抓住这一点再看她们的对话与沉默，会发现很多台词背后都藏着“没说出口的旧事”。

三位核心演员的表演看点：为什么越看越上头

陈紫函的优势在于强情绪场景的控制力。她不是靠一味提高音量来演“狠”，而是常用短促的停顿、突然的眼神转向，让观众感到角色在“忍”和“爆”之间反复拉扯。罗一这个人物若处理过火很容易脸谱化，但她的拿捏让角色更像是被生活逼到角落后的真实反应。

吕一在罗柔身上走的是另一条路：前期的“收”，是为了后期的“放”。她会用很轻的表情变化递信息，比如嘴角在笑但眼底没笑，说着“没事”却下意识避开视线。这种表演方式很适合人物成长线，让变化看起来是一点点发生的，而不是突然转向。

贾乃亮饰演的司青更像主线的枢纽：既要推进剧情，也要承受道德与情感的拉扯。这个角色容易被误解为“工具人”，但如果留意他每次做选择的时刻，会发现他并不始终站在同一边，而是在现实压力下不断调整立场。也因此，很多观众会反复去确认“司青到底是谁演的”——角色的存在感确实很强。

搜索演员表时常见的坑：别把“同名剧/相似脸”当成一个

第一类混淆来自剧名相近或信息搬运不一致。有的平台会把同名或相似名字的作品信息混在一起，导致演员表出现明显不匹配。遇到这种情况，最稳妥的核对方式不是看页面写得像不像，而是看角色名能不能和剧情对上：比如罗一、罗柔、司青这些核心名字，只要对应不上，大概率就是“错表”。

第二类混淆来自演员“脸熟”。陈紫函和吕一都是观众很容易觉得眼熟的演员，但她们在不同作品里的造型跨度大，发型妆容一换就更容易认错。与其盯造型，不如记行为标签：罗一更主动、更锋利；罗柔更隐忍、更慢热。抓住行为特征，比抓住外形更可靠。

第三类混淆是把“配角演员”当成“主要演员”。《雪在烧》的支线人物不少，有些角色戏份集中、冲突强，观众会以为是主角级别，搜索时就只记得脸不记得名。回想他/她和三位核心人物的关系位置：是推动事件的人，还是被事件裹挟的人，通常就能更快定位角色层级。

观众最关心的几个问题：快速对照

1. 《雪在烧》女主是谁演的？——故事主要围绕罗一（陈紫函）与罗柔（吕一）展开。
2. 司青的扮演者是谁？——司青由贾乃亮饰演。
3. 为什么不同页面演员表不一致？——常见原因是同名信息混录，或把配角/客串误写进主要演员栏，建议以角色名与剧情是否匹配为准。

把演员和角色对齐后再回看《雪在烧》，很多“看似突然的转折”其实早有铺垫：一个眼神、一句轻描淡写的话、一次不合时宜的沉默，都在为后面的火与雪埋下伏笔。

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更新内容

一、增加章节中角色记忆对话触发

二、新增隐藏支线剧情任务

三、优化导航指引体验

四、修复已解锁关卡异常锁定的问题

五、增加“上一次失败原因回顾”提示模块

六、增加谜题中的“迷雾干扰”机制