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>,靠比片：我的电影选择方式

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。

“靠比片”到底在比什么：先看匹配度，再谈好不好

很多人搜电影时，心里问的往往不是“这片好不好”，而是“这片适不适合我现在看”。所以我对比的第一项叫匹配度：当下情绪、可用时间、观看场景（独自/两人/家庭）、能接受的刺激程度（血腥、惊吓、压抑），以及你对慢节奏的耐受度。

比如下班很累，只剩 90 分钟，我就会先把“2 小时 40 分的史诗片”和“高密度对白的政治惊悚”放一边；到了周末白天精神好，反而愿意去啃长片和结构复杂的作品。“靠比片”的核心，是先承认“好片也可能不合时宜”，把选择的矛盾从“口碑 vs 自己”，换成“此刻状态 vs 影片特质”。

先做一轮硬筛：题材、时长、版本与观看成本

真正省时间的做法，是先把硬条件过一遍。题材不必细到标签分毫不差，但要能排雷：它到底是“犯罪剧情”还是“刑侦程序片”，是“科幻外壳的家庭片”还是“硬核设定向”。时长也很关键：同样是好电影，150 分钟和 95 分钟对一个工作日来说，体验完全不一样。

版本信息经常被忽略，却很影响观感：同一部电影可能有院线版/导演剪辑版/加长版，甚至字幕翻译风格也不同。靠比片时我会优先选“更接近创作者意图、同时不增加理解负担”的版本：第一次看通常选节奏更利落的；如果特别喜欢，再回头看加长或剪辑版补细节。

还有观看成本：需要高度专注的片子，我不会放在通勤或睡前；依赖大银幕氛围的（声画奇观、动作调度）也不会在手机上将就。硬条件先筛掉，后面就不容易把一个晚上耗在“看不下去”上。

再做一轮软比：导演气质、叙事密度与情绪余韵

硬筛之后，剩下的往往都“能看”。这时要比的就是更主观的软指标。

我会先看导演/编剧的稳定气质：有些创作者擅长把故事讲得干净利落，有些偏好留白和暧昧，有些爱用跳切、非线性和碎片化结构。不是谁更高级，而是你当下想用哪种方式和作品“交流”。叙事密度也值得对比：同样两小时，有的每十分钟一个信息点，稍微走神就跟不上；有的留出大量空镜和停顿，你得愿意沉进去。

最后是情绪余韵。我会问自己：今天是想“被安抚”，还是想“被戳痛”？想要轻盈的回甘，还是沉重的回响？很多“看完不舒服”的差评，未必是片子差，而是观影者本来只想放松，却误选了强压抑题材。靠比片就是提前把这种错配尽量降到最低。

维度	更适合放松夜晚	更适合专注周末
节奏	明快、场景切换多	慢热、铺垫长
信息量	线索少、易跟	线索密、需回味
情绪	轻喜、治愈、爽感	压抑、复杂、开放结局
观看设备	小屏也不亏	大屏/好音响加成明显

我常用的“对比法”：同类型两部对照，马上知道自己要什么

最实用的一招，是“同类型两部对照”。比如我想看悬疑，就同时放两部候选：一部主打反转，一部主打氛围。只要对比它们更依赖哪种快感——逻辑拼图、情绪压迫、角色命运，还是世界观设定——我通常就能很快确定今晚的偏好。

另一种对比是“同一主题，不同表达”。同样讲亲情，有的是温柔日常，有的是创伤揭露；同样讲爱情，有的是浪漫轻盈，有的是现实残酷。把候选摆在一起，很多模糊标签就骗不了你，你也更容易避开自己不想要的风格。

我还会对比“评价语怎么说”，而不是只看星级：当评论里反复出现“节奏慢”“需要耐心”“信息量大”“很压抑”，我会把它当作特质描述，而不是简单的优缺点判断。很多误选，其实来自把别人的耐受度当成了自己的耐受度。

常见误区：只看榜单、只信评分、把“看不懂”当成“烂”

最容易踩的坑是“只看榜单”。榜单解决的是大众共同话题，但解决不了你的具体场景。第二个坑是“只信评分”，却忽视分布：同分电影可能一部四平八稳、另一部极端分化；前者更适合随手点开，后者更适合在你明确想“冒险”时再选。

还有一种误区，是把“看不懂”直接等同于“烂”。很多电影的门槛不在智力，而在信息呈现方式：它可能故意不解释、故意打散时间线、故意让人物动机保持暧昧。靠比片的态度是先确认：这是不是我愿意投入的表达方式？不愿意就换，不必硬啃，也不用急着否定。

到现在，“靠比片”更像一种习惯：先对比，再选择；先匹配，再评价。它让我少了很多“将就一晚”的后悔，也让真正合拍的电影更容易被我遇见。今晚要看什么，其实不难，难的是别把自己的时间交给随机。

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打开“免费舆情网站有哪些”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://liupanshui.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“免费舆情网站有哪些”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

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🌈☀️☀️第一步：访问免费舆情网站有哪些官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://forum.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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特别说明：免费舆情网站有哪些软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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更新内容

一、修复第三方支付渠道兼容性问题

二、增加特殊剧情“梦境解谜”玩法

三、调整了商店物品的排列顺序。

四、引入新版Firebase SDK

五、优化PDF阅读器插件性能

六、解谜挑战赛开启倒计时