百度智能云发布具身智能相机：万店连锁现场管理有了新解法

连锁行业迈入万店时代，智能组织成了新话题。

编｜任晓渔

一支团队，用一年时间，在地球上跑出的路程能绕几十圈。

这些里程不是航空公司的飞行数据，而来自大健康连锁品牌。

类似情形也出现在整个线下实体。从连锁零售到工厂制造、能源、铁路安全生产，现场规范写进了纸面、存进了各类线上系统，可真正执行的地方，却是散布全国甚至全球的物理现场。

以往要填上这段距离，只能靠人。老师傅带新人，督导一家家门店跑，再靠周期性抽查补漏，可这些都难以真正规模化地解决问题。线下实体也就成了AI时代组织走向智能最难啃的骨头之一。

百度世界2026大会上，百度智能云针对这块硬骨头拿出了新解法：具身智能相机发布，两者结合，相当于让实体组织有望在AI时代持续进化迭代，拥抱智能。

这与本届世界大会的主题“下一幕，智能组织”正好呼应。

百度创始人李彦宏在开幕演讲中给它定了个坐标：AI技术的上游是能源，下游则是组织能力，一种不同于科层制的

连锁门店

可要让新的组织方式在近万家门店里天天运转，过去那层IT系统给不了的底座不可或缺。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，组织进化与基础设施发展相互成就，AI时代，智能组织离不开智能云。传统云服务的是企业IT系统，智能云服务的则是具体任务。百度智能云正重新组织产品和服务，帮企业更好地建设智能体、完成任务。

目前，

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从万店连锁到万座工厂，

现场管理为何越来越难？

在一家

只有几家店时，店长扫一眼就能看过来。可郑远元有9418家门店、7.7万名员工，一年服务超过1.12亿人次。要让不同师傅都按同一套标准提供服务，并不容易。即便发动集团全员到全国门店督导检查，一家门店一年仍只被覆盖几次。检查的人一走，标准执行得怎么样，又成了未知数。

数字化同样没能解决这个问题。2019年起，远元陆续搭建九大数字化系统，门店经营、会员管理、前台业务、后台支撑，大量信息进了系统。但床位整理得规不规范，工具有没有按要求消毒，按摩师的动作到不到位，这些细节始终难以通过报表掌握，“还得人专门去到现场查看。”

症结在于，经营数据已经在线，影响服务质量的关键细节却仍然留在现场。这也是连锁圈那句老话的由来，“

火锅连锁这头也有同样的困扰。有头部品牌规定，顾客离桌后5分钟内必须收完台，收尾还得拿白色毛巾擦一遍，毛巾举起来不能看见污渍。可督导过去的抽查只覆盖约5%的订单，其余九成多全凭门店自觉。

潮玩工厂的情况也差不多。头部潮玩厂的产品手绘细节非常讲究，瑕疵往往就藏在笔触里头。两千多名员工把在质检线上，眼睛总会疲劳，状态一下滑，有瑕疵的货就流出去，变成客诉。新能源工厂的电池组装线自动化程度已经很高，可只要漏掉一道工序或者顺序弄错，还是得靠人来检查确认。

门店也好，工厂也罢，场景看着是两回事，撞上的问题却是同一个。标准早就定好了，流程也做了数字化、自动化，可大量左右经营结果的事情仍发生在物理现场，得有人一直盯着看、做判断、去处理。

百度一见总经理朱名发把这些需求归成五类：管安全、管质量、管工序、盘物料、管服务，只要生产力发生在线下就绕不开。而且规模越大压力越重。门店增加，督导要跑更多地方；产线扩张，质检人员也得跟着增加。投入一路走高，仍然保证不了现场每个时刻都有人看着。

这已经不是增加检查人员、上一套数字化系统就能解决的问题，而是组织缺口。正如

实体企业在AI时代更是这样：经营结果直接出在物理现场，AI若只是替员工写报告、弄表格，效率能提多少终究有限；反过来，让AI扎进现场管理和日常业务，把组织做成智能的，价值就大不一样。

朱名发将其概括为“

一些实体企业已在主动定义需求。

眼下的路子和过去的信息化差得很远。从前是跟着技术供应商走，如今实体企业天天在解决具体的经营难题，也明白什么样的结果才叫有效，反倒有机会成为应用创新的主导方。

李彦宏将智能组织视为AI发展的下一幕。实体企业或许正是推动这一幕落地的重要力量。

02

造视觉AI这件事，现在可以交给Agent去做。具身智能相机落在现场，对业务的理解也更到位。

不过，把AI店长、AI厂长真正送进实体现场，难度不小。

难在哪儿？这类视觉需求本身很碎。每家企业、每个现场都带着自己的几百项标准，跟安防场景里标准化的人脸、车牌识别压根不是一回事。

以往要让一个视觉模型在现场用起来，算法团队通常得驻场两三个月。朱名发把根子归到传统岗位的分工上：“过去现场治理这件事情其实是脱节的，负责做视觉AI的和负责管理现场的完全是两拨人。”业务方提出检测需求，产品经理在未必懂业务现场的情况下写需求文档，算法工程师照着建模，交付人员进现场采数据，标注团队一遍遍标注，一个检测项才能上线。几百项标准，就是几百轮这样的来回。

一见6.0的突破点，是把视觉AI的自进化闭环跑通了。大模型先“学会”一个场景，比如一套工序分几步、每步该发生什么、哪些情况算异常。随后靠强化学习与蒸馏把模型逐级做小，最后装进物理现场的端侧相机。

到了业务一线，业务人员只做两件事：用自然语言把业务规则讲明白，再维护一个

Agent能造视觉AI之后，效率上的变化很直观。朱名发说：“过去每完成视觉AI的一轮迭代，可能都得一周时间，现在一轮就两三个小时。一天就能完成几轮优化并调出一个现场可用的模型。”

视觉AI的生产流程在变，承载它的终端同样在被重新定义。

以前的设备功能很线性：录像、回放、出了问题再倒查，大量有业务价值的画面其实一直躺在硬盘里。朱名发说：“我们认为AI时代的相机，它的本质不再是给人看，主要是先给AI看，让AI先看懂现场，然后把有价值的数据推给人，产生管理价值。”百度一见这次发布的AI原生具身智能相机，已经能在零售连锁和制造现场充当AI店长或厂长。

它不止能识别画面里的物体，还能看懂真实物理现场的时序、行为和完整业务逻辑，并且支持在百度一见APP上用自然语言定义看管任务。

从一见6.0到AI原生具身智能相机，百度一见视觉智能体平台也在推动线下实体组织本身智能进化。这和李彦宏演讲里提到的组织进化三原则——打破岗位边界、沉淀隐性知识、设计流程闭环，是一条线下来的。

先看岗位边界，它已经被明显打破。造视觉AI原本是算法岗的专属活，如今头一回交到真正懂现场的业务人员手上。最熟悉门店和产线的一线业务，不用再隔着需求文档跟算法团队“传话”，自己就能调教AI，把对现场的理解教给AI，让它看得更准。组织活力也跟着释放出来。

再看隐性经验，它们正在变成组织资产。以

过去靠老师傅带新人、靠督导抽查传下来的经验，第一次成了可量化的管理项。手艺不再锁在个人的肌肉记忆里，而是沉在平台上，能累积、能调用、人人可学。

还有业务流程的闭环，一见让企业越来越懂自己的现场。

一见把订单与视频识别串成完整的服务流程，发现异常就推给对应管理层，并与远元内部管理系统打通。问题派发到店，整改过程留痕，这些经过人工复核、带着改进方案的数据，再回流进

实体现场经营管理的飞轮开始转起来，一线从业者很快能尝到甜头。在郑远元，AI巡检成了让认真干活的人被看见的放大器。做得好的师傅每月能多拿工资，好手艺更容易被看见、被奖励、被复制。

远元集团在全国近万家门店部署一见6.0后，原先算不过来的巡店账也解开了。每日全覆盖扫描，覆盖80多个日常场景，远元集团内部测算效率提升约30倍。

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万店跑起来背后，

智能组织需要智能云

近万家门店的视频流真正接进来，考验才刚开始。

一边，上万家门店的视频流带来极高的并发，云、边、端得协同分工。基础分析在

说到底，一见这样的智能体要进入企业经营环节，需要的不是一块托管软件的地方，而是一层能让它长期、稳定、成规模干活的基础设施。某种意义上，这也是AI走到智能组织阶段，对云基础设施提出的新要求。

沈抖在百度世界大会上把这条线划得很清楚：过去的云服务的是企业IT系统，帮软件应用搬上云；到了AI时代，智能云要变成与之匹配的新基础设施，核心区别在于服务对象不再是传统IT系统，而是支撑智能体（Agent）完成任务。按他的说法，智能云得穿透企业底层资源、IT系统及经营系统，把数据和工具连起来，把组织里的摩擦消掉。

围绕组织进化的三大原则，百度智能云相应定下了新的服务标准。一是以任务为中心，把算力、模型、数据安全整合成统一基础设施，为业务任务提供支撑；二是沉淀隐性知识，管理组织上下文，让员工的能力与经验变成可持续的生产力；三是设计闭环流程，打通任务执行、效果评估与反馈优化，推动持续进化。

眼下的一见6.0，正是跑在百度智能云的底座上，从远元这个万店级样本出发，向跨行业的现场治理能力泛化。这套东西在百度内部打磨了近10年，最早做的是钢铁表面质检，如今已经落地20多个行业——连锁的健康、餐饮、茶饮之外，制造、能源、铁路安全生产等领域也有它的身影，干的是“AI厂长”的活。

对实体企业来说，这里头有三重机会。门店和产线增加，不再必然要求管理人员跟着同比增加；轻资产扩张（

百度对智能组织形态和演进的思考，从中也看得出来。现在全球的巨头和管理精英都在聊AI时代的组织：微软的

这个认知不是一开始就有的，走过了内生再外化的过程。去年的百度世界大会上，李彦宏提出“

百度的做法是先拿自己做实验，跑通之后，再通过智能云把这些能力外化成千行百业可用的基础设施。一见就是这个外化序列里负责“看懂现场”、服务广大实体企业的那一个。

李彦宏在演讲中表示：“组织能力，别人抄不走、挖不动、买不来的，才叫护城河。”在他看来，智能组织并非“用了AI的组织”，而是把现场、经验与流程都长在智能云上、每天都在自我进化的组织。对千行百业来说，万店同标不过是起点——构建难以复制的