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　　日，万店掌已陆续在进行DeepSeek大模型的对接，即将在其巡店软件、客流分析、企业培训等核心产品上完成接入。基于万店掌已服务的四千多个连锁品牌的标准化管理、连锁运营等项目经验与数据沉淀，公司充分挖掘了大模型能力在门店日常管理数据分析等方面的创新应用，通过智能分析、量身匹配等一系列技术创新，持续升级连锁门店管理的智能化内核。

　　在零售连锁行业，标准化管理是提升运营效率、降低损耗的核心命题。然而，随着门店规模扩大、业态多元化，传统依赖人工巡检和经验判断的管理模式已难以满足需求。万店掌作为零售数字化领域的领军企业，凭借深厚的行业积累和技术实力，正通过视频、AI与场景化解决方案的深度融合，为连锁企业构建智能管理新范式。

　　万店掌自2016年成立以来，已服务超4000家知名品牌、覆盖40万家门店，客户遍及药店、便利快消、餐饮、鞋服美妆等全域零售业态。这一成绩的背后，是万店掌对零售场景的深刻理解：通过长期服务积累，万店掌沉淀了覆盖商品陈列、服务流程、卫生管理、客流分析等全链路的运营标准库，并针对不同业态（如药店需合规性管理、餐饮食安管理）形成差异化解决方案。例如，针对便利店鲜食管理，万店掌通过AI鲜度检测算法，可自动识别临期商品并触发促销提醒。

　　万店掌以“AI场景识别+SaaS平台”为核心架构，打造了涵盖智能硬件、算法中台、运营系统的完整生态。其自研的AI智能摄像机、客流分析仪等设备，结合多项发明专利技术，实现了从数据采集到决策优化的闭环：

　　AI货架巡检：通过商品SKU识别与陈列规则库匹配，实时监测缺货、错摆问题，准确率达98%；

　　动态风险预警：基于行为识别算法，实时捕捉店内标准化（如未戴口罩、玩手机），告警实时触达；

　　对于连锁企业而言，规模化扩张的最大挑战在于如何将总部的管理标准快速落地至千家门店。万店掌的核心优势在于其产品“标准化+可配置”的双轮驱动模式：一方面，基于海量行业数据构建标准运营模型库；另一方面，通过模块化设计支持企业自定义规则。这些标准在进入模型库前，已得到了高频与广泛的成功应用，这些宝贵的经验还可根据不同的企业进行再输出与复制。

　　如果说万店掌对AI能力的应用，解决了连锁企业管理层“看见问题”，那么与DeepSeek大模型的深度融合，则让系统进一步“理解问题并自主决策”。这一合作标志着门店管理从“规则驱动”升级为“数据智能驱动”。

　　DeepSeek大模型的核心突破在于其多模态理解与生成能力。通过整合万店掌的视频流、语音数据、客流热力图等多元信息，系统将可实现：自动将巡检结果高效转化为结构清晰的报告；智能关联并分析各类异常数据，精准定位问题根源；为店长提供基于历史数据与行业知识库的智能决策建议与优化方案，助力店铺运营优化等。

　　传统AI模型往往依赖固定规则，难以适配不同门店的个性化需求。DeepSeek大模型可通过万店掌积累的400万+真实巡检案例，模型可自动提炼最佳实践。例如，针对区域消费差异，系统会建议北方门店冬季增加热饮陈列面积，而南方门店则侧重冷饮SKU扩充。

　　对于企业管理者，万店掌对于DeepSeek的引入不仅在于发现问题，更在于降低决策成本。通过自然语言交互，管理者可直接提问：“本月客诉TOP3门店的问题是什么？”系统即刻调取视频片段、生成对比图表，并附上改善建议。这种“对线天的人工分析工作压缩至3分钟，让管理层更聚焦于战略决策。

　　万店掌与DeepSeek的协同创新，正在引发连锁行业的管理范式变革。这种变革体现在三个维度：

　　标准化升维：从“人工经验标准化”到“算法驱动标准化”，确保千家门店执行结果的一致性；

　　效率跃迁：巡检效率提升80%，管理成本降低60%，让企业资源向用户体验倾斜；

　　模式创新：基于实时数据流的动态优化，推动门店从“被动响应”转向“预测性运营”。

　　未来，随着大模型持续进化，门店管理将进入智能化新阶段：AI不仅替代基础巡检工作，更将成为实时决策中心自动调整排班、预测爆款商品、优化营销策略。在这场变革中，万店掌与DeepSeek的生态协同，正为零售企业铺设一条通往智能时代的“超级快车道”。

　　在零售业竞争日益白热化的今天，智能化已非选择题而是生存题。万店掌与DeepSeek的深度融合，不仅重新定义了巡店管理的技术高度，更昭示着一个新规则：那些率先将AI转化为管理基因的企业，必将赢得规模化与精细化的双重竞争优势。

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