很长一段时间，购物中心里的 AI 更像节点档期的流量道具。中庭摆上一台数字人交互屏，开业、主题活动期间打卡人流络绎不绝，热度周期一过便少有人触碰，最终沦为场地里一件静态装置。技术有噱头，却很难渗透进商场日复一日的经营流程。

步入 2026 年，这样的局面正在发生改变。行业对 AI 的评判标准，已经从好不好看、适不适合传播，转向能不能解决经营一线里真实的痛点。今年集中落地的一批标杆项目，有从顾客服务场景切入，走轻量化、集团可复制路线，优先改善消费者逛场体验的；有选择重资产搭建全域感知底座，打通前端消费体验和后端场内运营链路，将数字孪生、业务智能体嵌入营运、招商、物业的常态化工作流的；还有跳出工具属性，把 AI 本身做成体验内容，在细分场景、特色业态里探索新的变现与引流方式的探索。

01.

轻量智能体走红

小程序里长出 “逛街帮手”

在所有 AI 落地路径中，面向消费者的服务类应用，是落地门槛最低、铺开速度最快的一支。不少商管没有急于上马复杂的硬件改造项目，而是选择从顾客最频繁的逛场诉求入手，依托已经成熟的会员小程序，用对话式智能体承接基础服务需求。

这类方案无需大规模改造硬件，大多依托商管已经成熟的会员小程序承载功能，以对话交互承接消费者高频诉求，也是今年连锁商管集团推进节奏最快的方向。底层逻辑并不复杂，优先瞄准找铺、寻车位、核对积分、预约活动这类反复出现的细碎需求，用更低的落地门槛，支撑在全国项目批量铺开。

恒隆在无锡恒隆广场上线自研 AI 助手「小隆」，是高端购物中心服务赛道里极具参考性的样本。高端商场客群对服务分寸感、信息准确度有着更高要求，通用大模型的回答容易出现话术偏差、信息错配。

为此恒隆专门搭建适配高端场域服务语境的私有化知识库，沉淀场内品牌信息、会员权益细则、停车场规则、VIP 服务规范等专属内容。消费者打开小程序即可唤起服务，室内导航寻铺、空余车位查询、会员权益解读、品牌快闪活动预约、服务诉求反馈都可以直接对话完成，不需要再反复拨打客服电话或是到服务台咨询。有媒体称，该产品 2 月上线，上线首月服务量突破 10 万人次，用户满意度达到 92%。而按照集团规划，这套 AI 服务体系会在今年下半年逐步铺向全国恒隆旗下项目，打造统一标准的 VIP 线上服务入口，把分散在各个项目的客群服务能力收拢起来。

凯德推出的「熊猫阿叻」，延续了集团多年的 IP 化运营思路，同时适配其全国多城市布局的连锁属性。作为嵌入凯德星小程序的 AI 礼宾工具，熊猫阿叻是凯德入华 30 周年共创 IP，已经同步上线全国多个凯德系购物中心。

不同于需要单独下载的独立应用，用户在日常使用会员小程序的路径内，就能直接唤起对话服务。消费者可以向它询问品牌位置、规划逛店路线，自助完成停车费缴纳、积分明细查询、优惠券和活动权益领取。整套系统和运营多年的凯德会员体系深度打通，会员等级、积分抵扣规则、专属活动权限都可以实时调取。

这套方案没有叠加复杂的孪生仿真、视觉识别能力，锚定标准化的基础服务场景，对于布局城市广、项目基数大的连锁商业而言，开发成本可控，试错风险更低，便于快速复制落地，后续还会基于用户消费偏好定向推送权益与活动信息。

万达联合支付宝打造的商圈搭子智能体，则探索了存量商场轻量化改造的另一套交互方式。依托蚂蚁百宝箱的技术底座，它接入支付宝 “碰一下” 能力，跳出小程序、App 的固有打开路径，支持手机 NFC 触碰场内感应点位直接唤起 AI 服务。到店顾客不需要下载任何应用，一碰即可调出对话界面，场内品牌咨询、积分快速核销、停车订单办理、商户营销活动推送等功能一站式承载。

这套模板可以在不改动原有商场系统架构的前提下对接，尤其适合已经开业多年、不便于做大规模软硬件翻新的存量项目，落地灵活度更高，目前万达多个商圈已经率先试点落地。

02.

底座型项目加速落地

孪生从沙盘走向货架与工单

对话类 AI 助手，优化的是顾客逛场的便利度。这一类项目的发力点向内收拢，瞄准商场经营侧的效率提升。时空底座、IoT 感知终端、垂直业务智能体相互配合，一边面向消费者提供基础的导购服务，一边为营运、招商、物业团队提供数据与工具支撑。项目的数字化能力穿透到货架单品、经营报表、工单流转等管理环节，数字孪生不再只是用来对外展示的可视化效果图，真正成为一线员工日常使用的管理工具。

图源：广州商务

正佳广场落地的经营分析 AI Agent，是综合型购物中心兼顾前后场的典型案例。今年5月，全国首个万兆 AI 商圈落地天河路商圈，正佳广场作为核心标杆，搭建统一时空底座与指标字典，把原本分散在不同系统里的数据打通，客流统计、租金台账、商户销售报送、市场活动台账等数据汇聚到同一个底层。前场配套数字人「阿佳」，承接顾客导购、路线指引、活动咨询等 C 端服务。

更大的价值体现在后场，面向运营团队开放自然语言问数能力。运营人员不需要掌握复杂的数据报表工具，用自然语言提出需求，系统就可以跨多个数据库调取信息、自动生成分析报表、识别经营异动。项目落地后，跨系统查询、报表编制耗时缩减 70% 以上。和单纯面向 C 端的导购工具不一样，它的核心使用人群是招商、营运负责人，服务业态调改评估、品牌经营诊断、大型活动效果复盘等工作，帮助团队更快从海量数据里抓到经营信号。

天虹 sp@ce 沙河店，是目前国内商超赛道货架级数字孪生落地程度较深的项目。门店 9 月 4 日正式升级亮相，也是天虹首家数字孪生门店，由灵智数科自研百灵鸟零售垂直大模型作为门店决策中枢，全场布设超 17000 个 IoT 设备终端，覆盖电子价签、货架视觉相机、自主巡检机器人以及 AI 智能购物车，把门店人货场全要素实时映射至数字空间。

面向到店顾客，AI 智能购物车是主要交互载体，支持语音咨询商品、基于会员画像推荐食材搭配、规划逛店路线、自助扫码快速结算，减少排队等候的时间。面向营运管理端，20 个垂直业务智能体持续在场内运行，依托货架摄像头实时识别商品状态。缺货空位、商品摆放不符合陈列标准、生鲜商品临近效期损耗风险等问题，都可以自动捕捉识别，同步生成整改工单推送给当班理货员工的移动端。从问题预警、工单派发、现场整改到结果核验，形成完整闭环，直击商超长期面临的陈列管控难、生鲜损耗高、巡场人力投入大的痛点。

龙湖 HALO 智慧空间管理平台则聚焦物业运维板块，由龙湖智创生活自研，依托 BIM、IoT 与数字孪生底座，把铺位分布、机电设备、公区设施全部映射至虚拟空间，实现人流、能耗、设施状态的一体化管控。平台内置超级工单体系，AI 巡检识别到机电故障、能耗异常、安全隐患之后，会第一时间自动派发运维、保洁工单，同步跟进处置闭环。这套系统覆盖空间运维、能源管控、安防巡检等九大场景，不只用于龙湖自有天街项目，也对外输出给综合体、产业园、文旅项目做智慧化管理，持续降低人工巡检压力，帮助存量资产实现运维提效与节能降耗。

03.

特色场景新尝试

AI 成为业态本身

还有一批项目跳出 “AI 作为管理或服务工具” 的固有思路，不再把 AI 当做配套加持，而是将 AI 产品、数字仿真、具身智能做成独立体验内容。依托业态本身的属性定制方案，玩法差异化更强，也在测试 AI 给商场带来新客流、新内容的可能性。

武商梦时代落地全国首个商业综合体 “AI 家・人工智能消费体验中心”，9 月 19 日正式启幕，在湖北省商务厅指导下打造，落位 B 区五楼梦之眼区域。

项目没有把 AI 做成辅助服务工具，而是将 AI 产品本身打造为商场的主力体验业态。团队摒弃传统单品陈列方式，搭建客厅、书房、卧室、厨房、户外五大实景居家空间，汇集 60 余个品牌、126 款前沿 AI 硬件产品，包括全屋智能、陪伴机器人、智慧厨电、睡眠监测设备等，消费者可以沉浸式体验跨品牌设备联动效果。场景采用 “所见即所得、可见即可买” 展销一体模式，部分智能家居产品还可以叠加消费补贴，为大体量综合体补充具备持续吸引力的科技主题内容，也给智能硬件品牌提供线下场景化展示阵地。

海宁中国皮革城在 8 月上线由浙江移动落地的 AI 全感智购升级方案，骨骼追踪 3D 试衣镜是其中核心模块，精准匹配专业批发市场的经营难点。皮草衣物厚重，反复穿脱试穿费时费力，商家备货款式繁多，实体陈列空间有限。这套系统先对海量皮衣皮草做高精度三维数字建模，搭建云端服装库，依托视觉大模型捕捉人体动作，实现衣随人动、360 度同步展示上身效果。顾客站在镜前挥手切换款式，不用反复穿脱，大幅缩短选款试穿链路；后台还可以沉淀试穿热力数据，为场内商户选品、订货、上新提供经营参考，打通 C 端体验和 B 端经营决策，为传统皮革专业市场探索数字化升级路径。

京东 MALL 将人形机器人员工投入常态化营业，在真实高客流环境里持续打磨具身智能的落地边界。区别于只在活动档期出场的展示机器人，这批机器人承担常态化岗位工作。它们可以在主通道迎宾引导、为顾客讲解数码产品信息，也可以进入后场仓储区域完成简单理货、货品值守工作。商场客流波动大、行人穿插干扰多，对机器人避障、交互稳定性提出很高考验，京东 MALL 的落地，也是持续验证人形机器人在零售场景稳定上岗的可行性，探索门店人力补充的新方向。

商业观察

梳理今年这批落地案例不难发现，商业场景之中，不存在一套放之四海而皆准的 AI 方案。项目的定位、业态结构、集团当下的经营重心，直接决定团队会选择轻量化服务入口，还是重投入的全域感知底座，或是打造特色 AI 体验业态。

高端定位的购物中心，大多倾向打磨垂类服务型 AI，优先稳住服务质感，审慎控制硬件投入，避免复杂设备破坏场内氛围。标准化连锁项目，更愿意选择和会员体系绑定的轻量化智能体，优先扩大服务覆盖范围，用统一的服务工具承接全国客群。超市、奥莱这类对商品损耗、陈列秩序管控高度敏感的业态，货架级孪生方案的价值更容易释放。大型综合购物中心，招商调改频繁、客流研判需求密集，经营分析类 Agent 拥有更大的发挥空间。而大体量综合体、专业批发市场、科技向主题商场，则适合尝试把 AI 做成独立体验业态，打造差异化记忆点。

与此同时，AI 落地过程里的行业共性卡点，也在持续的实践当中逐步显现。货架级孪生方案依赖海量 IoT 硬件布设，前期投入成本偏高，而生鲜区水汽、多品牌混合卖场的复杂环境，会持续考验视觉识别算法的稳定性。综合购物中心普遍长期存在商户数据壁垒，大部分系统仅能做到铺位层面的客流统计，很难拿到品牌端真实的销售、库存数据，数据闭环很难完整跑通。整个行业至今也没有形成统一的效果评估标尺，用户满意度、岗位人效变化，是现阶段少数能够落地量化的衡量指标。

2026 年，商业 AI 已经彻底告别概念造势的阶段。行业比拼的重点，不再是交互屏幕的尺寸、数字人形象的精致度，而是能不能平稳嵌入商场原本的运营流程，持续产生可感知、可落地的业务价值。对于存量竞争压力持续加大的购物中心而言，AI 不再是活动档期用来吸引流量的营销彩蛋，而是精细化运营赛道上，一条值得持续探索的可选路径。

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