2026年7月，世界人工智能大会上，出现了一家特别的企业——瑞幸咖啡。
这一次，瑞幸展示的不只是咖啡新品，而是覆盖选址、订货、供应链和消费体验的AI应用。一个卖咖啡的品牌，开始向外界展示如何用算法管理庞大的门店网络。
半个月后，瑞幸交出了一份令人瞩目的成绩单。
根据2026年8月3日发布的第二季度财报，瑞幸单季度营收达到158.86亿元，同比增长28.5%；季度净增门店2714家，全球门店总数达到36310家，月均交易客户数达到1.127亿。
这些数字放在瑞幸身上，格外具有戏剧性。
2020年，这家企业曾因财务造假陷入危机，最终从纳斯达克退市。当时，很多人认为瑞幸的故事已经结束。六年后，它不仅活了下来，还建立起覆盖数万家门店的消费网络。
当然，瑞幸的增长不能全部归功于AI，产品创新、品牌运营和供应链建设同样重要。但它的实践说明：连锁企业未来的竞争，不只是比谁更会开店，更要比谁能用系统高效管理更多门店。
传统连锁企业最大的难题，往往不是第一家店开不起来，而是第十家、第一百家店无法保持同样的经营水平。
一家店，老板可以亲自盯；十家店，需要店长和督导；发展到几百家店，管理层级不断增加，经营效率却未必同步提升。
优秀店长知道什么时候补货、什么时候增加人手、哪种产品更适合当地市场。但这些判断藏在个人经验里，换个人就可能出现不同结果。
瑞幸正在通过数据和算法，减少这种不确定性。
首先是AI选址。
传统餐饮选址高度依赖实地考察和专业人员经验。瑞幸则将商圈、客流、竞争品牌等信息纳入数字化决策体系。
公开报道显示，2025年瑞幸超过七成的新店位置由AI推荐。 原本高度依赖个人判断的选址工作，正在转向算法辅助与人工决策相结合。
其次是智能订货。
咖啡店每天都要判断牛奶、咖啡豆、糖浆应该准备多少。备少了容易缺货，备多了又会造成库存积压和损耗。
瑞幸通过智能订货与数字化供应链体系，依据销售数据和经营需求辅助备货，让门店减少对个人经验的依赖。
再看顾客体验。
2026年世界人工智能大会上，瑞幸展示了AI Lucky智能体，消费者可以通过语音完成选品、口味定制和下单。
从选址到供应链，从门店运营到消费者服务，瑞幸正在把原本分散的经营环节连接成一个数据驱动的系统。
过去，优秀店长决定一家店的经营上限；现在，企业正在通过系统，让更多普通店长获得更强的经营能力。
这比单纯提升开店速度更值得重视。
很多老板看瑞幸，羡慕的是它开店快。但连锁经营真正难的，从来不是把招牌挂出去，而是门店越开越多之后，产品品质、经营效率和管理水平能否保持稳定。
马瑞光博士长期强调：连锁的本质不是复制门店数量，而是复制经过验证的盈利能力。
过去，这种复制主要依靠三个东西：SOP、培训和督导。
总部制定制度，店长负责执行，督导定期检查。问题是，制度可能执行不到位，员工培训完可能离职，督导也不可能每天守在所有门店。
AI正在改变这种能力传递方式。
企业可以把优秀店长的经验沉淀成知识库，把经营规则嵌入智能体，让一线员工随时查询标准流程，让经营异常得到更及时的提醒。
更重要的是，AI让总部有机会从“依靠大量人员管理门店”，转向“通过系统持续赋能门店”。
过去，一名优秀店长需要多年实践才能形成成熟的经营判断；未来，新店长可以借助企业内部知识库和智能辅助工具，更快掌握标准化的经营方法。
这不是说AI能够替代优秀店长，而是优秀店长的经验不必永远只属于他一个人。
过去连锁企业复制的是SOP和管理人员，未来要复制的是能够持续运行的经营智慧。
谁能率先把这些能力沉淀到系统里，谁就更有机会降低人才培养成本，提高组织复制效率。
不过，瑞幸的财报里，还有一组值得冷静看待的数据。
2026年第二季度，瑞幸自营门店同店销售额同比下降5.3%，自营门店层面经营利润率从上年同期的21.5%小幅下降至21.3%。
一边是营收同比增长28.5%，一边是同店销售承压。这说明，即便拥有庞大的数字化体系，瑞幸依然需要面对市场竞争、成本变化和单店盈利压力。
AI能够帮助企业提高经营效率，却不能代替商业模式本身。
有些企业，第一家店还没有稳定盈利，就急着用AI加速扩张；有些企业连标准化手册都没有，却希望买一套智能体解决管理问题；还有些企业的会员、库存、收银数据分散在不同系统里，根本无法形成有效的经营分析。
这样的企业，即便投入大量资金，也很难直接获得理想结果。
因为AI是放大器，放大的是企业已经具备的能力。
先有正确的经营模型，再有标准化体系，最后让AI放大，这个顺序不能颠倒。
对连锁企业而言，AI转型最重要的不是投入多少技术预算，而是有没有找到真正影响门店盈利的经营问题。
710公海的AI连锁方案
让经营能力能够被更多门店复制
瑞幸的故事，对中国大量中小连锁企业还有一个现实启发。
瑞幸有自己的技术团队、供应链和庞大的数据基础。那些拥有10家、50家、100家门店的企业，难道也要投入巨额资金，从头建设技术体系？
未必。
对大多数连锁企业来说，AI转型的第一步，不是开发大模型，而是找到最影响经营结果的具体问题。
这也是710公海推进AI连锁经营服务的核心方向。
依托马瑞光博士长期积累的连锁经营方法论，710公海将AI与单店盈利、标准化管理、人才复制和总部赋能相结合，帮助企业探索适合自身发展阶段的AI应用路径。
第一，让AI帮助企业降低经营成本。
从门店培训、数据分析、客户服务等高频环节切入，减少重复劳动，提高员工和管理者的工作效率，让店长把更多精力放在顾客和现场经营上。
第二，让AI帮助企业复制优秀人才。
将产品知识、销售话术、服务流程和优秀店长的管理经验系统整理，逐步建立企业专属知识库，让员工能够随时学习，让优秀经验不再随着人员离职而流失。
第三，让AI帮助总部管理更多门店。
把成熟的经营模型和标准化体系转化为可调用、可执行、可持续优化的系统能力，让总部通过数据与智能体持续赋能门店，降低对人工培训和巡店督导的单一依赖。
这才是连锁企业应用AI更长远的价值。
过去，企业每开一家新店，都要重新培养一批人；未来，企业有机会通过AI，让新门店更快获得总部积累的经营经验。
AI不是让企业多买一套工具，而是让优秀的经营能力不再稀缺。
瑞幸展示了数智化管理大规模门店网络的潜力。对于更多中国连锁企业而言，转型不必追求一步到位，但必须从具体经营问题开始。
先跑通单店盈利，再做好标准化，随后通过AI试点验证效率改善，最终形成能够持续复制的经营体系。
让AI进入门店、进入组织、进入盈利模型，而不是停留在概念和演示里。
这正是710公海希望与更多实体企业共同探索的AI连锁赢利之路。想了解710公海AI连锁经营方案及“问·马老师”AI智能体，欢迎扫描文末二维码了解咨询。
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