数智融合视角下人工智能与区块链技术在综合能源服务生态中的创新应用研究

一、引言

1.1 研究背景与动因

全球便利店行业规模持续扩张 202 国便利店销售额突破 4200 亿元，门店数量增至32万家。然而，随着市场竞争的日益激烈 对称、库存管理低效、数据安全风险等挑战。且便利店行业每天产生大量的数据， 业缺乏数据分析能力，难以洞察顾客需求，导致商品陈列、营销活动等方面缺乏针对性，影响了销售业绩。在此背景下，AI 与区块链技术的融合应用成为行业破局关键。

中石化易捷便利店作为国内规模最大的连锁便利店之一，依托加油站网络覆盖全国 3 万余家门店，致力于打造“美好生活服务者”，在向“人·车·生活”综合服务生态转型过程中，同样面临多业态数据割裂、供应链协同效率低、客户需求碎片化等挑战。例如，即时零售（易捷速购）需快速响应社区订单，但传统供应链难以实时匹配库存；养车服务（易捷养车）需精准调度洗车、维保资源，但人工排班效率低下。此外，跨业务会员权益分散，生态协同效应不足。近年来，易捷通过 AI 与区块链技术的深度融合，在供应链管理、支付结算、会员服务等领域实现创新突破，为行业提供了重要参考。

1.2 国内外研究综述

近年来，人工智能和区块链技术在 成为学术界和企业界关注的热点。国内外学者从多个角度对这一领域展开了研究，取得了一系列有价值的成果 习的库存预测模型；Adomavicius 通过协同过滤算法优化商品推荐；Abeyratne 验证区块链在 学者张峰、李华等分别研究了智能客服与库存优化算法。然而，现有研究多聚焦单一技术，对技术协同效应及实际案例的深度剖析仍显不足。

1.3 研究方法与创新点

本文采用案例分析法与对比研究法，以中石化易捷为研究对象，结合其技术应用实践，系统分析人工智能与区块链的协同价值，创新点包括：

①传统供应链存在信息孤岛，商品溯源困难，供应商结算依赖人工，易产生纠纷等问题。通过区块链溯源体系可记录商品全生命周期数据，消费者扫码可查，提升信任度。而智能合约自动化结算，基于区块链自动执行采购协议，降低人工干预，可减少结算错误与延迟。

②传统便利店业务面临客户需求多样化与服务效率瓶颈问题，高频次、碎片化的“人·车·生活”场景需求（如加油+洗车+餐饮）难以高效响应，人工服务成本高。通过人工智能智能排班与动态调度，可大幅降低人力成本，提升高峰时段服务效率。同时可结合用户画像推送精准服务，提升非油商品转化率。

③会员数据（消费行为、车辆信息）集中存储易遭泄露，用户对隐私敏感。通过区块链加密，数据匿名化存储与分析，可确保隐私安全。

④综合能源服务生态中多业态（便利店、洗车、餐饮、充电）数据割裂，难以实现跨场景联动。通过人工智能驱动的数据中台，可整合服务数据，优化资源调度。同时区块链积分通证化，可使会员积分跨业务（加油、洗衣、咖啡）通用，提升用户粘性。

二、人工智能与区块链技术概述

2.1 人工智能技术剖析

AI 核心技术包括机器学习、深度学习与自然语言处理。在便利店场景中，AI 通过分析销售数据、顾客行为及环境变量，实现需求预测、个性化推荐与自动化决策。例如，易捷便利店采用时间序列算法预测区域销量，准确率达 90%以上。

区块链以去中心化、不可篡改、智能合约等特性，优化供应链透明度与数据安全。易捷引入联盟链技术，实现商品从生产到销售的全链条溯源，消费者扫码即可查询商品质检报告与物流信息。

2.3 技术融合的理论基础

AI 与区块链的互补性体现在：

数据驱动与信任保障：AI 依赖高质量数据，区块链确保数据真实性与隐私安全；

动态优化与规则执行：AI 优化决策模型，区块链通过智能合约自动化执行规则。

三、人工智能在易捷便利店经营中的多元应用

3.1 智能运营管理

3.1.1 精准库存管理

易捷便利店基于 算法构 史销售数据、季节因素、促销活动信息、天气状况以及当地的消费趋 预测模型。例如，易捷便利店会在促销活动前，通 过数据 。对于新推出的促销活动，会参考类似活动 存。通过这种精准的库存管理策略，便利店的库存周转率得 降低 精准的库存管理也确保了商品的新鲜度和品质，为消费者提供了更好的购物体验，增强了消费者的满意度和忠诚度

3.1.2 智能排班系统

在人员管理方面，易捷便利店引入了智能排班系统，利用人工智能技术实现了高效的人员调度和管理。该系统充分考虑了店铺流量、员工技能、工作时长偏好、合规性等多种因素，通过智能算法生成科学合理的排班方案。通过 AI 分析门店客流量峰值（如早晚加油高峰），易捷实现弹性排班，系统结合员工技能（如收银速度、商品补货效率）自动生成排班表，有效降低了人力成本，提升了高峰时段服务效率。

3.2 客户服务升级

3.2.1 智能客服应用

在客户服务领域，人工智能聊天机器人正逐渐成为便利店提升服务效率和满意度的重要工具。易捷依托“易捷加油”平台上线智能客服系统，根据不同的会员等级集成不同响应入口，可实时解答加油卡充值、优惠活动查询等问题。智能客服机器人还能够处理顾客的投诉和建议。当顾客反馈购买的商品存在质量问题时，机器人会详细记录顾客的投诉内容，并及时将问题转交给相关部门处理。同时，机器人会向顾客反馈处理进度，让顾客了解问题的解决情况。对于顾客提出的改进建议，智能客服机器人会进行分类整理，并定期将这些建议反馈给便利店的管理层，为便利店的服务优化提供参考依据。

通过引入智能客服机器人，易捷便利店的服务效率得到了显著提升。顾客咨询的响应时间从原来的平均 5 分钟缩短到了 1分钟以内，服务效率提高了 80%。

3.2.2 个性化服务体验

为了实现个性化服务体验，易捷便利店通过多种渠道广泛收集顾客数据，包括购买历史、浏览记录、会员信息、消费偏好等。通过会员系统，记录会员的每次购买行为，基于这些丰富的数据，易捷便利店构建了精准的顾客画像。通过分析顾客的购买历史，了解顾客的消费习惯和偏好，分析顾客的潜在兴趣和需求，并为顾客提供个性化的商品推荐和定制化服务，例如，系统会根据顾客的历史购买记录和偏好，推荐可参与的优惠活动。通过提供个性化的商品推荐和定制化服务，易捷便利店有效提升了顾客的购物体验，顾客的非油购买转化率提高了8%，顾客的满意度和忠诚度也得到了显著增强。

四、区块链在易捷便利店经营中的深度应用

4.1 供应链管理革新

4.1.1 溯源体系构建

在便利店的供应链管理中，区块链技术构建的溯源体系对于保障商品质量和安全具有关键作用，以生鲜产品为例，从农产品的种植环节开始，农户就可以利用传感器和物联网设备收集各类信息，这些数据被实时记录在区块链上，形成了农产品种植过程的详细档案。在农产品的加工环节，加工企业会将加工工艺、添加剂使用、质量检测报告等信息记录在区块链上。运输环节同样至关重要，运输企业利用 GPS 定位系统和温度、湿度传感器，实时记录货物的运输路线、运输时间以及运输过程中的环境条件，并将这些信息同步到区块链上。通过区块链的溯源体系，消费者可以清晰地了解生鲜产品从田间到餐桌的全过程，增强对产品的信任度。在易捷便利店试点，消费者购买一盒草莓后，通过扫描包装上的二维码，不仅可以看到草莓的种植户信息、种植过程中的农事操作记录，还能了解草莓的加工、运输和销售环节的详细信息，包括加工企业的资质、运输过程中的温度变化以及在便利店的入库和销售时间等。这种全面的溯源信息让消费者能够放心购买，提高了消费者对便利店生鲜产品的满意度和忠诚度。

4.2 智能合约结算

智能合约在便利店的支付与结算中发挥着重要作用，尤其是在供应商结算方面，能够实现自动结算，显著提高交易效率和准确性。以易捷便利店与供应商的合作为例，双方通过区块链平台签订智能合约。在合约中，详细约定了商品的采购价格、交货时间、质量标准、验收方式以及结算方式等关键条款。当供应商按照合约要求将商品交付给便利店时，智能合约会自动触发一系列的验证和执行流程。在验收通过后，智能合约会自动执行结算流程，避免了人为因素的干扰，减少了结算过程中的错误和纠纷。智能合约还可以与供应链管理系统、库存管理系统等进行集成，实现数据的实时共享和交互，这进一步优化了供应链的协同效率，降低了库存成本，提高了便利店的运营效益。

五、人工智能与区块链的协同赋能

5.1 隐私保护的推荐系统

在当今数字化的便利店经 通过对顾客购买历史、浏览记录、偏好等多 购物体 购买转化率。然而，在这 提供了有效的途径。当人工智 然后存储在区块链的分 同态加密等技术对加密数据进 性化推荐服务的同时，能够最大限度地保 在过去 年中，某省易捷便利店没有发生任何数据泄露事件， 顾客对便利店的 会员数量增长了 32%

5.2 智能合约与自动化运营

在便利店的运营中，智能合约能够实现运营流程的自动 显著提高运营效率。而人工智能在优化智能合约执行策略方面发挥着重要作用，能够进一 步提升 通过人工智能对智能合约执行策略的优化，某省易捷便利店在库存管理和订单处理方面取得了 显著成效，库存成本降低了 18%，缺货率进一步降低至 2%以内，订单配送时间平均缩短了 15 分钟，顾客的投诉率下降了 25%，有效提升了便利店的运营效益和市场竞争力。

5.3 “技术-业务-生态”协同框架案例：易捷速购与养车业务的数智化实践

易捷速购与养车业务作为便利店新业态模式创 AI 驱动的动态调度与预测，实现技术-业务-生态协同效应，提升洗车设备利用率，优化易捷速购的库存布 、洗车、速购）流通，用户可用加油积分兑换洗车券或速购优惠，某省试点门 该案例验证了“技术解决业务痛点—业务创新激活生态—生态反哺技术与数据”的闭环逻辑，为传统能源企业提供了从单一服务向综合生态转型的可复制路径。

六、应用挑战与应对策略

6.1 技术集成难题

在便利店经营中，实现人工智能与区块链技术的集成面临着诸多难题，其中兼容性问题尤为突出。人工智能技术通常依赖于高性能的计算设备和复杂的算法框架，而区块链技 分布式账本和共识机制，两者在架构、数据处理方式和运行环境等方面存在显著差异。在将人工智能的数据分析算法集成到区块链平台时，可能会出现数据格式不兼容、接口不匹配等问题。

针对兼容性问题，便利店可以建立统一的数据标准和接口规范。在数据采集阶段，对顾客数据、销售数据等进行标准化处理，确保数据格式的一致性。制定统一的数据字典，对数据的字段定义、数据类型和取值范围进行明确规定，以便在人工智能和区块链系统之间进行数据交换和共享。开发通用的数据接口，使得人工智能算法能够方便地从区块链中获取所需的数据，并将分析结果反馈回区块链。

性能问题也是技术集成过程中需要重点关注的挑战，采用分层架构是一种有效的解决方案。将人工智能的数据分析层与区块链的核心层分离，通过中间件实现两者的交互。 数据分析层专注于数据的处理和分析，利用高性能的计算设备和优化的算法，快速生成分析结果。区块链核心层则负责数据的存储、验证和共识，确保数据的安全性和不可篡改。中间件负责协调两者之间的数据传输和交互，通过缓存、异步处理等技术，减少数据传输的延迟，提高系统的整体性能。

边缘计算技术也可以应用于解决性能问题。将部分人工智能的计算任务下放到靠近数据源的边缘设备上进行处理，如便利店内的智能终端、传感器等。边缘设备可以实时采集顾客行为数据、商品库存数据等，并进行初步的分析和处理，然后将关键数据上传到区块链进行存储和共享。这样可以减少数据传输的量和频率，降低区块链网络的负载，提高系统的响应速度。

6.2 成本与效益考量

引入人工智能和区块链技术在便利店经营中，前期投入成本涵盖多个关键方面。在硬件设备方面，为满足人工智能算法对数据处理的高性能需求，可能需要购置先进的服务器、存储设备以及具备强大计算能力的图形处理单元（GPU）。在软件系统方面，需要购买或开发专门的人工智能算法软件和区块链平台软件。人力资源成本也是前期投入的重要部分。企业需要招聘具备人工智能和区块链技术专业知识的人才，包括数据科学家、区块链工程师、算法工程师等。此外，员工培训成本也不容忽视。为了使员工能够熟练运用新的技术系统，需要对他们进行相关的培训。

综合来看，前期投入成本较高，对于一些小型便利店而言，可能面临较大的资金压力。然而，从长远发展的角度来看，它们能够为便利店带来运营效率的提升、成本的降低和销售额的增加，具有较高的投资回报率，为便利店在激烈的市场竞争中赢得优势，实现可持续发展提供了有力支持。

6.3 法规与监管困境

当前，人工智能和区块链技术在便利店 ，这给技术的推广和应用带来了诸多潜在风险。在人工智能领域，算法 智能算法，尤其是深度学习算法，具有高度的复杂性和黑箱性质， 能根据顾客的购买历史、浏览记录等多维度数据为顾客推荐商品， 但顾客 推荐的商品存在质量问题或不符合顾客的需求，顾客可能会对便利店和算法产 规定，导致在出现纠纷时，难以确定责任主体和解决方式。

面对法规与监管困境，便利店需要采 技术的应用符合法律法规要求，降低法律风险。密切关注法律法规的动态 体系也是便利店应对监管的重要举措。制定完善的数据隐私保护政策 确保顾客数据的安全和隐私。对员工进行数据保护培训，提高员工的法律意识和合规意识，防止因员工操作不当导致的数据泄露事件。

七、结论与展望

7.1 研究成果总结

本文以中石化易捷为研究对象，突破传统便利店场景局限，系统探讨了人工智能（AI）与区块链技术在综合能源服务生态中的创新应用，取得了一系列具有重要理论与实践价值的成果。在人工智能应用方面，智能运营管理成效显著；在客户服务升级领域，人工智能聊天机器人的应用大幅提升了服务效率和满意度；在营销决策优化方面，借助人工智能搭建先进销售预测系统；在区块链应用方面，供应链管理革新成果突出；在数据安全与隐私保护方面，区块链的分布式账本结构和加密技术发挥了关键作用；在人工智能与区块链协同赋能方面，增强了顾客信任，实现了运营流程自动化。

本研究充分证明了人工智能和区块链技术在便利店经营中的巨大应用价值，验证了技术驱动多业态协同的可行性，为便利店提升运营效率、优化客户服务、保障数据安全等提供了创新的解决方案，对推动传统能源企业向综合生态转型和可持续发展具有重要的指导意义。

7.2 未来发展展望

展望未来，人工智能与区块链技术在综合能源服务生态领域将呈现出更为广阔的发展前景和多元化的应用趋势，未来研究方向包括：

边缘计算：在门店部署边缘节点，实现实时数据分析；

元宇宙集成：通过 AR 技术打造虚拟购物场景，增强用户体验；

碳中和应用：利用区块链追踪碳足迹，支持绿色供应链建设。

生态协同与全球化布局：跨境能源服务网络，探索区块链跨境支付与 AI 多语言客服，构建 API 开放平台，吸引第三方服务商接入，打造“能源+生活”超级生态。

传统能源企业应积极拥抱这些新技术，不断探索创新应用，提升自身的竞争力，以适应市场的变化和消费者的需求。政府和行业协会也应加强政策支持和标准制定，为技术的发展和应用创造良好的环境，共同推动综合能源服务的数字化转型和可持续发展。