据官网APP报道，人工星巴克(SBUX.US)已停止在北美地区使用一款新推出的智能遭遇S暂AI库存管理工具。门店员工反映，困境克SI库该工具频繁出现问题，星巴不仅未能改善库存管理，存管反而加剧了相关困扰，理工成为零售业应用AI的人工又一失败案例。
该AI系统已在超过1.1万家直营门店投入使用，智能遭遇S暂旨在利用计算机视觉技术的困境克SI库平板设备，自动盘点牛奶、星巴糖浆和其它物料。存管首席执行官布莱恩·尼科尔(Brian Niccol)推动这一AI供应链改革，理工目的人工是替代人工盘点、提高盘点效率和确保产品供应的智能遭遇S暂稳定性。
然而，困境克SI库许多咖啡师和门店经理指出，该工具在识别货架状况方面存在重大缺陷，经常误判物品及其数量，有时甚至完全无法识别所需物料。门店因此面临意外缺货（系统显示库存足够，但实际上已售罄）和不必要的补货（系统错误报告短缺，导致仓库过量发货）。一位西雅图店长表示：“我们本希望借助AI节省时间，没想到现在得花双倍时间核对和修正AI的盘点结果。”
面对这一实际运营挑战，星巴克决定放弃该AI盘点工具并恢复替代流程，同时继续推进更广泛的技术升级。公司的发言人指出：“我们始终把门店团队和顾客的体验放在首位。该工具未能达到预期的准确性和可靠性，因此暂停使用，并将基于一线反馈进行全面优化。”
尽管如此，星巴克并未全盘否定人工智能在供应链中的潜力。总部指出，AI驱动的平台仍是解决长期缺货问题的关键战略，现有的供应链现代化项目（如预测算法和自动补货系统）已取得积极成果。这次暂停仅针对“计算机视觉自动盘点”的特定场景，公司将继续寻找更完善的技术解决方案。
AI在实体零售领域遭遇挑战的情况并不鲜见。星巴克的失败反映了人工智能在复杂物理环境中应用的普遍问题：环境干扰（如门店的照明、货架角度和产品遮挡）超出了实验室测试范围；产品种类繁多，季节性和地区性新品频繁推出，使AI模型难以适应；库存精度要求极高，任何小的失误都可能影响多个产品的生产。
相比之下，纯线上库存管理系统更易于成功，因为其数据本身即为结构化。而在实体门店的“最后一厘米”感知能力，依然是当前AI技术的一大短板。
