對話一起裝喻坤：從人盯人跑斷腿，到AI盯營建現場

導讀：給工地配備AI智慧眼。

蒙嘉怡丨作者

薛向丨編輯

茶咖觀察丨出品

豆包AI丨頭圖

“就怕找到不靠譜的承建公司。”品牌方的感嘆，道出了茶咖品牌在門店營建中的普遍焦慮。

這種擔憂，在2025年10月以最慘痛的方式被證實——茶顏悅色重慶來福士門店，一位無證作業的裝飾公司法人，在更換燈具時觸電身亡。品牌方為求穩妥專門外聘的“專業人士”，最終卻因違規操作釀成悲劇。

這并非偶發事件。在行業狂飆突進的背景下，此類安全隱患與日俱增。茶咖觀察統計，截至2026年1月1日，30個頭部連鎖茶飲品牌在全國已有13.55萬家門店，可比數據顯示，2025年凈增超1.21萬家，同比增加了10.21%，平均每天凈增33家門店。

然而，支撐如此龐大擴張的底層營建管理體系，大多仍停留在“人工巡查、監控錄像”的階段。品牌擴張的雄心與營建管理的粗放之間，裂痕日益擴大。

“品牌方最大的考量是效果還原，其次是成本。”一位品牌創始人坦言。對于門店相對集中的品牌，找到靠譜的合作伙伴并加強監管，問題尚可控制。但一旦戰場擴展至全國，效果、成本、工期與安全便交織成一個難解的“不可能三角”。

在此背景下，一起裝智慧眼（以下簡稱一起裝）立足于技術，靠產品走出來了。

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看不見、管不了、最后不管了

“行業通常稱這些工程為小散工程。”一起裝聯合創始人喻坤總結道，其核心特點是點多、量大、面廣、投入小、工期短、施工方資質參差不齊。而連鎖茶咖品牌的拓店模式，恰好將這些特點放大到極致——上百個工地同時在全國鋪開，從一線城市商圈到鄉鎮街邊店，跨度大、分布散，傳統管理手段早已捉襟見肘。

一是管理全靠跑，成本高、效率低。對于月度新增上百乃至上千家門店的品牌而言，人工巡查意味著高昂的差旅成本和人力成本，更關鍵的是，巡查人員很難覆蓋所有關鍵施工節點，往往錯過隱患排查的最佳時機。

二是傳統監控成本高且效果有限。一方面，傳統監控需部署機柜、網絡錄像機及寬帶布線，安裝周期長、成本高，且遷移到不同的施工現場難度較大，經濟性差。另一方面，傳統監控系統產生的更多是“非結構化數據”，無法被直接查詢，編輯，分析、無標準格式進入數據庫，仍需人力盯屏審看，既無法及時預警風險，也難以提煉管理價值，本質上只是將線下問題搬到了線上屏幕。

三是安全與質量仍舊存在風險。從后廚防水、動火作業到電氣安全，施工工藝是否合規、現場是否存在隱患，缺乏信息化或線上驗收手段，在傳統模式下難以實時把控。問題往往在事后才暴露，但損失和影響已無法挽回。

四是加盟體系內的信任損耗。有加盟商告訴茶咖觀察，面對強勢的品牌，加盟商都比較被動，“品牌方報價、品牌方報工期，他們說什么就是什么。”即便有質疑，也難以得到一個解釋。

而品牌方也常遭遇驗收扯皮，例如代簽收后加盟商不認賬等情況。雙方因過程不透明而缺乏信任，增加了大量的溝通與糾紛解決成本。

此外，出于風險規避的考量，施工方、項目經理在報價和工期編排時往往會預留寬松的工期，導致整體施工效率被人為降低。

這些痛點相互交織，最終導致品牌在成本、質量、工期的“不可能三角”中進退兩難，也為行業埋下了巨大的安全隱患，最后就會形成“看不見、管不了、最后不管了”的局面。要破局，必須找到一種能適應“小散工程”特性、能實現高效管控的新方法。

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易遷移的硬件與會思考的AI

一起裝的解決方案始于硬件革新。

針對“小散工程”投入小、工期短、需快速裝卸遷移復用的核心需求，他們推出了內置4G模組、即插即用的智能攝像頭。“只需兩顆螺絲固定并接通電源，開機即可完成系統開通，通過內置的4G卡直接向云端傳輸數據。”喻坤介紹。

這一設計徹底避免了拉設網線的煩瑣流程，設備輕巧便攜，項目結束后可快速拆裝、遷移至下一工地，實現了硬件成本的有效分攤與部署的極高靈活性。這首先解決了“終端適配場景”的問題。

但硬件只是“眼睛”，真正的核心是背后的AI。一起裝的核心價值，在于將監控從被動記錄升級為主動理解、分析，預警及管控，解決了“有數據、無洞察”的難題。

關鍵的一步是數據轉化。“攝像頭會采集現場的圖像、視頻、剪影等非結構化數據，AI會對其進行篩選，將其中有管理價值的信息進行有效提出并匯總。”喻坤解釋道。這些經過AI提出和匯總的結構化的數據通過接口，實時同步至品牌方內部營建或其他系統，直接服務于人員、工期，安全管理及成本管控決策。

他舉了個例子，AI將施工現場的圖像、視頻篩選后，自動將現場“臟亂差”等相關問題反饋給品牌方及承建商的工程管理人員，敦促承建商進行整改并可在線上完成問題管理閉環；而與“人員”、“安全”和“進度”相關的數據則會同步到品牌方的內部系統中，為品牌方進行管理決策提供“真實”“實時”的數據支持；在小散工程的“家裝”場景中，AI也可自動將施工現場“潔凈美”的視頻、剪影，圖片給到家裝公司的前端，他們直接可以拿這些內容去做營銷推廣。

這意味著，系統不再輸出無法處理的視頻流或者圖片，而是直接生成可被分析、預警、考核的事件和數據報告。

具體看，其AI能力具體體現在三個維度：

一是進度管理智能化。AI通過識別特定階段“獨有的、組合出現的物料或工具”來判斷施工進度。例如，地面鋪裝階段的判定，需同時識別出“地磚”與“水泥沙堆”。系統將此進度與預設計劃自動比對，主動預警延期風險。

二是合規核驗自動化。一起裝將品牌方的施工標準作業程序（SOP）“翻譯”成AI算法。以后廚防水工程為例，SOP要求“防水涂層滿刷”，AI則被訓練識別特定品牌規定的防水涂料顏色；要求“閉水試驗”，AI則自動檢測地面是否有積水、積水時長是否符合要求。施工是否符合規范，將由AI進行客觀、不間斷地核驗。

三是安全預警實時化。AI能夠7×24小時自動識別未佩戴安全帽、穿拖鞋施工、違規動火作業、現場吸煙、用電不規范等危險行為，并即時推送告警至相關負責人。“相當于放了一個哨兵在那里，他會自己看，自己判斷，自己預警。”喻坤說。

這套 “輕硬件+重AI”的組合，讓分散的、非標的施工行為變得可度量、可分析、可干預，也為行業帶來更多價值。

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為產業鏈各方注入確定性

這套數字化方案，為茶咖產業鏈上的各方參與者帶來了切實的、可衡量的改變。

對品牌方來說，一是提升管理效能。項目經理可先通過系統遠程篩查所有在建工地，優先去往問題工地現場，管理半徑得以極大拓展。據悉，某國際快餐品牌在使用系統后，單個項目經理的有效管理門店數從平均5個提升至20個，在大大提高管理效率的同時，人力與差旅成本顯著下降。

二是財務控制精細化。通過AI人臉識別與行為分析，系統可核實施工現場實際人數、工種，工時，為品牌方核算營建成本、審核分包報價提供全面客觀的數據支撐。實踐案例顯示，這能幫助品牌方將相關營建人工成本降低約15%。

三是工期優化科學化。一起裝服務多家頭部連鎖企業用戶，其中60%為茶咖行業客戶，基于海量項目數據建立的行業工期基準，品牌方能發現并優化內部效率。

例如，某茶咖品牌方系統上線后，數據顯示全國超80%的承建商在門店”地面鋪裝“階段施工僅需3個工作日即可完成，而原始工期編排計劃中則需要4個工作日，那么也可以根據此類數據進行工期優化和承建商培訓或更替。該品牌通過“數據驅動決策”的流程調優，實現了單店平均建店工期縮短1.5天，“早開一天店，多收一天錢”，該品牌每年新開的數千家門店因縮短工期為品牌直接轉化來可觀的營收增量。

四是風險管理前置化。將安全管理從事后追究回溯變為事中實時干預與事前規則設定，系統性降低了重大安全事故的發生概率，避免了因事故帶來的項目延期，守護了品牌資產與聲譽。

對加盟商而言，系統可開放/關閉查看窗口，使其能遠程了解實時進度、查看施工剪影，打破了信息黑箱；而線上驗收功能結合電子簽名與工藝對比照片，讓驗收過程與結果清晰可溯，減少了結算糾紛；同時，品牌方可靈活設置加盟商的查看權限，在保障透明度的同時，避免其對施工過程造成不當干擾。

對行業生態而言，一起裝能夠推動供應鏈評級數智化，客觀化，品牌方可以依據系統自動生成的數據，報告，對各施工方進行評價與評級管理，優勝劣汰，進行有效的管理和項目派單，推動整個施工供應鏈向更專業、更規范的方向發展。同時，一起裝長期積累的營建數據資產，使得茶咖品牌在制定拓店計劃、編制預算、優化SOP時，能夠基于歷史事實，工地現場數據與行業標桿進行科學決策，推動管理決策數字化。

一起裝為品牌方降本增效、為加盟商保障權益、為行業生態注入規范，最終通過優化每一個營建環節，為消費者提供了隱性的安全保障。

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最后

當茶咖行業進入比拼效率與內功的新階段，營建數智化已成為一項基礎能力。一起裝以工地為核心連接人、事、物的架構，正契合了小散工程協同管理的需求。

而行業的探索并未止步于施工階段。喻坤透露，數字化管理正向門店全生命周期延伸。已有頭部品牌希望將設計圖紙、設備巡檢、門店改造乃至閉店拆除等環節全部納入數智化系統。未來，管理人員在查看工地直播時，可隨時調取設計圖紙進行比對；設備維護是否到位、改造方案是否合規，都能通過系統實現智能化核驗。

更值得期待的是，一起裝積累的海量數據，不僅能提供行業基準，更能通過每兩周更新一次的AI算法，逐步實現更深層的事前預警與流程優化。未來，機器狗、無人機等新技術的融合應用，有望進一步拓展管理的邊界與提升精度。

當傳統的 “水泥+汗水”的生意，具備可衡量、可優化、可持續的現代化內核，茶咖品牌的擴張之路，才能走向更精細、更安全、更可持續的未來。