智能零售：用韧性打造AIoT入口

在科技创业的浪潮中，"追风"似乎成了绕不开的话题。无论是2021年的NFT狂热，还是如今席卷全球的AI革命，总有人能敏锐捕捉到下一个增长点，并从中获利。但真正让人思考的是：这些看似随机的风口背后，是否隐藏着某种可复制的成功逻辑？两位来自不同领域的创业者——恒生活柜主刘晏璋和PandaAI创始人李昱琦，用他们的实践给出了答案。

智能零售：用韧性打造AIoT入口

2025年，当大多数人还在观望AI技术如何落地时，刘晏璋已经率先行动。这位曾服役于军队的青年创业者，将智能零售视为AIoT技术触达线下消费场景的关键载体。他选择从武汉写字楼、产业园区等城市核心场景入手，通过优化选品与补货策略，成功实现了日均单量、客单价与用户复购率的显著提升。

"创业就像闯关游戏，"刘晏璋在一次创业者交流会上分享道，"无论关卡多难，最后总有机会通关。"这种源自军旅生涯的坚韧精神，让他在智能零售领域快速站稳脚跟。他透露，目前每月稳定增设3至5个新点位，收益回报持续增长，近期又签约了100台恒生活智能货柜，累计签约量已达到200台。

刘晏璋的布局远不止于此。他认为，智能零售不仅是新的业务增长点，更是构筑创业者"护城河"的稳定现金流底盘。为此，他进一步探索智能零售与自身创业版图的深度融合，搭建起分润共赢的合伙孵化体系，吸引更多创业者入局。

AI交易：从研究到实盘的完整闭环

与刘晏璋不同，李昱琦选择了一条更为前沿的技术路径。作为哥伦比亚大学金融工程本硕毕业生，他曾是管理规模超10亿的量化私募合伙人。但2024年，他决定跳出传统量化交易的框架，转而开发一款AI交易产品PandaAI。

"随着大模型能力的提升，量化交易行业的认知叙事会慢慢被消磨掉。"李昱琦认为，当前的AI交易仍停留在研究层面，比如回测、数据分析、建模等。他提出，真正的AI交易应该走向L3层级，即多智能体协同（Agent-to-Agent），实现自主规划、相互制衡、持续迭代。

PandaAI目前已完成三轮融资，累计融资金额达数千万元人民币，海内外用户超10万。李昱琦将AI交易的演进路径概括为L0到L4五个阶段，从完全依赖人工到最终实现公开市场中的标准化研究与交易。

"当下的AI交易才刚刚走到L3的初期。走到L4，可能只需要1-2年，但真正的挑战不是技术，而是人们对于AI交易的信任。"他强调，AI交易的重塑首先发生在投资流程上，瓶颈从"人力够不够"变成了"Agent编得好不好"。

追风背后的共通逻辑

尽管两人选择的赛道不同，但他们的成功都建立在一个共同的基础之上：对核心能力框架的沉淀。刘晏璋的智能零售模式，本质上是一种AIoT技术与实体产业融合的创新尝试；而李昱琦的AI交易产品，则是在探索AI技术如何重构传统金融行业。

"风口带来的资源和关注度，是最低成本练能力的机会。"这是刘晏璋总结的创业心得。同样，李昱琦也指出，AI交易领域的快速发展，为创业者提供了绝佳的学习和验证平台。

两位创业者的经历共同印证了一个道理：能穿越周期的不是赌风口本身，而是沉淀下来的能力框架。无论是智能零售还是AI交易，他们都用自己的方式证明了：真正的机会，往往藏在那些能够持续学习和进化的能力之中。

未来展望：AI驱动的商业范式变革

随着AI技术的不断成熟，智能零售和AI交易这两个看似独立的领域，正在逐渐融合。刘晏璋预测，未来的智能零售终端将具备"感知力"，能够实时分析商品信息并与用户需求匹配；而李昱琦则认为，AI交易系统将发展到L4层级，实现公开市场的标准化研究与交易。

"AI技术正在重新定义商业的边界。"刘晏璋表示，智能零售的终极形态将是全场景AI数字生活服务平台；而李昱琦则相信，AI交易将成为资管行业的标配，决策机制将从基金经理拍板，转变为多个Agent的辩论与制衡。

两位创业者的探索，不仅为各自领域开辟了新的可能性，也为整个科技创业生态带来了深刻的启示：在快速变化的商业环境中，唯有不断学习、持续进化，才能抓住真正的机遇。