星巴克全北美紧急撤下 AI 库存工具!上线仅 9 个月,奶品认错、糖浆「隐身」,供应商还敢写「99% 准确率」

一封内部 newsletter，终结了九个月的 AI 实验

5 月 21 日，Reuters 记者 Waylon Cunningham 发出独家报道，标题干脆利落：

"Exclusive: Starbucks scraps AI inventory tool across North America"

「独家：星巴克在全北美撤下 AI 库存工具。」

报道的信源包括一份 Reuters 审阅的星巴克内部 newsletter，以及两名直接知情人士。newsletter 里的措辞毫不含糊：

"Starting today, Automated Counting will be retired."

「从今天起，Automated Counting 停止使用。」

▲ Reuters 独家报道首屏：星巴克在全北美撤下 AI 库存工具

这个被终结的工具叫 Automated Counting，是星巴克面向门店员工的 AI 自动库存计数程序。员工用平板电脑对准货架，app 通过 LIDAR 和摄像头数据扫描糖浆、奶品和其他饮品原料，自动完成盘点。

2025 年 9 月，星巴克把这个工具快速推广到北美门店。九个月后，全面撤下。

把燕麦奶认成牛奶，薄荷糖浆直接「看不见」

Reuters 和 CNBC 的报道里，记录了这个工具在门店的真实表现：

频繁把相似奶品混淆。不同品类的牛奶、燕麦奶、杏仁奶在包装上高度相似，AI 经常分不清。

直接漏掉商品。有些物品摆在货架上，工具完全没有识别到。

贴错标签。扫描结果和实际商品对不上号。

最典型的案例：星巴克上传的一段视频显示，这个工具在扫描一排相邻的瓶子时，完全没有识别出货架上的薄荷糖浆瓶（peppermint syrup bottle）。

▲ CNBC 转载 Reuters 报道：星巴克终止 AI 库存计数工具

对门店来说，库存数据错了，后果远不止"少数几瓶"的问题。错误的库存数据会直接传到补货系统：系统以为某个原料还够，就不会触发补货；系统以为缺货，就过量补货。最终结果，是顾客在点单时被告知"这个做不了"。

供应商写着「99% 准确率」，门店端的现实打了折

提供这个工具的供应商是 NomadGo。他们官网的产品介绍页，卖点拉得很高：

"Count everything in your inventory instantly, accurately, and as often as you need with just a wave of a smartphone or tablet."

「只需挥动手机或平板，即可即时、准确、高频盘点所有库存。」

官网还列出了一组数字：10 倍盘点速度、99% 准确率、零固定硬件成本。

▲ NomadGo 官网首屏：宣称 99% 准确率、10 倍盘点速度

但 Reuters 在门店端记录到的情况，和官网的营销语之间差距明显。

NomadGo 对 Reuters 回应称，公司正在 "continuously learning from customer and user feedback"（持续从客户和用户反馈中学习改进产品）。

话说得体面，但也侧面说明了一个问题：产品在大规模部署中遇到的挑战，远比实验室环境复杂。

星巴克的官方说法：回归标准化

星巴克对 Reuters 给出的解释，落点在「标准化」：

"standardize how inventory is counted across coffeehouses as we continue to focus on consistency and execution at scale."

「跨门店标准化库存计数方式，并在规模化执行上保持一致性。」

内部 newsletter 还补充说明：

"Beverage components and milk will now be counted the same way you count other inventory categories in your coffeehouse."

「饮品组件和奶品，将回到和咖啡店其他库存类别相同的计数方式。」

也就是说，奶品和饮品组件的自动计数不够可靠，先退回到人工盘点。

公司还提到，正在推进更频繁的每日补货和持续的供应链改进。最终目标很朴素：

"Our goal is simple - if it's on the menu, customers should be able to order it."

「菜单上有的，顾客就应该能点到。」

CEO 的运营修复，和 AI 落地的真实门槛

这件事的背景，是星巴克 CEO Brian Niccol 上任后主推的"Back to Starbucks"运营修复计划。Niccol 把产品短缺列为影响销售的核心问题之一，库存可见性——门店实时掌握"还有什么、缺了什么"——正是 AI 工具当初被引入的理由。

但餐饮门店的库存场景，比标准仓库复杂太多。奶品包装长得像，瓶子互相遮挡，货架角度不统一，门店照明条件各异，员工扫描动作也因人而异。这些变量叠加在一起，让"对着货架挥一下平板就能精准盘点"变成了一个远比 demo 视频里展示的更难的工程问题。

据 Reuters 报道，星巴克上个月刚公布了两年半以来最强劲的季度销售增长，北美门店运营利润率则从两年前的 18% 降到了 9.9%，股价 2026 年以来上涨了 24%。Niccol 的运营修复在财务端确实在起效，但 AI 库存工具这一环，公司选择了先退一步。

▲ Polymarket 发帖概括此事：星巴克全北美退役 AI 库存工具

从 demo 到门店，中间隔着一万个薄荷糖浆瓶

星巴克这次撤下的，是一个已经覆盖全北美门店、运行了九个月的正式工具——早就过了试点阶段。

从 2025 年 9 月快速铺开，到 2026 年 5 月全面退役——九个月的时间窗口里，AI 盘点工具在门店端暴露的问题足以让总部做出判断：先恢复标准流程，保住执行一致性。

AI 在餐饮库存管理里真正要赢过的对手，是经过验证的人工流程。当自动化工具的误差开始影响最基础的门店执行——缺货、错货、补货失灵——企业会毫不犹豫地退回到可审计、可信赖的旧方案。

星巴克员工在内部反馈里写过这样的话（据 Reuters 引述星巴克向其提供的内部反馈截图）：

"Thanks for discontinuing Automatic Counting! The thought behind it was great, but the execution was proving difficult."

「感谢停掉 Automatic Counting！初衷很好，但执行确实太难了。」

一个已经部署到全北美的 AI 库存工具，被它应该服务的门店员工说"感谢停掉"。这大概是 AI 落地最诚实的注脚：模型准确率只是起点，员工信任、异常处理、供应链闭环、门店执行一致性，每一个环节都可能成为拖后腿的那根绳子。

— END —