作者/蒙嘉怡

编辑/薛向

出品/茶咖观察

头图/豆包AI

“就怕找到不靠谱的承建公司。”品牌方的感叹，道出了茶咖品牌在门店营建中的普遍焦虑。

这种担忧，在2025年10月以最惨痛的方式被证实——茶颜悦色重庆来福士门店，一位无证作业的装饰公司法人，在更换灯具时触电身亡。品牌方为求稳妥专门外聘的“专业人士”，最终却因违规操作酿成悲剧。

这并非偶发事件。在行业狂飙突进的背景下，此类安全隐患与日俱增。茶咖观察统计，截至2026年1月1日，30个头部连锁茶饮品牌在全国已有13.55万家门店，可比数据显示，2025年净增超1.21万家，同比增加了10.21%，平均每天净增33家门店。

然而，支撑如此庞大扩张的底层营建管理体系，大多仍停留在“人工巡查、监控录像”的阶段。品牌扩张的雄心与营建管理的粗放之间，裂痕日益扩大。

“品牌方最大的考量是效果还原，其次是成本。”一位品牌创始人坦言。对于门店相对集中的品牌，找到靠谱的合作伙伴并加强监管，问题尚可控制。但一旦战场扩展至全国，效果、成本、工期与安全便交织成一个难解的“不可能三角”。

在此背景下，一起装智慧眼（以下简称一起装）立足于技术，靠产品走出来了。

看不见、管不了、最后不管了

“行业通常称这些工程为小散工程。”一起装联合创始人喻坤总结道，其核心特点是点多、量大、面广、投入小、工期短、施工方资质参差不齐。而连锁茶咖品牌的拓店模式，恰好将这些特点放大到极致——上百个工地同时在全国铺开，从一线城市商圈到乡镇街边店，跨度大、分布散，传统管理手段早已捉襟见肘。

一是管理全靠跑，成本高、效率低。对于月度新增上百乃至上千家门店的品牌而言，人工巡查意味着高昂的差旅成本和人力成本，更关键的是，巡查人员很难覆盖所有关键施工节点，往往错过隐患排查的最佳时机。

二是传统监控成本高且效果有限。一方面，传统监控需部署机柜、网络录像机及宽带布线，安装周期长、成本高，且迁移到不同的施工现场难度较大，经济性差。另一方面，传统监控系统产生的更多是“非结构化数据”，无法被直接查询，编辑，分析、无标准格式进入数据库，仍需人力盯屏审看，既无法及时预警风险，也难以提炼管理价值，本质上只是将线下问题搬到了线上屏幕。

三是安全与质量仍旧存在风险。从后厨防水、动火作业到电气安全，施工工艺是否合规、现场是否存在隐患，缺乏信息化或线上验收手段，在传统模式下难以实时把控。问题往往在事后才暴露，但损失和影响已无法挽回。

四是加盟体系内的信任损耗。有加盟商告诉茶咖观察，面对强势的品牌，加盟商都比较被动，“品牌方报价、品牌方报工期，他们说什么就是什么。”即便有质疑，也难以得到一个解释。

而品牌方也常遭遇验收扯皮，例如代签收后加盟商不认账等情况。双方因过程不透明而缺乏信任，增加了大量的沟通与纠纷解决成本。

此外，出于风险规避的考量，施工方、项目经理在报价和工期编排时往往会预留宽松的工期，导致整体施工效率被人为降低。

这些痛点相互交织，最终导致品牌在成本、质量、工期的“不可能三角”中进退两难，也为行业埋下了巨大的安全隐患，最后就会形成“看不见、管不了、最后不管了”的局面。要破局，必须找到一种能适应“小散工程”特性、能实现高效管控的新方法。

易迁移的硬件与会思考的AI

一起装的解决方案始于硬件革新。

针对“小散工程”投入小、工期短、需快速装卸迁移复用的核心需求，他们推出了内置4G模组、即插即用的智能摄像头。“只需两颗螺丝固定并接通电源，开机即可完成系统开通，通过内置的4G卡直接向云端传输数据。”喻坤介绍。

这一设计彻底避免了拉设网线的烦琐流程，设备轻巧便携，项目结束后可快速拆装、迁移至下一工地，实现了硬件成本的有效分摊与部署的极高灵活性。这首先解决了“终端适配场景”的问题。

但硬件只是“眼睛”，真正的核心是背后的AI。一起装的核心价值，在于将监控从被动记录升级为主动理解、分析，预警及管控，解决了“有数据、无洞察”的难题。

关键的一步是数据转化。“摄像头会采集现场的图像、视频、剪影等非结构化数据，AI会对其进行筛选，将其中有管理价值的信息进行有效提出并汇总。”喻坤解释道。这些经过AI提出和汇总的结构化的数据通过接口，实时同步至品牌方内部营建或其他系统，直接服务于人员、工期，安全管理及成本管控决策。

他举了个例子，AI将施工现场的图像、视频筛选后，自动将现场“脏乱差”等相关问题反馈给品牌方及承建商的工程管理人员，敦促承建商进行整改并可在线上完成问题管理闭环；而与“人员”、“安全”和“进度”相关的数据则会同步到品牌方的内部系统中，为品牌方进行管理决策提供“真实”“实时”的数据支持；在小散工程的“家装”场景中，AI也可自动将施工现场“洁净美”的视频、剪影，图片给到家装公司的前端，他们直接可以拿这些内容去做营销推广。

这意味着，系统不再输出无法处理的视频流或者图片，而是直接生成可被分析、预警、考核的事件和数据报告。

具体看，其AI能力具体体现在三个维度：

一是进度管理智能化。AI通过识别特定阶段“独有的、组合出现的物料或工具”来判断施工进度。例如，地面铺装阶段的判定，需同时识别出“地砖”与“水泥沙堆”。系统将此进度与预设计划自动比对，主动预警延期风险。

二是合规核验自动化。一起装将品牌方的施工标准作业程序（SOP）“翻译”成AI算法。以后厨防水工程为例，SOP要求“防水涂层满刷”，AI则被训练识别特定品牌规定的防水涂料颜色；要求“闭水试验”，AI则自动检测地面是否有积水、积水时长是否符合要求。施工是否符合规范，将由AI进行客观、不间断地核验。

三是安全预警实时化。AI能够7×24小时自动识别未佩戴安全帽、穿拖鞋施工、违规动火作业、现场吸烟、用电不规范等危险行为，并即时推送告警至相关负责人。“相当于放了一个哨兵在那里，他会自己看，自己判断，自己预警。”喻坤说。

这套“轻硬件+重AI”的组合，让分散的、非标的施工行为变得可度量、可分析、可干预，也为行业带来更多价值。

为产业链各方注入确定性

这套数字化方案，为茶咖产业链上的各方参与者带来了切实的、可衡量的改变。

对品牌方来说，一是提升管理效能。项目经理可先通过系统远程筛查所有在建工地，优先去往问题工地现场，管理半径得以极大拓展。据悉，某国际快餐品牌在使用系统后，单个项目经理的有效管理门店数从平均5个提升至20个，在大大提高管理效率的同时，人力与差旅成本显著下降。

二是财务控制精细化。通过AI人脸识别与行为分析，系统可核实施工现场实际人数、工种，工时，为品牌方核算营建成本、审核分包报价提供全面客观的数据支撑。实践案例显示，这能帮助品牌方将相关营建人工成本降低约15%。

三是工期优化科学化。一起装服务多家头部连锁企业用户，其中60%为茶咖行业客户，基于海量项目数据建立的行业工期基准，品牌方能发现并优化内部效率。

例如，某茶咖品牌方系统上线后，数据显示全国超80%的承建商在门店”地面铺装“阶段施工仅需3个工作日即可完成，而原始工期编排计划中则需要4个工作日，那么也可以根据此类数据进行工期优化和承建商培训或更替。该品牌通过“数据驱动决策”的流程调优，实现了单店平均建店工期缩短1.5天，“早开一天店，多收一天钱”，该品牌每年新开的数千家门店因缩短工期为品牌直接转化来可观的营收增量。

四是风险管理前置化。将安全管理从事后追究回溯变为事中实时干预与事前规则设定，系统性降低了重大安全事故的发生概率，避免了因事故带来的项目延期，守护了品牌资产与声誉。

对加盟商而言，系统可开放/关闭查看窗口，使其能远程了解实时进度、查看施工剪影，打破了信息黑箱；而线上验收功能结合电子签名与工艺对比照片，让验收过程与结果清晰可溯，减少了结算纠纷；同时，品牌方可灵活设置加盟商的查看权限，在保障透明度的同时，避免其对施工过程造成不当干扰。

对行业生态而言，一起装能够推动供应链评级数智化，客观化，品牌方可以依据系统自动生成的数据，报告，对各施工方进行评价与评级管理，优胜劣汰，进行有效的管理和项目派单，推动整个施工供应链向更专业、更规范的方向发展。同时，一起装长期积累的营建数据资产，使得茶咖品牌在制定拓店计划、编制预算、优化SOP时，能够基于历史事实，工地现场数据与行业标杆进行科学决策，推动管理决策数字化。

一起装为品牌方降本增效、为加盟商保障权益、为行业生态注入规范，最终通过优化每一个营建环节，为消费者提供了隐性的安全保障。

最后

当茶咖行业进入比拼效率与内功的新阶段，营建数智化已成为一项基础能力。一起装以工地为核心连接人、事、物的架构，正契合了小散工程协同管理的需求。

而行业的探索并未止步于施工阶段。喻坤透露，数字化管理正向门店全生命周期延伸。已有头部品牌希望将设计图纸、设备巡检、门店改造乃至闭店拆除等环节全部纳入数智化系统。未来，管理人员在查看工地直播时，可随时调取设计图纸进行比对；设备维护是否到位、改造方案是否合规，都能通过系统实现智能化核验。

更值得期待的是，一起装积累的海量数据，不仅能提供行业基准，更能通过每两周更新一次的AI算法，逐步实现更深层的事前预警与流程优化。未来，机器狗、无人机等新技术的融合应用，有望进一步拓展管理的边界与提升精度。

当传统的“水泥+汗水”的生意，具备可衡量、可优化、可持续的现代化内核，茶咖品牌的扩张之路，才能走向更精细、更安全、更可持续的未来。