總部位於香港的人工智慧公司EcoRetail.AI推出了一套零售運營的“可驗證執行”解決方案，將實體店面定位為AI可調用的基礎設施節點，並明確將其實施模型與特斯拉的Cybercab自動駕駛出租車項目進行基準比較。該公司正式名稱為綠店數科（Green Store Digital Technology），於2026年3月20日在香港舉行的策略路演和閉門簡報中首次亮相該系統。
EcoRetail.AI的核心產品是一個所謂的“代理人的實體世界API”，一個將AI生成指令轉化為可驗證的人類行動的系統，適用於實體零售環境。工作流程分為四個階段：信號收集、任務分配、執行反饋和結果驗證。
實際操作中，該系統向佩戴智能耳機的店員發送標準化任務。人類工作人員完成如貨架補貨或價格調整等實體操作，並返回已驗證的結果。每個完成的任務都會生成一份可驗證的結果憑證和證據鏈，形成一條可審計的實體執行軌跡。
市場背景
$457.4億
預計到2032年，全球零售AI市場規模將達到457.4億美元，年複合增長率約18.5%，推動對可驗證、可審計AI執行標準的迫切需求。(資料來源：Grand View Research)
對於加密原生讀者來說，這裡的“可驗證執行”原理類似於鏈上交易憑證或零知識證明驗證，但應用於實體商業而非數字帳本。每個由AI指導的任務都會產生可追溯的完成證明，類似於區塊鏈交易生成不可篡改的狀態變更記錄。
EcoRetail.AI針對的具體問題是AI決策與實體世界責任之間的鴻溝。當AI代理人指示價格變動或庫存盤點時，零售商目前沒有標準化的方法來證明該操作已正確完成。EcoRetail.AI的系統旨在通過所謂的“真實數據資產”來彌合這一差距。
其技術支撐是公司所稱的錨鏈協議（Anchor Link Protocol）。該協議將實時店鋪數據（包括庫存水平、人流量和價格信號）打包成標準化的可調用API。目標是使任何參與的零售店都能作為一個AI可調用的節點，類似於基礎設施項目建立標準化的網絡端點以實現可擴展部署。
在硬件方面，參與的店鋪部署一套“繁榮店鋪套件”，包括數據POS終端和智能貨架。這些設備將實時運營數據輸入到錨鏈協議中，形成一個連續的結構化零售智能流。
EcoRetail.AI選擇以特斯拉的Cybercab作為基準，這一決定具有策略性，反映了公司的定位。Cybercab代表全自動化方案：用自主系統完全取代人類駕駛員。EcoRetail.AI則反其道而行之，保持人類作為實體執行者，讓AI負責決策和驗證。
基準參考
超過10億英里
特斯拉車隊在實際環境中驗證的FSD（全自動駕駛）行駛里程，作為EcoRetail.AI的可驗證執行框架在零售AI責任方面的標準。(資料來源：Tesla)
比較的重點不在於速度或性能，而在於在不受控的實體環境中證明AI決策的難度。Cybercab必須在數十億英里的實際行駛中證明其安全自主駕駛能力。EcoRetail.AI則認為其零售系統面臨類似的驗證問題：在雜亂、多變的實體條件下，證明由AI指導的店鋪操作已正確執行。
公司將其方法描述為比全自動化更務實且成本較低。在人形機器人或自主系統普及到零售行業之前，EcoRetail.AI將其“AI引導人類工作”模式定位為一座實用的橋樑。店員成為實體執行層，AI系統則負責優化和驗證。
這一比較是否經得起技術審查仍是未知數。Cybercab在安全關鍵環境中運作，執行錯誤可能致命；而零售貨架管理的風險則完全不同。這個基準更像是一種架構上的比喻，用來傳達EcoRetail.AI對實體世界AI責任的思路。
EcoRetail.AI明確將其店鋪節點網絡與DePIN（去中心化實體基礎設施網絡）概念相連，預計其可能成為全球最大的DePIN網絡之一。這一說法存在重大前提：目前尚未披露節點數量、沒有獨立的衡量標準，也沒有提供達到該規模的時間表。
對於追蹤DePIN發展動態並關注以太坊等基礎設施升級的讀者來說，零售執行角度具有獨特性。大多數DePIN項目專注於計算、帶寬或存儲網絡。而建立在實體零售執行上的DePIN，讓人類工作者成為“礦工”來完成可驗證任務，則代表一種根本不同的模型。
公司還運營一個“可信數據空間”基礎設施層，旨在確保數據的真實性、合規性和不可篡改性。這與中國的國家級“可信數據空間”倡議相呼應，通過多方交叉驗證、可信數據空間、支付中介和銀行機構來建立數據溯源。
在更廣泛的加密生態中，可驗證計算已通過zkML（零知識機器學習）項目獲得一定關注，這些項目證明AI推理正確執行而不揭示底層數據。EcoRetail.AI將這一原則從數字計算擴展到實體操作。它的目標不是證明模型在GPU上運行正確，而是證明人類在店內完成任務的正確性。
驗證機制不同於密碼學證明，依賴證據鏈和結果憑證，但責任框架在概念上是相似的。零售是一個重要的驗證場：AI驅動的庫存決策、動態定價和自動補貨具有實際的財務後果，一個可驗證的執行層能產生可審計的記錄，解決了零售運營中的一個真實問題。
首席科學家李渝（李渝）直言：“可審計、可衡量的真實數據資產為後續數據資產證券化提供了明確的基礎和風險控制框架。”這將經過驗證的零售數據定位為不僅是運營記錄，更是潛在的金融工具，與香港日益發展的RWA（實物資產）市場相呼應。
EcoRetail.AI的香港基地具有戰略意義。這座城市已將自己定位為對AI和Web3企業友好的監管環境，制定了吸引在這些技術交叉領域運營的公司的政策框架。公司與區塊鏈相關的敘事，包括穩定幣、RWA代幣化和DePIN，與香港作為數字資產中心的願景高度契合。
與中國新消費控股集團（中國新消費控股）合作，顯示其資本市場導向。董事長金廣武表示，該集團將“以二級市場視角推動基於節點的標準化AI應用部署，將店鋪節點網絡和結果服務層商品化，以提升資本市場的定價效率和擴展速度。”
這種表述暗示公司可能朝著公開上市或基於店鋪節點數據的結構性金融產品方向發展。香港在穩定幣和數字資產的監管環境正快速演進，為能將實體商業與區塊鏈基礎設施相結合的公司提供了機會。類似於交易平台不斷擴展金融產品範圍，EcoRetail.AI似乎正定位於實體零售與數字資產市場的交匯點，儘管尚未披露具體的牌照或監管批准。
仍有多個關鍵問題未得到解答。EcoRetail.AI未披露目前使用其系統的零售店數量、已驗證任務的處理量或任何量化的性能指標。公司自稱為“頂尖”AI公司，缺乏第三方驗證或獨立排名。
李渝提到的數據資產證券化路線圖仍屬於願景。尚未有交易、監管申報或機構承諾的公開資料。DePIN網絡的野心也缺乏具體的里程碑或部署時間表。
目前在主要西方加密媒體如CoinDesk、The Block或Decrypt上，尚未有關於EcoRetail.AI的獨立報導。主要資料來源是ChainCatcher的行業快訊（行业速递）頻道，該渠道多為推廣和新聞稿內容，缺乏獨立編輯驗證。也沒有公司官網、白皮書或官方GitHub倉庫的公開資料。
更廣泛的加密市場背景也帶來另一層面影響。恐懼與貪婪指數（Fear and Greed Index）目前處於11，屬於“極度恐懼”區域，散戶投資者對新興的AI+區塊鏈基礎設施敘事的熱情可能有限。是否會將可驗證執行系統納入鏈上或去中心化審計基礎設施，尚未明確，但DePIN定位和區塊鏈聯繫暗示了這一方向。
目前來看，EcoRetail.AI的可驗證執行方案仍屬於早期概念，處於AI引導實體操作與區塊鏈相關責任基礎設施的交叉點。Cybercab的基準具有架構上的挑戰性，但尚未經過驗證。真正的考驗將在公司披露部署數據、發布可驗證的性能資料，以及從策略路演轉向實質商業落地時到來。
免責聲明：本文僅供參考，並不構成任何財務或投資建議。加密貨幣和數字資產市場風險較高，投資前請務必自行研究。
