AI书店，掌阅科技“超链接”
2026年08月25日
字数：1821
当消费者可以瞬间在网上买到更便宜的书时，他们为什么还要来书店？
在数字化浪潮席卷全球的今天，AI给出的答案是：走进书店，是为了更好的体验。尽管“书店+”的多元化、复合式经营早已成为行业共识和主流趋势，但实体书店作为传统的知识传播与文化体验空间，其生存与发展面临着前所未有的挑战。当算法开始接入实体书店，读者和书的阅读关系又将如何被改写?
不靠经验选品、不靠记忆维客
当你漫步书店时，恰巧被一本名为《河山》书籍所吸引。只看封面，你既不知这书讲的究竟是什么，再看作者似乎对名为“施展”的老师知之甚少。于是，你习惯性地拿起手机扫了下封皮上的二维码。
这一次，系统弹出的不是电商比价链接，不是寥寥几句的宣传文案，而是一份来自“算法店小二”的深度解答：这本书适合谁？适合在什么场景下读？你到底该不该买……倘若当下犹豫不决，即使在离店后，也会根据你的喜好继续推送阅读及消费建议。
“传统实体书店长期依赖店员的个人能力进行图书推荐和会员维护，存在服务质量不稳定、人力成本高且难以规模化运营的痛点。而实体书店的核心竞争力在于阅读内容与效率提升的结合。”北京某书店负责人王振表示，掌阅科技在今年推出的“书点点”解决方案，确实可以在一定程度上让读者提升消费意愿。
自今年2月正式推出第一个测试版本以来，“书点点”已经陆续在北京、浙江、安徽等地的多家实体书店陆续上线。在消费者看来，区别以往，AI在这里扮演的不是颠覆者，而是一个记忆力超群、永不疲倦的24小时客服。
从运行逻辑来看，“书点点”将AI赋能拆解为三个阶段：进店前，基于用户地理位置和掌阅App的阅读习惯推送活动与优惠券，激发到店兴趣；进店中，通过AI完成书籍导购，帮助用户在上万册书中快速找到所需；离店后，帮助书店完成用户活动触达唤醒，拉动复访。
在业内看来，依托成熟的数据与技术底座，这套全场景方案让书店得以跳出“靠经验选品、靠记忆维客”的传统模式，在服务交付效率和会员留存率两端同时获得可测量的提升。
当技术变量成为主动作为
谈及最初的设计思路，掌阅科技CEO孙凯坦言：“这些都不是技术人员的闭门造车，而是‘跟书店同仁聊出来的’。”
据技术研发方面相关负责人介绍，“书点点”融合大语言模型（LLM）、推荐算法、RAG（检索增强生成）及Agent能力，将掌阅多年积累的阅读推荐能力延伸至实体书店场景。
系统能够理解用户阅读需求和购书意图，结合书店库存、活动、会员数据及书籍知识库，实现智能问答、个性化荐书、活动推荐、会员精细化运营等能力，并通过AI驱动书店完成从用户发现、内容推荐、交易转化到会员运营的全链路智能服务。
据掌阅科技财报，2025年全年营收32.43亿元，同比增长25.53%;其中短剧等衍生业务营收18.55亿元，同比激增139.19%，已跃升为公司第一大业务板块。
这一年，掌阅科技坚定技术驱动，持续加大研发投入，将AI技术与数字阅读平台全场景融合应用，用户阅读体验全面升级，同时发挥“AI+IP”综合优势，推出“泡漫”——AI漫剧一站式生成平台，战略布局AI短剧工业化生产，将剧本、角色、场景、分镜、视频等打造成工业化流水线，联手优质AI大模型大幅压缩内容生产周期，可实现“剧本进、分镜出”的一站式交付。
按照常规的互联网叙事，掌阅科技此刻应该全力冲刺线上，将每一个流量入口都转化为付费节点。但孙凯在2025年底的某次行业大会上，却听到了另一种节奏。
“积累了几十万会员，却不知道谁在阅读；他们想办文化活动，却触达无门；举办活动无人参加难以为继，几十上百人才能形成正循环……这些问题，困住了很多书店老板。”孙凯回忆道。
当线上世界已经把连接用户做到极致时，线下世界却还在想方设法地期待读者走进大门，这种落差在从业者看来既是痛点，也有将其消弭的责任。
在孙凯看来，掌阅科技没有试图用AI重构书店的商业模式，而是将技术“嵌入”到书店原有的运营节奏里：你原来怎么选书、怎么办活动、怎么招待读者。在实际应用中，消费者则会感受到扫码导购、图书检索推荐，都是在书店原有的服务流程下进行，且加入用户画像匹配的算法应用后，会更高效、精准地挑选所需图书。
“AI底层逻辑是预测下一个字符，人类创作是基于自身人生经验的个性化判断，二者从底层逻辑上就有根本性差异。”据孙凯介绍，如今在掌阅科技内部，AI已经被大规模应用于短剧制作，生产视频大模型将制作周期从两三个月压缩到几周，成本远低于实拍，达到“工业级可用状态”。
被问及“书点点”的普及规划时，孙凯则冷静地表示，“我们还在打磨产品，要更敬畏线下经营的原有习惯和用户消费习惯，之后才会做大规模推广。” 卢扬
在数字化浪潮席卷全球的今天，AI给出的答案是：走进书店，是为了更好的体验。尽管“书店+”的多元化、复合式经营早已成为行业共识和主流趋势，但实体书店作为传统的知识传播与文化体验空间，其生存与发展面临着前所未有的挑战。当算法开始接入实体书店，读者和书的阅读关系又将如何被改写?
不靠经验选品、不靠记忆维客
当你漫步书店时，恰巧被一本名为《河山》书籍所吸引。只看封面，你既不知这书讲的究竟是什么，再看作者似乎对名为“施展”的老师知之甚少。于是，你习惯性地拿起手机扫了下封皮上的二维码。
这一次，系统弹出的不是电商比价链接，不是寥寥几句的宣传文案，而是一份来自“算法店小二”的深度解答：这本书适合谁？适合在什么场景下读？你到底该不该买……倘若当下犹豫不决，即使在离店后，也会根据你的喜好继续推送阅读及消费建议。
“传统实体书店长期依赖店员的个人能力进行图书推荐和会员维护，存在服务质量不稳定、人力成本高且难以规模化运营的痛点。而实体书店的核心竞争力在于阅读内容与效率提升的结合。”北京某书店负责人王振表示，掌阅科技在今年推出的“书点点”解决方案，确实可以在一定程度上让读者提升消费意愿。
自今年2月正式推出第一个测试版本以来，“书点点”已经陆续在北京、浙江、安徽等地的多家实体书店陆续上线。在消费者看来，区别以往，AI在这里扮演的不是颠覆者，而是一个记忆力超群、永不疲倦的24小时客服。
从运行逻辑来看，“书点点”将AI赋能拆解为三个阶段：进店前，基于用户地理位置和掌阅App的阅读习惯推送活动与优惠券，激发到店兴趣；进店中，通过AI完成书籍导购，帮助用户在上万册书中快速找到所需；离店后，帮助书店完成用户活动触达唤醒，拉动复访。
在业内看来，依托成熟的数据与技术底座，这套全场景方案让书店得以跳出“靠经验选品、靠记忆维客”的传统模式，在服务交付效率和会员留存率两端同时获得可测量的提升。
当技术变量成为主动作为
谈及最初的设计思路，掌阅科技CEO孙凯坦言：“这些都不是技术人员的闭门造车，而是‘跟书店同仁聊出来的’。”
据技术研发方面相关负责人介绍，“书点点”融合大语言模型（LLM）、推荐算法、RAG（检索增强生成）及Agent能力，将掌阅多年积累的阅读推荐能力延伸至实体书店场景。
系统能够理解用户阅读需求和购书意图，结合书店库存、活动、会员数据及书籍知识库，实现智能问答、个性化荐书、活动推荐、会员精细化运营等能力，并通过AI驱动书店完成从用户发现、内容推荐、交易转化到会员运营的全链路智能服务。
据掌阅科技财报，2025年全年营收32.43亿元，同比增长25.53%;其中短剧等衍生业务营收18.55亿元，同比激增139.19%，已跃升为公司第一大业务板块。
这一年，掌阅科技坚定技术驱动，持续加大研发投入，将AI技术与数字阅读平台全场景融合应用，用户阅读体验全面升级，同时发挥“AI+IP”综合优势，推出“泡漫”——AI漫剧一站式生成平台，战略布局AI短剧工业化生产，将剧本、角色、场景、分镜、视频等打造成工业化流水线，联手优质AI大模型大幅压缩内容生产周期，可实现“剧本进、分镜出”的一站式交付。
按照常规的互联网叙事，掌阅科技此刻应该全力冲刺线上，将每一个流量入口都转化为付费节点。但孙凯在2025年底的某次行业大会上，却听到了另一种节奏。
“积累了几十万会员，却不知道谁在阅读；他们想办文化活动，却触达无门；举办活动无人参加难以为继，几十上百人才能形成正循环……这些问题，困住了很多书店老板。”孙凯回忆道。
当线上世界已经把连接用户做到极致时，线下世界却还在想方设法地期待读者走进大门，这种落差在从业者看来既是痛点，也有将其消弭的责任。
在孙凯看来，掌阅科技没有试图用AI重构书店的商业模式，而是将技术“嵌入”到书店原有的运营节奏里：你原来怎么选书、怎么办活动、怎么招待读者。在实际应用中，消费者则会感受到扫码导购、图书检索推荐，都是在书店原有的服务流程下进行，且加入用户画像匹配的算法应用后，会更高效、精准地挑选所需图书。
“AI底层逻辑是预测下一个字符，人类创作是基于自身人生经验的个性化判断，二者从底层逻辑上就有根本性差异。”据孙凯介绍，如今在掌阅科技内部，AI已经被大规模应用于短剧制作，生产视频大模型将制作周期从两三个月压缩到几周，成本远低于实拍，达到“工业级可用状态”。
被问及“书点点”的普及规划时，孙凯则冷静地表示，“我们还在打磨产品，要更敬畏线下经营的原有习惯和用户消费习惯，之后才会做大规模推广。” 卢扬
