“AI+零售”，重塑零售行业新格局

　　近年来，AI技术与各行各业的结合越来越紧密，智慧城市、智慧金融、智慧零售等创新比比皆是，但AI距离走进行业的核心系统的进展速度却并不快，直到大模型时代的到来，一石激起千层浪， AI开始重塑千行百业，带来前所未有的价值。

　　日前，《生成式AI在零售业的全景探索白皮书》正式发布，通过剖析AI在零售行业的应用现状、未来趋势及实践路径，为零售行业的数智化转型提供了新的参考，同时也向我们展现了“AI+零售”的一幅时代蓝图。

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　　AI成为改变零售行业格局的变量

　　在数字化浪潮汹涌的今天，零售行业正站在转型的十字路口，面临着前所未有的机遇与挑战。

　　彼得·德鲁克曾说：“企业的唯一目的就是创造顾客。”然而，在瞬息万变的市场环境中，如何精准捕捉顾客需求，优化零售链条的每一个环节，实现企业降本增效，都成为了摆在零售行业面前的重大课题。

　　《白皮书》中指出：零售行业正步入新发展周期，精细化运营诉求强烈，基础设施的弹性、平台的大数据和智能化能力，将直接决定零售企业在未来行业市场的核心竞争力。

　　AI是零售数智化转型的关键，其中自然语言处理（NLP大模型）和图像分析（CV大模型）是其重要的两大驱动力。NLP在客户服务和市场营销等领域带来重大变革，帮助零售企业理解客户需求，提供定制化的购物体验；CV大模型则广泛应用于场景识别和行为分析等方面。

　　从全球市场看，AI在零售行业的应用主要集中在个性化推荐、智能客服和供应链优化。在中国市场：电商巨头已将AI广泛应用于智能推荐算法、无人仓库和智能物流中，优化消费者的购物体验，并提升运营效率。AI技术显然已成为改变零售行业格局的重要变量。

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　　“AI+零售”：AI技术与场景需求相结合

　　《白皮书》显示：全球AI市场的规模在2023年达到约2079亿美元，并预计到2030年将增长至超过1.87万亿美元，年均增长率（CAGR）约为37.3%；而中国的AI市场展现出巨大的增长潜力。2023年，中国AI市场的规模估计为180亿美元，并预计到2026年将超过260亿美元。昇腾作为零售行业的优选AI算力“底座”，持续打造极致性能、极简易用的全场景人工智能平台，不仅提供强大的计算能力，还提供全栈自主创新的AI解决方案。已经在华为云以及贵安、乌兰察布、芜湖等多个城市的AI智能算力中心大规模商业部署，拥有强大的合作伙伴生态。

　　在这场全球性的智能化浪潮中，零售行业同样迎来了翻天覆地的变化。AI不仅提升了零售业务的智能化水平，更在运营效率、顾客体验以及行业创新等方面发挥着不可估量的作用。

　　如《白皮书》中所总结的：人工智能在处理相对“有迹可循”的场景时，便会显得更加游刃有余。在消费品和零售业中，人工智能已经有了一系列的应用，AI加速设计过程，提高效率；AI创造个性化内容，提升营销效果；AI通过分析数据预测需求，优化库存，减少缺货和积压；AI帮助企业深入理解市场，发现市场机会。

　　当AI技术与零售行业的场景需求相结合，就诞生了“AI+零售”的概念：将人工智能技术应用于零售行业的各个环节，以增强零售业务的智能化水平。

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　　华为全栈AI能力，联合伙伴使能AI贯穿零售企业“研、产、供、销、服、管”

　　由于零售行业的流程长，场景多，应用复杂，“AI+零售”其实需要一种全栈的AI能力。

　　而这恰是华为的优势，以数字基础设施为根，以AI平台和模型为芯，以场景应用为梁，华为昇腾算力底座适配百模千态，联合伙伴共同打造了智慧零售全场景解决方案，让AI技术更好的服务零售企业“研、产、供、销、服、管”全流程。

　　在研发领域

　　以AI+辅助设计为例，华为联手伙伴滴普推出昇腾一体机为鞋服时尚产品设计提供澎湃动力；设计师耗时从周级降低到天级；新版型设计开发时长降低70%；

　　在供应和销售领域

　　某知名食品集团联合华为打造了AI大脑，以数据、算力、算法为底座，让数智化贯穿人、货、场的运营。提高了私域用户运营的精准率，提升订单满足率，降低库存积压；线上触达渠道方面，提升用户点击率，并实现对会员、商品、门店等数据的全面采集和分析，协助零售门店实现智能补货，浪费降低60%左右，履约效率提升30%；

　　在营销领域

　　美宜佳联合华为共同打造AI+数字人。赋能零售“短私直”精益化运营、AI店长/数字店员品质服务，帮助零售门店实现7x24h不打烊；天虹旗下科技企业灵智数科采用昇腾算力底座，自主研发了百灵鸟AI大模型，实现了商品偏好、生命周期预测、购百交叉、扩客等一系列关键模型的构建与应用。天虹的会员首购二次复购模型，通过挖掘会员购物数据，精准识别复购机会，较传统营销方式转化率提升40%，显著增强了客户忠诚度与粘性。

　　在售后运维服务领域

　　中宇联联合华为面向连锁零售企业推出端边云一体化MSP服务（管理服务），打造智能运维服务平台。通过网络AI大模型，将专家经验与大模型融合，实现AI故障定位和智能巡检。为零售企业带来兼具灵活性与便捷性的云网融合架构，平均成本ROI降低50%+，初始投资资金减少90%，问题定位时间缩短 95%，业务灵活性和可扩展性提升30%。

　　零售行业的数字化转型过程中，AI技术不仅提升了运营效率和顾客体验，还推动了行业的创新发展，AI技术为零售企业带来了全新的增长模式。而这样的案例并不鲜见，在《白皮书》中还有更丰富的零售企业的数智化创新实践。相信随着《白皮书》的发布能够形成“AI+零售”的指导性意见，通过经验的传导和实践案例的展现，通过“AI+零售”的演进，重塑零售行业的新格局。