生成式人工智能零售业全景观察白皮书（2025）

前言合作伙伴致辞报告背景主要发现与思考4678 一、生成式人工智能的发展现状二、生成式人工智能在零售行业的应用三、对企业走入人工智能时代的建议101947 结语67 联系我们69 在全球科技革命和产业变革持续演进的大背景下，人工智能正加速渗透零售业各个环节，推动行业在组织模式、运营体系和价值创造方式上发生深刻变革。以大模型为代表的新一代智能技术不断突破，智能生成、智能决策和智能协同能力持续增强，使零售企业在商品管理、供应协同、消费服务和经营效率等方面获得新的发展动力。 把握技术迭代的战略机遇，也需保持理性和稳健的态度，坚持以场景牵引能力建设，确保技术投入与企业长期发展目标相匹配。 在具体推进人工智能应用过程中，零售企业应立足自身业务基础和资源条件，集中资源切入技术成熟、痛点明确的业务环节，通过“轻量级”试点快速验证价值，关键在于建立严格的“投入-产出”评估闭环，确保每一项投入都能直接对应可量化的成本优化或效率提升，以此务实积累能力、控制风险，稳步实现可持续的数字化进阶。 “十五五”时期，我国将全面加快建设数字中国，深化数字技术与实体经济融合发展，推动现代流通体系提质升级。随着政策导向的进一步明晰和行业数字化基础的不断夯实，人工智能在零售领域的应用将从探索试点迈向体系化推进，从单点创新走向全链条优化，为畅通国民经济循环和扩大内需提供重要支撑。在这一进程中，零售企业既要 彭建真中国连锁经营协会会长 2025年以来中国消费品零售行业面临着新的转型挑战。一方面，消费品零售企业增长缺乏足够的需求支撑，原有产能无法全部利用。另一方面，顾客对商品价值感以及履约效率不断提高的期望也对企业的盈利能力造成了更大压力。消费品零售企业必须找到新的经营模式，生成式人工智能技术正是许多企业在探索的创新手段。 GenAIApp作为新的C端互动与交易的入口。所有这些变化都增强了我们对生成式人工智能技术在消费品零售行业应用潜力的信心。 与此同时我们也看到，与个人应用相比，生成式人工智能在企业端的应用还相对落后。这既是因为企业应用对内容产出有更高质量要求，也因为企业应用受到方案工程化成本与内部变革管理的制约。要解决这些问题，消费品零售企业需要结合自身的实际业务，组织专业团队，串联应用场景，并在可信度上持续投入，才能使生成式人工智能成为企业的核心能力。 德勤与中国连锁经营协会持续关注这一新技术在消费品零售行业的应用发展，这已经是我们合作发布的第二期行业全景观察白皮书。在新的一年中，我们看到生成式人工智能在业内试点应用的领域不断扩大，部分应用逐渐成熟并创造了持续的效益，一些领先企业开始构建 我们相信，生成式人工智能应用是一项长期主义的投入。通过不断积累和持续迭代，零售行业一定将变得更加智能化、个性化和可持续，为消费者带来更多价值。 戴自强德勤咨询合伙人 生成式人工智能正驱动零售业迈入价值重构的新阶段，以技术构建云、边、端协同的AI算力底座，搭建智慧零售场景，并深度赋能供应链、运营与消费交互的方方面面。通过部署生成式人工智能应用，可以更好助力零售企业实现高效、敏捷的智能化升级，共探行业创新新路径。 生成式人工智能正从最初的技术惊艳，跨越至以业务价值为导向的应用落地新阶段。未来零售创新将围绕行业专用模型、边缘计算与端侧智能展开，形成多层协同的智能生态。AI将深度嵌入供应链、运营与顾客交互，驱动零售迈向更高效、更敏捷、更个性化的智能化转型。 ——王景佳英特尔中国区行业及解决方案业务部总经理 ——童亮汉朔科技零售研究院院长 人工智能技术正通过重塑“人、货、场”全链路，成为零售企业构筑新竞争优势的核心引擎。零售企业应结合自身现状，从战略、技术、保障三层面推进AI落地：选对场景、构建AI平台、筑牢安全与人才基础，实现从单点提效到全链路能力重构的渐进式升级，最终推动零售业挖掘新的增长空间。 作为新质生产力的核心引擎，以AI为引领的新一代数智技术加快融入实体经济全链条各环节。我们期待看到越来越多的企业在算网能力与一体化解决方案的加持下，推动零售业数智化升级，共创数字消费新未来。 ——陈豫蓉中国移动政企事业部副总经理 ——苏炎腾讯智慧零售技术架构副总经理 在零售业迈向人工智能时代的关键时期，技术已从辅助工具演变为核心驱动力。我们期待着看到更多的企业通过技术与零售的深度结合，重塑人货场、拓展零售新边界，共同推动中国零售业实现效率与体验的全面飞跃。 ——张峰多点数智联合创始人兼总裁 2024年，德勤中国与中国连锁经营协会共同联合开展了生成式人工智能的专项课题研究，并于同年年底与德勤携手发布了《生成式人工智能零售业全景探索白皮书》。2025年伊始，协会继续深入探索生成式人工智能技术在行业内的应用与实践，并在华南、华北与华东地区分别举行了多场专项讨论会，针对于生成式人工智能的发展现状、应用场景以及实施路径等进行了深入的交流与沟通。会议中，课题组向协 会成员企业及合作伙伴展开了问卷调查，受访者包括协会各委员企业的企业人员，受访者岗位包括董事长、副总裁、首席信息技术责任官、技术总监、专家顾问等。在此基础上，课题组提炼并汇总了相关内容，并结合国际研究成果，最终形成了本次报告。此外，在协会的大力协助下，本报告还征集了生成式人工智能应用与部署的案例，并对相关案例进行了深入的分析与总结。 受访企业按年销售收入额细分：有34%的企业销售收入达到100亿元以上，18%的企业销售收入达到50-100亿元，29%的企业销售收入达到5-50亿元，以及18%的企业销售收入在5亿元以下。 受访企业按企业性质细分：有71%的受访者来自民企，11%的受访者来自外企，11%的受访者来自国企，以及8%的受访者来自其他性质的企业。 受访业态分布细分：有61%的企业来自零售行业，7%的企业来自品牌制造行业，4%的企业来自餐饮行业，以及29%的企业来自其他行业。 生成式人工智能在零售行业的全面深化应用可能还需要更多时间 生成式人工智能在零售行业的部分应用已逐渐趋于成熟 与去年相比，生成式人工智能技术在零售行业的部分应用场景已更为丰富，且在与企业的沟通中，我们发现该技术的应用已逐渐从“小范围尝试”更迭为“对于成熟用例的推广”，并通过敏捷的方式不断迭代，进一步改善生成式人工智能技术的应用体验与应用范围。 在项目组的走访调研中不少企业展示出了生成式人工智能技术的实践应用，但是从应用的规模化来看，真正实现全面推广与大量普及仍需时日。对于技术应用而言，实现个人知识提升是相对简单的，但是当企业真的需要完成一些复杂的工作时，生成式人工智能所需要的投入就显得相对复杂。 生成式人工智能在零售行业的应用中逐渐从“流程+AI”转变为“基于AI重塑流程” 随着企业对于生成式人工智能技术的不断探索，越来越多的企业不只是在企业流程中融入生成式人工智能技术，而是逐步转变为以生成式人工智能技术为基础，通过重塑企业流程打造定制化的“新流程”。而生成式人工智能技术角色也逐步从“辅助员工”悄然向“数字员工”蜕变。 生成式人工智能可以提高新员工掌握基础技能的速度 生成式人工智能的技术迭代会在未来给零售行业带来颠覆与改变 生成式人工智能技术可以有效压缩新员工的成长时间，助其快速掌握岗位技能。然而，由于企业应用对内容质量的要求远高于个人应用，因此在部署该技术时，必须配以与其商业模式契合的定制化方案。 以沃尔玛与OpenAI的合作为例，生成式人工智能不再只是采购助手，而是成为了购物的“新入口”。这对经营模式的影响可能是深远的。随着生成式人工智能技术的持续升级，我们相信零售行业会有巨大的变化，甚至可能会颠覆行业原有格局。 越来越多的企业开始倾向于部署智能体，而非仅仅依赖大模型的应用 智能体作为自主决策系统，能够感知环境、执行任务并适应动态变化，提供端到端的业务解决方案，如优化供应链或提升客户服务。相比之下，普通的GenAI应用局限于内容生成等特定领域。企业选择智能体是因为它们能更全面地整合AI能力，增强自动化水平、决策精准度和运营韧性，从而在复杂商业环境中实现可持续创新和效率提升。 生成式人工智能的发展现状 近年生成式人工智能发展历程 过去的三年（2022-2024），是生成式人工智能从技术奇点爆发到深度产业探索的关键时期。以2022年底ChatGPT的横空出世为标志，这项技术以前所未有的速度完成了从实验室到大众认知的破圈，其发展轨迹之陡峭、影响范围之广泛，堪称数字革命史上的一个浓缩缩影。在技术的发展过程中，实现了从单一文本生成到多模态理解的跨越，应用场景也从消费端的娱乐体验快速延伸至企业核心业务流程的重塑。这种超常规的演进速度，既带来了巨大的创新机遇，也伴随着泡沫与挑战，迫使企业在短短三年内走完了从技术惊叹到战略思考的全过程，为后续的产业融合与价值重构奠定了重要基础。 从技术启蒙到价值创造：生成式人工智能的演进三部曲 百模竞逐的繁荣与价值迷雾下的泡沫 技术奇点的震撼与认知范式的颠覆 从模型性能到价值创造的范式转移 以ChatGPT的横空出世为标志，辅以DALL-E、Midjourney等文生图模型的快速迭代，生成式人工智能完成了一场面向大众的惊艳“启蒙”。它不再是被封装在实验室里的分析工具，而是展现出类人的内容创作与逻辑推理能力，彻底刷新了社会对人工智能边界的想象。在企业端，这引发了一场自下而上的冲击，员工开始主动探索其应用可能，但高层战略尚不清晰。这一阶段的核心是“认知的破壁”，企业心态以惊喜与好奇为主导，行动上则表现为零散的、非正式的尝试，其历史意义在于为后续的产业变革按下了启动键。 随着技术光环褪去，生成式人工智能的发展焦点，正从单一模型的性能竞赛，转向构建具备自主能力的“智能体”。这标志着技术应用范式的根本性转变：从被动响应指令的工具，升级为能主动感知环境、规划复杂任务并执行闭环的“数字员工”。智能体的应运而生，源于行业对真正价值创造的迫切需求——它不再满足于生成一段文本或图片，而是致力于端到端地解决一个完整业务问题，例如自主优化营销活动、独立处理客户售后流程或动态管理库存。 随着技术的爆炸式进步，生成式人工智能的生态经历了爆发式增长，技术突破催生出“百模竞逐”的繁荣图景。资本热涌，创业公司如雨后春笋，从文本、图像到代码、语音，各类大模型竞相绽放，推动应用场景遍地开花。然而，繁荣背后弥漫着价值迷雾：同质化竞争加剧，部分模型在核心技术与商业化落地上仍显单薄；估值泡沫隐现，市场充斥炒作与虚火。这场技术革命在重塑行业的同时，也需在狂热中沉淀理性，让真正的创新穿透迷雾，成为驱动未来的坚实力量。 生成式人工智能的发展现状 人工智能发展的下一站：主动化、实体化、属地化 生成式人工智能的发展现状 2025年企业应用现状2 迈入2025年，中国的连锁零售企业对生成式人工智能的应用已由先前的理念引入阶段转入以"价值锚定"为核心的务实发展阶段。这一重要转变标志着行业对技术创新的认知趋于成熟——企业不再满足于零散的试点项目与技术演示，而是致力于在技术投入与商业回报之间建立可量化、可持续的价值闭环。 在这一阶段，零售企业的关注重点已从“能否使用技术”转向“如何创造价值”。具体表现为三个显著特征：首先，应用场景从前端的营销内容生成、智能客服等外围功能，深度渗透至商品选品、供应链优化、库存管理等核心业务环节；其次，企业建立起包含效率提升、成本节约、收入增长等多维度的价值评估体系，确保每个人工智能项目都能指向明确的商业目标；此外，还有不少企业开始积极探索“试点-验证-推广”的敏捷实施路径，通过先模拟后推广的模式，在控制风险的同时加速价值实现。 面对生成式人工智能，受访者展现出 生成式人工智能的发展现状 了一些不同的感受…… 迎接新技术–兴奋中的迷茫 在本次调研中，超过半数的受访者表示对于生成式人工智能技术主要感到兴奋（63%）与惊喜（58%），但也同时会顾虑新技术带来的没有把握（34%）。 相较于去年的调研，企业在面对生成式人工智能时，展现出的感受前三名依