零售与消费品行业AI现状：2026年趋势调查报告

目录 调查概述 零售和CPG中的AI：行业领导者关键趋势3执行摘要 3 深入剖析结果 10零售和CPG如何利用AI贯穿整个价值链 13供应链韧性：人工智能作为战略必然 17 17 调查概述 零售和CPG中的AI：行业领袖的关键趋势 零售和快速消费品行业在人工智能发展道路上达到了一个关键的转折点。人工智能正被应用于每一个业务环节，从后台到供应链，从实体店到数字商业。最重要的是，这些人工智能解决方案正在对利润产生切实、可衡量的影响，有助于简化运营并提高员工生产力。 随着实验转向大规模部署，竞争性问题已经从是否投资人工智能转变为如何设计灵活且成本效益高的、与各组织的数据、人才和风险战略相一致的AI堆栈。这意味着越来越多地需要做出明确的选择，例如如何在大规模上优化推理、如何平衡开源和专有模型，以及在哪里引入新的能力，例如代理式AI和物理AI。 这第三年英伟达零售和CPG行业人工智能现状本报告考察了零售和CPG领域中的AI部署状态，分析了商业影响和投资趋势，开放和灵活AI栈的演进，代理式AI的重要性提升，战略用例，以及围绕人才、数据成熟度和推理优化的关键实施挑战。它探讨了组织如何利用AI驱动的解决方案应对供应链复杂性，并就AI赋能行业中的竞争定位提出了前瞻性启示。 执行摘要 人工智能在零售和快速消费品中的作用正在从孤立解决方案扩展到全面的企业级战略。如今，人工智能支持营销和广告，优化供应链，并提升店内体验。本报告重点介绍了人工智能重塑行业的重点领域，评估了成熟度和投资水平，并突出了推动有形业务成果的前沿应用案例。 以下是一些今年报告的顶级亮点： 人工智能成熟曲线 58% 33% 目前正评估人工智能解决方案，表明评估活动稳定，继去年47%的更广泛的探索阶段后。 表示他们的组织正在积极部署人工智能解决方案，从2024年的42%有所上升。 在商业领域，公司正从运行众多人工智能试点项目转向选择和扩展具有已证明商业价值的解决方案。这一趋势在零售和快速消费品行业尤为明显，其中积极使用人工智能的活跃度显著增加，而评估人工智能的组织份额同比降低了14个百分点。 人工智能如何影响底线 89% 95% 表示人工智能正在帮助提高年收入。 表示人工智能有助于降低年成本。 人工智能在三个关键领域产生可衡量的影响：运营效率、客户体验和员工生产力。这些数据突显了人工智能对利润的双重影响：它不仅是收入增长的有力驱动力，还带来了 substantial 的成本节约。 人工智能成功推动投资增长 90% 58% 指出，人工智能投资将在2026年增长。 有 executives 表示，AI 投资将增长超过 10%。 随着人工智能解决方案展现出切实的业务影响，几乎所有受访者都预期投资将上升或至少保持稳定。增加支出将提升人工智能性能，发现新的应用场景，并使员工能够将人工智能集成到他们的日常工作中。 开源AI战略意义日益提升 79% 随着组织扩展人工智能，领导层正转向开源模型和工具，以将其系统适应自己的数据，保持部署方式的灵活性，并利用快速发展的创新生态系统。 说将开源模型和工具集成到他们的AI堆栈中是中等度到极重要的。 代理式AI正在崛起 20% 47% 说他们的组织正在使用或评估AI代理。 据称，人工智能代理已经在他们的组织中积极部署。 自主智能代理——能够自主推理、计划和执行复杂任务的先进系统——在企业采用方面仍处于早期阶段，然而零售和CPG组织已经开始尝试使用它。AI代理正被用于加速运营、提升客户体验以及利用实时数据改进决策。 简化供应链 91% 51% 他们说他们正在使用人工智能来解决供应链中的运营吞吐量和效率问题。 表示人工智能正在帮助降低年供应链成本。 现代供应链极其复杂，零售和CPG公司正在利用人工智能来简化运营。下一个前沿是部署物理人工智能解决方案，如数字孪生和机器人，并且早期的实施已经开始进行。 深入剖析结果 业务影响与投资趋势 91% 现在，91%的零售和CPG组织已经参与到人工智能中，这标志着该行业几乎普遍采用。这种势头包括积极使用的急剧增长：58%的受访者报告说，他们的公司目前正在使用人工智能，与去年相比增长了16个百分点。 该行业从事AI。 大型组织——那些拥有超过1,000名员工的组织——以69%的主动使用率领先，而小型公司则为48%。随着实验让位于广泛部署，竞争性问题已从是否投资人工智能转变为与同行相比组织部署人工智能的有效性。 证明商业案例 89% 人工智能已经超越了理想技术，成为商业发展的有力推动者。财务结果验证了行业的积极投资策略：收入增长普遍存在，89%的受访者报告了积极影响，57%实现了5%或更高的增长。同时，根据95%的受访者反馈，人工智能正在帮助降低年度成本，其中58%的成本降低了5%或更多。 报道称人工智能对收入有积极影响。 95% 这些双重影响—同时实现收入增长和成本降低—解释了管理层承诺。人工智能正在实现顶线加速和底线改善的结合，这是一种价值主张，即使在不确定的经济环境中也证明了持续投资的价值。 他提到人工智能正在降低年成本。 战略目标与已实现成果 调查受访者称，他们的组织开始他们的AI旅程有三个主要目标： 1. 提高运营效率：45% 2. 提升客户体验：38% 3. 提升员工生产力：29% 组织不仅达成了而且超越了他们的最初目标，利用人工智能。54%的受访者表示人工智能提高了生产力，52%的人报告了运营效率的提高，41%的人提到了更好的客户体验。 投资信念 人工智能正在为零售和快速消费品行业塑造一个光明的未来，智能工具在各个业务职能中相互补充，以简化运营。毫不奇怪，高管对人工智能投资的兴趣浓厚，92%的人表示他们的年度人工智能预算将增加，其中包括58%的人预计增幅将超过10%。 92% 计划在下一年增加其人工智能预算的高管。 组织正在加大人工智能投资力度以产生实际影响。优化人工智能工作流程和生产位居投资优先级之首，占比36%，其次是确定新的用例，占比33%，最后是培训现有员工，占比32%。 超越更多花费，公司正更战略性地部署人工智能，创造投资、学习和绩效提升的良性循环。 走向开源 随着生成式人工智能的成熟，组织正从通用工具转向针对特定业务需求的定制解决方案。开源模型和工具提供了灵活性，可以使用专有数据微调人工智能，同时利用社区创新来加速开发。 48% 声称开源非常重要到极其重要。 零售和CPG组织正在以与其他行业可比的速度拥抱开源。近半数，48%，认为将开源模型和工具集成到其技术栈中非常重要到极其重要，而另外31%则认为其 Moderately important。 智能体AI的崛起：下一个竞争前沿 今年调查新增了关于自主式人工智能的问题，这是一种通过自主推理、规划和执行复杂任务来解锁新商业价值的人工智能系统。 尽管是一种新兴技术，代理式人工智能已经进入企业工作流程。在零售和快速消费品领域，47%的受访者正在使用或评估人工智能代理，包括20%的人正在积极部署，另外21%的人计划在未来一年内部署。 47% 他们说他们已经在使用或评估代理式AI了。 战略目标与业务价值 组织正在部署人工智能代理，以应对传统自动化无法完全解决的三个相互关联的业务要务： 1. 提高流程速度和效率：57% 智能体AI能够持续执行工作流，自主处理异常，并即时扩展，将原本需要数小时或数天才能完成的流程转变为实时操作。 2. 提升客户体验和个性化：40% 自主式人工智能可以进行多轮对话，理解客户细致的需求，跨系统访问信息，并采取行动解决问题或完成交易，以提供客户期望的响应能力和个性化服务，而不会增加人工支持成本。 3. 利用实时数据改进决策：40% 智能代理可以持续监控数据流，检测需要干预的模式，根据业务规则评估选项，并在需要时采取行动或升级，使组织能够以数据的速度而非人工审核周期来运行。 自主AI实现领域 智能体AI的部署专注于结合高商业影响力和技术可行性的用例。 内部运营是首要任务，其中59%的人提到了工作流自动化和知识管理及检索。这些方案应对了一个长期挑战：关键专业知识被困在文件、系统和个人手中。能够检索、整合和应用机构知识的AI助手，使员工能够利用组织的集体智慧。 员工支持与客户支持 equally并列达到48%。员工助理跨职能提升生产力，而客户支持助理处理常规询问，让人类专注于复杂案例。这种平衡突显了AI如何在内内外外创造价值。 客户参与应用程序包括个性化营销和广告，占比48%，以及购物助手，占比41%。这些代理超越了分析。它们实时采取行动，调整信息，推荐产品，并根据个人客户情境引导购买决策。 根据48%受访者的观点，对使用相关训练模型的AI代理的担忧塑造了实施策略。零售和CPG组织拥有独特的产品、流程、客户行为和业务规则，通用模型可能无法理解。企业正在应对着利用专有数据和领域专业知识定制基础模型的挑战，越来越多地转向开源模型和工具，以在避免长期技术债务的同时保持性能。 零售和CPG如何利用AI贯穿整个价值链 组织正越来越多地部署人工智能技术，以推动其整个业务的价值。生成式人工智能、大型语言模型和高级数据分析正引领潮流，66%的受访者将优先考虑这些技术用于运营优化、客户互动和决策洞察。如前所述，47%的受访者认为自主人工智能在衡量其第一年时取得了强劲的起步，确立了其作为核心技术焦点的地位。 大公司正引领这些人工智能趋势，77%的公司将数据分析列为优先事项，72%的公司专注于生成式人工智能。资源通常更受限的小公司则更依赖具主体性的人工智能。54%的小公司正在使用或评估它，相比之下，大公司只有40%，这反映了具主体性人工智能帮助公司扩展能力并以更少资源实现自动化的力量。 在规模较小的公司中，代理式人工智能的参与度更高（54%），而在规模较大的公司中则较低（40%）。 面向客户和后台用例的增长 人工智能在各主要业务职能中的采用持续增长，数字商业通过面向客户的 ứng dụng 增长，后端办公室通过分析和自动化得到加强，而供应链则保持稳定，成为成熟的、既定的运营价值来源。总的来说，这些趋势表明该行业继续投资于运营赋能和客户驱动的创新——这表明对在最能直接影响增长和竞争力的地方部署人工智能的更大信心。 数字商业——包括电子商务、营销和广告——持续引领零售业转型，61%的受访者提及，较去年的57%有所上升。这一增长反映了向人工智能驱动营销和个性化的转变，随着组织利用智能系统为整个客户旅程提供定制化体验。 61% 它们正加大数字商业力度以改造其业务。 该领域的一项重大发展是智能代理式商业，其中人工智能代理塑造、策展并响应客户意图。领先的产品发现应用包括： > 目录丰富化，占42%，涉及动态增强和本地化产品信息，包括文本、图像和视频 > 购物助手，占比31%，引导顾客进行个性化发现和购买 实体店应用，虽然仅占整体关注度的24%，但在实施方面展示了深刻且数据驱动的应用。这些采用者中有74%部署了客户分析和店铺分析。这表明了在理解和优化店内客户体验方面的定向投资，这些投资可用于补充数字化个性化策略。 人工智能正在重塑企业中员工的工作方式。后台运营——包括市场营销运营、财务、产品开发、 以及IT—代表人工智能应用的第二大领域，占比54%。组织正在部署人工智能来增强人类能力，推动更快决策、更高效率和更深入的洞察。 运营卓越 组织正越来越多地使用人工智能来改变供应链绩效，其中45%的受访者认为人工智能对于实现运营卓越至关重要。这些举措专注于解决端到端供应链中复杂、高影响力的优化挑战，从规划和采购到履行和物流。 供应链韧性：人工智能作为战略必然 供应链压力激增，64%的受访者报告称，挑战同比有所增加。这种升级反映了结构性变化的融合：地缘政治不稳定、劳动力限制、消费者对速度和透明度的不断变化的需求，以及全球运营中的监管复杂性。供应链已从以