“人工智能+零售业”创新发展报告

商务部国际贸易经济合作研究院 2026年5月 “人工智能+零售业”创新发展报告 编写组 王惠敏商务部研究院研究员许荻迪商务部研究院研究员洪勇商务部研究院副研究员赵新泉商务部研究院副研究员陈聪商务部研究院助理研究员 目录 前言..............................................................................................1一、人工智能赋能零售业创新发展的机制与路径.................2（一）发展机制:AI驱动零售业能力变革.....................2（二）演进路径:四阶段智能化推进特征......................3二、“人工智能+零售业”发展现状及创新实践...................6（一）建设零售领域垂直AI系统..................................6（二）AI赋能消费端:服务由标准化向个性化智能化升级..............................................................................................9（三）AI赋能商家端:从经验驱动到数据智能驱动的精细化运营................................................................................15（四）AI赋能供应链:提升供应链智能调度能力.......17（五）线上线下融合:AI驱动渠道一体化重构...........22三、“人工智能+零售业”创新发展的经济社会价值.........23（一）提升全链条运营效率，降低整体运营成本......24（二）驱动业态和模式创新，培育新增长点..............25（三）赋能中小企业提质增效，扩大经济收入..........27（四）重塑就业结构形态，推动就业生态调整..........28四、“人工智能+零售业”的发展趋势及面临的主要挑战.29（一）“人工智能+零售业”的发展趋势....................29（二）“人工智能+零售业”面临的主要挑战............31 五、推进“人工智能+零售业”创新发展的有关建议.........33（一）加强顶层设计，统筹指导AI应用创新............33（二）夯实技术创新根基，提升AI赋能零售的深度34（三）加快AI应用生态建设，推动AI能力普惠共享................................................................................................34（四）加强消费升级与体验重塑，激活消费潜力......35（五）健全制度规则体系，营造公平有序的市场环境................................................................................................35（六）加强政策引导，统筹推进AI应用与就业结构调整............................................................................................36 前言 在消费驱动经济增长的宏观背景下，零售业作为连接生产与消费的关键枢纽，通过业态创新持续拓展消费边界，推动消费结构转型升级。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为新一轮产业革命的核心驱动力，正从概念探索迈入商业落地新阶段。随着消费者行为向个性化、品质化、体验化深刻转变，以及AI技术的发展及落地应用，零售行业迎来新的变革。AI等新一代数字技术的应用正推动零售业从局部智能向全链条智能演进，从单一效率提升转向全面体验重塑，促进零售企业同时实现规模增长与质量提升。 2025年，普华永道发布的《人工智能对零售业的影响》报告显示，AI将成为零售竞争力的战略核心——到2030年，AI可为全球零售业新增约3100亿美元利润，整体运营利润增幅接近20%；采用AI的零售企业运营利润率有望从行业平均的3%大幅提升至14.4%，实现超四倍增长。这表明，AI正在重塑零售业的竞争格局与价值创造方式，助力率先系统性使用AI的零售企业在新一轮竞争中占据战略主动。 当前，我国零售业正处于数字化转型的关键窗口期。把握AI技术变革机遇，加快推动AI与零售业的深度融合，对于激活消费潜力、提升零售业整体竞争力、培育经济增长新动能具有重要现实意义。为此，本研究聚焦“AI+零售业” 创新发展这一核心议题，深入分析AI技术赋能零售业创新发展的内在逻辑与发展路径；结合国内外典型案例，系统梳理AI在零售领域的应用现状及其产生的社会经济效益。在此基础上，研判“AI+零售业”的发展趋势与面临的主要挑战，提出推动“AI+零售业”创新发展的对策建议，以期为行业实践与政策制定提供有益参考。 一、人工智能赋能零售业创新发展的机制与路径 （一）发展机制：AI驱动零售业能力变革 第一代AI（以判别式模型与推荐算法为代表）重构了零售业的数据决策逻辑，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，简称GAI）与人工智能智能体（AIAgent）则进一步重构零售业的内容生产方式、交互界面形态、商品管理与供应链运行方式，增强系统自主执行能力，其影响不再局限于效率优化，而是触及零售业的底层逻辑和价值创造机制。 一是决策机制智能化：从经验驱动转向算法驱动。传统零售依赖经验判断与滞后性指标（如月度销售报告）进行补货、定价与促销决策；而AI通过实时数据融合（用户行为、库存动态、竞品价格等）构建动态决策模型，实现需求识别、交易触发与供给响应的闭环。这既压缩了决策时滞，更使“预测性决策”成为可能，系统可在用户产生显性购买意图前，基于隐性信号（如浏览路径、停留时长、跨平台兴趣迁移等） 完成需求预判与主动触达。 二是运营逻辑系统化：从分段割裂向全链协同升级。传统零售业中，“人、货、场”三者关系相对割裂，零售价值链被划分为“需求发现—交易撮合—订单履约”等离散环节，导致供需匹配效率低、场景连接成本高、用户体验碎片化等问题。通过AI技术建设统一数据中台，将原本孤立的各业务环节打通，实现营销触达、库存调配、柔性生产之间的协同，重塑“人、货、场”之间的连接方式，提升行业整体运行效率与消费者体验。 三是竞争形态生态化：从企业单点竞争转向协同网络竞争。AI对零售业的深度变革依赖数据资产深度、算法能力转化效率与生态协同强度等核心能力的协同演进。数据资产的价值随积累深度和应用场景的拓展而持续增强。算法能力决定数据转化为商业洞察与决策支持的效率和准确性。品牌方、商家、平台、物流商等产业链各方沿价值链纵向整合，推动跨品类、跨场景、跨渠道的数据互通与资源共享。这使单一企业凭借自身资源和能力独立参与市场竞争的传统模式逐步转向以生态协同为核心的网络化竞争，随着整个生态的资源配置效率提高，企业创新能力和服务水平得到提升。 （二）演进路径：四阶段智能化推进特征 AI在零售业中的应用呈现出由浅入深的推进过程，逐步从局部环节扩展至全链路运行，并进一步向更高程度的自主 决策和跨主体协同演进。从应用深度和决策参与程度来看，零售业智能化转型大致可分为四个阶段。 第一阶段：局部智能化。这一阶段AI主要以辅助工具的形式嵌入客服、商品推荐、广告投放等独立业务环节，以替代重复性工作、提升处理效率，核心决策仍由人工主导。例如，智能客服可处理标准化咨询，但遇到复杂或非常规问题时仍需人工介入；推荐系统能够依据用户行为筛选匹配商品，但具体的运营策略与资源调配仍依赖人工判断。各应用之间相互独立，尚未形成系统性协同。 第二阶段：多环节协同智能化。这一阶段AI覆盖多个业务模块，推动流程联动。AI不再局限于单点应用，而是逐步参与到商品管理、库存配置、营销投放和履约安排等多个业务环节。原本分散的业务流程产生关联，系统能力从单点工具升级为多环节协同网络。例如，营销端的数据可以反哺库存预测，库存信息可以联动物流履约安排，系统整体效率 较单点阶段显著提升。然而，这一阶段各环节之间的协同仍不充分。如订货、采购、仓储与配送之间的深度联动，在很大程度上仍依赖人工统筹协调，数据孤岛问题也制约着跨环节信息的充分流通。 第三阶段：自主智能化。这一阶段AI具备一定的自主执行能力，承担部分决策职能。与传统规则型系统不同，这一阶段的智能体能够在既定目标和规则框架内持续运行，根据环境变化动态调整策略，并自主完成多步骤任务。AI不再只是提供分析结果，而是在具体业务中承担部分执行功能。例如，智能补货系统可自动感知库存消耗并触发采购流程；动态定价系统可结合竞品数据、库存状态和用户行为实时调整价格策略。然而，这种自主性仍建立在预设目标与规则之上，并非无边界的自动化。面对关键决策和异常情况，人工参与仍不可缺少。此外，随着自主决策程度加深，算法偏差、系统故障和合规风险也需要加以重视。 第四阶段：生态协同智能化。这一阶段跨主体智能协同，形成开放互联的零售智能生态。随着平台能力开放和接口逐步标准化，智能化的边界从单一企业内部延伸至平台与商家、品牌、物流服务商等多个主体之间，形成跨组织的协同运作机制。例如，商家的选品系统可调用平台的市场趋势分析能力，辅助品类规划；平台的物流系统可整合多个商家的发货需求，统一调度、优化配送效率；品牌方的营销决策可结合 平台实时流量数据动态调整投放策略。这一阶段的实现，依赖于数据共享机制的建立、接口标准的统一以及各方利益的有效协调，面临的挑战也远高于单一企业内部的智能化改造。多主体之间的数据权属、隐私保护和利益分配机制，是生态协同能否可持续推进的关键。 AI赋能零售业创新发展的四个阶段反映了AI在零售业应用的逐步演进。每一阶段的推进，都以数据基础的夯实、技术能力的成熟和各参与方信任的建立为前提。在实际转型中，智能化进程并非整体线性推进，企业往往在不同业务模块上同时处于不同阶段。 二、“人工智能+零售业”发展现状及创新实践 零售业的本质是围绕“人、货、场”展开资源配置与价值实现。目前，AI正深度嵌入零售体系，对行业的影响已由局部效率提升转向对整体运行逻辑的系统性重构。 （一）建设零售领域垂直AI系统 在零售领域，AI应用正在向核心业务链路纵深渗透，重塑购物入口、搜索与推荐体系、商家经营体系和供应链体系，显著提升交易效率。随着大语言模型技术的突破性进展，平台企业和大型零售企业正在搭建AI工具与零售领域垂类智能体，推动多环节、多模块的智能化运作与动态协同。 1.网络零售领域智能体系架构 网络零售因具备天然的数据可获取性与行为可追踪性，是AI推进最快、落地最深的零售领域。与通用AI模型不同，零售领域垂类AI模型深度聚焦于行业特有的业务场景，提供高度专业化智能化的决策支持。打造零售领域垂类AI智能体需要技术能力、数据资产、业务洞察等方面的深度融合。 A公司：打造全链路AI化体系，构建智能零售新范式。AI系统应用场景覆盖商家运营、货品运营、场域运营、流量运营、供应链运营等场景，实现商品发布、营销、投流、导购、直播、供应链、履约等全链路AI驱动。AI系统基建层包含核心知识库、大模型能力和工具集合等；代理（Agent）层采用主子Agent协同模式，主Agent负责任务规划与多轮对话，子Agent针对各环节专项执行。A公司采取分段式推进AI体系落地的策略，自2026年起逐步实现各环节智能化和协同运作。目前推出的线上AI超市智能体有助于提高商家经营整体效率。 B公司：利用先进大语言模型，推出新一代智能导购系统。B公司在2024年推出生成式AI购物助手，其核心架构遵循典型AI智能体系统