“人工智能+零售业”创新发展报告

“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1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............312五、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............................................................................................361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（Artificial Intelligence，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”2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（Generative ArtificialIntelligence，简称 GAI）与人工智能智能体（AI Agent）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）3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