夜雨聆风
【报告】零售专题一:AI+零售行业深度:AI如何重构线上线下(附PDF下载)
长江证券： 《AI+零售行业深度：AI如何重构线上线下（2026年）》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末 一、引言：AI正在重新定义零售
随着大模型技术的快速发展，AI已经从“概念验证”走向“商业落地”。在零售行业，AI正通过搜索增强、多模态、智能体三大技术路径，深刻重构线上线下的交易方式、运营效率与商业模式。
本报告从技术路径、电商平台、实体零售、服务商等多个维度，系统梳理了AI如何改变产品的发现路径、提升工作流效率、重构流量入口，并推动零售行业进入“智能体时代”。
二、三大技术路径：搜索、多模态、智能体
1. 检索增强：改变产品发现路径
传统电商依赖关键词搜索，用户需要主动输入并筛选。而AI通过自然语言理解 + 多轮对话 + 用户画像，能够精准理解用户意图，推荐更符合需求的商品。
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适用场景：SKU复杂、非标品类（如服装）、高价值商品（如家具、3C）、需要专家建议的领域（如美妆、珠宝）
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典型案例：Bloomreach开发的Clarity助手，帮助独立站转化率提升35%，单次点击销售额提升39%
AI搜索不再是“关键词匹配”，而是“意图理解 + 精准推荐”，大幅缩短用户决策路径。
2. 多模态大模型：工作流效率重塑
多模态模型能同时处理文本、图像、视频、音频等多种数据形式，正在改变C端用户的搜索方式和B端商家的运营模式。
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生图效率：过去每人每天生成10张图，现在京点点AI生图平台可达到每人每天5000张
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直播数字人：京东采销数字人可填补真人主播的空档时段，提升ROI
AI不再是辅助工具，而是生产力的核心引擎。
3. 智能体：从“建议”到“执行”
智能体具备规划、工具调用、记忆存储三大能力，能够自主完成复杂任务。2026年，随着OpenAI Codex 5.3、Claude 4.6等发布，智能体已进化为“数字员工”。
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OpenClaw成为GitHub增长最快的开源项目之一，支持本地运行、操控设备、执行任务
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零售AI正从“生成内容”走向“完成交易”，打通库存、地址、支付等真实链路
智能体的突破，标志着零售AI进入执行时代。
三、AI+电商：交易增量确定，生态打通是关键
1. 流量入口全面升级
AI正在重塑消费者的购物入口，当前主要有两类：
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Chatbot类（如ChatGPT、千问）：实现种草到购买的闭环
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平台内嵌助手（如亚马逊Rufus）：提升转化率与复购率
以千问为例，已整合淘宝、高德、飞猪、支付宝等生态，用户可实现“一句话点外卖、打车、订酒店”，将传统3-5分钟的操作压缩至30秒以内。
亚马逊Rufus则支持：
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自然语言检索
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产品对比与评论总结
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历史价格监控与自动购买
截至2025Q4，Rufus覆盖3亿消费者，GMV超120亿美元。
2. 商业化仍在探索
AI搜索的精准性对传统关键词竞价模式构成挑战。平台需要在用户体验与广告收入之间找到平衡。
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亚马逊Rufus已尝试“AI智能提示”广告，自动生成提示词，仅推荐评分4分以上的商品
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ChatGPT尝试与Shopify、Etsy等平台合作，推动用户直接在对话中完成购买
但目前商业化仍处于早期阶段。OpenAI已于2026年3月调整策略，放弃让用户在ChatGPT内直接购物的计划，主要原因在于：
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用户购物心智仍集中于传统平台
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支付、商品、履约、数据同步等环节打通难度大
3. 统一协议推动闭环电商
为实现AI闭环交易，各大平台正在制定统一商业协议：
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UCP（谷歌）：打通支付与商家系统
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ACP（OpenAI）：强调支付安全与数字钱包
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ACT（阿里巴巴）：围绕自身生态打通商品、支付、场景
这些协议为未来AI购物助手实现“一句话下单”奠定了基础。
四、AI+实体零售：天然适配，优化路径清晰
实体零售具有“高频决策、重复执行、实时反馈、持续优化”的特性，天然适合AI规模化应用。
沃尔玛：零售AI的先行者
沃尔玛早在1983年就开始使用条形码，2003年引入RFID，2018年与微软合作云基础设施，2024年发布Adaptive Retail战略，全面部署智能体。
典型智能体应用：
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Sparky：内嵌App的购物助手，支持店内导航，平均订单金额高出35%
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Wally：为采购团队分析销售与库存
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Walmart Assistant：优化员工排班，时间从90分钟压缩至30分钟
2025Q4，沃尔玛SG&A费用率同比下降0.2个百分点，为10个季度以来首次下降，AI部署开始体现效率提升。
服务商：多点数智的AI实践
多点数智围绕实体零售推出十大AI应用矩阵，涵盖选品、补货、定价、防损、拣货等环节。
以“生鲜出清”为例：
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AI模型分析历史销售与利润最优解
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自动生成折扣策略与执行指令
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门店人员按指令执行
在北京物美门店应用中：
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正价销售率提升10%
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促销成本下降15%
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采购误差率从30%降至10%
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滞销损耗减少超过50%
五、投资建议：三大主线布局AI+零售
主线一：平台型企业，关注生态打通与商业化能力
AI电商闭环取决于支付、商品、履约等系统的全面打通。具备全生态能力的平台，如阿里巴巴（千问体系），有望在智能体时代获得新的流量入口。
主线二：实体零售商，率先拥抱AI效率提升
实体零售线上和广告业务占比较小，AI应用阻力小、见效快。推荐率先布局、效率提升的实体零售商。
主线三：服务商，智能体产品化带来效率革命
无论是线上还是线下服务商，都具备丰富的运营场景和落地经验，有望将智能体产品化，实现客户服务效率的大幅提升。
六、风险提示
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商业化处于早期阶段：AI产品的收费模式与广告嵌入仍在探索中，推进过快可能影响平台原有广告体系。
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竞争格局加剧：AI赛道拥挤，价格战可能压缩企业利润空间。
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AI产品成熟度不足：大模型幻觉等问题可能影响推荐准确性。
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地缘政治风险：算力芯片获取受限，可能影响国内企业研发与竞争力。
结语：AI正在重构零售的每一个环节
从搜索到推荐，从内容生成到交易执行，AI正在以“智能体”为核心，重新定义零售的流量入口、运营效率和商业模式。无论是电商平台、实体零售，还是服务商，谁能率先打通生态、实现闭环交易，谁就有望在AI时代抢占先机。
未来已来，零售的“智能体时代”正在加速开启。
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