ARTICLE · 1071027
零售 AI 已到临界点:别再把蒸汽机装在马车上
「蒸汽机刚诞生的时候，人们最先想到的用法，只是把它装到马车上，而不是重构整套交通体系。」
这是沃尔玛中国总裁及首席执行官朱晓静在一场AI大会上的一句话。对照当下中国零售业的AI落地，这句话几乎是一面镜子：眼下最常见的应用，仍是归纳汇报、摘要洞察、生成文案——把AI当作某个工作节点上的提速工具；真正意义上「以AI为基础重新搭建零售体系」的企业，仍是少数。
近期，围绕零售AI开展的多场专题交流。来自天虹、天福、屈臣氏、合肥百大、联华华商、康成投资、好特卖、叮咚买菜等企业的实践，拼出的已经不是「某一环更快」，而是一张「整条零售价值链被重新拆解、再用AI拼起来」的草图。多位与会者给出了同一个判断：零售AI正站在从「单点提效」走向「全链路重构」的临界点。
「AI平权」之后，三个新信号
如果把AI在零售业的普及比作当年的电脑普及，那么「会用」早已不是门槛，「会用它重做业务」才是。几场研讨会上，有三个信号被反复提及。
第一个信号是「智能体元年」的到来。与上一轮大模型停留在「会写、会说」不同，智能体（Agent）开始「能办」——能跨系统、跨部门承接完整业务流程。德勤在《生成式人工智能零售业全景探索白皮书》中提出一个判断：判断一个智能体是「工具」还是「体系」，关键看它能不能执行「长程任务」——持续数小时甚至更久的复杂任务。传统的大模型应用通常围绕一次问答展开，而智能体开始尝试调用不同工具和系统，在较长时间内连续完成一系列任务。这意味着AI的价值边界开始从一个具体工作节点，向一段完整业务流程扩展。
第二个信号是渗透率接近临界点。研讨会上有人用「电车替代油车」作类比：渗透率超过三分之一时，切换会突然加速。当下零售企业IT部门的AI渗透率已接近百分之百，其他职能部门的部署率约在三成左右——正逼近那个「突然加速」的拐点。
第三个信号是对变革时间表的压缩。连续两年的调研中，企业普遍判断「AI带来实质性改变还要3年」，但认为「一年内就有变化」的比例正在上升。通俗地说：窗口期在收窄。
从“把事情做快”，到“重新设计怎么做”
一些企业的探索已经呈现出这种变化。天虹的做法是把AI织进经营全链路。在C端，其数字孪生门店在2026年9月发布，把智能购物车、电子价签、货架摄像头与智能体结合，让顾客从进店到离店都有AI陪伴；在B端，选品、选址、补货、定价等核心能力全面AI化。更接地气的是两个「人」的案例：一位超市业务副总用Codex、GPT等工具反向推导同类小店的岗位设置与组织架构、自行完成开店调研；一位财务同事用自然语言对话搭建程序，把原本要花一周的跨平台对账压缩到约2小时。天虹对此的总结是：AI落地，第一道坎不是技术，而是组织能力。
天福便利店证明了「小团队」也能撬动大变革。这家以便利店为主业、拥有七千多家门店的企业，研发团队只有十几人。2026年4至5月起，他们搭建了自己的AI开发平台，需求沟通后十几分钟就能呈现UI或方案原型，研发产出预估提升10倍以上。
屈臣氏的做法则展示了「一把手工程」的力度：设立每月由CEO亲自主持的AI月会，要求各部门一号位汇报本部门主导的AI工作流；每个部门设「AI船长」，目标是一年沉淀上百条单点工作流。他们探索出一种「挑刺会」模式——业务提出需求后，直接用AI生成简易demo，一小时内完成传统上需要数周的需求确认。
面向消费者的运营端，智能体的效果已经可以量化。中国移动团队为「零食有鸣」构建的私域运营Agent，把一轮营销活动周期从14人天压缩到2小时，月成本从4万余元降至约2500元。类似地，联华华商把AI用于冷冻食品的商品汰换决策：基于交易、供应链、合同与顾客行为数据，让AI分析227个SKU的表现，识别出零贡献、不可或缺、需要观察的商品，再通过小范围门店A/B测试验证——形成「AI建议、人执行、物理世界反馈」的闭环。
重构的真正难点：不是技术，而是组织与数据
当模型能力快速提升之后，零售企业AI应用面临的问题，也在发生变化。
一是知识萃取。天虹认为，企业能沉淀的数据，一半来自系统流转，另一半来自业务决策者「脑子里的经验」。把「一个超市经理看到销售下滑时该怎么判断、怎么应对」这类经验萃取成企业资产，结合系统事实数据与流程SOP，智能体才有「懂业务」的底子。
二是超级个体与组织分层。腾讯在研讨会上提出，AI带来「技术平权」的同时也在加剧人才差距：「超级个体」能独立完成从前端到工程的全流程并沉淀方法论，其关键能力是判断力（识别AI能做什么、不能做什么）、学习速率与审美创造力。宝洁则强调「定义问题比解决问题更重要」——真正的价值在于选对业务场景，而非单纯会用工具。
三是IT角色的转身。AI门槛降低并未弱化IT，反而加重了它的责任：统一系统架构、数据治理、智能体管理、平台安全。与会者普遍指出，传统ERP、POS、CRM系统接口封闭，是AI落地最大的瓶颈之一；构建标准化开放接口，是破局的关键。
四是组织惯性的风险。联华华商的观察颇具前瞻性：AI之下，IT部门和一线物理操作岗位地位稳固，但承上启下、信息传达类的中间层级岗位重要性可能下降；而传统企业受组织惯性拖累，可能被没有历史包袱的「AI原生企业」形成降维打击。
零售的下一场竞争，不在谁拥有更多AI工具，而在谁能用AI重造整条零售价值链。正如那句常被引用的判断——中国零售AI落地仍处启蒙阶段，但启蒙的尽头，正是重构的开始。「干则思变，不变不干」，对当下所有零售从业者而言，这句话或许是最好的注脚。
（来源说明：本文素材来自2026年中国连锁经营协会相关零售AI专题交流活动，涉及企业实践及相关数据均按企业交流内容整理。）
作者：中国连锁经营协会行业创新部 尹恒
11月上海，继续聊AI+零售
从“单点提效”到“业务重构”，AI正在越来越深入地进入零售企业的真实业务。围绕这一趋势，11月16—18日在上海举办的2026中国国际零售创新大会期间，将设置AI相关专题内容，继续围绕零售AI的最新进展和实践展开交流。
大会将设置AI+零售平行论坛，邀请零售企业、品牌商及技术企业，围绕商品、供应链、门店、营销、组织提效等核心场景，分享AI应用和业务重构的最新实践。同时，协会还将对年度AI专项研究成果进行专题发布与解读，系统梳理零售行业AI应用现状、典型场景、实践路径及下一阶段值得关注的方向。
我们也希望以创新大会为平台，进一步促进零售企业与AI及零售科技企业之间的交流与合作。欢迎零售企业代表参会交流，也欢迎相关技术企业通过案例分享、成果展示、专题合作等方式参与其中，共同推动更多AI能力走进真实零售场景。
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