2026年人工智能AI+零售业创新发展报告:人货场,提效工具到增长引擎|附120+份报告、数据合集下载

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Dawei Zhou，麦吉尔大学计算机科学与统计专业毕业。他专注于金融、数理统计领域。他的研究领域涵盖 人工智能 在商业场景的应用、量化投资策略及市场微观结构分析。

摘要：本文基于商务部国际贸易经济合作研究院等机构发布的报告，深度解读AI如何重构零售业。报告回答了以下核心问题：

1. AI赋能零售业经历了哪四个演进阶段？当前行业正处于哪个阶段的关键窗口？

2. 在消费端、商家端和供应链，AI带来的最显著量化价值（如转化率、成本降低）是多少？

3. 即时零售生态位如何固化？不同类型的平台（履约型、供应链型、内容型）的核心生存逻辑是什么？

4. 量贩零食作为零售新范式，其“低价”背后的供应链效率究竟比传统商超高多少？

5. 零售企业部署AI面临哪些核心挑战（如数据隐私、普惠化困难），以及政策建议的应对方向是什么？

Abstract:Based on reports from institutions including the Chinese Academy of International Trade and Economic Cooperation, this article decodes how AI is reshaping the retail industry. It answers key questions:

1. What are the four evolutionary stages of AI empowerment in retail, and which critical window is the industry currently in?

2. What are the most significant quantitative values (e.g., conversion rate, cost reduction) of AI on the consumer, merchant, and supply chain sides?

3. How is the instant retail niche solidifying, and what are the core survival logics for different platforms?

4. How much more efficient is the supply chain of the bulk snack retail model compared to traditional supermarkets?

5. What are the core challenges for retailers deploying AI, and what are the corresponding policy recommendations?

过去数年，中国连锁零售行业经历了从“规模扩张”到“精细经营”的系统性重构——在这一过程中，企业的核心竞争力不再由“门店数量的增速”单一维度决定，而是取决于“对需求波动、履约复杂性与用工风险的吸收能力”。这一底层逻辑的变化，推进行业在“人效提升”和“业态创新”两个维度同步探索：一边是用数字化技术重构灵活用工体系，解决传统用工的成本与效率瓶颈；另一边是通过业态融合挖掘新消费场景，在商品结构和渠道模式上寻找增量机会。本报告洞察参考《中活集团：2026年中国连锁零售行业数字化灵活用工深度研究报告》《申万 宏 源：从药妆零售标杆龙丰集团看美妆渠道发展趋势》以及文末*130+份*零售行业研究报告数据，本文完整报告数据图表和文末130+份最新参考报告合集已分享至会员群，点击阅读原文即可查看完整内容，进群可享23000+全行业报告无限下载、行业资源对接、专家专属答疑权益，同时可咨询定制化数据服务与深度报告撰写，与900+垂直行业从业者共同交流成长。

基于头部企业实践与行业数据，拆解零售行业如何通过“用工模式升级”与“零售业态迭代”的双轮 驱动 ，构筑抗风险韧性与长期增长潜力。

当行业平均净利率不足3%时，零售企业的成本结构中，人力成本往往是仅次于租金的第二大项——2023年行业数据显示，人力成本占总运营成本的平均比例为28.5%，较2020年上升3.2个百分点；而在部分一线城市的大卖场业态中，这一占比甚至突破了38%。刚性的人力成本支出，叠加一线岗位高流动性的隐性成本，已经成为直接侵蚀门店利润的核心因素。更关键的是，传统“静态编制、固定岗级”的用工模式，与零售行业天然的“分钟级客流波动”完全错位——早高峰、晚周末、大促日的峰值需求，与平日低谷期的人力冗余形成了尖锐矛盾，“高峰缺人、低谷闲人”的内耗，是比单纯的薪资支出更痛的效率损耗。

图1：AI赋能零售演进四阶段。该图梳理了从局部智能化到生态协同智能化的完整路径，是企业制定数字化战略的路线图参考。

AI赋能零售演进四阶段数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

行业的系统性变革，往往始于基础定义的重构。中活集团在其2026年的专项研究中，对“数字化灵活用工”的本质给出了明确的三重定义：一是劳动力配置逻辑的彻底转向——从传统的“按固定人数定编”，转向“按时段、任务、场景及服务水平”的精细化匹配；二是门店组织形态的动态重构——从过去的“静态岗级设置”，转向“基于实时客流的多角色协同调度”；三是管理底层逻辑的重新梳理——覆盖劳动关系、绩效核算、用工边界的全维度规则重构。这一模式的核心价值，在于用“算力红利”解决“人力痛点”：通过打通POS、 ERP 、考勤、会员等全场景数据接口，将分散在交易、客流、库存、员工端的多源数据汇总到统一平台；再通过算法模型对历史客流规律、实时订单峰值、单一任务耗时进行综合测算，将用工需求从“经验化的定性判断”拆解为“可精准量化的分钟级用工清单”。例如，针对“618”“双11”等大促节点的订单爆发高峰，系统可提前7天完成用工需求预测，自动匹配周边3公里范围内的灵活劳动力资源；而在日常平日的低谷时段，则可以根据到店客流的小时级波动，安排弹性人员轮岗——这一过程，本质是用数据和算法，替代传统店长的人工试错成本，从根源上减少“高峰人手不足、低谷人力冗余”带来的双重经营损耗。

图2：AI驱动零售降本增效关键指标。该图集合了多个报告中的核心数据，直观展示了AI在供应链、运营、营销等环节带来的显著效益。

AI驱动零售降本增效关键指标数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群本文节选自拓端发布的《2026零售行业双向增长逻辑深度解析》，如需获取全文内容，可进入拓端官网搜索查看。从行业实践的结果来看，这一方向的价值验证已经足够清晰：零售行业的灵活用工渗透率，正在以远超预期的速度提升——根据艾瑞咨询公开数据，2024年中国零售行业的灵活用工渗透率已较2020年的12个百分点，提升至27%；而据中活集团的研究数据，头部连锁品牌的渗透率增幅更为显著，部分头部餐饮、咖啡品牌的非全职员工占比已经接近60%。这一趋势的本质，是劳动力配置效率的提升——从“单纯用人力覆盖需求”，转向“用算力精准匹配人力供给”，用更弹性的用工结构，对冲市场端的不确定性。

灵活用工的渗透率在不同零售业态中呈现显著分化，其本质是各业态的用工成本结构差异，以及对“用工弹性上限”的需求边界不同。中活集团的调研数据显示，不同业态的人力成本占运营成本比例，从15%到30%不等，而这一占比的绝对值，直接决定了企业推动灵活用工的迫切性：

图3：各零售业态人力成本占运营成本比例对比

各零售业态人力成本占运营成本比例对比数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

• 综合超市/大卖场业态，人力成本占比区间在15%-20%——这类业态的核心痛点是，sku总量大、库存管理流程复杂，且到店客流的波动幅度相对可控，因此对“高峰时段临时补位”的需求更突出，更侧重配置有基础商品管理能力的灵活岗；

• 便利店/社区生鲜业态，人力成本占比同样在15%-20%区间，但用工的场景逻辑完全不同——这类业态的核心特征是，单店面积小、在岗人员少、营业时长普遍覆盖早中晚三个时段，对人员的到岗准时性、基础服务标准化要求更高，更需要能覆盖特定时段的弹性劳动力；

• 仓储会员店业态，人力成本占比达到18%-25%——这一数值背后的核心逻辑是，仓储会员店以大包装、整箱销售为主，对员工的上货、理货、大件商品搬运能力有一定要求，且这类业态的客流往往集中在周末、节假日的特定区间，短期、高强度的用工需求更明显；

• 连锁餐饮零售业态，人力成本占比在所有业态中最高，达到25%-30%——这是由餐饮行业的行业属性决定的：从点餐、制作、传餐到收台，全流程都需要人工参与，且客流的高峰低谷时段差异极大，对用工弹性的需求上限远高于其他零售业态。这一数据差异清晰指向一个结论：业态的用工成本占比越高，对“精准匹配人效”的需求边界就越窄——换言之，企业的用工成本基数越高，越依赖数字化工具，实现人力供给与客流高峰的精准匹配；而用工成本较低的业态，其对灵活用工的需求优先级，反而排在“提升固定岗人效”之后。

在零售行业的传统认知中，灵活用工的核心价值，只是“降低人力成本”——但随着行业用工环境的变化，这一底层逻辑已经发生了本质反转。中活集团在报告中指出，在当前的行业环境下，灵活用工的核心价值，已经从“填补人员缺口的临时手段”，转变为“支撑门店日常运营的结构性要素”；而数字化的角色，也从过去“管理上的加分项”，变成了“支撑灵活用工模式落地的前置刚需条件”。这一转变的核心逻辑，由三个维度的实际需求共同支撑：其一，是对“用工成本刚性增长”的对冲——随着全国范围内的社保合规成本、员工薪资水平逐年上升，固定编制的用工成本呈现刚性增长趋势，企业通过传统“扩大固定人员规模”的方式覆盖峰值需求，已经从“规模收益”变成了“效率负债”。其二，是对“一线岗位高流动性”的适配——连锁零售行业的一线岗位，年流动率普遍超过了80%，餐饮行业的这一数值更是高达89.47%；“入职三天就离职”的行业常态，不仅让HR团队陷入了“招聘-离职-再招聘”的事务性内耗，更直接影响了门店的服务品质——当灵活用工模式从“临时补位”转向“结构化配置”时，企业面临的人员缺口风险，将得到根本性释放。其三，是对“消费端全渠道波动”的适配——随着即时零售的兴起，门店的客流与订单波动，已经从过去的“小时级差异”，变成了“分钟级的波动”；而传统的“按月、按周排班”的固定用工模式，完全无法匹配这种“峰值短、强度高、频次不固定”的需求变化。只有通过数字化工具，将用工需求拆解为“按天、按小时、按任务量”的精准订单，才能从根源上解决“人力供给与实际需求错配”的问题。从这个意义上说，数字化灵活用工的本质，是通过“算法预测用工需求+动态匹配劳动力资源”的方式，将门店的“静态人力编制”，彻底重构为“动态用工调度清单”——它不是简单地将“固定员工换成零时工”，而是通过拆分任务、拆分用工时段的模式，将用工需求精细化到“每15分钟需要1个人”的粒度，实现门店用工的“人、货、场、时”的精准匹配。这是零售企业在高成本、高波动、高不确定环境下，构建组织韧性、提升抗风险能力的必经之路。

在整个零售行业都在通过“用工模式优化”寻找增长空间的同时，药妆零售赛道的头部企业，已经在“业态融合”的维度探索出了清晰的增量路径——这一方向的核心逻辑，是在“消费场景重构”的背景下，重新匹配“商品结构”与“渠道价值”：通过门店扩张、商品结构优化、全渠道布局的多重协同，挖掘新的流量入口和增量机会。如果说“用工模式升级”是零售行业的“后端效率优化”，那么“业态模式迭代”就是行业的“前端价值重构”——二者的双向驱动，共同构成了零售行业的长期增长逻辑。

图4：消费端AI变革三大场景。该图对比了传统模式与AI模式在购物入口、门店交互和推荐逻辑上的差异，并附有具体数据案例。

消费端AI变革三大场景数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

香港药妆零售头部企业龙丰集团的爆发式增长，恰好验证了“业态融合”的可行性——其营收的高速增长，直观折射出药妆赛道的消费变迁：从“以药品为核心”的传统药房，转向“美妆+保健+药品”的多品类融合业态，精准覆盖到了新的消费需求。根据申万宏源的行业研报及龙丰集团官方招股书数据，2023-2025财年期间，龙丰集团的营收规模实现了显著增长：从2023财年的10.94亿港元，攀升至2025财年的24.60亿港元，两年内累计增幅超过120%；这一增长趋势在2026财年进一步延续——2026财年前8个月，公司营收较上年同期增长约34.7%，达到20.35亿港元。更具行业参考价值的，是其营收结构的根本性重构：从2023财年到2025财年，美妆品类的营收贡献占比从28.0%提升至33.3%，营收规模从3.06亿港元增长到8.18亿港元，是公司营收增长的核心增量来源；保健品类的增速同样显著——作为公司的第二大增量来源，其营收贡献占比在这一期间从32.7%提升至36.1%；而传统的医药产品类营收占比，则从2023财年的33.5%，下降至2025财年的28.3%。

图5：龙丰集团FY2023-FY2026Q1营收结构变化

龙丰集团FY2023-FY2026Q1营收结构变化数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群这一结构变化的底层支撑，是龙丰集团对“药妆零售业态价值”的重新定义——其核心逻辑，是在“药房专业信任属性”的基础上，叠加“美妆、保健类商品的流量变现能力”，通过“专业属性+高频消费品类”的组合，将传统药房的“低频、高信任度场景”，转化为药妆店的“高频、高粘性流量变现场景”。而这一模式的落地路径，背后是“门店扩张+供应链优化+场景适配”的多重支撑：首先，是线下门店的战略布局扩张——截至2025年11月底，龙丰集团已在香港核心商圈经营31家零售店，总可用楼面面积超过12.3万平方呎；其门店选址均覆盖香港核心商圈的主流消费客流，且门店面积能够支撑从“药房”到“药妆百货”的业态转型。这一布局，为后续的多品类融合运营提供了基础的流量场景支撑。其次，是供应链端的SKU组合优化——龙丰集团通过“大规模集中采购+直接与品牌供应商合作”的模式，压缩了中间环节的采购成本，让公司在面向中低端市场的主流消费客群时，具备显著的价格竞争力；而在商品结构层面，公司以“高流量、高转化率、高复购率”的美妆、保健产品为核心，搭配母婴、宠物食品等高频消费品类，通过“高频带低频”的商品组合逻辑，持续吸引到店消费客流，放大了单店的流量变现效率。最后，是消费端的渠道场景适配——2023年香港与内地全面通关后，跨境消费客流的回流为香港药妆零售市场带来了直接的增量；而龙丰集团的多品类融合布局，恰好匹配了内地游客对“正版平价药妆保健产品”的消费需求增量，进一步放大了其布局优势。

龙丰集团的增长实践，并非单一企业的“个性化机会”，而是整个药妆零售赛道的“趋势性窗口”——其背后的核心支撑，是整个行业市场规模的持续扩张，以及药妆融合业态对消费需求的精准匹配。根据弗若斯特沙利文的行业报告数据，香港药妆零售赛道的细分市场规模，在过去数年保持了稳定增长：其中，美妆零售市场的增速表现最为突出——其市场规模已从2020年的56.51亿港元，增长至2024年的88.6亿港元，四年间累计增幅超过56%；这一增速在整个消费品零售赛道中处于领先位置。同期，保健品零售市场的规模也保持了稳步增长，从2020年的107.8亿港元增长至2024年的121.1亿港元；而药品零售市场作为香港药妆零售的基础盘，规模也从2020年的57.9亿港元增长至2024年的85.1亿港元。

图6：香港药妆零售细分市场规模增长（2020-2029E）

香港药妆零售细分市场规模增长数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

图7：零售行业全渠道销售额增速。该图显示内容电商以27%的增速领跑，而O2O前置仓增速为8%，验证了不同生态位的发展差异。

零售行业全渠道销售额增速阴影条形图数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群这一市场规模增长的核心逻辑，是两个维度的需求增量叠加：一是消费场景的增量回流——2023年香港与内地全面通关后，跨境消费客流的持续回流，为香港药妆零售市场带来了直接的增量需求；而内地消费者对香港药妆产品的“正版、平价、高性价比”的认知，进一步放大了这一增量市场的空间。二是消费结构的升级变迁——随着健康消费、颜值消费的理念持续普及，香港本地及内地消费者对“美妆+保健+药品”类产品的一站式消费需求持续增长；传统药房的“单一药品供给”模式，已经无法覆盖这一综合性的消费需求——而这，恰恰是龙丰集团“药妆融合业态”的核心机会窗口。从行业竞争格局的维度来看，龙丰集团的资源禀赋，恰好支撑其抓住了这一行业机会：根据弗若斯特沙利文的行业报告数据，按2024年零售销售额计算，龙丰集团是香港最大的药品零售商，市场份额达5.2%；而在香港美妆、保健及药品零售商的综合排名中，龙丰集团位列第二，市场份额达5.8%；更关键的是，按平均单店可供应的SKU（最小存货单位）计算，龙丰集团是香港最大的药妆零售商——其单店可供应约6500个SKU，这一数值远高于行业平均水平；这一SKU储备量，恰好覆盖了从药品、保健品到美妆产品的全品类消费需求，为其“药妆融合业态”的落地提供了直接的供应链支撑。

在整个零售行业都在强调“全渠道融合”的背景下，药妆零售赛道的增长逻辑，却呈现出显著的“线下优先”的行业特征。龙丰集团的营收结构数据，清晰验证了这一趋势：其线下渠道的营收贡献占比超过97%，线上渠道的营收贡献占比仅在1.5%-1.7%区间徘徊；而剩余的营收贡献，基本来自批发业务——这一结构，几乎是香港药妆零售行业的“标准配置”。这一“线下为重”的渠道结构，本质是由药妆类商品的消费属性决定的：这类商品的消费决策，往往基于对渠道的“专业信任度”——消费者更倾向于到线下门店，通过店员的专业介绍、实地查验商品的资质有效期等方式，完成消费决策；尤其是对药品、保健产品这类“高信任度需求”的品类而言，线下门店的“专业感知价值”，是线上渠道无法替代的。但值得注意的是，龙丰集团的“线下为王”逻辑，并不意味着对线上渠道的完全放弃——其线上渠道的核心价值，并非直接变现流量，而是作为“线下门店的补充服务入口”，覆盖那些“线下门店服务半径外的客群”或“不便到店的消费场景”，实现流量的二次激活。这一布局，本质是用“线上场景覆盖流量、线下场景完成变现”的模式，将线上流量引导至线下门店，进一步放大其线下门店的布局优势。从行业的长期发展趋势来看，药妆零售赛道的“线下为王”逻辑，在短期内不会发生根本性变化——但这并不意味着企业可以完全忽略线上渠道的布局：随着流量成本的持续增长，线下门店的“流量入口价值”，需要与线上渠道的“流量运营价值”进行更高效的协同，才能持续提升流量变现的效率。

通过对“后端用工模式”和“前端业态模式”的双向拆解，可以清晰发现，零售行业的高质量增长，本质是“后端效率优化”与“前端价值重构”的双向协同结果——这一逻辑，既适用于整个连锁零售行业，也在细分的药妆零售赛道得到了清晰验证。

在“后端用工模式”维度，整个行业的核心逻辑已经发生根本性反转——过去，零售企业的规模扩张，主要依赖“门店数量的快速复制”和“低成本劳动力的规模供给”；但在当前的行业环境下，“劳动力供给的可持续性”，已经取代“劳动力成本的低廉性”，成为行业用工模式的核心支撑逻辑。这一反转的核心动因，由三个维度的变化共同驱动：一是成本端的刚性增长——随着社保合规成本、员工薪资水平的逐年上升，固定编制的用工成本从“可变成本”转为“刚性成本”，企业通过传统“扩大固定人员规模”的方式覆盖峰值需求，已经从“规模收益”变成了“效率负债”。二是供给端的结构变化——年轻一代劳动力对“灵活的工作时段”“多样化的工作内容”的需求显著提升，传统零售行业的“固定岗级、长时间工作”模式，已经无法匹配劳动力端的供给变化；“核心固定岗+弹性零工岗”的三叶草组织形态，早已成为连锁企业的用工标配。三是技术端的条件成熟——随着大数据、云计算等技术的普及，零售企业的数字化基础能力已经得到显著提升；而数字化技术的赋能，恰好让“灵活用工”的模式变得可精准调度、可高效管理；通过打通全场景数据，企业可基于算法预测客流、自动匹配用工需求，将用工效率提升至分钟级的精准维度。

图8：零售行业AI赋能全链路降本增效刻度线图。该图以刻度线形式，清晰对比了AI在不同业务环节带来的成本降幅或效率升幅。

零售行业AI赋能全链路降本增效刻度线图数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群可以说，数字化灵活用工，已经成为零售企业降本增效、规范用工、构建组织韧性的全流程支撑条件——它不是简单地将“固定员工换成零时工”，而是将企业的整个用工体系，从“静态编制”重构为“动态协同网络”，是零售企业从“规模扩张”转向“精细经营”的必经之路。

在“前端业态模式”维度，药妆零售赛道的增长实践，已经验证了“业态融合”的可行性——其核心逻辑，是重新匹配“商品结构”与“渠道价值”，通过“高频消费品类+高信任度渠道”的组合逻辑，持续提升流量变现的效率。这一方向的底层支撑，是三个维度的行业趋势共同驱动的：其一，是消费场景的融合变迁——随着消费需求的升级，消费者对“一站式购物”的需求持续提升，传统“单一品类供给”的业态，已经无法覆盖这一需求；而“药妆融合”的业态模式，恰好契合了消费场景的融合变迁趋势，通过“药品+保健品+美妆产品”的多品类组合，覆盖了更完整的消费需求，提升了单店的流量规模。其二，是商品结构的流量属性重构——在药妆融合的业态中，美妆、保健类商品的核心价值，是“高流量、高复购、高变现效率”；而药品类商品的核心价值，是“提供专业信任背书、提升消费者到店频次”——二者的组合逻辑，是用“专业属性”提升渠道的信任度，再用“高频品类”实现流量的变现，将“信任度”转化为“实际营收”。其三，是渠道的专业化价值放大——在药妆零售赛道，线下门店的核心价值，是“专业信任度的感知载体”；消费者更倾向于到实地门店，完成这类“高信任度需求”商品的消费决策。而头部企业的线下门店布局，恰好覆盖了这一核心价值，通过“大规模集中采购+供应链优化”的模式，强化了自身的“高性价比”认知，进一步放大了渠道的专业价值；再通过线上渠道的辅助运营，将流量引导至线下门店，实现了全渠道的流量协同。

图9：中国量贩零食行业市场规模。该图展示了该市场从2019年的211亿元到2027年预计1547亿元的爆发式增长趋势。

中国量贩零食行业市场规模气泡图数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

图10：量贩零食与传统超市周转天数对比。该图直观对比了库存周转和应付账款周转的惊人差异，揭示了量贩模式效率的根源。

量贩零食与传统超市周转天数刻度线图数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

综合两份行业报告的核心观点及头部企业实践案例，可以得出一个清晰的行业结论：零售行业的长期增长，本质是“后端用工模式的效率优化”与“前端业态模式的价值重构”的双向协同结果——这一逻辑，既适用于整个连锁零售行业，也在细分的药妆零售赛道得到了充分验证。一方面，“数字化灵活用工”是所有零售企业的“基础生存线”——在高成本、高波动、高不确定的行业环境下，企业只有通过数字化技术，将劳动力配置逻辑从“按人数定编”转向“按时段、任务、场景的精准匹配”，重构用工模式的弹性，才能在保障服务品质的前提下，降低用工成本、提升运营效率；换言之，这已经不是企业的“选择项”，而是“必须具备的基础生存条件”。另一方面，“业态融合与商品结构优化”，是头部企业的“长期增长线”——零售企业只有基于自身的渠道资源禀赋，对商品结构进行针对性优化，通过“高频品类+低频品类”的组合逻辑，匹配目标客群的消费需求，才能持续提升流量变现的效率，构筑起无法被轻易复制的竞争力；而在这一过程中，企业需要精准把握“单一品类的专业化”与“多品类融合的流 量化 ”之间的平衡。

图11：即时零售生态位分析。该图总结了五大生态位的核心能力、生存逻辑及未来挑战，清晰描绘了当前竞争格局。

即时零售生态位分析数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

图12：挑战与政策建议矩阵。该图将AI+零售面临的五大挑战与对应的六大政策建议进行关联，为企业和政策制定者提供了系统性的思考框架。

AI+零售发展挑战与政策应对矩阵数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群从行业的长期发展趋势来看，未来的零售企业，必须在“后端用工”和“前端业态”两个维度同步升级，才能构建起足够的抗风险韧性——这，也是所有零售企业的必经增长路径。（注：获取文末所有报告数据，进交流群，加：tecdat_cn）

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© 本文节选自《2026零售行业双向增长逻辑深度解析》| 拓端tecdat 原创出品