零售消费品行业发展历程（数据来源：爱分析） 与此同时，中国消费者人群分层越来越明显，其消费偏好与决策机制正在发生变化。根据麦肯锡 《2024 年中国消费趋势调研》，Z 世代、一线富裕银发族、三线富裕中老年、一二线新中产、 农村中老年等不同消费群体呈现出截然不同的消费偏好。 3 表 2：不同消费群体的消费偏好 （数据来源：麦肯锡） 不同人群消费偏好分化严重，意味着零售企业必须从多视角捕捉消费者动态，并通过各种方式来 满足消费者快速变化的需求。 信息化技术正逐步发挥重要作用。 表4: 人工智能正重塑零售企业全价值链 （数据来源：麦肯锡、德勤、埃森哲、IDC） 6 1.3 数据底座革新：零售智能化转型的破局关键 根据贝恩咨询报告，中国消费者对 AI 工具接受程度高，中国消费者对 AI 的信任度比美国和欧洲 消费者分别高出 45%和 40%。麦肯锡报告显示，生成式 AI 每年可为全球零售业创造 2.6 万亿至 4.4 万亿美元价值 AI 应用落地所需要的高质量数 据，严重影响零售企业智能化转型。根据 Gartner 的数据，2026 年 60%的 AI 项目因缺乏“AI 就 绪数据”（AI-Ready-Data）而被放弃。麦肯锡研究同样表明，在 AI 项目的整个生命周期中， 数据科学家和工程师高达 80% 的时间和精力花费在数据准备、清洗、整合和标注上。这极大地 降低了项目效率，拖延了 AI 应用的上线。 数据底座的革新成为零售企业解锁

，后续可能是“数据定义汽车 ”。 业界对软件定义汽车的常见理解 产品开发过程，要从此前的重视硬件转向重 视软件；整车由硬件主导转向软件主导。 资料来源：清华大学，麦肯锡 软件功能的不断增加将推动汽车软件的市场规模将不断扩大， 成为产业新的增长极。 软件定义汽车有了新的含义 自动驾驶功能的不断升级 ，对车用芯片算力的要求越来越高 ，用户需求倒逼上游企业开发出集合

专业技术人才缺乏，校企合作存在工程化鸿沟 近年来我国加速 AI 人才培养并取得显著进展，2024 年我国 AI 产业人才约 75 万人。然而，我国 AI 人才供需仍存在较大差距。 从人才数量上看，麦肯锡报告显示，预计 2030 年中国对熟练 AI 专业人员的 需求将达到 600 万，但人才供应量仅能达到 200 万。专业技术人才数量与产业需 求之间的差距较大，制约了我国 AI 技术的进一步发展和创新能力的提升。

cn/gate/big5/www.gov.cn/zhengce/zheng- ceku/2021-05/07/5605092/files/4362a77483354513be0fc- 81be53a4a64.pdf 57. 麦肯锡. 解码中国钢铁行业绿色低碳转型之路：塑造更 强钢. https://www.mckinsey.com.cn/%E8%A7%A3% E7%A0%81%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%92%A2

字技术，通过把业务流程延伸到用户获取用户 数据精准定义需求，将自身的业务流程全链路 数字化快速响应用户需求，而且还不断推进流 程虚拟化直到智能自动化。 用数字科技来生产经营管理、 把数字科技放进产品与服务。 麦肯锡预测 2030AI 的增加值 13 万亿美元 （中国区 7 万亿美元，这是浙江名次超山东 的依据）。（ 2020 年，中国计划将建成 100 万个 5G 基站，要让 5G 覆盖整个国家，需要 600