随着业务复杂度指数级上升，我们对 IT 架构提出了 "4A" 诉求 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算 核心观点 市场竞争烈度升级，零售企业智能化转型势在必行 在日趋分化的消费市场中，零售企业正在经历深刻变革。在消费者趋于理性且重视体验的背景下， 零售业竞争焦点已从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。人工智能技术已 深入零售业务场景，贯穿零售业态全链路，成为零售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的 核心引擎。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁，智能化转型是大势所趋。 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王”、“渠道为王”、“流量为王”三个发展阶段后，正在向“体 验为王”演进。消费者日趋理性且重视体验，消费市场分层重构，让零售业竞争从粗放式流量争 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从

以基本生活物资为 主，如粮食、布匹， 选择有限 推动因素： 低生产力水平导致 商品生产分散，缺 乏规模化的供应能 力，且信息闭塞 消费需求： 商品多样化增加， 交易便利度提升， 如超市、百货商店 等零售业态满足日 常消费 推动因素： 流水线技术推动商 品工业化生产与规 模化供应，人口聚 集区催生高密度零 售网点 消费需求： 线上购物突破地域 限制，提供选择与 比价便利 推动因素： 移动互联网技术的 �� 电商的发展使得零售行业由传统的实体零售模式，逐渐发展为突破地域限制的电 商零售，到如今的新零售业态。零售行业的发展历程不仅极大提高了消费者购物 的便利性，更加速深化了消费市场与零售商的需求匹配度。随着数字化应用和现 代技术的发展，线上线下一体化的发展模式被全面激活。当前的新零售业态以消 费者体验为核心，通过大数据、AI、物联网等数字化技术实现线上线下一体化、全 渠道融合的零售模 上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 和供应商管理难度。大型零售企业通常需要与更多类别的供应商建立联系，供应 商

在未来发展中，随着健康消费需求的持续升级和数字化技术的不断演进，这种基于共同理 念和深度协同的合作模式，将继续推动零售业向更健康、更智能、更可持续的方向发展。 - 7 - 案例 3：数据驱动与实时闭环的客户服务新范式—合肥百大集团“随时评”智能 客户评价系统 一、背景 面对零售业从增量竞争转向存量竞争的时代背景，客户体验成为核心竞争壁垒。合肥百大 集团作为传统零售企业，亟需打破消费者 情风险。四是品牌焕新。 系统成为百大“老字号”拥抱数字化、展现“以客为尊”新形象的窗口，增强客户信任与归 属感。五是行业价值。该“轻量化、高效益”的自主解决方案，具备极强的可复制性，为传 统零售业服务数字化转型提供成功实践路径。 - 9 - 图 3 运营优化实际案例 四、创新点 一是深度融合。实现“技术、组织、流程”三位一体协同变革，而非单一工具应用。二是闭 环时效。设定了“15 - 20 - 案例 8：百灵鸟 AI 大模型驱动天虹革新零售范式 1．背景介绍 在人工智能技术深度重塑产业格局的背景下，天虹作为中国头部零售集团，也面临诸多数 智化转型挑战。传统零售业务流程效率低下，运营成本居高不下；通用 AI 模型难以适配零 售细分场景，导致商品推荐、小票识别等关键任务准确率低；数据价值未能充分挖掘，决 策仍依赖人工经验，缺乏智能支持。此外，顾客体验存在明显短板，如积分处理慢、客服响

发和利用 自然资源的规模在迅速扩大，货物运输量急剧增加，运输业得以迅速发展，企业面 临着缩短交货周期、提高产品质量、降低成本和改进服务的压力，市场竞争日益激 烈。为了适应不同层次的消费需求，零售业中连锁经营、专卖店、无店铺销售等各 局特色的业态应运而生，为商品流通提供了多样化的渠道，促进生产、销售结构发 生了变化，同时也推动了流通环节的高效化和重新组合。作为物流结点的仓库从原 来单一保 来单一保管功能迅速向收货、分货、装卸、加工、配送等多种功能方向发展，港口、 码头、汽车和火车货站、机场货站、城市仓库等物流结点都在扩展自己的功能，逐 渐演变为现代的物流配送中心、物流园区。政府、社会、零售业、批发业以及生产 厂商都积极投身于物流园区的建设。 3D 物流园区规划系统研发背景 02 物流综合型人才的大量需求 物流配送中心、物流园区概念的兴起伴随的将是大量的物流综合型专业人才的

零售企业组织架构复杂 • 零售业务场景繁多 • 零售垂直行业需求差异化 背景：零售SaaS业务复杂度的来源 背景：零售企业组织架构复杂 连锁总部 加盟商 ⻔门店 ⽹网店 仓库 ⻔门店 部⻔门架构 部⻔门架构 采购主管 仓库 ⽹网店 分公司 ⻔门店 ⽹网店 采购总监 运营总监 财务总监 运营主管 店⻓长 收营员 导购员 部⻔门架构 运营 导购员 背景：零售业务场景繁多 财务

综合体逐步成为盘活实体经济的重要抓手  电商平台成立： 2003年阿里巴巴创办淘宝，2004年京 东上线，阿里推出支付宝，2008年1号店与唯品会上线， 标志着中国电子商务时代的开始，对实体零售业产生深 远影响。  电商形成完整供应链：2008年京东开始自建物流体系， 提升了在线购物的体验，进一步冲击实体商业。  电商购物节：2013年阿里巴巴推出“双十一”购物节， 虽然促进了在线购物，但也激发了实体商业的创新应对。 www.iresearch.com.cn 实体商业品牌新发展 精品零售强调精准匹配“人-货-场”，以差异化策略实现市场分层渗透，下沉市场成为潜力目标 精品零售业态在行业竞争中逐渐向“人-货-场”精准匹配和数字化运营转型，以差异化策略谋发展：稳定经营品牌如美容美发、精品超市，依托标准化大中型门店扎根 核心商圈，借助数字化工具向三四线渗透，以完善商品结构与服务 牌围绕目标客群，在市场渗透、运营模式、流量获取上精准发力，既巩固核 心市场，又挖掘下沉潜力，彰显精品零售业态多元化、精细化的发展逻辑。 精品零售业态品牌发展情况 来源：万达智慧商业、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 稳定 经营 品牌 高速 扩张 品牌 网红 新锐 品牌 精品零售业态 经营特点： 以标准化大中型门店为 主，选址多面向核心商 圈及成熟商业中心 发展诉求： 向三四线城市渗透，以完善结

年 有 15 个省市，11 个行业，主要为房地产业和能源化工业；2021 年有 16 个省市，11 个行业，主要为制 造业和房地产业；2022 年有 18 个省市，12 个行业，主要为制造业和零售业；2023 年有 20 个省市， 14 个行业，主要为制造业和服务业；2024 年有 23 个省份，4 个自治区，主要为制造业、信息传输、软 件和信息技术服务业；2025 年有 21 个省份，主 个具有代表性的民营企业数智化转型案例样本研究发现，民营企业数智化转型的行业不 均衡性仍存，但覆盖范围持续拓宽，地域特色日益凸显。行业分布上，制造业、信息技术服务业、零售业仍是 主力，不同行业场景特色鲜明：制造业侧重柔性生产与智能定制，信息技术服务业聚焦 SaaS 解决方案与 IoT 融合，零售业发力终端全链路管理。 地域分布上，北京、广东、山东、河南的转型成熟度依然领先，上海、浙江、江苏、辽宁等地区的民营企业 凭借产业集 活力源泉”：从应用场景看，民营企业 AI+ 探索紧扣“降本增效”与“商业突围”目标 ―― 制造业领域，侧重柔性生产与智能定制；信息技术服务业领域， 聚焦 SaaS 解决方案与 IoT 融合；零售业领域， 发力终端全链路管理， 通过 AI 优化营销与供应链。 从发展趋势看， 民营企业 AI+ 转型呈现三大特征：一是场景深耕与轻量化并行，聚焦细分赛道打造“小而精”的 AI 解决方案； 二是生

定制批发的新模式诞生 • 供给端第三方服务商逐 渐成为市场主流 • 需求来源中大模型厂商 的智算需求快速增长， 云服务与短视频厂商的 通用算力保持稳定增长 • 销售模式以定制批发为 主，结合部分零售业务 • 第三方服务商占据定制 批发市场的主要份额 • 需求来源以智算为主要 驱动，通算稳定增长 • 受益于大模型的训练需 求增长，定制批发模式 再迎发展机遇 • 零售模式有望在推理场 景中实现进一步增长 应用的市场商业化进程。 • 针对时延敏感型AI应用（如自动驾驶、实时金融交 易），企业需优先选择城市群内部及周边算力节点 部署推理服务，以满足毫秒级响应需求。 • AI应用推理需求的爆发将驱动算力中心零售业务的 下游需求持续增长。 智能客服 ✓ 头部流量应用接入DeepSeek， 显著推动了AI大模型技术向日 常化普及 ✓ 云厂商以API或私有化部署形式 将DeepSeek模型接入云平台， 中心服务以标准化需求为主，便于企业进行快速部署和接入，旨在通过 其庞大的网络覆盖能力，为用户提供稳定、可靠的算力资源。 2）第三方算力中心服务商：具备高标准等级的算力硬件和运维能力， 为高性能算力和节能方案提供支撑，兼具传统零售业务和大规模批发定 制业务。其中，集群化的算力中心定制业务主要服务于对算力中心有高 度定制化要求的大型企业或特定行业用户，如云服务商、人工智能企业 等。 3）企业或地方政府自建算力中心：企业自建主要用于满足自身核心业

定制批发的新模式诞生 • 供给端第三方服务商逐 渐成为市场主流 • 需求来源中大模型厂商 的智算需求快速增长， 云服务与短视频厂商的 通用算力保持稳定增长 • 销售模式以定制批发为 主，结合部分零售业务 • 第三方服务商占据定制 批发市场的主要份额 • 需求来源以智算为主要 驱动，通算稳定增长 • 受益于大模型的训练需 求增长，定制批发模式 再迎发展机遇 • 零售模式有望在推理场 景中实现进一步增长 应用的市场商业化进程。 • 针对时延敏感型AI应用（如自动驾驶、实时金融交 易），企业需优先选择城市群内部及周边算力节点 部署推理服务，以满足毫秒级响应需求。 • AI应用推理需求的爆发将驱动算力中心零售业务的 下游需求持续增长。 智能客服 ✓ 头部流量应用接入DeepSeek， 显著推动了AI大模型技术向日 常化普及 ✓ 云厂商以API或私有化部署形式 将DeepSeek模型接入云平台， 中心服务以标准化需求为主，便于企业进行快速部署和接入，旨在通过 其庞大的网络覆盖能力，为用户提供稳定、可靠的算力资源。 2）第三方算力中心服务商：具备高标准等级的算力硬件和运维能力， 为高性能算力和节能方案提供支撑，兼具传统零售业务和大规模批发定 制业务。其中，集群化的算力中心定制业务主要服务于对算力中心有高 度定制化要求的大型企业或特定行业用户，如云服务商、人工智能企业 等。 3）企业或地方政府自建算力中心：企业自建主要用于满足自身核心业