出品/聯商網

撰寫/上佳

近日，中國連鎖經營協會會長彭建真在參加完紐約世界零售商協會聯盟年會后，在朋友圈發文，“AI成為這次會議關注的焦點，相對于上一波中國電商的領先，國內零售同行在AI零售運用上還需努力”！

“努力”，很大程度上凝練著期望，更多還體現著一種警報！

O1

AI影響警報

這一被定義為第四次科技革命的技術，已經開始了它改天換地的影響力：

（1）往大了說，會影響全人類的命運

2023年5月30日，非營利組織人工智能安全中心(CenterforAISafety)發表聲明：減輕人工智能帶來的滅絕風險，應該與流行病和核戰爭等其他社會規模的風險一起成為全球優先事項！超過350名從事人工智能工作的人士進行了聯署，其中包括一些頂級的AI人，如OpenAI的CEO山姆·奧特曼(SamAltman)、DeepMind的CEO戴米斯·哈薩比斯(DemisHassabis)、“AI教父”杰弗里·辛頓(GeoffreyHinton)HE圖靈獎得主約書亞·本希奧(YoushuaBengio)。

高盛發布研究報告稱，AI在未來能極大的提高生產力，預計下一個十年間，全球GDP每年將因生成式AI的貢獻，達到7%的超高增長率。

（2）從微觀看，影響著企業的未來

頭部公司基本都在把AI當成戰略，字節的豆包、阿里的通義千問、百度的文心一言、騰訊的混元、華為的盤古、訊飛的星火等，各種大模型陸續登場，陸奇、王慧文、李開復、王小川等商業知名人物紛紛親自下場。

而企業級的垂直應用更是有如繁星，自然語言處理、AI語言交互、數據分析和挖掘、平面設計、自主控制和決策、智能家居、虛擬助手和客服、人臉識別等，AI都在進入；高盛預測，未來會有超過80%的企業將使用生成式AI的API或模型，或在生產環境中部署支持生成式AI的應用。

AI與硬件結合，也將智能設備提升一個層級，機器人產業迎來井噴。Gartner預測，到2026年，將會有超過1億人將與“機器人同事(合成虛擬同事)”協同工作。

（3）對個人來說，是一次命運的分水嶺

對于全球的這次范式革命，高盛曾發布研究指出，生成式AI會給全球勞動力市場帶來重大顛覆，預計將有3億個工作崗位被生成式AI取代；麥肯錫也指出，未來將有70%的工作被淘汰；最有可能被AI取代的職業有程序員、媒體和法律工作者、市場分析師、財務會計、交易員、教師、平面設計師、客服等，對應到零售業，程序性、流程性事務崗位將大幅減少或淘汰；當然新的崗位也會誕生，如算法工程師、AI提示詞工程師、機器人管理師、AI模型訓練師、AI創意師等，員工的層級差可能會進一步拉大。

如同智人開始統治地球，生成式AI、超級人工智能，一個新的時代開啟！顛覆、重做、革命、趨勢，我們聽膩了這樣的大詞，但確實，擁抱是我們唯一正確的姿態！

講那么多高大上，但零售，一直在應對現實，衣食住行，柴米油鹽，從過去電商、移動電商、社交電商、直播等等技術運用來看，實體零售業大部分都是被動的，是被平臺大廠和技術公司驅趕著上車的！AI時代，這種局面會改變嗎？

有人說，AI來了，就不用吃飯嗎？

飯要吃，只是做飯、供飯、找飯、吃飯、飯后的方式發生了天翻地覆的變化！

02

從過去互聯網對實體的沖擊看起

關于AI，前沿的研究遠遠領先于企業端的應用，實體零售的反應會相對遲鈍些。當然，具體行業實戰上還有很多不確定性，所以也非常值得行業進行探討。

因為不確定性，所以我們可以通過回顧互聯網的沖擊，類比一下AI可能的影子。

過去，互聯網至少在三個方面，實現了對傳統實體零售的巨大超越：

（1）交互效率

對比與顧客在線下當面交流，互聯網在與用戶對話方面實現了躍升：

A、互聯網率先以網頁化圖文，更快、更多的觸達消費者；后續從文圖到動圖到視頻，再到直播，用戶的參與感和互動效率越來越高；

B、客服從電話、留言、店小二，+用戶回復，到專業人工+智能客服，消費無憂更加深入；

C、商品推薦從用戶自己找，到競價排名，到算法推薦，知我化程度越來越高；

D、企業關注從點擊率到流量，到私域，再到圈層，信息在冪次級爆發，互聯網業務總量擴大并走向結構分化，交互媒介越來越多。

AI時代，建立在大數據基礎上的智能推薦，應該會進一步提案化、貼心化和智能化，每個用戶應該都可以獲得自己的“專人”服務，千人千面真的成為現實，智能具身，交互這條線還會進化！

（2）渠道效率

實體依然存在，但傳統渠道的聲量不斷下降，超級平臺的崛起；

A、從門店到網店，從網店到APP和小程序，再到直播間；渠道越來越多，越來越全，越來越互通，越來越數字化；

B、商品交付從最開始7天以上，到后續的次日達、1小時達、30分鐘達、15分鐘達、即時零售，基礎設施功能越來越強，時效越來越高。

AI時代，各種智慧終端、AI設備設施及AI入口會進一步提升交付效率。

（3）運營效率

從信息化到數字化、到智能化、到AI化；從結構性數據到非結構性數據，從大數據到多模態，從算法到高級認知智能，運營的效率在冪次級升級。

當然，更大的是人的效率變化，過去是一個店，后來一個網站、一個APP、一個平臺、一個直播間，超級平臺、超級員工、超級IP崛起，能量也越來越大，像董宇輝、小楊哥和李佳琦直播間，能夠頂幾家實體零售公司。

商業，一直向著多內容、更技術、更高效的方向在進化，而實體，一方面是技術加持，各種移動應用井噴；另外在“實”特別是場景和體驗的內容上升級，如現場分割、游戲、文化、賞玩、社交等體感要素，價值供應效率在不斷提升。

綜合來看，技術進步首先是為軟件公司創造了機會，然后是智能設備爆發，這過程中不斷與產業融合，最后推動實務升級；會先后出現技術紅利、模式紅利、業態紅利和產業紅利。

那么零售業與AI，應該也有相似的路徑，但速率，應該更快！

03

從零售鏈路暢想AI應用

我們順沿著進化的路徑，貼近當前實體問題，讓我們來共同探討實體零售AI化的可能與應該。

我們先期要鋪墊一個實體AI場景：一家零售公司，有人，有貨、有端；各種場景中，屏顯或投息影設備、機器人、無人設備及AI智能具身，彼此交互，跨平臺跨終端智能互聯。

（1）AI+營銷

總體上分為三個方向：

一是內部創意和設計-AI企劃直接生成：對AI來說，平面設計、文案及視頻內容創作是基本功能。與當下不同的是，未來AI企劃能夠打通企業營銷的整體出品過程，比如主題策劃、商品選品、競爭定價、美宣出圖、營銷預測、ROI評估等。我們想象，它會自動抓取企業的品類數據，依照節氣和行業進行智能預測，自助生成營銷提案，供決策者挑選；成型后可直接與智能銷售打通，直達用戶；用戶看到的，是一個精準的生活提案，而不是一堆推薦。

用現在的語境描繪未來，零售業應該有很多直接的AI企劃生成的平臺，即可以進行整體生成，也可以進行局部生成；從底層上說，它打通“商品+供應鏈+設計+運營管理”的鏈路。

二是顧客觸達-AI客服直接互通：當前，促銷信息做好，有的企業組織員工上街分發；有的通過朋友圈、微信群、直播等推送電子信息，大公司還有各種贊助和廣告植入，總體都是單向性的。行業一直講的用戶畫像及算法推薦，好多是大平臺才有。AI來臨，大部分的企業的用戶數字化都要補課，而用戶只要有AI近身，企業營銷提案就可以直達，貼心度、轉化率應該極高，千人千面，千人千店是基本項。

三是實務協作-AI一體化交付：企業現場需要的各種布置、裝飾、印刷品及視頻，大部分是屏顯及全影投息，如果需要實物，AI企劃直連3D制作，然后通過無人車、無人機交付！

AI企劃&AI客服，這是我們照當前局面想象的，也可能未來營銷這個提法會消亡，因為它已經融入到了智慧運營中！

（2）AI+運營

當下，大部分零售中層的運營工作，執行的是幫帶、傳教、檢查、督導、反饋及評估工作，未來，每個崗位都有自己的AI智能體，可以融合智能具身、智能助理助己待人；我們零售運營中的訂貨、陳列、變價、損耗控制、調撥、退貨等問題，都會在數據模型訓練中，由AI來執行，大量數據可以進行內外跨平臺調用，用來不斷智化具身；許多企業的零售中層和機械性的員工崗如基礎數據分析、收銀等，將會大幅減少甚至消失，而新增一些AI訓練師、提示詞工程師，運營的對象很可能是從過去的人轉化為模型智慧，馴化的數字人代表我們每個人的業績。

而現場的運營管理要去操作一些有溫情、有人性的創意類工作，主要負責去生產Idea(主意)；一些百購現場管理類的業務，大部分可以交由機器人、無人設備、自動感應設備及AI輔助來進行處理。

當然也有另外的可能，相當多現場類的業務，會因為感知預測和信任對接，變得不再需要現場，而零售的現場最終變成一個體驗場和娛樂場！

（3）AI+服務

服務是一個與運營強相關的話題，AI客服一定會成為每個公司的標配，實體現場會有大量服務機器人和服務智能終端得到運用，遠程AI客服極度擬真，企業24小時全天候經營成為常態。

我們相信零售運營的各種場景還都會有，按標品和非標品、強體驗和弱體驗形成四個象限，AI服務在不同的組合中體現不同程度的運用。

（4）AI+物流。

當前，零售業的標品物流已經有了比較高的智能化水平，像京東、菜鳥等，自動化訂單、供應商的電子數據信息交換、物流追蹤、智能機器人、智能揀選車、無人機和自動駕駛汽車等，物流作業的模式正在發生革命性的變化。

下一階段，在非標品的生鮮物流&加工中心將能獲得突破，很多靠手工完成的任務，未來會有更多AI及無人設備來完成，商品的性征檢測和狀態感知效率更高，生鮮非標將進一步標品化。

（5）AI+管理

AI時代，大量的Agent和機器人使用，企業的組織方式將迎來一次非常大的變革，阿米巴組織、特戰小組、超級員工將迅速崛起。零售后臺職能部門，包括人事、客服、財務、企劃、工程、安保、外聯等，絕大部分會有垂直小模型加持，企業的組織管理方式會更輕！

此外，從保障角度，企業將需要大量增加提示詞工程師、算法工程師，這些工種需要擁有扎實技術和豐富經驗，它集合了設計師、文案和程序員的綜合技能，可以構建、訓練和優化模型，以確保模型的準確性和穩定性，百度創始人李彥宏在中關村論壇上稱，未來10年，全球有50%的工作將涉及“提示詞工程”。

零售業也將出現越來越多的微組織大公司，1個人或幾個人，可以通過Agent，通過生成式智能體、機器人等，運作很大的業務，創造很大的價值。

（6）AI+供應鏈

最后是到實體實物，AI將為制造型零售提供無限可能。比如在生鮮種養領域，AI可以輔助進行原料控制、工藝改進、農殘檢測和生產指導，比如養魚、種水果等不再只靠吃天水，與企業物流及運營智能打通，效率及價值就非常的高，這也將為中國農產品的進一步標品化、品牌化提供革命性的支撐，智慧農業會再上一個臺階；標品方面，柔性供應鏈也將迎來大量機會。

這樣的情況下，供應鏈去中間化的程度將會進一步加速，企業將迎來真正的供應鏈革命。

供應鏈企業本身也將迎來轉型升級，更多的自動化、自助化、無人化的設備投入運用，生產的效率將獲得其他程度的提升，價格會進一步被打下來。

此外，另外一個值得我們關注的是生成式AI產品將大爆發，我們身邊的大部分用品都可能會被AI重做，AI牙刷、AI跑鞋、AI枕頭、AI床墊、AI桌椅等，商品的外包裝可能會成為各種AI入口，商品升級迭代又迎來一波高潮。

以上我們是從價值鏈單個點上來看AI運用，而未來一定是“單點的縱深”與“整體的貫通”同時存在，它需要AI從頭到尾能全方位的捕獲數據，從而進行智慧建模和強化學習，我們當前經營管理中糾結的許多節點都將不在存在，比如防損問題、盤點問題、營銷問題、員工績效評估問題等。

而從整體AI運用節奏上，參照移動互聯網對零售的改造，我們認為AI的生態布局與產業融合，也會經歷三個階段：

第1是AI助理大規模運用階段。

這一階段，各種技術公司會提供各種各樣的垂直大模型，尋求與企業的結合運用。數字巨頭如抖音豆包、騰訊混元、阿里通義千問、百度文心一言等，他們的通用大模型將不斷進化；而與具體行業企業結合，通過私有云和垂直小模型部署，專業領域的AI助理還有很大空間，贏家通吃的局面也會更加明顯；而像永輝、高鑫零售、天虹、生鮮傳奇這樣數字化基礎好的公司也可能會主動切入，尋求一些聚焦型的AI公司推進局部合作；跟早期網頁、APP井噴相似，各種AI模型也會井噴。

這一階段有很大的不確定性，企業需要尋求“先發優勢”和“業務穩定”之間的平衡，有些先期企業可能會踩坑，但最后總歸會有一些成功案例，被使用，被放大，有些超級殺手會跑出來。

如果要做，企業就需要進行藍圖規劃，以適應這個新工具延伸的作戰體系的需要。就像過去從線下到線上，超市企業在價格、庫存、營銷方式等方面存在打通、協調的需求，AI助理要智慧化得力，這個協調需求只會更高。

但與過去數字化有差異的，是AI助理自己的有強化學習能力，加上行業目前的數字化解決方案、技術路徑事實上是清晰的，所以技術公司零售企業雙方適應的效率會更高，像商業預測、圖文生成、內容創作等，零售業AI可以早早的用起來。

對企業來說，培訓員工如何負責任的使用AI也成為重點，大規模應用后，企業效率將提升，AIGC、內容生成將迎來井噴，內容與模型不斷互馴！

從資源上說，就像過去新系統上線前企業需要進行數據清洗一樣，當前階段，對大數據進行深層次采集、標注、整理和挖掘，是未來AI智能化的基礎，也是一個硬骨頭。目前企業有大量的會議紀要、PPT文檔、表格、設計圖、音視頻等，都可以進行AI數據化挖掘，這些數據也將作為數料，用于訓練零售業各種垂直大模型，最終會成為企業的數據資產，影響企業的未來。

第2是無人設備大規模使用階段。

AI為無人設備安裝了大腦，會讓當前的各種設備升級一個維度，擬人交互成為基本特征，收銀機、貨架、陳列道具、甚至墻面，都會更有人情味，收銀機可能會說，“王小姐，你今天很漂亮，這個魚紅燒更好吃”；無人車不是機械的說“請注意倒車”，掃地機器人不只是說“請讓讓”，而是會比江西圖書館旺寶、圖圖更厲害的......

商超領域更多的加工機器人、搬運機器人、檢核機器人、陳列機器人、服務機器人將得到運用，屏顯數字人可能會大面積布置，無人服務設施大量增設......

這階段，設備廠商會迎來發展機會，先進的企業會有快速突破，內卷會加快這些設備的普及運用。特別是人形機器人，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的下一個顛覆性產品。對應的，無人商店將真正迎來業態機會。

而適應這種大規模無人設備應用的局面，企業配套的管理思維跟組織形式需要改革，這跟許多公司線上轉型是一樣的邏輯，先進的設備與落后的管理思想，要有一段時間的磨合期。

第3個階段應該是整個零售業智化融合的階段。

如同過去線下零售和線上零售之別，AI初期，零售業也會有智化零售和非智化零售的區別，互聯網思維具身的企業一定不比AI具身的企業維度更高。AI智化的零售企業，是能夠將硬件、軟件和運營一體化適配，高度融合；而非智化企業則要不停的協調硬軟件的問題，智慧具身因數料不足、模型訓練不夠而低效。

但我們不排除這一階段，又會有新的技術生長出來，VR、AR、元宇宙等出現新的大突破，行業又出現新的技產融合的問題。

當然，我們無法確定這樣的三個階段到底在哪，只是從事物生長的角度做這樣的探討，這個過程中，總有先行者、跟隨者、晚期大眾和落后者。

此外，行業也有很多對AI倫理和風險的探討，包括數據隱私、算法偏差、AI濫用等問題，只是實體零售，我們還沒有進入角色，現在談論風險還為時過早。

04

零售業的AI姿態

這是一個時代長跑，企業群一定會有先后快慢，對行業來說，泛泛的姿態肯定是擁抱，而企業，自己的知行很重要。

具體的企業動向，一定是和企業的資源稟賦息息相關！拋開平臺巨頭不說，依照資源分層，不同的零售企業，AI迎新的姿態也應該不一樣：

第1集群是零售巨頭

如永輝、物美、蘇寧、盒馬、華潤、萬達、印力等，他們有相對較多的資源空間，數字化程度相對高，投入一定的資源進行自研，或與外部合作，應該可以快速的創造營運先例。最快的途徑，應該是在新店、新城市或新業務中，快速的落位AI運用；企業內部，也可以戰略性的投入研發，從而在規模發展的同時，實現頭部創新！

第2集群是規模性零售業

特別是一些區域性零售企業，有一定的規模，如山東家家悅、山西美特好、寧波三江、湖北雅思、湖北武商、安徽綠籃子、貴州合力等，企業兼具靈活性和創新性，在垂直領域推進AI應用，然后通過局部破局，連帶實現AI系統升級可能性更大；區域本地有大量的AI創業公司，主動找到這些公司，展開合作，區域性零售企業其實最有可能走出突破之路。

第3集群是中小及新生零售品牌

這些企業，由于缺乏資金，更多資源可能還是投入到生長和發展中，所以不一定能夠成為創造者；而一起開始就以技術起家的公司，有可能成為AI獨角獸。

以上三類企業集群，如果抽出共性的思想，都應該是保持開放，積極學習，利用資源，順勢而為！

05

AI與個人

作為零售個人，我們上面討論的AI種種，因人而異。保持對新事物的認知開放性，則是可有的姿態。

（1）企業家及高層決策者：作為企業發展的源動力，核心是要進行AI戰略決策。企業家有人脈資源，更能獲得高人指點，可以主動去一些技術公司，參加一些行業研討，開拓認知；結合企業的現金流情況，有序的投資AI技術，包括引進AI人才，與科技公司、科研機構、高校等開展合作，有條件的情況下，組織一些工作小組。

（2）IT從業者：這個群體其實很幸運，他們更有基礎，當然也面臨全新的知識升級要求，開源社區是學習和分享AI技術的好地方，也可以通過實際項目經驗來應用和深化對AI技術的理解，技術+業務深度融合才有更大的價值空間。

（3）零售中間層：這可能會是受影響比較大的群里，是經常被威脅要丟飯碗的群體，AI到來，階層躍升可能更難，這個事實很殘酷。所以，保持學習的心態，不斷提升自己的能力是關鍵，從刷抖音的時間里抽出一兩個小時，刻意學習，應該很快能進入AI時代的語境之中。

每當新技術來臨，總歸會分化出兩撥人，一波始終關心新聞動態，關心行業發展，關心抽象數據，而關心，討論，可能只是在看熱鬧這個層面上；而另一波，則在展開了具體的行動，把技術用起來，使之成為個人和企業的競爭力。

面對AI，我們是哪一波呢？

總結一下，未來，AI將推動零售業向更智慧、高效的方向發展，可能毋庸置疑！而當下，我們還有很多眼前的現實，經營依然艱難，內卷依然嚴重，過好當下的同時又要迎接未來，可能每件事情都要啃硬骨頭，不過我們相信，技術終將贏得未來，AI贏得時代！

也可能我們想象的都是錯的，因為未來，一定會超乎想象！

你認為呢？