一、引言与报告背景
本报告由德勤中国与中国连锁经营协会联合发布，基于2025年对零售行业的专项调研，旨在分析生成式人工智能技术的发展现状及其在零售领域的应用实践。报告汇集了多家企业案例和行业数据，为零售企业提供AI落地的参考框架。
调研覆盖华南、华北、华东地区企业，受访者包括企业高管和技术人员，民企占比71%，零售业态占比61%，反映行业对AI技术的关注度提升。报告强调企业需以场景为导向，务实推进AI应用。
二、生成式人工智能的发展现状
技术演进经历三阶段：从2022年技术奇点的认知破壁，到生态爆发期的百模竞逐与价值泡沫，再到当前以价值创造为核心的理性回归阶段，焦点转向智能体AI、实体化AI和主权AI等趋势。
企业应用现状显示，多数零售企业仍处于探索阶段，51%的企业自评AI经验不足；59%的企业认为AI实质性改变需1-3年，体现务实态度。技术趋势上，智能体AI和多智能体系统最受关注，占比分别为52%和45%。
企业感受调研表明，63%的受访者对AI感到兴奋，但34%存在困惑，反映技术从概念到落地的挑战。当前障碍包括输出质量、变革动力不足等，需持续投入优化。
三、生成式人工智能在零售行业的应用
应用场景多元化覆盖零售全链路：智能客服提升响应效率，数字员工自动化流程，供应链AI优化库存预测，智能营销实现个性化内容生成，智能预警增强风控能力，智能识别改善货架管理，销量预测提升决策精度。
案例研究显示实效：好特卖通过AI实现供应链风险洞察，降低舞弊风险；百果园利用智能问数压缩决策时间；浙江十足的无人便利店方案降低人工成本；绝味食品的AI会员智能体提升营销转化率。
收益方面，91%的企业关注效率提升，但创新洞察价值凸显，关注度增长20%以上。挑战在于规模化应用不足，仅少数项目实现全流程整合，需克服数据孤岛和业务适配问题。
四、对企业走入人工智能时代的建议
关键障碍包括场景识别难（49%）、输出可信度低（46%）和人才缺乏（46%）。企业需优先选择高价值场景，建立评估闭环，避免盲目投入。
实施策略建议小步快跑：通过试点验证价值，逐步推广；借力外脑（66%企业选择外部合作）降低风险；构建知识治理体系，提升数据质量；注重员工培训，压缩新员工成长周期。
风控与合规需重点关注安全漏洞（86%企业担忧）、隐私风险（83%）等问题。
#人工智能 #零售 #行业研究 #报告 #趋势 #生成式人工智能 #生成式AI
本报告由德勤中国与中国连锁经营协会联合发布，基于2025年对零售行业的专项调研，旨在分析生成式人工智能技术的发展现状及其在零售领域的应用实践。报告汇集了多家企业案例和行业数据，为零售企业提供AI落地的参考框架。
调研覆盖华南、华北、华东地区企业，受访者包括企业高管和技术人员，民企占比71%，零售业态占比61%，反映行业对AI技术的关注度提升。报告强调企业需以场景为导向，务实推进AI应用。
二、生成式人工智能的发展现状
技术演进经历三阶段：从2022年技术奇点的认知破壁，到生态爆发期的百模竞逐与价值泡沫，再到当前以价值创造为核心的理性回归阶段，焦点转向智能体AI、实体化AI和主权AI等趋势。
企业应用现状显示，多数零售企业仍处于探索阶段，51%的企业自评AI经验不足；59%的企业认为AI实质性改变需1-3年，体现务实态度。技术趋势上，智能体AI和多智能体系统最受关注，占比分别为52%和45%。
企业感受调研表明，63%的受访者对AI感到兴奋，但34%存在困惑，反映技术从概念到落地的挑战。当前障碍包括输出质量、变革动力不足等，需持续投入优化。
三、生成式人工智能在零售行业的应用
应用场景多元化覆盖零售全链路：智能客服提升响应效率，数字员工自动化流程，供应链AI优化库存预测，智能营销实现个性化内容生成，智能预警增强风控能力，智能识别改善货架管理，销量预测提升决策精度。
案例研究显示实效：好特卖通过AI实现供应链风险洞察，降低舞弊风险；百果园利用智能问数压缩决策时间；浙江十足的无人便利店方案降低人工成本；绝味食品的AI会员智能体提升营销转化率。
收益方面，91%的企业关注效率提升，但创新洞察价值凸显，关注度增长20%以上。挑战在于规模化应用不足，仅少数项目实现全流程整合，需克服数据孤岛和业务适配问题。
四、对企业走入人工智能时代的建议
关键障碍包括场景识别难（49%）、输出可信度低（46%）和人才缺乏（46%）。企业需优先选择高价值场景，建立评估闭环，避免盲目投入。
实施策略建议小步快跑：通过试点验证价值，逐步推广；借力外脑（66%企业选择外部合作）降低风险；构建知识治理体系，提升数据质量；注重员工培训，压缩新员工成长周期。
风控与合规需重点关注安全漏洞（86%企业担忧）、隐私风险（83%）等问题。
#人工智能 #零售 #行业研究 #报告 #趋势 #生成式人工智能 #生成式AI
