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当 AI 从零售快消行业的 “创新尝鲜” 变成 “生存必需”，竞争的核心逻辑已彻底改写。
英伟达（NVIDIA）2026 年《零售与快消品行业AI应用报告》用数百份行业样本、近百组核心数据，清晰勾勒出这场由技术驱动的行业变革：AI 不再是孤立的解决方案，而是贯穿从后台运营到供应链、从实体店到数字商务的企业级战略；其价值也从 “概念性赋能” 落地为 “可量化的营收增长与成本优化”。
这份报告揭示了零售快消行业 AI应用从 “探索期” 迈入 “成熟期” 的关键特征：91%的企业已参与AI部署，58%实现规模化落地，89%凭借AI实现营收增长，95%达成成本降低。本文将拆解 2026 年零售快消 AI 应用的核心逻辑与实践路径。
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一、行业拐点：AI 从 “试点狂欢” 到 “规模化价值兑现”
零售快消行业的 AI journey 已走到关键转折点。如果说 2024 年仍是 “全民试点” 的探索阶段 ——47% 的企业处于 AI 评估期，仅有 42% 主动部署；那么到 2026 年，行业已完成从 “是否要投 AI” 到 “如何高效投 AI” 的认知转变，规模化部署成为主流。
报告数据显示，当前 91% 的零售快消企业已深度参与 AI 相关工作，其中 58% 处于 “主动部署” 阶段；33% 仍在评估 AI 解决方案，较去年的 47% 下降 14 个百分点。这一增一减背后，是行业对 AI 价值的全面验证：企业不再满足于零散的试点项目，而是转向选择具备明确商业价值的解决方案并扩大应用范围。
从企业规模来看，头部企业的 AI 部署速度显著领先。员工人数超 1000 人的大型企业中，69% 已在主动使用 AI；而员工不足 1000 人的中小型企业，这一比例为 48%。但值得注意的是，中小企业的 AI 参与度（86% 正在使用或评估）与大型企业（97%）的差距正在缩小。
这一拐点的本质，是 AI 从 “技术概念” 向 “业务基础设施” 的转变。
报告强调，行业竞争的核心问题已从 “是否投资 AI” 升级为 “如何设计灵活、成本高效的 AI 技术栈，使其与企业的数据、人才和风险战略相匹配”。这意味着企业需要在三个关键问题上做出审慎决策：如何规模化优化推理（Inference）效率、如何平衡开源模型与专有模型的关系、如何引入智能体 AI（Agentic AI）和物理 AI（Physical AI）等新能力。
二、核心成果：营收与成本的双重突破，AI 成增长引擎
AI形成了对企业 “顶层收入” 和 “底层成本” 的双重赋能。
（一）营收增长：89% 企业受益，超半数实现 5% 以上增长
报告显示，89% 的受访企业表示 AI 对年度营收产生了积极影响，其中 57% 的企业营收增长幅度达到 5% 及以上。AI 驱动营收增长的核心逻辑的是 “精准匹配供需”：通过数据分析用户需求、优化产品推荐、个性化营销触达，让 “货找人” 的效率大幅提升。
以数字商务领域为例，67% 的企业将 AI 用于营销内容创作，58% 用于推荐系统优化，54% 用于广告投放精准度提升。这些应用直接带来了转化率的增长 —— 个性化推荐让用户购买意愿提升 30% 以上，自适应广告的点击率较传统广告高出 52%。
此外，智能体 AI 的介入让客户互动从 “被动响应” 变为 “主动引导”，48% 的企业通过个性化营销广告，实现了用户生命周期价值（LTV）的显著提升。
（二）成本优化：95% 企业降本，供应链成最大受益领域
在成本控制方面，AI 的表现更为突出：95% 的受访企业确认 AI 降低了年度成本，其中 58% 的企业成本降幅超过 5%。AI 的成本优化作用贯穿企业运营全流程，而供应链是最大受益领域 ——91% 的企业表示 AI 降低了供应链运营成本，较 2024 年的 80% 增长 11 个百分点，其中 53% 的企业成本降幅超过 5%。
AI 在供应链中的成本优化路径清晰：通过需求预测（64% 的企业应用）减少库存积压，通过路线优化（36% 的企业应用）降低物流成本，通过流程自动化减少人工干预。例如，某大型商超通过 AI 驱动的需求预测模型，将库存周转天数缩短 15%，滞销商品损失减少 22%；某快消品牌通过智能路线规划，物流运输成本降低 18%，配送准时率提升至 98%。
（三）目标达成率超预期：效率、体验、生产力全面提升
企业部署 AI 的三大核心目标是：创造运营效率（45%）、改善客户体验（38%）、提升员工生产力（29%）。而实际落地结果显示，AI 不仅完成了这些目标，还实现了超额交付：52% 的企业报告运营效率提升，54% 实现员工生产力增长，41%改善了客户体验。
这一 “超额达成” 的关键在于 AI 的 “协同效应”：例如，后台运营的 AI 自动化（如报告生成、客户细分）让员工从重复性工作中解放，得以专注于高价值任务，既提升了生产力，又间接改善了客户服务质量；供应链的 AI 优化让商品配送更及时，既降低了库存成本，又提升了消费者满意度。这种多维度的价值协同，让 AI 投资的 ROI（投资回报率）大幅提升。
三、三大关键趋势：开源、智能体、物理 AI 重塑行业格局
2026 年零售快消行业的 AI 发展，不再是单一技术的单点突破，而是三大核心趋势的协同演进：开源 AI 成为战略选择，智能体 AI 开启竞争新赛道，物理 AI 推动供应链智能化升级。这三大趋势共同定义了行业 AI 技术栈的未来方向。
（一）开源 AI 崛起：79% 企业认可其战略价值，灵活定制成核心诉求
随着生成式 AI 走向成熟，企业对 AI 解决方案的需求从 “通用化” 转向 “专业化”—— 需要适配自身业务场景、产品特性和客户群体的定制化能力。开源模型和工具恰好满足了这一需求：企业可以利用开源生态的创新成果，结合自有专有数据进行模型微调，既保证了技术灵活性，又避免了对单一供应商的依赖。
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报告数据显示，79% 的受访企业认为 “将开源模型和工具整合到 AI 技术栈中” 具有中等到极高的重要性，其中 48% 的企业将其列为 “非常重要” 或 “极其重要”。
越来越多的企业正在采用 “开源 + 专有” 的混合模型架构，既利用开源的灵活性，又通过专有模型保护核心业务数据与算法优势。
（二）智能体 AI：47% 企业布局，成为下一个竞争前沿
智能体AI（Agentic AI）—— 即能够自主推理、规划并执行复杂任务的先进系统 —— 是 2026 年报告的新增重点，也被定义为 “行业下一个竞争前沿”。
尽管仍处于商业化早期，但零售快消行业的布局速度远超预期：47% 的企业已在使用或评估 AI 智能体，其中 20% 已实现主动部署，21% 计划在未来一年内落地。
1. 三大核心应用目标
企业部署 AI 智能体的核心诉求集中在三个无法被传统自动化解决的领域：
提升流程速度与效率（57%）：AI 智能体可 24 小时不间断执行工作流，自主处理异常情况，将原本需要数小时或数天的流程缩短至实时完成。例如，某服装品牌通过 AI 智能体自动化处理订单审核、库存核对等流程，运营效率提升 40%。 增强客户体验与个性化（40%）：AI 智能体能够进行多轮对话，理解客户复杂需求，跨系统调取信息并执行操作（如订单修改、售后处理），在不增加人力成本的前提下，实现 “一对一” 的个性化服务。 基于实时数据优化决策（40%）：AI 智能体可持续监控数据流，识别需要干预的模式，根据业务规则评估选项并采取行动，让企业决策速度跟上数据产生的速度。
2. 五大落地场景
AI 智能体的部署集中在 “高业务价值 + 技术可行性” 的场景，Top5 应用包括：
内部工作流自动化（59%）：如财务报销审核、人事流程管理等，解决企业内部流程繁琐、效率低下的痛点。 知识管理与检索（59%）：将分散在文档、系统和员工脑中的 institutional knowledge（机构知识）整合起来，通过 AI 智能体快速检索、合成并应用，让员工无需重复学习即可调用集体智慧。 员工助手（48%）：为不同岗位员工提供定制化支持，如营销人员的文案辅助、供应链人员的数据分析工具等，全面提升生产力。 客户支持助手（48%）：处理常见咨询（如物流查询、退换货申请），将复杂问题转交给人类员工，实现 “AI 处理常规，人类聚焦复杂” 的分工模式。 个性化营销与广告（48%）：基于客户实时行为和历史数据，动态调整营销内容和推荐策略，提升转化效率。
3. 实施关键：模型定制化
AI 智能体落地的核心挑战在于 “模型适配性”—— 零售快消企业的产品特性、业务流程、客户行为均具有独特性，通用模型难以精准匹配需求。报告显示，48% 的企业表示 “确保 AI 智能体使用经过相关训练的模型” 是实施的关键考量。为此，企业越来越倾向于通过开源模型结合自有数据进行微调，既保证模型性能，又避免长期技术依赖。
（三）物理 AI 与机器人：供应链智能化的下一代方向
物理 AI（Physical AI）—— 结合数字孪生（Digital Twins）、机器人技术的实体场景 AI 解决方案 —— 是供应链转型的核心方向。尽管目前仅有 17% 的企业在使用或评估，但早期实践者已验证其价值：通过将物理 AI 与数字智能、人类劳动力无缝整合，实现供应链灵活性与吞吐量的双重提升。
当前物理 AI 的落地场景主要集中在三个领域：
内部物流模拟与优化（33%）：通过数字孪生技术构建仓库虚拟模型，模拟货物流动、人员调度，优化存储布局和分拣路径。 机器人拾取与放置（23%）：在仓库中部署自动化机器人，完成商品的拾取、分拣、打包等重复性任务，降低人工成本并提升效率。 智能叉车与自主移动机器人（18%）：实现仓库内货物的自动运输，减少人工搬运带来的误差和效率损耗。
报告预测，随着试点项目向协同系统演进，物理 AI 将成为供应链下一波转型的核心驱动力，帮助企业应对劳动力短缺、物流复杂度提升等结构性挑战。
四、全价值链落地：从数字前台到供应链后台的 AI 渗透
AI 在零售快消行业的价值已不再局限于单一环节，而是贯穿 “数字商务 - 后台运营 - 供应链 - 实体店” 全价值链，形成了 “前端优化体验、后端降本增效” 的全方位赋能格局。
（一）数字商务：61% 企业布局，个性化成核心驱动力
数字商务（包括电子商务、营销和广告）是 AI 应用最成熟的领域，61% 的企业将其作为转型重点，较 2024 年的 57% 持续增长。这一领域的 AI 应用已从 “基础分析” 转向 “智能交互”，核心是通过个性化体验提升用户转化率。
Top5 应用场景包括：
营销与广告内容创作（67%）：AI 生成符合品牌调性的文案、图片和视频，适配不同渠道（如社交媒体、电商详情页），内容生产效率提升 3 倍以上。 推荐系统（58%）：基于用户行为、偏好和实时场景，提供 “千人千面” 的产品推荐，某电商平台通过 AI 推荐系统将客单价提升 25%。 广告投放优化（54%）：精准定位目标用户群体，动态调整投放策略，降低获客成本（CAC）。 自适应广告（52%）：根据用户实时反馈调整广告内容，提升点击率和互动率。 客户服务助手（50%）：通过 AI 智能体处理常规咨询，响应时间从分钟级缩短至秒级。
值得注意的是，“智能体商务”（Agentic Commerce）正在成为新热点 ——AI 智能体不仅能推荐产品，还能主动理解用户意图，帮助用户完成 “需求明确 - 产品筛选 - 下单购买” 的全流程。例如，42% 的企业已部署 “目录富集” 功能，通过 AI 动态增强产品信息（文本、图片、视频）并实现本地化适配；31% 的企业推出了购物助手，为用户提供个性化的购买引导。
（二）后台运营：54% 企业应用，数据驱动决策成核心
后台运营（包括营销运营、财务、产品开发、IT）是 AI 应用的第二大重点领域，54% 的企业已实现规模化部署。这一领域的 AI 价值核心是 “替代重复性工作，提升决策精准度”。
Top5 应用场景包括：
客户分析与细分（64%）：通过 AI 挖掘用户行为数据，精准划分客户群体，为营销和产品策略提供支撑。 预测分析（57%）：预测市场需求、销售趋势和财务表现，帮助企业提前调整策略。 报告生成（48%）：自动化生成财务报告、运营报表等，减少人工整理时间，提升数据时效性。 合成数据（36%）：生成符合业务场景的虚拟数据，用于模型训练和方案测试，避免核心数据泄露。 动态代码与函数生成（33%）：为 IT 团队提供代码辅助，加速系统开发和迭代。
（三）供应链：45% 企业视其为战略核心，韧性提升成关键
供应链已从 “成本中心” 转变为 “战略能力中心”，45% 的企业表示 AI 是实现供应链卓越运营的关键。当前 64% 的企业面临的供应链挑战较去年有所增加，核心压力来自地缘政治不稳定、劳动力短缺、消费者对速度和透明度的高预期，以及全球监管复杂性。
AI 在供应链中的三大核心应用方向：
运营效率与吞吐量（51%）：通过 AI 自动化、预测性维护和流程优化，在不增加大量资本投入的前提下，提升现有基础设施的利用效率。 满足客户期望（45%）：通过需求感知、库存定位和履约协调，实现快速、准确、灵活的配送，满足消费者的核心诉求。 可追溯性与透明度（38%）：较 2024 年增长 15 个百分点，成为企业合规和风险管理的核心需求。AI 驱动的追踪系统、供应商监控和溯源验证，帮助企业满足消费者对产品起源和可持续性的知情权，以及监管机构的合规要求。
（四）实体店：24% 企业布局，数据驱动体验优化
尽管实体店的 AI 应用占比相对较低（24%），但落地深度极高 ——74% 的应用企业已部署客户分析和门店分析功能，核心是通过数据洞察优化到店体验，与数字渠道形成协同。
Top5 应用场景包括：
客户分析（74%）：通过店内传感器、摄像头等设备收集用户行为数据，分析购物路径、停留时间等，优化商品陈列。 门店分析与洞察（74%）：实时监控门店运营数据（如客流、库存水平），动态调整人员调度和补货策略。 缺货与库存管理（58%）：通过 AI 预测门店库存需求，避免缺货或积压，提升货架利用率。 销售助理优化（58%）：为一线销售提供 AI 辅助工具，如产品信息查询、客户需求匹配推荐等，提升服务专业度。 实时购物者活动警报（53%）：及时识别门店异常情况（如客流拥堵、商品破损），快速响应并解决。
五、挑战与破局：人才缺口与推理优化的决胜之战
报告指出，当前零售快消企业面临的核心挑战已从 “数据短缺” 转向 “人才缺口” 和 “推理优化”，能否解决这两大问题，直接决定 AI 投资的最终回报。
（一）最大挑战：AI 人才缺口加剧，46% 企业受困
数据显示，AI 人才短缺已成为行业最大的实施障碍 ——46% 的企业将其列为 Top 挑战。这一缺口的加剧，一方面源于 AI adoption 的快速扩张，企业对 AI 人才的需求呈爆发式增长；另一方面，智能体 AI、物理 AI 等新技术的出现，要求人才具备 “技术 + 业务” 的复合能力，进一步拉高了人才门槛。
人才缺口的直接影响是 “投资与执行的错配”：尽管 92% 的高管计划增加 AI 预算，58% 的企业计划增投超 10%，但缺乏 skilled talent 导致很多企业的 AI 项目难以落地，或无法实现预期效果。
（二）关键命题：推理优化，决定 AI 从 “成本中心” 到 “利润引擎”
AI 推理（Inference）—— 即训练好的模型对新数据进行预测、应用所学知识的过程 —— 是 AI 交互的核心引擎，也是决定 AI 商业价值的关键环节。每一次产品推荐、库存预测、客户咨询响应，背后都离不开推理过程。报告强调，优化推理效率是将 AI 投资转化为可量化价值的核心命题。
报告指出，解决推理优化问题的关键是构建 “开放、灵活的 AI 技术栈”—— 结合开源模型和专有模型的优势，根据不同应用场景的需求（如高准确性、低延迟）定制推理架构，实现规模化部署下的效率与成本平衡。
（三）数据挑战缓解：成熟度提升，隐私仍是关注点
与 2024 年相比，数据相关的挑战已显著缓解：“缺乏足够的模型训练数据” 的担忧从 27% 降至 13%，“隐私与数据主权问题” 从 22% 降至 18%。这一变化得益于企业数据基础设施的完善 —— 经过数年的积累和整理，大多数企业已建立起相对完整的数据体系，能够支撑 AI 模型的训练需求。
但隐私问题仍是不可忽视的关注点。随着全球数据监管政策的收紧（如 GDPR、中国个人信息保护法），企业需要在数据利用与合规之间找到平衡。报告显示，36% 的企业正在使用合成数据技术，通过生成虚拟数据替代真实数据进行模型训练，既保证了数据安全性，又避免了合规风险。
六、未来展望：2026，AI 定义零售快消新可能
报告最后指出，零售快消行业的 AI 发展已进入 “执行决胜” 的新阶段。企业的核心任务不再是 “是否投资 AI”，而是 “如何更高效地部署 AI”，在全价值链中释放技术的最大价值。2026 年及未来一段时间，行业将呈现四大发展方向：
1. 开源组件深度整合进生产技术栈
开源 AI 将从 “可选方案” 变为 “核心组件”，越来越多的企业将采用 “开源 + 专有” 的混合架构，既利用开源生态的灵活性和创新速度，又通过专有模型保护核心竞争力。这一趋势将推动 AI 技术栈的标准化与个性化平衡，降低企业 AI 部署的门槛和成本。
2. 智能体 AI 从 “试点” 走向 “运营化”
AI 智能体将在更多核心业务场景实现规模化落地，从内部工作流自动化、客户支持等基础应用，向更复杂的决策支持、跨部门协同等高级场景延伸。企业将建立专门的 AI 智能体运营团队，负责模型训练、迭代和优化，确保技术与业务的深度融合。
3. 专业 AI 应用持续深化——AI 应用将从 “通用功能” 转向 “垂直场景深度定制”。例如，供应链领域的物理 AI 将与数字孪生、机器人技术深度整合，实现 “端到端” 的智能化；实体店的 AI 将结合物联网（IoT）设备，实现 “无感购物”“智能导购” 等沉浸式体验；数字商务领域的 AI 将实现 “全渠道个性化”，打通线上线下数据，为用户提供一致的个性化服务。
4. 人才成为核心竞争壁垒——拥有 “技术 + 业务” 复合能力的 AI 人才，将成为企业争夺的焦点。企业将加大内部培训和外部合作力度，构建完善的 AI 人才培养体系。同时，AI 工具的 “低代码化”“平民化” 将成为趋势，让非技术岗位员工也能利用 AI 工具提升工作效率，形成 “全民 AI” 的组织文化。
结语：AI 不是替代，而是重塑零售快消的核心逻辑
NVIDIA的这份报告，不仅呈现了零售快消行业 AI 应用的现状与数据，更揭示了一个核心趋势：AI 已不再是简单的 “效率工具”，而是重塑行业竞争逻辑、商业模式和用户体验的核心力量。
它让企业从 “规模驱动” 转向 “数据驱动”，从 “被动响应市场” 转向 “主动创造需求”，从 “成本竞争” 转向 “价值竞争”。
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