近日，启迪大街亦庄 AI 联合创新中心联合与中国连锁经营协会联合开展零售科技新锐企业对接活动，探索 AI 创新方案与真实零售场景的融合机会。来自天虹、天福、屈臣氏、合肥百大、联华华商、康成投资、好特卖、叮咚买菜等企业的实践，拼出一张不是 " 某一环更快 "，而是 " 整条零售价值链被重新拆解、再用 AI 拼起来 " 的草图。多位与会者给出判断：零售 AI 正站在从 " 单点提效 " 走向 " 全链路重构 " 的临界点。

今年 9 月，天虹在 C 端发布数字孪生门店，把智能购物车、电子价签、货架摄像头与智能体结合，让顾客从进店到离店都有 AI 陪伴；在 B 端则把选品、选址、补货、定价等核心能力全面 AI 化。在此前的实践过程中，一位超市业务副总用 Codex、GPT 等工具反向推导同类小店的岗位设置与组织架构、自行完成开店调研；一位财务人员则用自然语言对话搭建程序，把原本要花一周的跨平台对账压缩到约 2 小时。

天福这家以便利店为主业、拥有七千多家门店的企业，也从今年 4 至 5 月起，搭建了自己的 AI 开发平台，需求沟通后十几分钟就能呈现 UI 或方案原型，研发产出预估提升 10 倍以上。

屈臣氏设立每月由 CEO 亲自主持的 AI 月会，要求各部门一号位汇报本部门主导的 AI 工作流；每个部门设 "AI 船长 "，目标是一年沉淀上百条单点工作流。目前，他们已探索出一种工作模式，在业务提出需求后，直接用 AI 生成简易 demo，一小时内完成传统上需要数周的需求确认。

面向消费者的运营端，智能体的效果已经可以量化。中国移动团队为 " 零食有鸣 " 构建的私域运营 Agent，把一轮营销活动周期从 14 人天压缩到 2 小时，月成本从 4 万余元降至约 2500 元。

联华华商把 AI 用于冷冻食品的商品汰换决策，基于交易、供应链、合同与顾客行为数据，让 AI 分析 227 个 SKU 的表现，识别出零贡献、不可或缺、需要观察的商品，再通过小范围门店 A/B 测试验证，形成 AI 建议、人执行、物理世界反馈的闭环。

重构的难点不在技术

当模型能力快速提升之后，零售企业 AI 应用面临的问题也在发生变化。

天虹认为，企业能沉淀的数据，一半来自系统流转，另一半来自业务决策者 " 脑子里的经验 "，把 " 一个超市经理看到销售下滑时该怎么判断、怎么应对 " 这类经验萃取成企业资产，结合系统事实数据与流程 SOP，智能体才会有 " 懂业务 " 的底子。

腾讯在研讨会上提出，AI 带来技术平权的同时也在加剧人才差距，" 超级个体 " 能独立完成从前端到工程的全流程并沉淀出方法论，其关键能力是判断力，即识别 AI 能做什么、不能做什么、学习速率与审美创造力。宝洁则强调 " 定义问题比解决问题更重要 "，真正的价值在于选对业务场景，而非单纯会用工具。

与会嘉宾认为，AI 门槛降低并未弱化 IT 职能，反而加重了它的责任，在统一系统架构、数据治理、智能体管理、平台安全方面提出了更高的要求，传统 ERP、POS、CRM 系统接口封闭，是 AI 落地最大的瓶颈之一，构建标准化开放接口是破局的关键。

联华华商指出，在 AI 应用逐步深入的背景下，IT 部门和一线物理操作岗位相对稳固，但承上启下、信息传达类的中间层级岗位重要性可能会下降，传统企业受组织惯性拖累，可能会被没有历史包袱的 "AI 原生企业 " 降维打击。