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AI+零售行业深度：AI如何重构线上线下。

技术路径：劳动力革命，智能体升级

我们认为，当前 AI 应用在零售主要的应用技术主要为搜索增强、多模态、以及智能体，我们认 为对于行业的影响体现于：第一，通过检索增强，改变了产品的发现路径，使得信息更加的精 准，提升转化效率；第二，多模态大模型的诞生，电商以及零售业迎来信息生产力重塑，大量 文案、客服、视频、投放等工作流效率提升。第三，无论是 C 端或 B 端，智能体产品化趋势逐 渐确定、且交互方式全面升级，我们认为零售流量入口或将重构，工作范式重新定义。

AI+电商：确定性交易增量，生态打通为关键

我们通过传统的电商分析模型——GMV、货币化率以及商业模式，去看大模型对于电商行业产 生影响。我们认为，大语言模型带来了搜索效率的优化，以及智能体时代下，大模型厂商在闭 环电商领域进行尝试，通过高频的业务场景来拉动智能体产品的用户规模、并进一步反哺智能 体产品的商品供给形成飞轮，此外电商平台推出了站内智能体助手，交易规模有望迎来确定性 增量。后续看，我们认为 AI 在电商领域能够持续渗透的看点：第一，在电商平台的广告体系已 较为成熟的背景下，电商 AI 产品的渗透率取决于其商业化能力，当前各家平台已在效果付费、 智能体广告中进行探索。第二，AI 产品正在从信息聚合工具向闭环电商模式进行探索，各家平 台积极定义行业的统一标准，统一商品以及支付体系的打通，为 AI 闭环电商打磨基础。

AI+实体零售：实体场景天然适配，优化路径清晰

传统零售行业是劳动密集、重投入的行业，但由于其“高频决策、重复执行、实时反馈、持续 优化”的行业特性，天然适配 AI 规模化应用。从海外零售巨头沃尔玛以及国内信息系统服务 商多点数智在 AI 应用的实践来看，我们认为，AI 对于零售业的重构在于，第一，除了与电商 业务类似的站内智能体嵌入、拥抱流量入口等升级之外，用户在实体门店与 AI 的交互也迎来 升级；第二，AI 加速了门店端、供应链端的运营效率，使得门店与线上订单的融合、以及出清 这类决定生鲜品种盈利能力的重要场景，迎来提升。第三，由于零售天然的消费场景基于线下， 未来与智能硬件的结合或成为看点。在此基础，相比电商而言，零售板块的线上业务和广告业 务更小，在 AI 应用的投入、以及优化路径或更为清晰。