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2026年零售和消费品行业AI发展现状及趋势报告-英伟达-202601.pdf

2026年零售和消费品行业AI发展现状及趋势报告-英伟达-202601.pdf
NVIDIA的《2026年零售和消费品行业AI发展现状及趋势》报告揭示，该行业正处于人工智能的关键转折点，AI已从实验阶段迈向广泛部署，对利润和生产力产生切实影响。 **AI的广泛应用与显著效益** 报告显示，91%的零售和消费品企业已在使用AI，这标志着其在行业内的普遍采用。AI对业务产生了显著的积极影响：89%的受访者表示AI有助于增加年度收入，而95%表示AI帮助降低了年度成本。高管对AI的投资意愿强烈，90%的受访者预计2026年AI投资将增加，其中58%预计增幅超过10%。AI的主要战略目标包括提高运营效率（45%）、改善客户体验（38%）和提升员工生产力（29%），并且AI正在有效实现并超越这些目标，例如52%的受访者表示AI已提高了运营效率。 **新兴趋势：开源、代理式AI与物理AI** 企业正积极采纳开源模型和工具，79%的受访者认为将其集成到AI堆栈中至关重要，以实现数据定制、部署灵活性和创新加速。 代理式AI被视为“下一个竞争前沿”，47%的组织正在使用或评估，其中20%已积极部署。代理式AI通过自主推理、规划和执行复杂任务，旨在提高处理速度和效率（57%）、提升客户体验和个性化沟通（40%），并利用实时数据改进决策制定（40%）。其主要应用场景包括内部工作流自动化、知识管理、客户和员工辅助以及个性化营销。 在供应链领域，物理AI和机器人技术也正在兴起，17%的受访者正在使用或评估，尤其应用于内部物流仿真、机器人拾取和智能叉车。 **行业特定应用与供应链战略要务** 零售和消费品行业广泛优先使用生成式AI、大语言模型和高级数据分析来优化运营和客户参与。AI在面向客户（如电子商务中的营销及广告内容生成67%、推荐系统58%）和后台（如客户分析64%、预测分析57%）用例中的应用均持续增长。 供应链弹性已成为战略要务，64%的受访者表示供应链挑战逐年增加。AI在提升供应链运营效率和吞吐量（51%）、满足客户期望（45%）以及提高可追溯性和透明度（38%）方面发挥关键作用。AI显著降低了供应链运营成本，91%的受访者表示AI已实现这一目标。 **主要挑战：人才短缺与推理优化** 尽管数据成熟度已取得进展（将数据视为挑战的受访者比例从去年的27%降至13%），但人才短缺已成为AI实施的首要障碍（从31%上升至46%）。 此外，AI推理的重要性日益凸显。推理是每次AI交互背后的引擎，其成本效益、延迟、准确性、吞吐量和模型性能优化对于将AI投资转化为可衡量的业务价值至关重要。未能优化推理可能导致AI从利润驱动力变为成本中心，限制增长和投资回报。 **展望与未来方向** 报告总结，零售和消费品行业正从“是否投资AI”转向“如何优化AI部署”。未来12个月，行业将更深入地集成开源组件、实现代理式AI的可操作性，并继续发展专用AI应用。成功解决人才缺口并扩展代理式AI功能的组织将在不断变化的客户期望、供应链复杂性和运营需求环境中建立竞争优势，重塑零售业的未来。
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