頭圖 | 4月18日大鲸AI峰會現場拍攝
編輯 | 大鲸魚
對于生成式AI，雖然100%的人相信将會是爆發性落地應用，但99%的人選擇保持觀望。
觀望的背後代表着對AI還存在大量的未知和不确定。為此，虎嗅智庫在北京發起的2024大鲸AI峰會——零售消費專場，正是為了理清這些不确定性和挑戰，并呈現行業先行者的案例和心得。
4月18号的下午場，虎嗅智庫邀請了藍馳創投投資合夥人石建平、自然堂集團大資料中心總經理羅予晉、肆拾玖坊CDO張鵬、百果園四化研究院院長王筱東、柚子投資創始人彭程、中國連鎖經營協會行業創新與發展部主任田芮豐、TATA木門CIO樂勇斌、順豐科技解決方案部總經理徐波、安永博智隆總監張新宇這些分享嘉賓，他們依次為我們深度剖析了AI在消費零售業的應用潛力、通過供需比對實作效率提升的經驗、以及AI供應鍊物流場景下的推進挑戰等行業最關心的話題。同時現場嘉賓進行了高品質交流，回答了一些關起門來切磋的問題。
希望本篇大會觀點摘錄，能給未到場的人士一些啟發，也歡迎讀者朋友與我們深度交流。
以下為嘉賓分享觀點部分摘要：
（藍馳創投投資合夥人石建平）
生成式AI将為零售行業帶來前所未有的生産力提升
我相信人工智能對在座所有人來說都不陌生，特别是在零售行業。然而，上一代AI的應用相對有限，主要展現在人臉識别等少數領域。相比之下，這一代AI在多個基礎能力方面已經超越了人類。目前，衆多行業龍頭企業都在積極擁抱AI。據預測，未來10年内，生成式AI的市場規模有望達到1.3萬億美元。
生成式AI在企業場景中的應用，本質上是基于資料智能基礎設施的探索和落地。典型的應用場景包括個性化推薦、智能助手、客戶服務、可視化“試用”體驗、産品設計和開發以及趨勢預測等。盡管如此，GenAI技術仍處于發展初期，其商業價值的充分實作還需要時間。
（自然堂集團大資料中心總經理羅予晉）
一盤貨：消費者業務增長的生意基礎
一盤貨各行業都有，它不陌生。這個業務模式的目的是把線下變成跟線上一樣靈活。
線下做生意的很大一個前提就是在于貨鋪出去了沒有？鋪出去了就有生意做，鋪不出去就沒生意做。一盤貨就是代理商訂貨之後，我們把貨生産出來後并不給到代理商，而是放到我們的倉配體系裡面去全國建各個分倉，幫代理商去履約。如此可以知道全國那麼多家門店到底都鋪了什麼貨？該鋪的貨鋪沒鋪出去，時間節奏什麼樣子的？包括每個門店我們給他政策有沒有得以實行？這樣一盤貨就幫助我們把線下生意從原來的銷售變成了一個營運。對代理商、對于門店都有很大的改變，以及業務體系從銷售轉向營運的模式變化。
伽藍（自然堂所屬集團）的數字化轉型，以一盤貨系統為基石，資料中台為大腦，将消費者、客戶、銷售傳遞、生産傳遞、産品、背景服務等各個節點進行串聯，快速高效支援前端各種新業态。
（柚子投資創始人彭程）
AI在供應鍊的應用有四大卡點，最大的問題是它像人
第一， AI 的基礎得先要在業務的前台、中台和背景的供應鍊基本上都完成了資訊化。很多公司在最後一端是沒做的，供應鍊那端沒有做到有足夠的資料來看的，就不用提 AI 化的問題了。第二，老闆有意識。就是從靠人管理事情要過渡到去靠資料管理，當然不是完全靠資料管理，業内大家都知道有家便利店的連鎖就是完全靠資料管理，做的情況就很糟糕，是以我們是過渡到資料加人去管理這麼一個過程。第三AI 要有一個資料集，要有一個專家庫的訓練，最大問題是資料在哪裡？如何治理？第四，評價 AI 的水準。就是站在 CTO 角度去看事情的時候，要訓練 AI 時候得不斷去修正，它可能就跟人一樣，它會為了短期目标犧牲長期利益，需要調整不同的權重？即考核什麼節點是能最大的提高它的生産出的？否則，就會對經營效果起到反作用。
在圓桌環節，順豐科技解決方案部總經理徐波提出，零售企業在落地的時候，不要為了技術而技術，而是要去嘗試把技術和業務做一個整合的方案。短期内幫助主業降本增效、長期幫助企業建構競争力，否則沒有價值可談。
但事實上，對于AI落地，無論技術商還是企業應用方，都還在進行小步嘗試、還有很多坑要踩。為了盡可能提升AI認知力，虎嗅智庫在現場正式推出了“AI+落地案例征集項目”計劃，宣布将釋出50份創新應用案例，并将選取10篇由分析師聯合專家進行分析點評，總結成功經驗。
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