引言
在全球数字经济呈现出蓬勃发展态势下，供应链朝着智能化方向进行转型已然成为零售企业用以提升自身竞争力的关键核心战略举措，依据中国物流与采购联合会所公布的数据说明，在2024年我国智能供应链的市场规模成功突破了8000亿元，其中借助AI驱动的解决方案在整体中所占的比例达到了35%。身为全国第九个被授予“国家人工智能创新应用先导区”称号的城市，南京率先颁布了《促进人工智能创新发展行动计划》，从算力基础设施建设、场景开放以及人才培育等多个方面构建起了一套完备的政策支撑体系，这样的政策环境为当地零售企业去探索AI与供应链的融合营造出了有利的条件。
当下传统零售供应链正面临着诸多挑战：因需求预测出现偏差致使库存成本一直处于较高水平，人力密集型作业模式效率欠佳，多层分销体系所引发的“牛鞭效应”等问题变得日益明显。人工智能作为一种自动化生产方式，能够推动生产力向着信息化、网络化、智能化的方向转变，助力产业全链条数字化改造升级与产业链供应链的自主可控，从而为产业链供应链的稳定奠定基础[1]。南京地区汇聚了苏宁、汇通达等零售龙头企业，在政策和市场的双重推动下，这些企业积极展开AI技术在供应链全链路的创新应用，形成了有地域特色的转型途径。
本文将南京零售企业选作研究对象，借助案例分析以及实证数据，对三个核心问题展开探讨，即AI技术怎样对零售供应链关键环节进行重构，企业怎样科学评估技术应用的商业价值，未来智能化转型会面临哪些挑战以及应对策略是什么，研究成果能为区域企业提供实践方面的参考，还可以为零售业“人工智能 +”转型的理论研究贡献新的视角。[2]
一、AI赋能供应链智能化的核心技术
零售供应链朝着智能化方向进行转型，这离不开人工智能技术的支持，这些技术正从根源上对传统供应链的运作模式以及管理逻辑产生改变，南京的零售企业凭借创新性地应用多种人工智能技术，在需求预测、库存管理以及物流优化等核心环节取得了较大的进步。
（一）智能预测与动态优化
需求预测是AI技术发挥价值的关键所在。传统预测方法依靠历史销售数据以及简单统计模型，面对市场突发变动和复杂变量影响时显得力不从心，南京零售企业借助深度学习算法以及多模态数据融合技术，使预测精度得到较大幅度提升，苏宁“灵思大模型”在DeepSeek R1技术帮助下，在维持高准确率的情况下，让计算资源消耗明显降低，应用结果说明，区域需求预测误差率被控制在8%以内，季节性产品预测准确率提升到了92%。
库存动态分配属于AI发挥作用的又一关键场景。美的集团在南京地区开展“T+3”模式试验[3]，再借助以LLaMA3开源框架为基础进行微调的家电行业大模型，再融合深度强化学习算法，系统可实时生成最佳调拨方案，当某一型号产品在A区域出现滞销情况，而在B区域处于缺货状态时，AI模型会自动发出调拨指令，所考虑的因素涉及经销商过往销量、运输成本、地理距离以及客户密度等。此项应用使得南京区域经销商的库存资金占用降低了65%，缺货率由12%下降至2.3%。
（二） 机器视觉与自动化作业
视觉识别技术正深刻改变传统仓储及质检环节的操作模式。在仓储方面，旷视科技为无锡梦燕打造的自动化物流中心运用三维视觉导航与动态目标识别技术，使得AGV搬运效率得以提升40%，高达25米的自动化立体仓库设有智能分拣系统，借助实时图像分析能自动识别商品品类及流向，每日可处理8万件服装的分拨工作。
在质量检测方面，海澜集团所开展的“5G+AI智慧供应链融合质检项目”运用了高分辨率工业相机以及缺陷识别算法，该项目作为江苏省纺织行业首个5G+AI视觉供应链管理项目，达成了布匹瑕疵的毫秒级判定，此系统借助5G网络把图像实时传输至边缘服务器，运用卷积神经网络也就是CNN来分析纹理异常情况，其检测精度可达到99.5%，远远超过了人工检测所有的92%准确率。
（三） 智能决策与协同网络
决策优化算法正推动供应链从“经验驱动”转向“数据驱动”。南京零售企业通过分析海量销售数据、用户行为、市场趋势等信息，为商品选品、定价策略、库存调配等提供数据支持和精准建议，助力企业快速响应市场变化，优化决策效率与准确性，提升经营效益。
构建供应链协同网络，是AI技术赋能的更高阶段。它可打通供应商、门店、消费者等多方的数据与信息流通，通过智能算法优化供应链协同效率、门店间资源调配及跨渠道服务衔接，形成贯通全链路的智能化协同网络，提升整体运营协同效能。
二、南京零售企业的创新实践案例
南京作为长江三角洲重要的商贸中心，聚集了一批在供应链智能化转型中走在前列的零售企业。这些企业的实践不仅体现了AI技术的应用深度，也展现了南京独特的区位优势和政策支持效果。通过分析代表性企业的转型路径，可为行业提供可复制的经验参考。
（一） 苏宁易购：大模型重构供应链体系
苏宁易购依托自主研发的“灵思大模型”，实现了供应链全链的智能化升级，其转型聚焦三大核心领域：
在智能预测补货方面，灵思大模型整合线上线下全渠道数据，建立“销售-库存-采购”联动预测机制。系统实时分析区域门店销售趋势、电商平台流量变化和天气因素，生成动态补货建议。此应用让库存周转效率得到了提升，提升幅度为40%，同时滞销品占比下降了28%。
在供应商协同方面，苏宁开发“供应商智能助手”，基于多智能体引导机制优化沟通流程。智能助手可自动解析合同条款，将生产要求、交付时限、质量规范等关键信息结构化，并通过区块链存证。当某一批货物运输出现延迟的时候，系统会自动触发预警并且生成替代方案，使得异常处理的效率得到了较大的提升，提升幅度达到了60%。
在物流调度优化方面，苏宁应用时空图卷积网络（ST-GCN）模型，动态规划配送路径。系统整合实时路况、包裹特征、车辆载重及客户时间窗等多维数据，实时优化最优路径方案。在2024年“双11”期间，南京仓的日均处理订单量达到了平时的5倍之多，然而借助智能调度，配送准时率依旧维持在98.5%，平均配送时长也缩短到了2.8小时。
（二） 汇通达：AI下沉赋能乡镇供应链
身为服务下沉市场的领军企业，汇通达产业互联网平台通过提供从制造端到消费端的全链路数字化服务,赋能产业链上的每一个环节同时借助大数据、云计算、人工智能等技术,实现精准营销,促进农村零售业数智化升级[4]。汇通达的创新实践体现在以下方面：
智能采购决策系统彻底改变了乡镇门店的进货模式。汇通达的AI店长通过分析门店历史销售、区域消费特征和季节趋势，生成个性化采购建议。在江宁区有一家小店，鉴于新婚家庭数量呈现增多的趋势，系统推荐增加中端空调以及冰箱品类，使得该店的SKU从原本的200个扩充到了1500个，然而库存资金占用却减少了55%，月均GMV增长幅度达到320%。当下该系统每天的服务次数在1500至2000次之间，每月可支撑门店采购下单达到10万元。
全渠道营销工具通过AIGC技术赋能乡镇商户。系统内置营销素材生成器，店主通过语音指令，AI将自动产出海报、短视频和社群推广文案。
供应链可视化是汇通达赋能乡镇生态的重要一环。平台把区域仓配资源加以整合，当有客户急需特定型号家电但门店没有现货时，系统会自动检索区域库存，生成“最近门店调货 + 即时达骑手配送”的方案，使得交付时间从平均 5 天缩减到 12 小时。这样的“弹性供应网络”大幅提高了乡镇市场的供应链响应能力。
三、效益评估与量化分析
（一） 多维效益评估体系
运营效率得以提升是AI应用最为直接的效益呈现。经过对南京零售企业展开数据分析可发现，美的集团南京区域借助“一盘货”模式，把仓库数量从1200个减少到了300个，库存周转天数从原本的45天缩短至28天；梦燕自动化物流中心每日出货能力实现了5倍的提升，拣选准确率达到了98.5%；海澜集团的5G+AI质检系统让验布效率提升至6倍，从每分钟20米增长到了120米。这些效率的提升直接转变为企业市场竞争力的提高，像订单交付周期的缩短使得苏宁易购在2024年“618”大促中收获了客户满意度99.2%的评价。
成本结构优化属于 AI 创造的直接经济效益。南京百事可乐的 AI 检核系统让人力成本降低了 90%，每年节约费用超过 270 万元；安得智联的统仓统配模式使美的物流费用率下降至 8.7%，比行业平均的13%还低；华泰股份的“产业大脑”凭借优化排产与采购，让产业链采购成本降低了 10%。实际上，AI 系统的投入产出比呈现出持续改善的特性——汇通达的“千橙 AI”上线首月便支撑门店采购月均 10 万元，而系统开发成本借助规模化应用被迅速摊薄。
服务质量升级属于常被忽视然而却非常关键的效益维度，借助AI实现赋能的供应链让终端客户体验得到明显改善。汇通达所拥有的智能推荐系统促使乡镇小店复购率从原本的18%提升到了47%，其AI智能名片可自动发送产品使用提醒以及保养建议，苏宁的送装一体系统达成了“下单后30分钟预约安装”这一目标，工程师借助AR眼镜获取设备相关信息，使得首次安装成功率提升至95%。
生态协同能力提高属于 AI 驱动的深层变革[5]，推动了数据共享以及业务协同。海智在线的“产能地图”把 70 万工厂与 28 万买家连接起来，构建成弹性供应网络；华泰股份的产业大脑整合了 1.7 万家供应商和 2.2 万家客户，达成了“生产管理一张图”；美的的 S2B2C 平台借助区块链智能合约达成实时分账，结算周期从月结缩短到 72 小时。
（二） 投资回报率(ROI)分析模型
对AI技术商业价值展开评估之时需要去构建科学的ROI计算框架，以南京案例作为依据，本文搭建起零售业AI供应链ROI分析模型，具体呈现形式如图1所示：
1.成本构成
①直接成本。它是项目开展的基础硬性支出。像硬件设备，以海澜集团5G + AI质检设备为例，投入约380万元，是开展AI质检业务的实体基础；软件授权费通常按项目价值的15%收取，体现软件使用的版权成本；系统集成费则用于将各类软硬件整合，保障系统协同运作 。
②间接成本。它是围绕项目实施的配套、辅助性支出。流程重构成本平均占总投资20%，是优化业务流程、适配AI系统的必要投入；人员培训成本，如梦幻仓投入56万元，用于提升员工操作AI系统的能力；数据清洗与迁移费，为AI系统提供高质量、可用的数据支撑，确保数据能在新系统中有效运行 。
2.收益计算
①可量化收益。聚焦降本增效的直观成果。人力节约上，南京百事年省270万，直接削减人力开支；库存减少，美的仓库减负75%，降低库存积压成本与仓储压力；损耗降低，海澜次品率降70%，减少残次品带来的资源浪费；周转加速，梦燕出货能力升5倍，提升资金与货物流转效率，让企业能更快响应市场需求 。
②隐性价值。侧重长期、难以直接用金额衡量，但对企业发展至关重要的价值。客户满意度提升，苏宁满意度达99.2%，有助于培养忠实客户；决策质量改善，汇通达采购准确率 + 45%，让企业采购更精准，减少资源错配；品牌溢价则能提升企业产品与服务在市场中的附加值，增强市场竞争力 。
3.ROI测算
借助具体案例，运用数据展示AI项目的经济可行性，以此为企业投资决策给予参考，从表1——零售供应链AI项目ROI分析参考框架可了解到：南京百事AI检核系统，一年的收益为270万，与之相比投资为90万，ROI达到了300%，而且回收期仅仅4个月，在短期内便可见到回报，梦燕自动化仓库，一年的收益为520万，投资是2100万，ROI为24.8%，回收期是4.1年，从长远来看，随着效率不断释放，回报将会更加可观，汇通达千橙AI，单店每月增加GMV 7.5万，系统月均成本是0.3万，投入产出比为1:25，体现出AI对业务增长有着直接的拉动作用，小成本投入可带来较为十分突出的业绩提升。
一、实施挑战与应对策略
虽然人工智能技术于供应链领域呈现出颇为可观的价值，然而南京零售企业的实际情况显示，在转型进程中依旧遭遇着诸多方面的挑战，深入剖析并理解这些妨碍因素，制定行之有效的应对举措，对于企业顺利达成智能化转型而言有关键意义。
（一） 技术落地瓶颈与解决方案
数据孤岛是AI应用的首要妨碍，传统零售企业分阶段建设的IT系统，使数据分散、字段定义不一，难用于AI训练。头部企业有三条应对途径：美的建PaaS平台，同步经销商ERP数据[6]；华秦股份研发数据清洗引擎，统一字段定义；苏宁则用联邦学习，不迁移数据训练模型。
模型适配性欠缺限制AI效果，零售因区域差异，统一模型准确度降约25% 。解决方法有三：建本地化微调机制，如汇通达针对县域训练推荐模型；采用模块化架构，像S2B2C商城小程序按需启用功能；构建持续学习系统，如海澜集团AI质检平台每月更新样本库。
算力成本居高不下成为中小企业面临的普遍难题，在训练行业大模型时需要投入数量可观的计算资源，若想降低成本存在三条途径：其一，应用知识蒸馏技术，把DeepSeek R1的能力转移到更小的模型上，可让推理成本降低70%，其二，借助南京市的算力补贴政策，该政策最高能支持30%的算力采购费用。
（二） 组织变革阻力与突破路径
传统渠道商的抵触构成了生态协同的主要妨碍，数据透明化对经销商的得利益造成了触动：就像某空调品牌在推行“一盘货”举措时，有30%的经销商担心库存数据共享会使其议价能力遭到削弱，成功的企业借助利益重构机制来化解这种阻力，例如美的设计了“数据贡献积分”，经销商若开放数据就能获得更多营销资源方面的支持。
员工能力断层属于执行层较为突出的问题，零售业乡镇店主平均年龄超过50岁，对于AI工具的接受程度较低，汇通达研发了适老化交互界面，其AI店长支持语音操作，将流程简化到只需3步点击就能完成；华泰股份与高校联合开发了12门课程，构建了“AI + 渠道”认证体系，培训覆盖了80%的供应链岗位，梦燕仓库设置了人机协作的过渡期，在自动化改造后保留了人工复核岗位，在6个月内逐渐减少干预。
跨部门协同存在不足[7]，这对端到端优化形成了妨碍，比如某南京商超的AI预测系统，由于采购部门与物流部门的KPI存在冲突，致使预测结果无法得到执行，针对这一情况，借助该岗位来统一管理供应链全链路的指标，以及华泰股份的AR系统，它能将生产数据进行可视化呈现，实施“数字化孪生沙盘”，使得各部门可基于同一视图来做出决策。
（三） 投资风险控制策略
成本超支风险方面，采用“试点验证 + 动态监控”的方式，具体是分阶段进行投资，比如以南京百事先试点的50家门店为例，先在小范围内尝试，依靠试错来验证效果，之后再进行全面推广，以此避免因盲目大规模投入而致使成本失控，对于ROI动态看板，借助伯俊科技软件，可实时关注成本收益指标，一旦出现偏差便会自动发出预警，让成本管控有实时数据作为支撑，以便及时进行纠偏。
技术选型存在风险[8]，可依靠“模型评估 + 架构选择”的方式来加以规避，“5A评估模型”包含准确性、敏捷性、可及性、经济性、适应性这几个方面，可从多个维度对技术方案进行科学评估，优先选用开源架构，例如美的基于LLaMA3对行业模型进行微调，以此摆脱单一厂商的绑定，这样能借助开源生态的优势，又可进行定制化以适配业务，降低技术锁定风险。
生态合作风险，可凭借“联盟共享 + 分层合作”的方式给予化解，加入“产业大脑”联盟，依靠江苏省培育的行业大脑，共享最佳实践经验，借助行业合力抵御风险，采用分层合作模式，例如苏宁与DeepSeek分基础层和应用层展开合作，基础层借助外部技术力量，应用层进行自主开发，以此守护核心知识产权，平衡合作与自主可控之间的关系。
二、结论与展望
本研究深入剖析南京零售企业供应链智能化转型，指出AI技术应用的创新路径以及多维价值，在“数字中国”与“人工智能+”行动的政策背景状况下，南京零售企业的实践能为行业转型升级给予关键参考借鉴。
（一） 研究结论
南京零售企业的实践可证实，AI技术已然成为供应链朝着智能化方向转型的核心推动力量，在需求预测这个领域当中，苏宁灵思大模型可以把预测误差率控制在8%以内；于仓储自动化方面，梦燕物流中心使得人工效率提高了5倍；在渠道管理这一方面，南京百事的AI检核系统让人力成本降低了90%。这些案例一同说明，AI技术解决了传统供应链存在的痛点，还创造出了效率得以提升、成本实现优化以及服务获得升级的多方面价值。
研究结果显示成功的智能化转型需“技术 - 组织 - 生态”三位一体共同推进，仅仅引入AI技术却不改变组织流程以及生态关系，是很难达成预期价值的，美的“一盘货”模式取得成功，一方面依靠智能预测算法这一技术，另一方面借助“数据贡献积分”来重构渠道关系也就是组织方面，同时还构建了供应商协同平台即生态方面，汇通达为乡镇小店赋能，一方面开发AI店长工具属于技术范畴，另一方面培训“数字店长”属于组织范畴，并且整合区域仓配网络属于生态范畴。这种系统性的变革乃是转型成功的关键所在。
效益评估的结果说明，AI投资可带来不错的商业回报，不过在实施过程中要对风险进行科学管理。企业需要依据自身规模来选择合适的路径：中小企业可以从“AI+规则引擎”入手，快速获得收益，大型企业则适宜建设“产业大脑”，以此实现全链路的优化。
（二）未来展望
随着AI技术不断向前发展，零售供应链会朝着三个方向深入迈进[9]。其一为决策自主化，在预测、采购以及补货的整个流程当中，可借助AI实现自主决策，使得人工干预的比率降低至5%以下，其二是服务个性化，依靠基于客户画像构建的柔性供应链，可为“万店千面”这种精准供给提供支持。其三是生态无界化，跨行业的产能共享变成一种常态，像服装工厂就可以灵活地承接电子包装订单。
针对南京零售企业给出的建议主要集中在三个方向，在技术开源化这一方向上，鼓励企业积极加入如LLaMA等开源生态，以此来降低开发所需的成本；[10]在人才复合化方向，高校与企业展开联合，共同培养有“AI + 供应链”能力的双元人才；在政策精准化方向，建议南京市政府设立供应链AI转型专项基金，为中小企业提供40%的技改补贴。
参考文献：
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[4]刘庆全,宁钟,蔡小锦. 汇通达:农村电商新生态[J]. 企业管理,2021(4):84-86.
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[10]5G+AI与数字供应链：拥抱人工智能，助力供应链降本增效[J].中国储运,2020,(07):36.
