商务部国际贸易经济合作研究院：2026年“人工智能+零售业”创新发展报告

第一代 AI（以判别式模型与推荐算法为代表）重构了零售业的数据决策逻辑，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称 GAI）与人工智能智能体（AI Agent）则进一步重构零售业的内容生产方式、交互界面形态、商品管理与供应链运行方式，增强系统自主执行能力，其影响不再局限于效率优化，而是触及零售业的底层逻辑和价值创造机制。一是决策机制智能化：从经验驱动转向算法驱动。传统零售依赖经验判断与滞后性指标（如月度销售报告）进行补货、定价与促销决策；而 AI 通过实时数据融合（用户行为、库存动态、竞品价格等）构建动态决策模型，实现需求识别、交易触发与供给响应的闭环。这既压缩了决策时滞，更使“预测性决策”成为可能，系统可在用户产生显性购买意图前，基于隐性信号（如浏览路径、停留时长、跨平台兴趣迁移等）