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报告概述

本报告是NVIDIA第三年发布的零售和消费品行业AI现状调查，基于数百位行业高管、经理和从业者的反馈。报告分析了AI从实验到规模化部署的转变，涵盖业务影响与投资趋势、开源模型战略重要性、智能代理的兴起、AI在全价值链的应用（数字商务、实体店、后台运营、供应链），以及实施中的关键挑战（数据成熟度、人才缺口、推理优化）。旨在帮助组织制定灵活、高效的AI技术栈策略，以在竞争中获得优势。

报告的核心结论

AI部署从试验阶段转向规模化应用

58%的受访组织已积极部署AI，较2024年的42%显著上升；评估阶段的组织比例从47%降至33%。这表明行业正从大量试点转向选择并扩展已验证商业价值的解决方案，AI已成为企业级战略的核心组成部分。

AI对收入和成本产生双重正面影响

89%的受访者表示AI帮助增加年收入，95%表示AI帮助降低成本。其中57%实现5%以上的收入增长，58%削减5%以上成本。这种同时提升营收和降本的效果，是高管持续加大投资的关键驱动力。

开源模型在AI战略中地位上升

79%的受访者认为将开源模型和工具集成到AI技术栈中具有中等至极高重要性，48%认为非常重要或极其重要。企业转向开源以获得对数据的定制能力、部署灵活性和社区创新速度，从而构建差异化优势。

智能代理成为下一竞争前沿

47%的受访组织已在评估或使用AI代理，20%已积极部署。AI代理能自主推理、规划和执行复杂任务，主要应用于内部流程自动化（59%）、知识管理与检索（59%）、客户支持助手（48%）等领域，显著提升效率和决策速度。

AI人才短缺成为首要实施障碍

AI人才短缺从去年的31%上升到46%，成为最突出的实施挑战。尽管92%的高管计划增加AI预算，但人才瓶颈限制了执行能力。企业需通过招聘、合作或培训弥合差距，将投资转化为实际业务影响。

报告回答的关键问题

零售和消费品行业AI投资趋势如何？

报告显示AI投资将持续增长。92%的受访高管计划在明年增加AI预算，其中58%预计增幅超过10%。投资重点依次为优化AI工作流和生产（36%）、发现新用例（33%）和培训现有员工（32%）。AI带来的收入增长和成本下降是投资持续加码的核心原因。

AI在供应链中的具体应用有哪些？

AI在供应链中主要用于提升运营效率与吞吐量（51%）、满足客户期望（45%）以及增强可追溯性与透明度（38%）。91%的受访者表示AI已降低供应链运营成本，75%计划明年增加供应链AI投入。物理AI如数字孪生和机器人（17%正在使用或评估）正开启下一代供应链转型。

智能代理如何改变零售和消费品行业？

智能代理（Agentic AI）能够自主推理、规划和执行复杂任务，已在47%的组织中被使用或评估。主要用例包括内部工作流自动化（59%）、知识管理与检索（59%）、客户支持和员工助手（各48%）。它们提升流程速度、增强个性化体验，并基于实时数据优化决策，尤其帮助小型企业以较少资源扩展能力。

AI实施面临哪些主要挑战？

当前最大的挑战是AI人才短缺（46%），较去年的31%显著上升。数据成熟度问题有所缓解，仅13%将训练数据不足列为首要挑战。推理优化也成为关键关注点，包括成本效率、延迟和准确性等。企业需通过开源工具和灵活技术栈应对这些挑战。

报告中的代表性数据

58%

积极部署AI的组织比例

2025年调查，2025年调查显示，58%的零售和消费品组织已积极部署AI，相比2024年的42%上升16个百分点。

95%

AI帮助降低年收入的组织比例

2025年调查，95%的受访者表示AI正在帮助降低年度成本，其中58%实现5%以上的成本削减。

47%

AI代理使用/评估比例

2025年调查，47%的受访组织正在使用或评估AI代理，其中20%已积极部署，21%计划在一年内部署。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整的调查方法论与受访者构成，包括行业细分、职位层级和公司规模分布，帮助理解数据来源和代表性。
  • 业务影响与投资趋势的深入分析，包括按公司规模划分的AI采用率、战略目标与实现成果的对比图表。
  • 开源模型重要性的详细数据，按公司规模细分，以及企业选择开源的具体战略原因。
  • 智能代理的深度研究，包括部署现状、战略目标、实施领域、以及企业关心的模型训练适配问题。
  • AI在全价值链的应用详情，涵盖数字商务、实体店、后台运营和供应链四大类，并按功能列出前五大用例。
  • 供应链韧性的专门章节，分析AI应对运营效率、客户期望、可追溯性等挑战的具体方案，以及物理AI和机器人的采用情况。
  • 关于推理优化的关键考量，包括成本、延迟、准确性和模型基准测试等，以及企业如何通过开放技术栈应对。
  • 行业领先企业案例与前瞻展望，提供未来十二个月的战略重点与竞争态势预测。

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