商社行業AI應用系列報告：海外線下零售的AI進展.pdf

全球線下零售行業正經歷由AI技術驅動的深刻變革，物理AI與消費場景的融合成為新一輪產業趨勢。本報告深入梳理了海外主流線下零售企業的AI應用進展，指出當前技術落地已從單純的運營降本轉向收入增長與商業模式創新。

B端運營智能化升級

在門店運營側，Caper智能購物車通過簡化購物流程、提供個性化推薦及開辟廣告業務，實現了客單價與復購頻次的雙重提升。Simbe的Tally巡檢機器人與Form的GoSpotCheck圖像識別系統，則通過自動化識別貨架缺貨、價簽錯誤等問題，顯著提升了貨架有貨率與管理效率。供應鏈方面，RELEX等SaaS平臺通過自動化預測與決策，優化了庫存管理與價格策略，實現了全鏈路供應鏈的可視化與高效協同。

C端流量入口的戰略博弈

在消費者觸達層面，Walmart通過部署自研大模型Sparky，成功在基礎大模型與自身零售系統間構建了緩沖層。這一策略不僅解決了直接接入第三方大模型導致的信息不準、庫存不同步等問題，更依托其強大的門店網絡與履約能力，將AI流量轉化為實質性的銷售增量。相比之下，無人結算技術因在大場景下的識別局限，商業化進程相對緩慢。

產業展望與投資邏輯

報告認為，線下零售作為預期差較大的方向，其AI化進程正處于加速期。智能購物車、AI助手等應用的規模化部署將成為行業迭代的重要抓手。對于投資者而言，關注點應從單純的技術提供商延伸至具備場景落地能力且能通過AI實現商業化貢獻的零售龍頭，以及能夠提供成熟解決方案的科技服務商。