对于生成式AI，虽然100%的人相信将会是爆发性落地应用，但99%的人选择保持观望。
观望的背后代表着对AI还存在大量的未知和不确定。为此，虎嗅智库在北京发起的2024大鲸AI峰会——零售消费专场，正是为了理清这些不确定性和挑战，并呈现行业先行者的案例和心得。
4月18号的下午场，虎嗅智库邀请了蓝驰创投投资合伙人石建平、自然堂集团大数据中心总经理罗予晋、肆拾玖坊CDO张鹏、百果园四化研究院院长王筱东、柚子投资创始人彭程、中国连锁经营协会行业创新与发展部主任田芮丰、TATA木门CIO乐勇斌、顺丰科技解决方案部总经理徐波、安永博智隆总监张新宇这些分享嘉宾，他们依次为我们深度剖析了AI在消费零售业的应用潜力、通过供需匹配实现效率提升的经验、以及AI供应链物流场景下的推进挑战等行业最关心的话题。同时现场嘉宾进行了高质量交流，回答了一些关起门来切磋的问题。
希望本篇大会观点摘录，能给未到场的人士一些启发，也欢迎读者朋友与我们深度交流。
以下为嘉宾分享观点部分摘要：
蓝驰创投投资合伙人石建平
生成式AI将为零售行业带来前所未有的生产力提升
我相信人工智能对在座所有人来说都不陌生，特别是在零售行业。然而，上一代AI的应用相对有限，主要体现在人脸识别等少数领域。相比之下，这一代AI在多个基础能力方面已经超越了人类。目前，众多行业龙头企业都在积极拥抱AI。据预测，未来10年内，生成式AI的市场规模有望达到1.3万亿美元。
生成式AI在企业场景中的应用，本质上是基于数据智能基础设施的探索和落地。典型的应用场景包括个性化推荐、智能助手、客户服务、可视化“试用”体验、产品设计和开发以及趋势预测等。尽管如此，GenAI技术仍处于发展初期，其商业价值的充分实现还需要时间。
自然堂集团大数据中心总经理罗予晋
一盘货：消费者业务增长的生意基础
一盘货各行业都有，它不陌生。这个业务模式的目的是把线下变成跟线上一样敏捷。
线下做生意的很大一个前提就是在于货铺出去了没有？铺出去了就有生意做，铺不出去就没生意做。一盘货就是代理商订货之后，我们把货生产出来后并不给到代理商，而是放到我们的仓配体系里面去全国建各个分仓，帮代理商去履约。如此可以知道全国那么多家门店到底都铺了什么货？该铺的货铺没铺出去，时间节奏什么样子的？包括每个门店我们给他政策有没有得以实行？这样一盘货就帮助我们把线下生意从原来的销售变成了一个运营。对代理商、对于门店都有很大的改变，以及业务体系从销售转向运营的模式变化。
伽蓝（自然堂所属集团）的数字化转型，以一盘货系统为基石，数据中台为大脑，将消费者、客户、销售交付、生产交付、产品、后台服务等各个节点进行串联，快速高效支持前端各种新业态。
AI在供应链的应用有四大卡点，最大的问题是它像人
第一， AI 的基础得先要在业务的前台、中台和后台的供应链基本上都完成了信息化。很多公司在最后一端是没做的，供应链那端没有做到有足够的数据来看的，就不用提 AI 化的问题了。第二，老板有意识。就是从靠人管理事情要过渡到去靠数据管理，当然不是完全靠数据管理，业内大家都知道有家便利店的连锁就是完全靠数据管理，做的情况就很糟糕，所以我们是过渡到数据加人去管理这么一个过程。第三AI 要有一个数据集，要有一个专家库的训练，最大问题是数据在哪里？如何治理？第四，评价 AI 的水平。就是站在 CTO 角度去看事情的时候，要训练 AI 时候得不断去修正，它可能就跟人一样，它会为了短期目标牺牲长期利益，需要调整不同的权重？即考核什么节点是能最大的提高它的生产出的？否则，就会对经营效果起到反作用。
在圆桌环节，在圆桌环节，顺丰科技解决方案部总经理徐波提出，零售企业在落地AI的时候，不要为了技术而技术，而是要尝试把技术产品和业务产品做一个整合的解决方案，帮助提升客户体验和降本增效、从而帮助增强企业竞争力，否则AI价值是值得商榷的。
但事实上，对于AI落地，无论技术商还是企业应用方，都还在进行小步尝试、还有很多坑要踩。为了尽可能提升AI认知力，虎嗅智库在现场正式推出了AI创新落地案例征集计划，宣布将发布50份创新应用案例，并将选取10篇由分析师联合专家进行分析点评，总结成功经验。
