九成零售商用AI，但规模化运营者寥寥

近九成零售商已在积极使用或试点人工智能，但真正能将AI规模化落地并稳定运行的，却只有四分之一左右。这是来自行业最新调研的发现，揭示了零售业在AI应用上一个尴尬的断层：技术热情高涨，但执行落地却频频“卡壳”。 根据Retail Dive援引的研究数据，约90%的零售商正在使用或试点AI，其中87%的企业表示这些AI项目已带来正向收入增长。然而，从试点到全连锁门店的规模化推广，大多数企业步履维艰。分析师指出，问题最常出在门店和配送中心——这些地方对设备、网络连接和数据可靠性要求极高，而恰恰是这些“边缘”环节的薄弱，导致AI系统无法稳定输出价值。仅因货架可见性差导致的库存失真，每年就给全球零售业造成约1.7万亿美元（约合12.3万亿元人民币）的损失。当摄像头、移动设备或网络不稳定时，旨在解决这些问题的AI系统反而会失灵。 核心瓶颈：AI的成功越来越不取决于算法本身，而在于支撑其运行的运营基础设施。许多零售商的硬件设备种类混杂、生命周期不一，软件更新在不同门店执行不一致，网络连接时断时续，这些都会打断AI的实时洞察能力，迫使团队陷入被动响应的支持模式，最终限制了AI投资的回报率。领先的零售商正在将关注点从“AI能做什么”转向“门店边缘的运营环境能否真正支撑AI”。这意味着，他们不再把AI当作孤立的项目，而是开始审视整个运营基础——从设备选型、硬件生命周期管理、远程性能监控，到安全与数据治理的日常整合——是否足以支撑持续的创新。在劳动力紧张、利润收窄、客户期望持续攀升的当下，AI本应提升效率、简化复杂性，但如果基础设施跟不上，它反而会成为新的负担。对于中国跨境电商卖家和AI从业者而言，这一趋势同样值得警惕：在追求AI能力的同时，必须同步夯实门店和仓储的“边缘”运营能力，否则再先进的算法也只是空中楼阁。