2026年AI+零售行业深度：AI如何重构线上线下

技术路径：劳动力革命，智能体升级

我们认为，AI 对于电商和零售行业的重构当前体现在：第一，通过检索增强，改变了产 品的发现路径，使得信息更加的精准，大幅提高了转化效率；第二，多模态大模型的诞 生，电商以及零售业迎来信息生产力重塑，大量文案、客服、视频、投放等工作流效率 提升。第三，无论是 C 端或 B 端，智能体产品化趋势逐渐确定、且交互方式全面升级， 我们认为零售流量入口或将重构，工作范式重新定义。

检索增强：改变产品发现路径，搜索更为精准

零售的核心痛点在于需求非标、运营细节多，生成式 AI 能够理解自然语言，并解决复 杂问题。传统的购买搜索，来自于用户输入、直接输出结果，而 AI 搜索引擎会通过多轮 次对话引导用户去检索其喜爱的产品结果，细化用户需求；从检索和结果生成阶段，AI 会根据用户的自然语言、上下文记忆、用户画像，去提炼产品合适的目录、属性、类别， 并提供给大语言模型实现最终回答。对话式的购物助手适用于以下场景：第一，SKU 复 杂性高、非标的零售商、服装行业；第二，需要专家建议的领域： 例如时尚、美妆、3C， 用户寻求专业指导，这类助手效果极佳。第三，高考量或高价值购买：如珠宝或家具。

相比传统电商而言，AI 改变了产品的发现路径，搜索更为精准，降低了消费决策链路。 过去电商的流量分发方式以搜索和推送两种。货架电商的购买模式以关键词搜索为主， 流量根据商品、店铺、物流、服务、付费等维度综合评分去分发，内容电商的购买以推 送制，结合了用户的兴趣标签以直播的信息流推送引导购买，而 AI 电商，是基于搜索 的基础上，通过 AI 大模型去理解消费者的自然语义，并结合了用户历史对话信息，去 形成更加精准的商品和需求的匹配。Bloomreach（一家专注于智能体的营销公司）在英 伟达 2025 年 GTC 大会中提到，其开发的 AI 购物助手名为 Clarity，在帮助 TFG（南 非零售商）独立网站提供购物助手服务中，转化率提升35%，单次点击销售额提升39%。

多模态：工作流范式重新定义，降本增效

多模态大模型通过多种数据形式，改变 C 端用户搜索、以及 B 端商家的销售和运营模 式。多模态大模型是指能够同时理解、处理和生成两种或多种不同类型数据（模态）的 人工智能模型，其常见的模态包括了文本、图像、音频、视频、3D 模型、传感器数据 等。针对于零售领域的场景中，目前主要的应用场景则包括了文生视频、以图搜图、AI 生图等。以 AI 生图为例，过去电商公司生成图片需要场地、布景、摄影师、美工修图、 设计师作图，单人每天生图约 10 张左右，而现在生图效率大幅提高，根据京点点通过 AI 生图的效率提高至单人每天 5000 张。以直播领域为例，直播数字人能够较好弥补真 人主播其休息时段的空白，提高限制时段 ROI。

智能体：交互方式升级，产品化时代来临

过往基于大语言模型的交互方式更多是问答形式，而智能体的出现打开了其解决用户真 实问题的可能性。根据《LLM Powered Autonomous Agents》（作者 Lilian Weng，2023 年 6 月发布），一个合格的 AI 智能体需要以下关键组件：1）规划：将复杂任务分解为子步骤；2）合适的工具并合适使用；3）既有短期记忆存储即时信息，又有长期记忆持 续沉淀知识。2026 年，随着 OpenAI Codex 5.3 与 Claude 4.6 的相继发布，大模型智 能体 agent 已正式脱离单纯的“聊天机器人”形态，进化为具备自主感知、复杂规划与执 行能力的“数字员工”。2026 年，开源 AI 代理框架 OpenClaw 在 GitHub 破圈，其通过 命令行工具实现本地运行，可操控设备文件并通过微信、Telegram 等通信软件交互，并 执行任务指令，这也代表 AI 代理能力正在从开发者，向更为广度的用户层面进行破圈。

智能体应用的突破，代表零售 AI 应用正在从“生成和建议”的阶段，向执行层面进阶。 AI 在电商领域的应用发展迅速：商品文案生成、图片生成、智能客服、推荐与分析能力 已经相当成熟，但当前电商的 AI 应用更多停留在“生成与建议”阶段，而真实的电商交易 是一个有状态、有约束、且存在失败路径的流程：库存是否可用、地址能否完整配送、 支付成功等要素。而智能体正在从如何推荐走向如何行动，打通电商的交易链路，并行 程一次完整的交易。

AI+电商：确定性交易增量，生态打通为关键

平台：流量入口升级，商业闭环仍在探索

下文我们将从传统的电商分析模型——GMV、货币化率以及商业模式，去看待大模型对 于电商行业的影响。我们认为，大语言模型带来了搜索效率的优化，以及智能体时代下， 大模型厂商在闭环电商领域进行尝试，电商平台推出了站内智能体助手，流量入口得到 全面升级，交易规模有望迎来确定性增量。后续看，我们认为 AI 在电商领域能够持续 渗透的关键点在于：第一，在电商平台的广告体系已较为成熟的背景下，电商 AI 产品 的渗透率取决于其商业化能力，当前各家平台已在效果付费、智能体广告中进行探索。 第二，AI 产品正在从信息聚合工具向闭环电商模式进行探索，各家平台积极定义行业的 统一标准，统一商品以及支付体系的打通，为 AI 闭环电商打磨基础。

交易规模：确定性的交易增量和效率优化

首先，我们认为大模型对于网购消费者的搜索习惯将产生改变，流量入口也将从传统意 义的关键词搜索、信息流推送，向 AI 流量入口转变。当前电商类的 AI 流量入口分为两 类型，第一种是以 Chatgpt、千问为例的聊天机器人产品，用户通过与 AI 聊天应用的交 互，获取对应的商品信息，最终消费者转化；另一种是电商平台中内嵌的 AI 聊天工具， 例如亚马逊 Rufus，用户在进入亚马逊移动和 PC 端界面后与聊天工具进行交互。此外， 这两类产品的功能定位亦有不同，电商的用户决策路径包括了种草、转化、复购，以 Chatgpt、千问为代表的 Chatbot 实现了种草和购买的闭环，而以亚马逊 Rufus 为例的 平台内 AI 则解决了转化率、复购问题，当用户在货架选择时借助 AI 去辅助选择。

以千问为例，其功能已延展至外卖、打车、到店、酒旅等高频使用场景。千问 App 整合 了淘系消费业务的生态场景，实现了单一 App 完成多场景的交易闭环，结合了 AI 精准 推荐提高商品&服务与用户需求的匹配效率，并同时节省了用户进行浏览、比价、下单 的效率。举例而言：千问点外卖：将 3-5 分钟的点单耗时节省至 30 秒以下；AI 打车： 能够记住用户的常去地址，节省打车效率。AI 点机票&酒店：通过千问制定旅游行程， 并预订酒店和机票。

通过我们的草根使用体验反馈，亚马逊 Rufus 的使用场景在三点：首先，最常见的用途 就是商品信息的检索，相比过往的关键词搜索而言，参数会更加细化，且用户通过自然 语言去搜索产品，商品信息的推送更加精准。其次，网购用户经常存在产品参数对比和 比价的行为，Rufus 可以帮助对比多款产品的信息，并结合真实的用户评论辅助用户去 做决策；另外，Rufus 支持自动购买功能，用户可以进行商品的历史价格复盘、并且设 置目标价格完成自动购买。

货币化率：商业化能力仍在探索期

当前互联网平台的广告体系已经较为成熟，AI 产品的商业化能力，或决定平台的推进意 愿。从阿里巴巴和亚马逊财报看，广告收入是电商平台的重要收入来源，而电商的广告 收入更多基于传统的关键词竞价（SEO），传统的电商 SEO 则根据关键词竞价、以及一 系列商品和店铺的指标进行排序，在 AI 搜索时代下，商品的分发更多是根据产品的效 果，付费并不占据主要因素。若电商平台快速的推进 AI 搜索，对于原有的关键词竞价 的商业模式形成挑战；若电商平台在 AI 推荐中嵌入更多的付费权重，那对于答案的精 准度或有影响。