Deloitte.德勤CCF China Chain Store&Franchise Association生成式人工智能intel.零售业全景探索白皮书HUAWEI课题组成员中国连锁经营协会彭建真中国连锁经营协会会长田芮丰中国连锁经营协会创新与发展部主任尹恒中国连锁经营协会创新与发展部主任助理德勤中国德勒咨询合伙人强晓明德勤咨询高级经理徐宇豪德勤咨询高级顾问莫翌阳德勤咨询顾问卓自鹏德勤咨询顾问雍家念德勒咨询顾问特别鸣谢华为、金山办公、腾讯、石基大商、汉朔、中科英泰、英特尔、中国电信等合作伙伴（排名不分先后）对白皮书写作的大力支持目录前言合作伙伴致辞报告背景主要发现与思考一、生成式人工智能的发展现状二、生成式人工智能在零售行业的应用三、企业级生成式人工智能架构的思考四、对企业走入人工智能时代的建议3567904080结语联系我们前言在全球数字化进程不断加速的背景下，中国零售行业正迎来深刻的变升，其能力以每隔半年或一年的速度在迭代，未来，随着生成式人工革。生成式人工智能(Generative A)以其强大的数据处理和自动化生智能技术的持续成熟，零售行业将迎来更多前所未有的机遇与挑战，成能力，迅速渗透到零售业的各个环节，为企业在营销、供应链、客在这个过程中，零售企业应保持理性和谨慎，应评估相关的成本，并户服务等方面带来全新的变革契机。从前端的个性化营销到后端的智确保这些投资与企业的长期战略目标和财务状况相匹配，避免过度投能库存管理，生成式人工智能的应用场景不断扩展，正在重塑零售行资。业的运营模式与竞争格局。中国连锁经营协会会长近年来，政策的支持和技术的进步为人工智能的快速发展提供了坚实基础。特别是在“十四五”规划的推动下，创新已成为我国经济高质量发展的重要引擎，A技术成为推动零售数字化转型的关键力量。在这一背景下，生成式人工智能的引人标志着零售业数字化从基础阶段走向深度应用，行业各方不断探索和实践，为数字经济时代的零售模式注人了前所未有的活力。随着头部企业的大规模投入，生成式人工智能模型和算力正在显著提前言中国零售行业在数字化领域的发展趋势正日益显著。随着数字化转型人工智能赤来发展的建议。通过本报告的研究，希望能够为相关企业的加速，新技术不断涌现并被广泛应用，为零售业带来了深刻的变革。和研究者提供有价值的参考和启示。我们相信，随着新技术的不断涌在过去的十年间，全架道融合、大数、人工智能、物联网、无人零现和应用，零售行业将更加智能化、个性化和可持续化，为消费者和售、社交电商等技术的每一次进步，都在快速提升和改变消费者的购企业带来更多的价值。物体验，同时也推动了行业的转型升级。戴自强2022年ChatGPT3.5横空出世，使生成式人工智能迅速成为各行各业的德勤咨询合伙人焦点。与传统的判别式模型不同，生成式模型能够从数据中学习潜在的分布规律，进而生成与训练数据具有相似特征的新样本。这种能力不仅为艺术创作提供了无限可能，也为各行各业带来了革命性的变化。中国连锁经营协会与德勤咨询持续关注生成式人工智能的发展。在一系列由连锁经营协会组织的研讨会之后，德勤咨询的顾问整理了相关讨论内容，从人工智能的发展现状，到零售行业应用场景的分析，再到企业应用生成式人工智能的架构建议，最后总结并给出了对生成式合作伙伴致辞科技的每一次进步都深刻影响着我们的生活与工作方式。人工智能技术的迅人工智能技术正成为零售行业数智化升级的强大动力，华为将持续聚焦数字猛发展正逐步改变传统零售业的格局。我们坚信此次的专题研究将为企业家化底座建设，以数字基础设施为根。以A平台和模型为芯，以场景为梁，构捉供参考与启示，推动零售行业的健康快速发展。建百模干态的生态体系，为行业打造全场景智慧解决方案，一一孔维明华为政企物流与零售行业总经理生成式人工智能正在以前所未有的速度冲击着每个人的生活。它不仅是一种在这个数燕驱动的新附代，我们目睹了技术革新的浪潮不断重塑行业的未来。技术革新，更是一场深刻的变革，改变了我们获取信息、解决问题及创造价让我们勇敢地迈进这个崭新的时代，充分借助大摸型的强大力量，开启零售值的方式。我们愿与各位携手并进，共创更智能、高效和个性化的未来。行业数字化的全新篇章。一一周字金山办公行业策路负责人一一张师磊石基零售A联合研究院完长、九章数据创始人兼CE0在零售行业，智能化技术的采用正在推动新一轮的智慧化革命。我们将与生中国在过去数十年的零售创新中曾达到全球领先的地位，在如今的人工智能态伙伴一道，共同勾勒零售业数智化转型图景，实现运营效率提升、顾客体时代，我们希望能够继续保持并引领这股创新力量，推动人工智能技术的深验优化以及新商业模式落地。人应用，让中国的零售行业在全球范围内再次占据前沿位置。一一郭威英特尔市场营销集团总裁、英特尔中国网络与边缘及渠道数据中心事业部总经理报告背景2024年伊始，中国连锁经营协会（以下简称协会）根据会员建议展开的案例，并对相关案例进行了深入的分析与总结。此外，课题组还对了生成式人工智能的专项课题研究，并于下半年在华南、华北与华东协会的零售数字化技术应用工作委员会成员展开了问卷调查，受访者地区分别举行了多场专项讨论会，针对于生成式人工智能的发展现状、包括协会各委员企业的企业人员，受访者岗位包括董事长、副总裁、应用场景以及实施路径等进行了深入的交流与沟通。同时由协会牵头，首席信息技术责任官、技术总监、专家顾问等。在此基础上，课题组课题组向协会成员企业及合作伙伴征集了生成式人工智能应用与部署提炼汇总了相关内容，并结合国际研究成果，最终形成了本次报告。企业性质年销售收入业态分布12%■5亿元及以下■550亿元■50-100亿元■100亿元以上受防企业按企业性质细分：有56%的受访者来白民受访企业按年销售收入额细分：有44%的企业销售政入受访业态分布细分：有72%的企业来自零售行业，企，28%的受访者来自外企，12%的受访者来自国企，达到100亿元以上，8%的企业销售收人达到50100亿元，12%的企业来白消费品行业，8%的企业来白餐饮以及4%的受访者来自其他性质的企业。36%的企业销售收人达到550亿元，以及12%的企业销行业，以及8%的企业来白其他行业。主要发现与思考生成式人工智能在零售行业已有大量应用场景面对人工智能，企业的转型之路需要考虑战略、投资、人才、风控与合规等多个方面生成式人工智能在零售行业中已展现出丰富的应用场景。无论是前端还是后端，生成式人工智能都已渗透并发挥在人工智能时代的转型中，企业需要同时考虑企业战略、作用。例如，前台的智能客服和营销内容生成，以及后风险治理、人才储备与技术基础设施等多个关键点。通台的供应链优化与风控防损，显普提升了管理效率和顾过数字化和智能化转型，建立大数据平台、部暑智能客客体验。服系统、优化供应链管理等方面，实现数据驱动的决策制定和智能化的业务运营。同时，构建灵活敏捷的组织生成式人工智能企业应用架构需要包括知识、模型、智架构，减少管理层级，增强跨部门协作，快速响应市场能体、场景等多个层次变化，此外，应建立创新驱动的组织文化，鼓励员工创新和学习，以适应人工智能时代的变革。企业级生成式人工智能架构的构建涉及知识库、模型选择、智能体建设和场景搭建等方面。企业需要深入理解业务需求，设计出符合实际应用场景的解决方案。明确每层架构的用途，有助于企业合理规划资源，提高生成式人工智能技术的应用效果。主要发现与思考（续）中国市场的企业需要小步快跑，赶上生成式人工智能的企业在探索生成式人工智能的发展与应用时，仍需保持中国生成式人工智能市场正在经历爆发式增长，为企业生成式人工智能在生产力和效率优化、关键风险防控、带来前所未有的机遇。然而，面对人才储备、治理机制产品和服务提升等方面可以发挥重要作用，但企业在进及风险管理等方面的桃战，企业需要加快步伐，补齐这行投资时需考虑多方面的成本，确保与战略目标相符，些短板。通过加强内部培调、完善治理结构和提升风险不宜过度投资。保持理性与谨慎，有助于企业在激烈的防控能力，企业才能确保在智能化转型的浪潮中稳健前市场竞争中保持稳健发展。行，把握市场增长带来的红利。一、生成式人工智能的发展现状生成式人工智能的发展现状人工智能简介与发展历程随着科技的不断发展，作为计算机技术的分支之一，人工智能技术应运而生。人工智能是指由人制造出来的系统所表现出的智能行为，主要研究如何使计算机具有人类智能的功能，以模拟、延伸和扩展人的智能，旨在解决复杂问题，包括学习、推理、自修正、感知和处理语言等。A1技术的演变-从“死”规则到“活”智能基于规则的人工智能基于知识的人工智能机器学习自主学习通用人工智能基于规则的人工智能从为世界的实体杂的信皂处理和学习功能。它使计算和学习等。20世纪80年代初，开发者相对成熟正在突破未来方向10生成式人工智能的发展现状全球人工智能的发展历程十中国人工智能的发展历程1956年人工智能的概念正式确立，标志着人工智能作为一门学科对于人工智能的概念最早可以追游到20世纪50年代。经过几十的起点。当时的研究者乐观地认为广泛应用指日可待。但由于期年的发展，人工智能已经取得了显著的成果，尤其在机器学习、单过高和技术限制，人工智能进入了第一次低谷期，到19世纪90深度学习、自然语言处理等领域。目前，人工智能已经逐步广年代，随着互联网的发展，机器学习和数据挖掘开始受到重视。泛应用于各个行业，如医疗、教有、金融、交通、家居、安防等。典型应用场景包括语音识别、图像识别、自动驾驶、推荐2006年，杰弗里辛顿等人提出了“深度学习”这一概念，随后，系统、智能机器人等。大数据和计算力的提升使得深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。2017年7月，中国政府正式将人工智能列为国家战略，并明确提出了面向2030年的中国新一代人工智能发展的指导思想、战2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得显著成绩，标志着深度学略目标、重点任务和保障措施。近年来，我国在人工智能领域习时代的到来。2018年，OpenA1发布了GPT-1模型，Google推出了取得了一系列重要成果，并在全球范围内具有较高的竞争力。BERT模型，进一步巩因了深度学习技术在自然语言处理领域的主导地位，证明了深度学习架构在理解和生成语言方面的强大能力。2030年，我国要建设成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。2022年，随着基于GPT-3.5技术的ChatGPT突然问世，人工智能技术的热度突然达到了新高·如今，生成式人工智能已在金融、医疗、教育、能源等多个行业中找到了广泛的应用。生成式人工智能的发展现状2生成式人工智能的原理人工智能的应用（例如：ChatGPT)ChatGPT和其他的产品均可以基于底层训炼模型生成式人工智能应用生成式人工智能是人工智能的一个子集，主要功生成多种形式的内容能是让计算机根据需求自动生成多种形式的内容模型什么是训练过的A模型(例如：文字、图片、代码、视频、音频等)·通用的基础模型架构可以使大语言模型能够理生成式人工智能利用机器学习算法，尤其是深度解、学习和运用数据中的复杂模式。例如GT4可以利用深度学习技术处理海量数据，通过关学习技术，使计算机模拟人类的思维方式，独立生成式人工智能模型键词做入机制形成对输入数据集的“记忆”并进行创造性任务。其核心理念是让计算机模型学调整模型参数。会从大量数据中提取规律，并创蓝出与输入数据数据相似但又不同的新数据，这一技术的实现基于神使用现存的知识库对基础携型进行训练经网络，通过训练并使用生成模型来预测下一个基础模型训练是通过海量数掘的处理来塑造其状态或结果，计算机在此过程中会不断地调整自对语言的理解能力、语调适应性以及行为表现，同时在训练过程中掌据各种人类交流风格身的参数以提升性能。生成式人工智能能够解析并识别出现有数据中的结构与规律，进而具备生A基础设施镇型调练需要强大的算力支持成新内容的能力。此过程依赖大量的数据支持，训练和处理基础模型所霄巨大的计算能力，因且需要高性能的计算资源和先进的算法驱动。此必须在可扩展基础设施上使用专业的硬件设生成式人工智能的发展现状从训练到推理基础模型(Foundation Model)是区别生成式人工智能技术栈和之前人系列问题。这些模型通常可以通过开放或封闭的AP提供给开发人员使工智能的关键。基础模型是斯坦福大学基础模型研究中心创造的术语，用，开发人员可以通过额外的训练数据对模型进行微调，以提高其对它是一个在广泛数据集上预先训练的机器学习模型，可以用于解决一特定用例的上下文理解、相关性推理和性能，同时优化交付成本。1347生成式人工智能可以彻底改变企业与客户之间的运架构生产在大数上作和互动方式，甚至可能重新定义我们对“员工”的认知。在某些消费者和企业领域，这种转型已经在进行中。过程要素：生成式人工智能的发展现状多模态的输入与输出生成式人工智能展现了强大的任务处理能力，能够进行文本、图像、构建程序，提升效率。视频生成合成动态影像，为影祝、广告提供新代码、视频及3D等多种内容的生成。在文本创作上，它能自动生成文创意，3D生成则创建出立体三维模型，助力游戏、建筑设计等行业，章、诗歌等，丰富文字创作。图像生成方面，它能根据描述生成逼真生成式人工智能的多领域应用，正引领着各行业向智能化、自动化方图片，推动设计、艺术领域革新。代码生成功能可以帮助开发者快速向迈进。文本生成代码生成视频生成3D生成提示语：请介绍中四200提录语：蓝天下一片黄提示语：生成一个小香的图片取所有用户支付等级的代码色花海男孩晚上侧面坐在床边的3D图片