中国连锁经营协会行业创新部主任田芮丰表示，零售行业已从粗放流量运营转向用户价值的深度挖掘， 逾9成受访企业认为生成式AI将提升生产力，但传统架构存在数据延迟、系统割裂、资源冗余等问题， 难以支撑实时决策与AI创新应用。 OceanBase CEO杨冰直言，在"Data x AI"融合创新浪潮下，零售行业数智化转型面临着三大核心挑战 ——如何驾驭流量"脉冲式爆发"、如何让数据成为"实时决策引擎"、如何让AI从"锦上添花"变为"基础 设施"。因此，零售行业亟需满足"全时响应、全域覆盖、全端适配、全员协同"的新一代技术底座，一 体化云数据库将是破局关键。 在他看来，零售下一轮竞争，本质是数据底座能力的竞争。而强大的底座，绝非单打独斗，而是生态共 生共赢。 《白皮书》指出，在"秒级决策"与"厘米级洞察"的竞争时代，一体化云数据库正从"成本中心"转向"增 长引擎"。《白皮书》通过深度解析消费者服务、供应链管理、全渠道运营3大核心业务场景，收录泡泡 玛特、李宁等12家头部企业案例，提出零售企业需从架构设计、成本效益平衡、高可用性、IT融合能 力、安全合规、AI原生能力等六大维度进行技术选型，为未来AI时代的新零售一体化数 ...

行业趋势与挑战 - 零售业面临脉冲式流量冲击与AI变革双重考验 亟需稳定高效且支持AI应用的数据底座[3] - 行业从粗放流量运营转向用户价值深度挖掘 AI贯穿研产销服全链路[3] - 超90%企业认为生成式AI将提升生产力[3] - 数智化转型面临三大核心挑战：驾驭脉冲式爆发流量 构建实时决策引擎 使AI成为基础设施[3] 技术解决方案 - 一体化云数据库从成本中心转向增长引擎 支撑秒级决策与厘米级洞察竞争[1] - 技术选型需关注六大维度：架构设计 成本效益平衡 高可用性 IT融合能力 安全合规 AI原生能力[1] - 新一代技术底座需满足全时响应 全域覆盖 全端适配 全员协同要求[3] - 一体化云数据库是破解传统架构数据延迟 系统割裂 资源冗余问题的关键[3] 应用实践与案例 - 白皮书深度解析消费者服务 供应链管理 全渠道运营三大核心业务场景[1] - 收录泡泡玛特 李宁等12家头部企业实践案例[1] - 为AI时代新零售一体化数据底座提供实践基础[1]