文章核心观点 - 人工智能技术在零售业实现规模化应用后，到2030年全球零售业年度运营利润将新增3100亿美元，整体运营利润增幅接近20% [1] - 全面应用人工智能的零售企业运营利润率有望从行业平均的3%提升至14.4%，实现超四倍增长 [1] - 当前多数零售企业仅进行人工智能试点，仅少数企业实现规模化应用与价值最大化 [1] - 报告提出五大关键步骤以解决人工智能落地"最后一公里"的试点困境 [1][2] 人工智能对零售业的潜在影响 - 报告通过深度分析100个人工智能核心应用场景，结合全球零售行业实践经验，揭示技术革命性影响 [1] - 人工智能技术需实现规模化落地与工业化应用才能释放巨大利润潜力 [1] 零售业人工智能应用现状 - 多数零售企业已启动个性化推荐、智能客服等人工智能试点项目 [1] - 仅少数零售企业实现人工智能的规模化应用与价值最大化 [1] 人工智能规模化落地关键步骤 - 调整组织架构以实现人工智能交付，建立与AI战略匹配的组织模式，明确角色分工与治理机制 [2] - 平衡平台战略与创新工具，采用混合交付模式，保留自主开发能力，确保技术可控性 [2] - 提升数据成熟度并放开战略数据资产的访问，提升数据管理能力，夯实AI基础 [2] - 积极应对监管与伦理问题，兼顾合规性与伦理要求 [2] - 建立数据文化并普及数据与人工智能的使用，提升员工对AI的接受度，确保规模化落地 [2]

国家人工智能发展战略 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，标志着人工智能发展战略进入全面深化、场景落地的新阶段 [1] - 国家发展改革委明确将推动各地立足区位特点、资源禀赋和产业基础科学确定发展重点，形成各具特色、优势互补的发展态势，坚决避免无序竞争和一哄而上 [1] 人工智能产业特性与实施路径 - 人工智能大模型本质由数据驱动，应用必须建立在真实、丰富、高质量的行业数据基础之上 [2] - 各地实施"人工智能+"行动应结合自身优势产业，农业大市聚焦"AI+智慧农业"，工业重镇深耕"AI+智能制造"，旅游胜地探索"AI+文旅体验" [2] - 人工智能发展应以增进社会福祉为目标，不能仅以效率为单一驱动因素，还需纳入社会效益与公共价值的考量 [3] 地方成功案例与发展原则 - 浙江杭州依托电商生态推动AI在智能客服、个性化推荐、仓储调度等场景深度应用，打造"AI+新零售"标杆 [4] - 山东寿光结合农业特色重点发展"AI+农业"，在智能种植、病虫害识别、农产品溯源等领域取得突破 [4] - 地方政府应系统梳理本地产业基础、数据资源、能源供给和人才储备，明确能做什么和不能做什么，优先选择有明确市场前景、能解决实际问题的AI应用方向 [4] 长远发展展望 - "人工智能+"行动是一场影响深远的产业变革，比拼的是谁选得准、走得稳，而非谁广撒网、跑得快 [5] - 唯有摒弃一哄而上的冲动，立足自身禀赋，回归产业本源，才能避免低水平竞争，实现百花齐放、协同共进的智能中国新图景 [5]

战略篇 - AI战略成功的关键在于与业务的深度融合而非技术领先 技术领先但缺乏业务场景融合的项目易失败 银行业通过成熟AI技术强化风控降低坏账率 零售业通过AI优化供应链预测减少库存积压提升门店坪效 [2] - 并非所有问题都适合用AI解决 传统统计方法或自动化脚本可低成本高效解决的问题无需强行上AI 某公司曾用AI处理销售报表分析导致资源浪费且效果不佳 [3] - 追求长期价值的AI战略更易成功 短期ROI不明显但战略价值高的AI应用如用户画像和个性化推荐可提升用户粘性构建竞争壁垒 亚马逊早期推荐系统投入虽未直接盈利但长期形成护城河 [4] - AI项目成功标志是业务价值提升而非技术先进性 不以业务价值提升为目标的AI项目均被视为无效 企业需以实际业务提升评估AI投入产出 [5] 技术篇 - 影响AI落地的最大因素是"数据孤岛"而非人才或资金 数据分散标准不一导致AI模型训练和部署困难 大型企业需先进行数据治理和流程再造 [6] - 购买现成AI解决方案比完全自研更适合大多数企业 除非AI是公司核心竞争力否则无需从零研发 成熟AI平台和行业工具可快速实现AI能力 [7] - 模型实用性和可解释性比参数规模更重要 复杂深度学习模型可能成为"黑箱" 简单模型如决策树和逻辑回归更易理解信任和排查问题 [8] - 模型安全性、伦理与责任是红线 AI系统需建立完善数据治理和隐私保护机制 多层级安全防护和数据权限管控确保系统安全性 [9] 人才与组织篇 - 企业更需要既懂业务又懂AI的复合型人才而非单纯AI科学家 AI产品经理和解决方案架构师是连接技术与业务的关键桥梁 [10] - 提升全体员工AI素养比依赖个别AI精英更重要 全员AI培训可形成学习应用AI的整体氛围 类似丰田"改善"文化的"AI赋能"文化更有效 [11] - AI落地失败主因是组织文化和沟通问题而非技术 业务部门不配合需求不明确或缺乏高层支持导致项目失败 [12] - AI时代需要跨多领域人才而非单一技能人才 融合不同专业知识的跨领域人才能更好应对复杂多元业务需求 [13] 实施运营篇 - AI落地需持续运营优化而非一次性投入 数据变化和业务需求调整要求AI模型持续监控评估和迭代 需专门MLOps流程和团队支持 [14] - 专注于边界明确的小问题比颠覆行业更易成功 解决具体小问题如优化门店补货效率比构建"工厂大脑"更现实 [15][16] - AI工具的员工体验比模型智能更重要 操作复杂界面反人类的AI工具难以推广 简洁易上手的设计可提升采纳率 [17][18]

核心观点 - 从美日股市历史经验看，可选消费超越必选消费、新消费取代传统消费是特定经济周期与社会变迁的必然结果，对A股新消费投资有借鉴意义 [1][4] 经济背景与新消费的产业崛起契机 - 美股在70年代和2009年后可选消费板块显著超额，70年代与战后婴儿潮消费能力提升和生活方式转变有关，2009年后与金融危机后经济复苏、移动互联网普及和千禧一代消费观念崛起相关，这些时期居民收入提高、消费信心恢复和新型消费模式涌现掀起可选消费浪潮 [1] 新消费崛起的财务特征，细分领域演变与新消费的内涵 - 美股可选消费主导周期中，相关行业负债率突破平台期增长，能管理风险并支持业务扩张，基本面向好获高估值溢价 [2] - 美股可选消费领域从汽车、家电等耐用消费品，到休闲娱乐、旅游、餐饮等服务型消费，再到线上零售、数字内容、健康服务等新兴业态，细分领域轮动丰富了“新消费”内涵 [2] - 日本经济高速增长期耐用品消费爆发，转型期服务业和体验式消费兴起，新消费能满足消费者多元化、个性化、品质化需求，通过技术和商业模式创新拓展消费边界 [2] 新消费驱动因素与市场结构变迁 - 可选消费取代必选消费受多重因素驱动，居民可支配收入增长是基础，技术进步改变消费场景、方式和效率，人口结构和消费观念变化推动品牌、体验和绿色消费兴起 [3] - 这些因素使可选消费市场集中度提高，头部企业巩固市场地位，日股中万代南梦宫、高丝、任天堂走出长期连续行情，除特定阶段行情外，日股悦己经济相关标的多为阶段性α行情 [3] 美、日股市经验对当前A股新消费的借鉴意义 - 关注经济转型和居民收入增长带来的结构性机会，寻找满足消费者层次需求、高成长潜力的细分领域 [4] - 新消费领域追求确定性和长期性，寻找高毛利率、净利率和ROE且资产负债结构稳健的公司 [4] - 关注技术和商业模式创新对传统消费的颠覆及年轻一代消费观念变化，寻找“年轻人的茅台”悦己型消费扩散和迁移方向 [4]

东南亚电商市场增长 - 预计2030年东南亚电商销售额将达4100亿美元，2024年为1840亿美元，复合年增长率为14% [1] - 2012年至2024年，东南亚电商年度销售额从40亿美元增至1840亿美元 [1] - 东南亚约6.8亿人口中，30岁以下年轻群体占比超70%，推动消费需求多元化升级 [1] - 泰国市场统计显示，过去半年有超92%的消费者至少进行一次网购 [1] 经济与基础设施支撑 - 2024年越南GDP同比增长7.09%，菲律宾5.6%，马来西亚5.1%，印尼5.03% [2] - 东南亚电子支付普及率突破50%，泰国二维码移动支付占电商交易55% [2] - 印尼2024年完成约56000个村庄4G网络连接，优化偏远地区网络覆盖 [2] 技术创新与政策环境 - 人工智能技术广泛应用于个性化推荐、智能客服、库存管理，提升运营效率 [3] - 新加坡推广电子支付和完善消费者保护机制，马来西亚加强物流基建 [3] - 泰国将数字经济列为重点发展领域，部分国家实施跨境电商零关税政策 [3] 消费升级与竞争格局 - 电商平台优化个性化推荐、快速配送、售后服务以满足消费者需求 [3] - Shopee优化跨境物流与直播营销，Lazada推出娱乐化购物模式 [3] - TikTok Shop通过内容营销抢占市场份额 [3] 社交电商与跨境电商 - TikTok Shop 2024年东南亚市场直播GMV增长超170% [4] - 预计2025年东南亚跨境电商市场规模达453.9亿美元，2030年增至769.7亿美元 [4] - RCEP实施降低区域贸易壁垒，推动跨境电商增长 [4] 本地化运营策略 - TikTok Shop在泰国与OTOP项目合作助力本土品牌发展 [5] - Shopee和Lazada通过研究当地文化调整产品和营销策略 [5]