从2025年AGI与智能体进展出发，拆解电商与新零售可落地的应用路径：降本增效、端云协同、数字孪生与敏捷治理。
AGI走向产业：电商与新零售如何用智能体把效率做实
2025年，AI的热闹不只在“模型榜单”。更关键的变化是：推理更省、智能体能交付结果、多模态开始进工作流，甚至具身智能走到公众面前。很多企业还停留在“上个大模型客服”或“做个知识库”的阶段，但我更想直说一句：大多数公司真正卡住的，不是模型不够强，而是数据、流程和可验证的闭环能力。
这点在12月18日北京举行的腾讯ConTech大会上被反复强调：从柴天佑院士谈“工业智能化的零容错”，到何小鹏谈“物理AI进入现实生活”，再到梁正谈“敏捷治理”，都指向同一个结论——AI正在从能力展示走向系统工程。
本文放在“人工智能在制造业与智能工厂”系列里写，但我会把视角拉到更贴近业务的一侧：电商与新零售如何把AGI与智能体的进展，变成可衡量的转化率、履约效率与门店人效。
1）从“能回答”到“能交付”：智能体正在改写电商运营方式
智能体的价值一句话说清：**它不只生成内容，而是能完成一段流程，并对结果负责。**这意味着电商团队的工作颗粒度会被重切——从“人写方案、人跑系统”变成“人定目标、AI跑流程”。
智能体在电商最先落地的3个任务型场景
电商不是缺点子，缺的是“持续做对”。我更看好这三类任务，因为它们天然可量化、可回滚、可审计：
- 商品运营智能体（上新—定价—陈列—复盘）
- 自动读取站内搜索词、加购/转化漏斗、竞品价格带、供应链成本
- 给出可执行动作：改标题、调主图、优化卖点、做AB测试、下调某SKU投放
- 营销投放智能体（目标—素材—投放—止损）
- 不再“写10套文案赌爆款”，而是围绕目标人群做多变量实验
- 自动设置止损线：比如ROI、CPA、库存周转天数触发就缩量
- 客服与售后智能体（理解—决策—协同）
- 关键不在“更像人”，而在能按规则给出一致处理：退换货、补偿、升级工单
- 真正省下来的，是主管反复仲裁与质检成本
可引用的一句话：电商智能体的门槛不是生成能力，而是“动作可验证、结果可复盘”。
为什么2025年的“推理效率”会直接影响电商利润
大会讨论里一个重要趋势是：竞争焦点从“堆参数”转向“变强、变省、变可用”。对电商来说，这不是技术圈的内耗，而是财务报表上的变量。
- 推理成本下降：同样的预算能覆盖更多SKU、更多对话、更多实时决策点（例如秒级调价）。
- 端云协同更现实：门店设备、仓内PDA、导购平板可以承担“实时感知/提醒”，云端做“深度规划/知识整合”。
- 小模型高密度：在“单任务、强约束”的业务里，小而专的模型往往更稳，响应更快，也更容易做权限与审计。
这也是制造业“智能工厂”经验能迁移到新零售的原因：现场需要快，策略需要准，过程要可控。
2）柴天佑院士的“零容错”，给了新零售一个硬标准
柴天佑院士强调工业场景“决策不能错、感知不能错、执行不能错”。很多人听着像是离电商很远，但我认为这句话对新零售反而特别有用：越接近履约与现金流的环节，越要用工业级标准做AI。
把“零容错”翻译成零售语言：三条底线
电商与新零售至少有三条“错不起”的底线：
- 库存与履约不能错：错配导致缺货、超卖、滞销，直接损失毛利。
- 价格与促销不能错：大促期间规则复杂，一次错误配置可能造成连锁亏损与客诉。
- 风控与合规不能错：包含刷单、薅羊毛、欺诈退款，以及用户隐私与数据使用边界。
因此，AI系统不能只看“回答像不像”，要看是否具备：
- 可验证：每次决策有依据、有版本、有输入输出记录
- 可优化：能做离线回放与策略迭代
- 可闭环：上线后能把结果回灌成数据资产
数字孪生思路：把门店与仓配系统“搬到沙盒里”
院士提到数字孪生在高危工艺中的价值，本质是：先在数字世界验证，再把策略安全地施加到现实系统。
新零售同样适合做“运营数字孪生”：
- 对门店：客流、动线、货架陈列、导购动作、排队时长
- 对仓配：波次策略、拣选路径、打包台节拍、末端配送时效
- 对促销：券门槛、叠加规则、流量分配、爆品承接能力
把这些要素纳入可仿真的“沙盒”，你会得到一个更稳的路径：先模拟大促与新品上架，再让智能体执行；先回放异常订单，再让模型参与风控。
3）何小鹏谈“物理AI”：新零售的下一站是“机器人+门店”
何小鹏提出“机器人、无人驾驶汽车与飞行器”可能成为年轻人的“新三大件”。不管你是否认同时间表，有一点已非常确定：AI正从屏幕走到现场。
对新零售来说，物理AI不只是“炫酷”，而是补上长期缺口：门店的人效、仓内的节拍、末端的成本。
具身智能在零售的三条落地路线（按可行性排序）
- 仓内搬运与拣选辅助：路线清晰、环境可控、ROI可算
- 门店补货与盘点：夜间盘点、货架缺口识别、电子价签校验
- 前场服务与导购协作：对话、带路、讲解、引导试用（难度最高，但想象空间也最大）
更现实的策略是“人形不人形”先放一边，先把可量化的动作做出来：搬一次箱省多少秒、盘一次点减少多少错、补一次货降低多少缺货率。
4）梁正的“敏捷治理”：电商做AI必须先回答这4个问题
2025年治理变得空前活跃，但“倡议多、行动少”的问题仍在。对电商来说，治理不是公关词，而是能否规模化的门槛。
我建议每个准备上智能体的团队，先在内部评审会上把这4个问题写清楚：
- 数据边界：哪些数据能用于训练/微调/检索？哪些只能在本地推理？
- 责任边界：智能体错发优惠券、错判欺诈、错拦订单，责任如何分摊？
- 审计能力：是否能追溯“这次决策用了哪些数据、哪条规则、哪个模型版本”？
- 人机协作：哪些环节必须人审？哪些可以自动执行但要留“紧急刹车”？
可引用的一句话：没有审计与权限控制的智能体，越能干越危险。
敏捷治理在电商的落地方式，我更偏向三件事：
- 监管沙盒式上线：先在小类目、小区域、低风险策略跑通
- 负责任设计：默认最小权限、默认可回滚、默认留痕
- 可衡量指标：把“合规”也做成KPI，例如隐私投诉率、误拦率、申诉通过率
5）AI落地的真正卡点：隐性数据与流程拆解
大会第三场圆桌提到“隐性数据”——决策者脑中的经验、制造业的关键工艺参数、组织内部不愿外溢的知识。这句话放到电商里，含金量更高。
电商的“隐性数据”通常长这样：
- 为什么某个类目要在周五晚调价，而不是周六早？
- 为什么这类客诉要先补券再退货，另一个类客诉反过来？
- 为什么某些达人合作“看起来ROI低”却必须做？
这些知识不是没数据，而是散在聊天记录、Excel、口头交接、灰度规则里。智能体要做成，第一步不是训练模型，而是把流程拆成“可被系统承载”的结构。
我见过最有效的落地顺序（适合电商与新零售）
- 选一个闭环任务：例如“缺货预警+自动补货建议”或“退货原因归因+策略优化”
- 把动作拆到字段级：输入字段、输出字段、权限、异常处理、回滚方式
- 先用规则+检索跑通：别一上来就追求端到端大模型
- 再用模型做增量：用模型提升召回、理解与策略搜索，但保留硬约束
这种做法和智能工厂的思路一致：先闭环、再优化；先可控、再智能。
下一步：把AGI趋势变成可签收的业务结果
AGI与大模型的进展已经很清晰：更高效的推理、更强的多模态、更能交付的智能体，以及走向现实世界的物理AI。对电商与新零售而言，真正的分水岭不是“有没有接入大模型”，而是能不能把AI做成一套可验证、可审计、可复盘的生产系统。
如果你在2026年的规划里只做一件事，我的建议很明确：**挑一个高频、可量化、能闭环的流程，让智能体跑起来，并把数据回灌机制做成制度。**当你的组织第一次“用AI把流程跑通”，后面的一切升级都会更顺。
你现在最想先让智能体接管的电商环节是哪一个——商品运营、投放、客服，还是仓配履约？把约束条件写出来，答案往往就出现了。