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零售业AI应用案例展示五:内孵外用的零售垂直大模型创新实践

时间:2026-07-28 16:01

为深入贯彻国家关于人工智能与实体经济深度融合的战略部署,系统总结零售行业AI应用的先进经验与创新模式,加速推动零售行业数字化、智能化转型升级,中国百货商业协会于5月开始现面向零售行业征集“人工智能创新案例”。 

在8月26-28日杭州召开的“2026(第九届)零售数字化年会暨数智生态论坛”上,将对案例进行系统展示。(会议总体安排见文后链接)

本次案例展示内容为:内孵外用的零售垂直大模型创新实践






一、企业简介








深圳市灵智数字科技有限公司(简称“灵智数科”)成立于2019年,是零售领军企业天虹数科旗下科技子公司,国家级高新技术企业、深圳市“专精特新”企业。公司聚焦实体商业数字化服务,以自主研发的零售垂直大模型“百灵鸟”为核心,围绕“AI+顾客、AI+营运、AI+供应链”三大价值链,构建覆盖AI导购、AI搜索推荐、AI+SCRM、AI拍小票、AI顾客声音、AI选品、AI定价、AI智慧安消、AI招商选址等30余个业务场景的AI产品矩阵,为购物中心、百货、超市、餐饮酒店等十余种业态提供从数据智能分析到场景化落地的解决方案。

天虹数科商业股份有限公司成立于1984年,2010年上市(股票代码:002419),隶属于中国航空工业集团。天虹数科在全国7省/市35市经营购百超200余家,经营面积超480万平方米。天虹数科拥有超40年零售运营经验、超百万级脱敏交易数据、千万级会员行为数据以及覆盖百货、购物中心、超市、到家等全渠道业务场景,是零售AI创新的天然“试验田”。









二、实施案例的背景








近年来,AI技术在零售业的应用已从概念验证进入规模化落地阶段。但一个现实问题始终困扰着行业:通用AI模型能力虽强,却在零售场景中频频"失灵"——听不懂行业术语、看不懂业务逻辑,落地效果难以持续。天虹数科旗下科技子公司灵智数科的实践,提供了一条值得参考的路径。









三、实施案例的过程








起点:是顾客的声音

灵智数科的AI产品开发逻辑,与传统科技公司有所不同。其母公司天虹数科拥有超过40年的零售运营经验,积累了千万级会员行为数据。灵智数科将这些数据资产与天虹数科的NPS(净推荐值)评价体系相结合,通过AI顾客声音系统,以NLP技术持续解析顾客评价与社交数据,系统化地识别消费者在"进、逛、选、购、离"全旅程中的痛点与需求。

在此基础上,团队通过"价值—可行性"二维评估模型,将有限的AI研发资源集中在高价值场景的攻关上。这一机制确保了技术研发的起点始终是真实的业务痛点和顾客需求,而非技术本身的热度驱动。

基座:零售垂直大模型"百灵鸟"

2024年9月,灵智数科发布了零售行业垂直大模型——"百灵鸟",填补了零售领域专属AI大模型的空白。

在技术架构上,百灵鸟构建了"数据—模型—应用"三层体系与"端—边—云—台—用"一体化技术栈,以华为昇腾算力为底座,采用"通用大模型+领域微调"的融合训练模式,将零售行业知识注入模型。

其"一模千用"的设计思路值得关注:一个模型基座支撑了30余个应用场景,通过Agent架构支持任务规划、工具调用与多步执行,以RAG技术消除模型幻觉,推理时延低至10毫秒,能够融入零售一线的高频业务流,避免了传统"一个场景一个模型"带来的高成本和维护难题。

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落地:三大价值链的AI应用矩阵

灵智数科将AI能力系统性地注入零售业务全链条,形成了覆盖"AI+顾客、AI+营运、AI+供应链"三大价值链的场景矩阵。

AI+顾客方向,AI导购"AI小天"通过自然语言交互,结合LBS定位、天气、时间等多维信息,在APP、小程序及线下互动屏为顾客提供精准服务;AI+搜索推荐通过关键词处理与多阶段排序,大幅降低搜索无结果率,年促成交易额达千万级别;AI拍小票以98%的识别准确率实现3秒解析、5秒积分自动到账,在降低人工成本的同时改善了顾客体验;AI+SCRM通过NLP解析会员评价与社交数据,构建需求、痛点、偏好三维标签体系,实现了千万级的精准会员推送。

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AI+营运方向,AI问数支持业务人员通过自然语言查询经营指标,降低了数据分析的使用门槛;AI智慧安消通过IoT终端与AI视频监控系统,实现隐患的分钟级预警与自动调度。

AI+供应链方向,AI智能定价则综合考虑商品生命周期、市场竞争、季节因素与消费者价格敏感度,辅助企业做出更科学的定价决策;AI智能选品整合销售数据、会员偏好与市场趋势,构建科学选品模型;AI智能补货通过机器学习预测需求,自动生成补货方案;AI招商选址系统构建"人货场"三位一体模型,已辅助完成近2万个铺位的品牌精准匹配。

组织逻辑:内孵外用,让技术自己"造血"

灵智数科的设立本身就是一种组织创新。作为天虹数科的科技子公司,它承载了"内孵外用"的双重使命:对内承担天虹数科的数字化转型与技术攻坚任务,对外以产品化方式输出经天虹验证的AI能力。

这一模式的关键在于:每个AI场景都首先在天虹的真实经营环境中经过"标杆验证—效果评估—优化迭代"的闭环打磨,成熟后再封装为标准产品对外输出。外部客户的反馈和新场景又反哺模型迭代,形成持续进化的正向循环。

在这一机制下,灵智数科的技术团队并非处于远离一线的"研发后台",而是直面业务场景。天虹200余家门店及线上平台产生的真实交易数据与运营场景,构成了AI产品最扎实的训练素材和验证环境。

生态层面,灵智数科与华为在昇腾算力与国产AI技术栈上深度合作,与腾讯成立智能零售实验室,与浙江大学管理学院共建智慧零售联合实验室,形成了"技术+行业+学术"三位一体的协同体系。百灵鸟大模型已通过国家生成式人工智能服务备案,公司获得4项AI相关发明专利授权。









四、案例取得的成效








截至目前,灵智数科的AI解决方案已签约数十家零售客户,公司服务企业客户超6000家。在天虹内部,AI搜索近一年引流销售额达亿元级别,AI智能定价实现成本收益千万级别,AI拍小票和AI+SCRM等应用在降本增效方面均有可量化的产出。

零售AI的落地,困难不在技术本身,而在于技术是否真正理解行业。灵智数科的"内孵外用"模式给出了一种解法:让技术扎根于真实的零售场景,用数据驱动而非概念驱动,用可量化的商业价值而非技术参数来衡量成败。对于正在探索AI转型的零售企业而言,这条路径提供了可参考的实践样本。









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