零售市场规模、份额和行业分析中的人工智能，按产品（解决方案和服务）、按功能（以运营为中心和面向客户）、按类型（在线和离线）、按应用（预测分析、店内视觉监控、客户关系管理、市场预测、库存管理等）、按技术（计算机视觉、机器学习、自然语言处理等）和区域预测， 2026-2034

全球人工智能（AI）在零售市场规模估值以美元计 12.40到 2025 年将达到 10 亿美元，预计将增长16.542026 年 10 亿美元105.88到 2034 年将达到 10 亿美元，复合年增长率为26.10%在预测期内。北美占据全球市场的主导地位36.90%到 2025 年，美国零售市场的人工智能预计将大幅增长，到 2032 年估计将达到 177.6 亿美元。

在运营自动化、预测分析和个性化商务的推动下，零售市场的人工智能正在进入一个新的投资阶段。零售商正在从孤立的人工智能 (AI) 应用转向连接销售、库存、定价、履行和客户参与的集成系统。

零售市场增长中的​​人工智能将越来越依赖于可衡量的运营改进，而不仅仅是技术的采用。零售商优先考虑需求预测、库存可用性、自动化客户支持和员工生产力。

对个性化购物体验、运营自动化、人工智能聊天机器人、预测分析和视觉/语音搜索技术的需求不断增长，正在推动市场增长。云采用率的提高、零售业的数字化转型以及科技巨头之间的战略合作伙伴关系正在加速人工智能解决方案在全球零售生态系统中的部署。

零售市场规模中的人工智能将反映软件解决方案、实施服务、托管平台和专业基础设施方面的支出。然而，可比的全球估计仍然很困难，因为提供商对人工智能支持的零售支出进行了不同的分类。

零售市场份额中的人工智能将越来越有利于拥有成熟零售集成、安全数据环境和经过验证的部署能力的供应商。北美将受益于企业技术投资，而亚太地区将通过数字商务和大型零售生态系统提供机遇。

零售企业需要优先考虑生产力以保持市场竞争力。人工智能 (AI) 支持零售商实现运营自动化，从而增加利润并优化业务流程。该报告涵盖了自动化库存管理、需求预测、客户协助、预测分析等增强零售运营的解决方案。

这数字化转型零售业正在推动人工智能在零售业的采用。世界各地的零售商和品牌正在快速实施人工智能技术，以优化零售店的自动化。零售技术中的人工智能正在帮助零售商在线上和线下服务以及面向客户的解决方案中引入自动化。

此外，公司正在迅速将云融入这些先进技术中，以提供更好的客户体验。例如，2023 年 2 月，谷歌与埃森哲合作推出了新工具，帮助零售商创新业务并从云技术中受益。通过此次合作，埃森哲 AI.RETAIL 平台与 Google Cloud 集成，以共同帮助客户取得成功。

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零售市场中的人工智能关键要点

市场规模及预测

• 2025 年市场规模：124 亿美元
• 2026 年市场规模：165.4 亿美元
• 2034 年预测市场规模：1058.8 亿美元
• 复合年增长率：2026-2034 年 26.10%

市场份额

• 北美在零售市场人工智能（AI）领域占据主导地位，到 2025 年将占据 36.90% 的份额。
• 预计到 2026 年，解决方案领域将占市场份额 63.73%。
• 预计到2026年，以运营为中心的细分市场将占据64.81%的市场份额。

主要区域亮点

北美

2025年北美地区的销售额为45.7亿美元，预计2026年将达到59亿美元。

亚太地区

2025年亚太地区创造了33.7亿美元，预计2026年将达到46.2亿美元。

欧洲

在零售技术投资和效率提升的推动下，欧洲预计排名第二。

我们。

到2026年，零售市场中的人工智能（AI）预计将达到40.1亿美元。

日本

在人工智能采用的推动下，零售市场的人工智能预计到 2026 年将达到 12.9 亿美元。

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主要市场动态 

零售市场趋势中的人工智能

人工智能驱动的视觉和语音搜索推动市场机遇

电子商务平台和虚拟商店发展迅速。如今，消费者可以使用产品图像、视频和语音等新技术来搜索新产品。人工智能（AI）视觉搜索通过处理查询和挖掘元数据来优化其功能。视觉搜索引擎利用人工智能功能来分析、跟踪和预测不断增长的购物趋势，从而增强购物者的体验和参与度。

例如，2024 年 1 月，Google Cloud 推出了各种新一代人工智能技术，帮助零售商实现运营现代化、个性化在线购物以及转变店内技术部署。为了帮助客户更快地找到和购买产品，Google Cloud 的零售商搜索技术得到了改进，能够使用大型语言模型。越来越多地使用此类数字工具可以使人工智能零售体验更加无缝和自发。

因此，零售商必须实施基于人工智能的搜索引擎来增强客户服务并促进收入增长。此外，零售商还可以通过人工智能搜索获得有关消费者趋势的宝贵见解并做出更好的业务决策。未来几年，人工智能驱动的搜索引擎预计将为零售商提供丰富的数据库和潜在的增长机会。

零售业的人工智能正在从孤立的自动化转向跨销售、商业和商店运营的协调决策。零售商正在集成预测、定价、客户分析和履行工具，以改进整个产品生命周期的决策。

生成式人工智能正在重塑数字购物体验。对话助理可以解释产品需求、比较属性、总结评论并指导产品发现。零售商还将大型语言模型应用于产品描述、目录丰富、服务响应和内部知识检索。准确性和品牌控制仍然至关重要。

代理人工智能是一个新兴方向。正在开发系统来执行多步骤任务，例如研究产品、检查可用性和支持服务工作流程。广泛的部署将取决于可靠的权限、交易控制和人工监督。

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零售市场驱动力中的人工智能

越来越多地使用人工智能驱动的聊天机器人来改善客户体验，从而推动市场增长

人工智能驱动的聊天机器人协助因其高效的客户服务而在零售行业广受欢迎。聊天机器人为客户提供专门且个性化的响应，以提升他们的体验。例如，2023年5月，智能家电品牌upliance.ai将ChatGPT集成到其产品中。 DelishUp 是一款智能烹饪助手，通过自动化流程简化了烹饪过程。此外，该公司还计划推出家电品类产品，从而在零售行业的人工智能领域占据一席之地。

人工智能聊天机器人配备了自然语言处理（NLP）和机器学习 (ML) 技术。这些技术提供有关客户偏好的实时见解。此外，它们还帮助聊天机器人了解客户的情绪和行为模式，从而帮助其响应客户查询并建立关系。

零售商正在优先考虑人工智能 (AI) 来提高利润、预测需求并协调日益复杂的全渠道运营。不断增加的品类复杂性和不稳定的采购模式使得手动规划的效率降低。机器学习使零售商能够在估计需求时结合交易历史、促销、季节性和外部信号。

库存生产率仍然是一个核心驱动因素。更好的预测可以减少缺货、库存过剩和降价风险，同时提高产品可用性。这些收益在杂货、时尚、消费电子产品和其他具有卖空窗口或频繁补货的类别中尤其重要。

客户的期望也在发生变化。购物者越来越期望跨数字和实体渠道的相关推荐、快速服务、准确的可用性信息以及一致的体验。生成式人工智能和自然语言处理可以支持对话式产品发现、自动化服务和产品内容生成。

例如，李维斯 (Levi's) 实施了聊天机器人平台李维斯虚拟造型师 (Levi's Virtual Stylist)，为客户提供建议。该机器人会询问用户基本的详细信息，例如尺寸、款式、材质，甚至首选品牌，以提供快速建议。因此，人工智能驱动的聊天机器人有望推动人工智能在零售市场的增长。

市场限制

缺乏基础设施和较高的实施成本限制了人工智能在零售行业的采用

知名零售品牌不断投资创新技术以提高客户参与度；然而，不同的因素可能会限制市场的增长。沃尔玛等大型企业和全球级零售商已经将人工智能技术应用于店内运营和管理在线门户。

然而，如今，由于缺乏基础设施和技术专业知识，新的初创企业和中小企业在采用该技术时面临挑战。根据 IBM 的云数据服务洞察，37% 的受访者表示缺乏人工智能专业知识是实施此类技术的障碍。零售解决方案中人工智能的高实施成本也是小型零售商的主要障碍，限制了其实施。这些因素预计将阻碍人工智能在零售市场的扩张。

数据碎片仍然是零售业采用人工智能的主要制约因素。销售、库存、客户、定价和供应链记录通常驻留在单独的系统中。不一致的标识符和不完整的历史记录会削弱模型的准确性并限制企业范围内的部署。

实施成本也限制了采用。零售商必须为数据工程、云基础设施、系统集成、网络安全、员工培训和持续模型监控提供资金。较小的零售商可能缺乏维护复杂部署所需的技术团队。

模型可靠性带来了额外的风险。不准确的预测可能会导致库存过多或错过销售，而有缺陷的建议可能会降低客户的信任。如果没有有效的控制，生成式人工智能可能会产生不正确的产品细节、不合适的建议或不一致的服务响应。

市场机会

零售市场中的人工智能提供了运营复杂性创造可衡量的财务价值的机会。库存优化是首要任务。零售商可以结合销售历史、促销、供应商绩效和当地需求信号来改善补货并减少可避免的降价。

个性化商务提供了另一个机会。推荐引擎和对话式购物助手可以帮助客户浏览多种产品、比较产品并发现相关的替代品。零售商需要在个性化与透明度、隐私和客户控制之间取得平衡。

实体店通过计算机视觉和边缘人工智能提供机会。货架监控、队列分析、结账支持和货架图合规性可以改善商店执行情况。成功的部署将取决于摄像头覆盖范围、可靠的检测和清晰的操作程序。

生成式人工智能还可以降低内容制作成本。零售商可以自动化产品描述、翻译目录、总结评论并协助服务团队。人工审查对于受监管的产品、定价声明和品牌敏感的沟通仍然很重要。

人工智能在零售市场细分分析中的应用

零售市场中的人工智能按产品、功能、零售渠道、应用程序和技术进行细分。采用取决于零售商的运营模式、数据成熟度、交易量以及将人工智能集成到现有工作流程的能力。商业价值越来越依赖于利润、库存生产率、转化率和服务效率的可衡量的改进。

通过提供分析

提高零售行业的自动化程度，推动基于人工智能的解决方案的采用

根据提供的产品，零售市场中的人工智能分为解决方案和服务。

解决方案

预计解决方案领域将占据主导市场份额63.73%2026年。一些流行的人工智能解决方案包括智能商店、电子商务、智能客户洞察、智能交付、智能供应链等。管理各种零售业务面临的日益严峻的挑战可能会推动零售行业新型创新自动化解决方案的发展。基于人工智能的零售解决方案帮助零售商管理物流、供应链运营和仓库管理，并改善客户体验。预计这将推动人工智能在零售领域的实施。

人工智能解决方案包括预测平台、推荐引擎、库存优化软件、计算机视觉系统、对话式购物工具和自动决策引擎。零售商通常采用这些解决方案来解决特定的运营问题，然后再扩展业务功能。

需求预测和库存智能仍然是基础应用。它们将历史交易、促销、供应商数据和季节性模式与补货决策联系起来。推荐系统支持产品发现和个性化，而计算机视觉则提高了实体店执行的可见性。

企业买家越来越青睐与现有商务、销售和规划系统集成的平台。独立工具可以提供集中的优势，但通常会产生额外的数据孤岛。具有可互操作架构和透明绩效衡量的供应商将在复杂的零售环境中占据更有利的地位。

服务

服务领域可能在预测期内呈现最高增长率。零售商需要供应商在特定服务方面的额外支持，例如安装、管理、维护等。因此，人工智能解决方案的快速实施正在推动对服务的需求。

服务包括咨询、实施、数据工程、模型定制、集成、监控和托管人工智能运营。这些功能至关重要，因为零售数据经常分布在遗留平台、商店、市场和供应链中。

大型零售商通常需要量身定制的集成和治理。较小的零售商通常更喜欢成本可预测且技术开销有限的标准化部署。因此，服务提供商将通过实施速度、零售专业知识和持续优化来竞争。

按功能分析

对高效运营的需求不断增长，以提高以运营为中心的功能的使用

根据功能，市场分为以运营为中心的市场和面向客户的市场。

以运营为中心

以运营为中心的细分市场预计将占据主导市场份额 64.81%2026 年。一些流行的以运营为中心的解决方案包括英特尔 Movidius VPU、Taskdesk 虚拟代理、RetailNext Store Layout 和 ViSenze 商品规划。零售商正在实施人工智能来提高其运营效率，例如销售、物流、供应链、准时交货等。后端功能的正确管理有助于零售商专注于收入扩张和新的增长战略。

以运营为中心的人工智能改进了内部流程，包括预测、补货、定价、劳动力调度、物流、欺诈检测和损失预防。采用是受到保护利润、同时管理复杂的品种和波动的需求的压力推动的。

库存管理尤为重要，因为预测错误会影响可用性、营运资金和降价风险。预测系统可以帮助规划人员更早地识别需求变化并确定补货的优先顺序。然而，性能取决于准确的产品数据、供应商可见性以及与执行系统的可靠集成。

计算机视觉可以支持货架监控、结账分析和合规性检查。这些应用程序需要明确的性能基准和适当的隐私控制。零售商会青睐能够展示运营改进而无需增加过多维护或错误警报的部署。

面向客户

由于对改善客户体验的解决方案的需求不断增加，面向客户的细分市场可能在预测期内呈现最高增长。为了减少客户投诉并提高品牌忠诚度，零售商正在采用人工智能驱动的解决方案。此外，由于其高效的客户服务，基于人工智能的聊天机器人协助在消费领域越来越受欢迎。为了提高消费者满意度，这些聊天机器人提供个性化和专门的客户响应。

面向客户的人工智能包括个性化推荐、对话式商务、虚拟助理、自动化服务和有针对性的促销。零售商利用这些功能来减少搜索摩擦、提高相关性并通过数字渠道为客户提供支持。

生成式人工智能使购物者能够用自然语言表达需求，而不是浏览固定的过滤器。然后，推荐系统可以结合产品属性、偏好和上下文信号来完善结果。商业机会取决于相关性、产品可用性、响应准确性和转化结果。

按类型分析

高效管理店内运营，促进线下商店的产品采用

根据类型，市场分为线上和线下。

网上零售

在线零售为人工智能提供了强大的环境，因为数字交互会生成结构化的行为和交易数据。零售商可以将机器学习应用于搜索排名、推荐、需求预测、定价、欺诈检测和客户服务。

生成式人工智能将越来越多地支持对话式产品发现和自动目录丰富。在线平台可以通过受控实验来测试变化，并比较转化、回报、购物篮价值和客户满意度。然而，数据隐私、算法偏差和产品描述不准确的风险仍然是重要的限制因素。

线下零售

线下细分市场预计将占据主导市场份额63.29%预计将在 2026 年实现最高复合年增长率。由于人工智能技术具有管理店内运营、增强商品陈列和分类以及自动化个性化产品推荐等功能，对人工智能技术的需求正在不断增长，以增强客户的购物体验。

线下零售使用人工智能来改善实体店执行、库存可见性、队列管理、结账、推销和损失预防。计算机视觉可以识别货架缺口并支持合规性检查，而预测工具可以根据当地需求调整补货。

物理部署需要摄像头、连接、边缘计算和商店级流程更改。商店之间的环境差异可能会影响模型性能。零售商还必须评估员工和客户的隐私、标牌、同意要求和数据保留政策。

此外，人工智能技术的实施不仅可以帮助零售商提高业务增长，还可以提高在线客户服务能力。例如，ViSenze提供广泛的智能电子商务解决方案，例如跨设备体验、智能推荐、发现和鼓舞人心的SEO营销。

按应用分析

快速变化的客户行为推动零售技术中人工智能在预测分析中的使用

根据应用，市场分为预测分析、店内视觉监控和监视、客户关系管理（CRM）、市场预测、库存管理等。

预测分析

预计预测分析领域将占据主导市场份额26.57%2026 年。其一些关键解决方案包括人口统计细分、商店运营、货架管理、库存管理、劳动力优化等。零售商正在实施基于人工智能的预测分析，以了解未来的市场机会和客户行为。人工智能还用于获取不同地点、国家、文化、性别、年龄和其他人口统计数据的实时分析。

预测分析支持需求估计、客户行为分析、流失预测、促销计划和运营风险检测。当预测直接影响采购、补货、人员配置和定价决策时，其价值就会增加。

店内视觉监控

计算机视觉支持货架可用性、队列分析、结账监控和损失预防。部署需要可靠的检测、仔细处理视频数据并控制过度监视。

客户关系管理

支持人工智能的客户关系管理 (CRM) 结合了购买历史记录、忠诚度互动和参与信号，以改善细分和个性化。零售商必须确保数据使用符合同意和适用的隐私要求。

由于对更好的客户参与的需求不断增加，客户关系管理领域可能在预测期内录得最高增长。人工智能驱动的虚拟协助、聊天机器人、搜索引擎等可帮助零售商保持牢固的客户关系和忠诚度。

由于客户购买行为的不确定性和快速变化，市场预测对人工智能的需求也越来越受到关注。同样，人工智能在店内视觉监控和监视中的使用可能会呈现稳定增长。持续监控提供高安全性，并捕获客户洞察、货架补货警报、控制欺诈和损耗、人脸识别等。

市场预测

市场预测工具分析历史销售、季节性模式、竞争对手信号和外部变量。它们帮助零售商评估需求变化并调整品类、定价和库存计划。预测质量取决于数据的新鲜度以及区分结构性变化和临时波动的能力。

库存管理

库存管理仍然是一个重要的商业应用，因为缺货和库存过剩直接影响销售和营运资金。人工智能可以建议补货数量，识别滞销商品，并改善商店和配送中心的分配。

按技术分析

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高度准确的客户洞察促进机器学习的采用

根据技术，市场分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理等。

按技术

计算机视觉

计算机视觉解释图像和视频以支持视觉营销、货架监控、结账操作和商店分析。其有效性取决于相机质量、商店布局、照明和代表性训练数据。边缘处理可以提高响应能力并减少不必要的视频传输。

机器学习

机器学习支持预测、建议、定价、细分、欺诈检测和库存优化。当零售商保持一致的数据并持续评估结果时，模型就会得到改进。监控至关重要，因为消费者行为、产品种类和供应条件会随着时间的推移而变化。

机器学习占据最大份额，预计在预测期内将继续在市场中占据主导地位。零售商热衷于了解顾客的行为、情绪、性格类型等，以提供定制服务。机器学习（ML）从收集的信息中提供快速、深入的见解，有助于为客户提供个性化体验。为了提高库存效率，它可以帮助零售商优化其供应链计划和需求预测。

例如，Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以为从预测分析到客户体验的任何应用程序部署机器学习模型。同样，计算机视觉的实施在零售行业也正在显着扩大。基于人工智能的计算机视觉被用来从面部识别和视频搜索中获得洞察。

自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 支持搜索、对话式购物、情感分析、自动化服务和产品内容处理。大型语言模型通过自然语言交互和内容生成扩展了这些功能。零售商必须控制幻觉、保护客户信息并验证产品声明。

在各种技术中，最可靠的策略是将模型与零售工作流程和可衡量的业务成果联系起来。与缺乏运营所有权的孤立工具相比，零售商将从受管理的集成人工智能中获得更大的价值。

区域洞察

从地理上看，市场分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美等五个主要区域。它们被进一步分类为国家。

北美零售市场人工智能分析

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北美在全球市场中保持着强劲的地位，2025年将达到45.7亿美元，占据36.90%的份额，预计2026年将达到59亿美元。该地区的零售商正致力于根据顾客偏好提取数据，以提高客户服务效率。美国是人工智能技术的较早采用者，也是人工智能技术投资的见证者。由于对该技术的需求不断增长，该国的新初创企业和小型企业网络也出现了显着增长。这一因素预计将推动人工智能（AI）在零售市场的增长。 

北美受益于先进的零售技术基础设施、成熟的云提供商和大量的企业投资。零售商优先考虑需求预测、个性化、库存优化和生成式人工智能来提供客户服务。竞争的核心是与商业平台的整合和可衡量的回报。数据隐私、实施成本和遗留系统仍然是制约因素。拥有可扩展架构和经过验证的零售工作流程的供应商将在大型连锁店中保持优势。

美国人工智能零售市场

预计到 2026 年，美国市场将达到 40.1 亿美元。美国是企业零售人工智能采用的关键市场。沃尔玛、亚马逊和塔吉特正在投资自动化、预测、个性化和数字购物体验。大交易量支持模型开发和测试。零售商将优先考虑提高库存可用性、转化率和劳动生产率的应用程序。竞争优势将取决于专有数据、集成能力、治理和可衡量的运营成果。

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亚太人工智能零售市场分析

亚太地区结合了大型数字商务生态系统、移动优先消费者和多样化的零售基础设施。中国、日本、印度和韩国呈现出不同的采用模式。人工智能支持推荐、自动化服务、预测和物流优化。零售商将优先考虑本地化模型、多语言界面和可扩展的云平台。数据监管、技术成熟度参差不齐和供应链分散将影响整个地区的部署速度和供应商选择。

2025年亚太市场规模为33.7亿美元，占全球行业的27.20%，预计2026年将达到46.2亿美元。该地区零售业正处于快速转型阶段。这推动了对先进人工智能技术的需求，以改善运营和客户体验。例如，根据SAP SE的分析，2020年，中国在商业和零售行业的人工智能投资中占据了23.4%的份额。此外，到 2027 年，对该技术的投资预计将达到 188 亿美元。 

由于对自动化工具以提高决策能力和运营的高需求，预计印度的复合年增长率最高。日本市场预计到2026年将达到12.9亿美元，中国市场预计到2026年将达到20.7亿美元，印度市场预计到2026年将达到5.7亿美元。

日本人工智能零售市场

日本零售市场强调运营精度、服务质量和员工生产力。劳动力限制增强了人们对自动结帐、需求预测、库存管理和客户服务工具的​​兴趣。零售商需要与现有商店基础设施集成的可靠系统。采用将有利于具有明显生产力优势和低中断的应用程序。随着零售商实现运营现代化并解决人员配置压力，机器人技术、计算机视觉和预测分析仍将发挥重要作用。

中国人工智能零售市场

中国零售人工智能市场受益于广泛的数字商务、集成的支付生态系统和先进的平台能力。阿里巴巴、京东和腾讯提供与个性化、物流、广告和消费者分析相关的技术。零售商将使用人工智能来协调在线发现、履行和客户参与。竞争激烈，数据治理和平台依赖影响策略。本地化能力和快速执行仍然是重要的差异化因素。

欧洲零售市场人工智能分析

欧洲可能会占据第二大市场份额。目前该地区化妆品、时装和服装领域的大型零售商正在积极投资先进技术，以提升客户体验。预计这将推动零售行业对人工智能的需求。英国市场预计到2026年将达到16.9亿美元，德国市场预计到2026年将达到14.8亿美元。

欧洲市场由成熟的零售网络、跨境商务和严格的数据保护要求塑造。零售商正在将人工智能应用于预测、客户参与、定价和供应链规划。欧盟的人工智能法案根据系统及其使用增加了治理考虑因素。供应商必须证明负责任的数据处理、相关的可解释性以及可靠的集成。采用情况会因国家和零售商规模而异。

德国零售市场人工智能

德国零售业提供库存规划、自动化物流、客户分析和商店运营方面的机会。零售商面临着提高效率、同时管理复杂的供应链和对价格敏感的消费者的压力。采用取决于与已建立的企业系统的集成和可靠的数据质量。供应商必须满足隐私期望和操作可靠性。展示出可衡量的生产力提升的解决方案将吸引平衡数字投资与成本控制的零售商。

英国零售市场的人工智能

英国受益于成熟的电子商务、成熟的全渠道零售商和强大的数字支付采用。零售商将人工智能应用于推荐、需求预测、客户服务和欺诈检测。生成式人工智能正在扩展产品发现和内容运营。数据保护、消费者信任和集成成本仍然是核心考虑因素。具有明确治理、快速部署和商业影响证据的供应商将更有能力获得企业合同。

中东和非洲零售市场分析中的人工智能

由于越来越多地转向实施创新解决方案以提高客户参与度，中东和非洲地区将在未来几年展示显着的市场增长机会。同样，由于零售业人工智能投资的增加，拉丁美洲也将实现稳定增长。 2025年，中东和非洲市场规模为1.6亿美元，占全球市场的1.30%，预计2026年将增长至2.1亿美元。

中东和非洲在现代零售、数字商务和物流领域提供了各种采用机会。海湾市场正在投资数字化转型，而其他市场则面临基础设施和承受能力的限制。人工智能应用包括个性化、预测、自动化服务和库存优化。采用将取决于当地数据要求、劳动力能力、连接性和实施经济性。区域合作伙伴关系将支持部署和本地化。

拉丁美洲零售市场分析中的人工智能

2025年，拉丁美洲对全球市场的贡献率为2.50%，估值为3.1亿美元，预计到2026年将达到4亿美元。拉丁美洲零售人工智能的采用受到不断扩大的数字商务、移动支付和更好的库存控制需求的支持。尽管基础设施和投资各不相同，但巴西和墨西哥提供了重要的部署机会。零售商将优先考虑欺诈检测、需求预测、个性化促销和服务自动化。经济性以及与现有系统的集成仍然是决定性的。提供灵活定价和区域实施支持的供应商将处于有利地位。

人工智能在零售行业的竞争格局

推出创新产品以提升主要参与者的市场地位

市场的主要参与者正在不断投资于创新解决方案。这些解决方案帮助零售商快速适应公司提供的新服务。零售行业不断增长的数据量进一步推动了人工智能的落地。因此，市场参与者正在推出量身定制的、以客户为目标的解决方案。通过利用先进技术，公司正在加强其产品组合，以在市场竞争中保持领先地位。此外，主要参与者正在实施合作、合并和收购战略，以扩大其市场份额。

• January 2024 – Salesforce launched AI-powered tools and new data to transform all shopping experiences. Retailers and marketing companies can use generative tools with a real-time understanding of customer preferences and behavior to optimize every interaction with customers by integrating AI into the Marketing Cloud and Commerce Cloud.
• January 2024 – Lenovo launched its AI-powered and end-to-end retail solutions designed for retailers and consumers in every category to help reduce loss, grow business opportunities, and enhance customer experience.

零售市场的人工智能是由云基础设施提供商、企业软件供应商、商业平台和专业人工智能开发人员之间的竞争决定的。竞争优势越来越依赖于集成、专有零售数据、部署规模和可衡量的运营绩效。

亚马逊将零售业务与人工智能推荐、需求规划、物流自动化和对话式购物功能相结合。其垂直整​​合模型将客户互动与履行和库存决策联系起来。沃尔玛正在商品销售、供应链、商店运营和面向客户的体验方面推进人工智能。其广泛的实体足迹创造了将商店级执行与数字商务联系起来的机会。

微软、谷歌和亚马逊网络服务通过云基础设施、机器学习服务、生成式人工智能和企业集成进行竞争。他们的平台使零售商能够开发应用程序，而无需在内部构建每个组件。然而，零售商必须评估基础设施成本、模型可移植性、数据治理以及对个体提供商的依赖。

企业软件供应商占据着另一个战略地位。 Salesforce 将人工智能应用于客户关系管理、营销、商务和服务工作流程。 Adobe 结合了客户数据、个性化、内容生成和数字体验功能。 SAP 和 Oracle 将人工智能与销售、企业资源规划、库存和供应链流程连接起来。他们的优势在于已建立的企业关系以及与核心系统的集成。

主要分析公司名单：

• Amazon.com, Inc. (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• IBM Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Nvidia Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• SAP SE (Germany)
• Salesforce.com, Inc. (U.S.)
• Talkdesk, Inc. (U.S.)

零售业人工智能的最新发展

• 2025 年 1 月：Google Cloud 扩展了零售业的人工智能解决方案。谷歌云宣布了旨在改善个性化购物、员工生产力和商店运营的零售功能。其战略目的是帮助零售商连接分散的客户和运营数据，同时实现人工智能辅助商务。技术包括用于商业的 Vertex AI 搜索、生成式 AI 工具以及支持产品发现和零售工作流程的基于代理的体验。
• 2025 年 6 月：沃尔玛推出 Sparky 购物助手。沃尔玛在其零售应用程序中推出了 Sparky，这是一款生成式人工智能购物助手。战略目的是简化产品发现、总结客户评论、比较产品并支持购买计划。功能包括对话式购物、产品推荐和人工智能生成的摘要，帮助顾客浏览沃尔玛的商品分类。
• 2026 年 1 月：沃尔玛和谷歌宣布推出 Gemini 支持的购物服务。沃尔玛和谷歌宣布计划利用通用商务协议，通过谷歌的 Gemini 体验让沃尔玛和山姆会员店的产品被发现。战略目的是将人工智能驱动的产品发现与零售商库存和采购工作流程连接起来。功能包括对话式产品发现、产品推荐、零售商目录集成和新兴的代理商务框架。
• 2026 年 1 月：SAP 将人工智能扩展到整个零售业务。 SAP 在全国零售联合会 2026 年会议上宣布了人工智能增强的零售功能。战略目的是通过集成的企业平台将规划、销售、履行和客户参与联系起来。技术包括 SAP 业务数据云中的零售智能、通过 Joule 进行的人工智能辅助分类管理，以及旨在识别潜在履行问题的订单可靠性代理。 
• 2026 年 4 月：Tesco 与 Adob​​e 合作开发人工智能驱动的个性化服务。 Tesco 与 Adob​​e 合作，利用其 Clubcard 忠诚度计划的信息扩展人工智能驱动的客户数据分析和个性化营销。战略目的是提高产品的相关性并协调跨渠道的客户体验。功能包括人工智能辅助受众分析、个性化内容、客户细分以及使用忠诚度数据进行营销激活。

报告范围

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零售市场中的人工智能报告重点介绍了全球领先地区，以更好地了解市场。此外，该报告还提供了对最新行业趋势的见解，并分析了全球部署的技术。它进一步强调了一些增长刺激因素和限制因素，帮助读者深入了解市场。

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