文章核心观点 - AI动态出清系统在零售行业特别是生鲜品类中实现高效落地 通过自动化定价和流程优化显著降低损耗并提升运营效率 [1][5][8] AI在零售出清场景的应用价值 - 生鲜出清是零售业痛点 传统人工出清依赖经验且采用一刀切打折方式导致毛利损失和低效流程 [2] - 生鲜品类具备日清特性 高频刚需且数据积累完善 是AI落地的理想切入点 [3][4] - 多点数智与物美超市合作落地AI动态出清体系 基于历史销量/实时库存/保质期/销售速率等数据自动计算最优折扣 [5] 项目落地路径与成效 - 试点从肉品/叶菜/净膛鱼等日清商品及高客流门店起步 通过数据验证后逐步扩大范围 [7] - 目前已覆盖285家门店 实现实时数据跟踪 人工流程简化为仅需堆头摆放 [7][8] - AI幻觉率控制在千分之二以内 试点门店整体损耗率下降超过30% [8] 零售AI落地关键要素 - 数据质量是基础 大模型通过推理理解异常数据降低准备成本 高效解决数据孤岛问题 [9] - 需理解AI边界并选对场景 才能获得十倍以上效率提升 同时以模型为中心重构流程 [10] - 业务团队深度参与至关重要 需将行业知识转化为自然语言规则喂给模型 [10][11] 具体业务场景解决方案 - 短保商品动态出清采用先进先出假设 结合库存/损耗/实时销售等数据 每30分钟更新折扣策略 [11][12] - 多模态模型当前适用于货架缺货巡检等二分类场景 复杂动作识别仍需模型升级 [13][14] - 新品补货参照历史相似品 爆品补货引入社媒热度数据综合预测 滚动修正决策 [15] 行业活动参与情况 - 活动吸引华为/蒙牛/传音控股等30余家知名企业决策者参与 涵盖补货/门店运营/组织协同等业务讨论 [16]