由于营收增长不均衡且定价权有限，中国企业正利用人工智能来提高运营效率。图为：深圳科技馆的 Engine AI 人形机器人。
中国消费市场的复苏速度比政策制定者预期的要慢，也更加不均衡，但经济的某个部分却在快速增长： 人工智能。
但在这面向消费者的层面之下，一场更为悄然的变革正在发生，这场变革对收益的影响可能比对用户参与度的影响更大。
在中国零售和服务业，人工智能的应用正日益偏离其促进需求的初衷，转而用于控制成本。从物流网络和库存系统到客户服务和订单履行，由于收入增长不均衡且定价权有限，企业正利用人工智能来消除运营中的低效环节。
“在低增长环境下，效率提升带来的边际收益比营收增长更为重要，”宏源资本负责中国互联网公司的高级分析师赵明表示，“人工智能已成为保障利润率的工具。”
进入2026年，中国消费领域面临着一系列熟悉的制约因素：家庭消费谨慎、房地产财富效应减弱以及激烈的价格竞争。与以往周期不同的是，企业发现将成本转嫁给消费者变得更加困难。这使得人工智能作为提升内部生产力的杠杆而非营销手段更具吸引力。
麦肯锡在最近一份关于中国零售和服务行业人工智能应用情况的分析报告中指出：“在增长放缓的环境下，中国领先的消费品公司主要利用人工智能来提高生产力、降低运营成本，而不是为了推动增量需求。”
电商平台和物流公司是最早采用人工智能技术的企业之一。人工智能驱动的需求预测如今能够帮助仓库减少滞销商品的库存。路线规划算法可以缩短最后一公里配送时间并降低燃油消耗。自动化客服系统正在分流越来越多的咨询，使其不再需要人工客服处理。
单独来看，这些收益似乎微不足道。但综合起来，它们可能意义重大，尤其是在利润率即使小幅提升也能推动盈利增长的市场环境下。
人工智能对运营的影响在物流领域体现得最为明显。配送仍然是中国消费经济中最大的成本中心之一，尤其是在当日达和即时零售的期望从一线城市扩展到其他地区之后。
人工智能系统正被越来越多地用于预测不同区域和不同时段的订单密度，使企业能够提前将库存部署在更靠近消费者的位置，从而减少重复配送。在一些城市地区，算法会根据交通状况、天气和订单取消情况动态调整配送路线。
对投资者而言，其吸引力显而易见：物流效率可以规模化。人工智能系统一旦经过训练并部署，即可以相对较低的边际成本推广至各个地区，即使订单增长放缓，也能创造运营杠杆效应。
这也改变了竞争格局。拥有多年交易和交付积累的密集数据的公司，在训练更精准的模型方面具有优势。这有利于现有企业，并提高了新进入者的门槛，即便面向消费者的功能似乎越来越趋于同质化。
实体零售业长期以来被视为中国科技发展滞后行业，如今也正成为人工智能的受益者。智能货架、计算机视觉系统和自动化库存跟踪技术在减少劳动力需求的同时，也提高了库存周转率。
在杂货店和便利店等业态中，人工智能可以帮助门店确定最佳产品组合，并根据当地的购买模式而非全国平均水平来调整商品种类。这可以减少浪费和降价——而降价一直是拖累盈利能力的因素。
最终的结果并非是炫目的创新，而是更稳定的现金流，这正是投资者一直以来对中国消费品牌所要求的。
人工智能驱动的客户服务是另一个被低估的成本节约驱动因素。大型平台报告称，大多数日常查询——例如配送状态、退货和基本故障排除——现在都无需人工干预即可处理。
在工资增长速度超过消费增长速度的劳动力市场中，这一点至关重要。在不明显降低服务质量的前提下减少员工人数增长已成为一项战略重点。
“人工智能不会取代客户服务，”零售软件公司启盟科技首席技术官李文远表示，“它只是过滤掉一些问题，让人类只处理那些成本高昂的问题。”
对市场而言，问题不在于人工智能的应用是否会持续——它肯定会持续——而在于这些收益将如何体现在财务数据上。短期内，投资者应该关注的是运营利润率、订单履行成本占收入的比例以及资本支出效率的提升，而不是营收增速。
中国人工智能消费故事的第一波浪潮关乎体验——让购物更快、更智能、更个性化。第二波浪潮关乎生存：利用算法以更少的资源创造更多价值。