一個“改造”的工廠背後：中國電商的AI重構_風聞

電商行業需要更加註重交易的本質，即提供高質量的產品和服務，保護消費者權益，促進公平競爭，提高透明度。 電商產業應該回歸到交易、流通和成交這些基本層面，而不是僅僅依賴於價格競爭或者服務的過度承諾。 

而大模型所具備的數據分析、消費者洞察、供應鏈優化等能力，可助力電商產業重新聚焦於提供高質量的產品和服務，迴歸電商產業的本質。 

作者|鬥鬥 

編輯|皮爺 

出品|產業家 

“儘管今年端午節粽子的銷售情況不盡如人意，但根據市場分析和消費者行為趨勢，我們預計今年的月餅銷售將呈現積極的增長態勢，預計增長率在15%到20%之間。” 

新麥食品是一家上海的代工廠，曾在過去的七八年裏，為LV、羅意威、Gucci、迪奧等這些品牌的月餅代工。最近幾年，這家工廠發生了一些變化。最為明顯的是，打通了C端銷路、被更多B端企業看到，店鋪粉絲數不斷增長，節日訂單暴漲……

究其背後的原因，因素諸多，不過在廠二代董凡銘的敍述中，一些深層次的原因逐漸顯現。 

“我們一直在積極推進供應鏈的智能化，例如通過AI視覺技術自動檢測產品缺陷，以及利用數字孿生技術模擬生產流程，優化生產計劃和減少浪費。”

事實上，自大模型技術爆發以來，所有行業都在發生一些變革，尤其是對於電商產業。大模型時代的技術變革似乎不同於數字化時代的簡單電子設備的升級。如果説數字化賦能供應鏈，是給你的供應鏈裝上了基礎的電子設備，比如計算機和網絡連接，讓信息能夠快速流通和記錄。 

大模型技術為供應鏈管理帶來了革命性的變化。它不僅僅是一個信息處理工具，更是一個能夠學習和預測市場趨勢的智能助手，使我們能夠在產品開發、庫存管理和市場策略上做出更加精準的決策。

這也為供應鏈的升級按下了加速鍵，尤其是在如今發展的熱火朝天的電商產業帶，正 在成為重構電商產業帶、助力電商產業重回商業本質的重要推手。 

一、一個被AI“改造”的工廠

每年的中秋節前夕，是新麥最忙的時間，工廠加班加點，越是時間緊任務重，質檢就愈發重要。除此之外，更具挑戰的還有產品包裝設計。尤其面臨一些需求較為複雜的的客户而言，挑戰性更大。 

面對這些問題，新麥通過AI智能視覺質檢的方式，解決了節假日大量且嚴格的質檢。此外在包裝設計上，引入AI包裝。 

值得注意的是，在電商產業帶中，工廠運營模式與零售電商平台上的商家有所不同，工作時間相對固定。比如早上7點鐘上班，晚上6點鐘下班，所以客服響應速度較慢。這要求我們通過技術創新來提高效率，比如利用AI客服機器人來提供24/7的客户服務。 

以往的客服機器人只能通過自動回覆或者關鍵詞檢索，給到買家一些回覆，但在大模型技術的加持下，客服機器人可以回答更加複雜的問題，帶來更好的售前、售後服務體驗。 

可以發現，新麥的供應鏈中，產品設計、產品加工以及產品銷售，都在發生一些不一樣的變化，這種變化不同於數字化時代，大模型技術的學習和預測能力，能幫助你做出更好的決策。 

新麥公司的供應鏈正在經歷一場革命。從產品設計、加工到銷售，每一個環節都在發生着深刻的變化。這不僅僅是數字化的簡單升級，更是大模型技術在學習和預測能力上的突破，它幫助新麥在決策上更加精準和高效。 

如今，在瘋狂卷價格的電商產業帶， 大模型恰恰也是一個破“內卷”的解法。

要知道一個產品從原料採購到最後到達消費者手中，有諸多環節可以節省成本、提高利潤。而並不是一味的降低產品質量、搞低價競爭。 

那麼，按理來説電商等產業應該不會出現這些亂象。這背後的原因在於，這些環節的升級優化並未達到理想狀態，甚至仍有許多未打通的環節。這是一個老生常談的問題——供應鏈管理。 

例如B端商家在客户服務、售後支持等方面可能存在不足，無法有效解決消費者的問題和疑慮。商家可能缺乏對目標市場的準確定位，導致產品與市場需求不匹配； 

現有的電商物流體系、結構和能力與快速變化的物流需求不相適應，導致供降需增的矛盾，尤其在網絡零售和本地生活領域。

所以解決問題的根本，仍舊在於每個環節的優化升級，才能讓整個產業帶恢復正常的商業模式，走出惡性競爭。

二、從月餅營銷開始，

織成一張AI電商網

大模型是如何助力每個環節升級的？ 

其實對於企業而言，由於多年的經營，往往積累了大量的數據。以月餅代工廠為例，其通過收集過去幾年內月餅的銷售數據，包括銷量、銷售額、時間節點（如中秋節前後）；從電商平台獲取用户的瀏覽、搜索、購買月餅的行為數據；收集原材料價格波動、生產成本等信息；以及收集用户對月餅的評價、評分和反饋，瞭解消費者偏好。 

繼而對月餅的不同口味、包裝類型進行標註分類；對用户評價進行情感標註，區分正面、負面反饋；去除無效或錯誤的數據，如異常的交易記錄、重複的評價等。 

然後提取時間相關的特徵，如節日、季節對月餅銷量的影響，並構建用户畫像，包括年齡、性別、購買力等特徵，以及產品特徵，例如月餅的口味、包裝、價格等特徵。 

通過以上數據的收集、清洗、標註這些環節，可以訓練一個時間序列預測模型，預測未來月餅的銷量。根據銷量預測模型的結果，合理安排生產計劃，避免過剩或短缺，從而優化生產計劃。

還可以利用用户行為和反饋數據訓練模型，分析不同用户羣體的偏好。電商平台根據消費者偏好模型為用户推薦他們可能喜歡的月餅口味或包裝，實現個性化推薦。

更可以通過圖像識別技術訓練模型，自動識別月餅生產中的缺陷，即在生產線上部署質量檢測模型，自動剔除不合格的月餅，提高產品一致性，控制月餅的質量。

從內部來看，該工廠基於大模型技術，通過銷量預測還可以減少庫存積壓，為自身降低存儲成本；利用消費者偏好和社交媒體數據分析，制定更精準的市場推廣策略；通過監測原材料價格波動和供應鏈風險，及時調整採購策略。實現對自身業務的賦能。 

從更大的視角來看，該工廠通過大模型預測出的市場需求，可以與供應鏈上下游共享，幫助供應商和分銷商提前準備，減少庫存積壓或缺貨風險。

根據預測結果，代工廠可以更精準地制定生產計劃，與原材料供應商協調採購時間，優化整個供應鏈的生產節奏。 

代工廠可以更有效地管理庫存，減少過剩或短缺，這種庫存管理策略可以推廣到整個產業帶，提高整體效率。 

利用大模型分析市場風險和供應鏈風險，及時調整策略，這種風險管理能力可以為整個產業帶提供預警和應對方案。 

此外，代工廠通過大模型技術提高產品質量，也可以推動整個產業帶對質量標準的提升，增強消費者信任。 

這是大模型技術不斷普及後，助力電商產業帶重構的縮影。 

這樣看來，大模型時代，電商產業帶的每個賣家和每個環節在大模型的賦能下，都將更加快速的“連點成面”織成一張AI化的網。再提升自身的競爭力的同時，還通過技術、數據和經驗的共享，帶動了整個電商產業帶和供應鏈的優化和升級，實現了共同發展。

不 過，在這個案例中，大模型落地的困局也愈發清晰，就目前來看，AI大模型在電商中的主流應用或者説較為成熟的落地場景，主要在智能選品、AI導購、智能客服、AI數字人以及智能營銷。

這些場景因數字化滲透率較高，數據較為標準，所以成為大模型技術在電商產業落地的第一選項，企業也較為積極。 

央視市場研究數據顯示，36%的廣告主已開始在營銷活動中使用AIGC技術，這表明AI在營銷領域的應用已經得到了廣泛的認可和應用。

值得注意的是，並不是所有電商產業帶的參與者都有能力，將大模型技術與自身業務融合，對於電商產業帶的一眾參與者，需要一個幫手。

三、重構背後：

正確的AI電商路徑在哪裏？

數字化時代，數字化轉型的回報往往不是立竿見影的，企業可能需要持續投入資金以維持其順利進行。更何況是如今耗資更大、技術更為複雜的大模型。 

且佈局AI往往需要大量的資金投入，包括軟件、硬件、系統集成、員工培訓等。此外為了保持競爭力，企業需要不斷進行技術創新和產品升級，這些活動需要大量的資金支持。 

雖然佈局AI技術需要顯著的資金投入，包括軟件、硬件、系統集成和員工培訓，但通過與技術合作夥伴的緊密合作，可以有效降低了這些成本並加速了技術的實施。 

大模型技術想要融合供應鏈，作出快速且準確的決策，需要各個環節的標準化數據，而這有涉及大量數字化改造。 

不過值得注意的是，隨着大模型技術的推廣，更多商業模式也紛紛落地。越來越多的電商平台、社交平台等都在佈局自己的AI業務板塊，將自己的能力與AI融合打包給到產業帶的商家們。

阿里通過提供面向企業的AI平台服務，例如1688最近面向B端商家推出的機器人員工，緩解了B端企業的客服壓力，同時助力企業構建自己的AI應用，如智能客服機器人、商品圖像識別等。在出海領域，阿里利用AI技術解決跨境貿易中本地化營銷策略等問題，助力企業更好地進入國際市場。

騰訊則利用自身社交電商領域的優勢，**藉助AI技術強化社交媒體廣告投放的效果，**並通過智能客服、虛擬形象等服務，幫助商家與消費者建立更加緊密的聯繫。簡化了商家的操作流程，進一步增強了供應鏈每個環節的價值創造能力。 

京東則聚焦於供應鏈物流領域，利用大模型技術優化庫存管理、預測需求變化、規劃物流路徑等關鍵環節，大幅降低了成本並提高了效率。其一體化供應鏈解決方案促進了整個產業鏈的數字化轉型。

綜上所述，騰訊、京東和阿里巴巴等平台通過將大模型技術深度融合到各自的業務流程中，不僅提高了自身的競爭力，還為整個產業鏈的數字化轉型提供了強有力的支持。 

從跨境電商的本地化服務到社交電商的個性化推薦，再到供應鏈物流的智能化管理，在一眾平台的技術加持下，電商產業家正在加速被重構。 

而這也在讓電商行業逐漸迴歸其本質。 

四、大模型，助力電商產業帶回歸本質

在電商行業，“僅退款”現象的爭議不斷，這不僅對商家造成了困擾，也對消費者權益保護提出了新的挑戰。業內的玩家需要從根本上重新審視和構建電商的服務體系。

“我是不會上樓的”“等一下我的法律顧問”“僅退款的東西能還給我們嗎”“不要對着客户的臉”…… 

某短視頻平台上，一個商家維權的視頻被瘋傳。視頻中，商家配有法律顧問、攝像師、調解員，求生欲極強，只為在“僅退款”亂象中討一個説法。而吞吞吐吐、顧左右而言他的消費者，使得這場“對局”一開始就結局已定。 

“僅退款”現象的泛濫不僅對商家造成了困擾，也影響了電商行業的健康發展。 

而利用大數據分析來識別和防範惡意退款行為，可以從最大程度上保護了商家和消費者的利益。 

商家之間通過建立互助會來共同應對惡意退款的問題。這種模式允許不同地區的商家互相協助，當一家商家遇到僅退款糾紛時，可以通過互助會聯繫到消費者所在地的另一位商家，由後者代表前者與消費者進行線下溝通，索要貨物或貨款。 

近幾年，隨着“僅退款”政策的推出，白嫖黨、薅羊毛的消費者行文層出不窮。“甚至好幾年前買的口紅也能退。”某商家在社交平台訴苦道。 

不過，站在消費者視角來看，也有一些不一樣的觀點。一位買家在評論區回憶她的第一次僅退款：“有一次買了耙耙柑，結果爛了好幾個，其他幾個乾巴巴的，皮都硬了。” 

可以説在這場“僅退款”的亂象下，無論是買家還是消費者，都遭到了某種程度的傷害，好似受益的只有那羣惡意退款的羊毛黨和偷工減料的商家。

本質上而言，“僅退款”是提升商家服務力和平台服務力的“卷”。其本身只是針對生鮮類商品，這類商品往往退回物流費用昂貴，且商品易壞，無法二次銷售。 

但這條路似乎正在越走越歪，逐漸偏離電商的本質——交易、流通、成交。

產業帶的商家們，好像連正常做生意、正常賺錢，都成為了一種奢望。

“很多商家在某國內電商平台虧着賣”“很多商家靠走量，通過在包裹裏夾帶遊戲公司免費體驗遊戲推廣卡來賺取廣告費”這幾年商家把大部分的營收錢投在廣告和引流上。卷曝光、卷價格，卷不動就開始卷服務。 

電商行業需要更加註重交易的本質，即提供高質量的產品和服務，保護消費者權益，促進公平競爭，提高透明度。電商產業應該回歸到交易、流通和成交這些基本層面，而不是僅僅依賴於價格競爭或者服務的過度承諾。 

而大模型所具備的數據分析、消費者洞察、供應鏈優化等能力，可助力電商產業重新聚焦於提供高質量的產品和服務，迴歸電商產業的本質。

一個可以看到的理想化的供應鏈是，供應鏈的每個環節變成一個社交網絡中的個體，通過智能算法優化它們之間的“交流”和“合作”，提高整個供應鏈的協同效率。

而大模型，將是這個演變過程中的重要推動技術力量。