零售業的未來：從物流進化到AI賦能——訪上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼總經理蔣作梁

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在數字經濟與消費模式巨變的雙重驅動下，中國零售業正經歷深度重構，物流與供應鏈成為變革核心。本刊專訪海鼎CEO兼總經理蔣作梁，圍繞零售線上線下融合、物流信息化演進、AI賦能供應鏈等核心話題，探討行業趨勢與未來方向，解讀技術如何重塑零售物流的效率與體驗。

本刊記者 喜崇彬

在數字經濟浪潮與消費模式劇變的雙重驅動下，中國零售業正經歷著前所未有的重構。從線上線下融合的“全渠道”常態，到物流環節由“人力密集型”向“技術密集型”的跨越，再到人工智能（AI）從概念走向核心決策層，零售行業的每一個細胞都在發生深刻變革。

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日前，本刊記者對上海海鼎信息工程股份有限公司（以下簡稱“海鼎”）CEO兼總經理蔣作梁先生進行專訪，深入探討了零售業宏觀趨勢、物流信息化的演進路徑以及AI如何重塑供應鏈的未來。他指出，未來的零售競爭不再是單純的規模之爭，而是效率與體驗的博弈；物流不再僅僅是成本中心，而是驅動商業創新的核心引擎；而AI將把供應鏈管理從“被動響應”推向“主動預測”的新高度。

蔣作梁

上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼總經理

零售新紀元：線上線下不再是“二選一”

記者：如今零售業正經歷著前所未有的變化和重構，一方面消費者消費習慣發生快速變化，另一方面數字技術、AI等新興技術給行業發展注入全新理念。您如何看待零售行業正在經歷的這些變化？這些變化又是如何傳導至供應鏈和物流領域的？

蔣作梁：這是一個非常好的切入點。我對此有著一些觀察和領悟，因為我所在的海鼎公司業務一直專注于零售流通領域，包括生鮮食品、超市、便利店，以及像泡泡瑪特、名創優品這樣的百貨潮玩業態。在這個范圍內，我觀察到的第一個根本性變化，就是線上與線下的邊界正在徹底消融。

過去行業里總有人爭論“未來是線上的天下，還是線下的天下”，但現在這已經不是一個選擇題。線上和線下并存且各自發揮所長，已成為客觀存在并將長期持續的格局。

零售企業門店銷售的熟食產品愈發豐富

線上的核心優勢在于“無限貨架”和“極致效率”。消費者可以通過搜索、種草等方式找到任何個性化商品，而且對時效性的要求越來越高。以前電商講究“三日達”，現在是“次日達”“當日達”，甚至是“小時購”和外賣。比如，我在外地開會覺得冷，可以馬上通過閃購買一件衣服，這種即時性需求已經成為常態。

而線下的價值則回歸到“體驗”與“情緒”。線下門店不僅提供短保鮮食這種線上難以完美交付的商品，更可提供情緒價值。當你走進泡泡瑪特的門店，那種沉浸式的氛圍和摸到實物的觸感，是線上圖片無法替代的。現在的便利店甚至提出“一日五餐”的概念，從早餐到宵夜，用鮮食（如關東煮、包子、現煮面）來解決消費者全時段的飲食需求，這也是在追求極致的效率和便利性。

記者：來自零售端的變革，給物流運作帶來怎樣的挑戰？

蔣作梁：挑戰是巨大的，主要體現在兩個維度：標準化和拆零比。

為了實現流通效率的提升，物流必須將非標品轉化為標品。以前很多生鮮、異形商品很難處理，現在通過包裝和重量的標準化，大幅提升流轉效率。更顯著的變化是“拆零比”的飆升。早年超市物流多是整托、整箱出貨，拆零比例可能只有10%至30%。但現在，由于線上訂單的碎片化和線下小時購的需求，部分超市的拆零比例已高達90%。

永輝物流工作人員正通過掃碼槍對零售商品進行掃碼分揀作業

這意味著什么？意味著現在的零售物流系統必須具備極高的小件處理能力。以前是“整進整出”，現在是“整進零出”甚至“零進零出”。為應對這種變化，我們在倉庫里看到自動分播墻拍燈式揀選等新技術的應用。物流不再僅僅是搬運，而是要在極短的時間內，將成千上萬個SKU精準組合成一個個微小的訂單，送達消費者手中。

信息化進階：從“煙囪林立”到“整體協同”

記者：物流系統效率的提升，離不開信息技術的支撐。海鼎在零售信息化領域深耕多年，您能否回顧一下零售信息化發展經歷了怎樣的歷程？現在的趨勢又是什么？

蔣作梁：回首海鼎走過的30多年，我認為零售信息化發展經歷了“合—分—合”的螺旋上升過程。

第一階段是“全面但粗糙”的集成期。早在20世紀90年代末至21世紀初，我們做系統講究“大而全”。一套ERP系統涵蓋進銷存所有功能，雖然面面俱到，但在每個細分模塊上的深度不夠，就像是一個萬金油，能解決有無問題，但無法解決精細化的問題。

第二階段是“解耦與專業化”的拆分期。隨著業務發展，很多企業發現通用系統無法滿足特定需求。因此，系統開始被拆解，如促銷獨立成為PMS系統，會員獨立成為CRM系統，處理財務、合同等的信息系統也紛紛獨立。這一階段涌現出很多垂直領域的軟件公司，他們把某個點做得非常深、非常精。同時，這也帶來“煙囪式”架構的問題——系統之間數據不通，形成一個個“孤島”。

第三階段也就是當下，是“微服務架構下的整體解決方案”時期。我們意識到，供應鏈管理必須“一以貫之”。如果前端銷售和后端的物流各管各的，整體效率一定受制于最短的那塊木板。因此，海鼎的策略是通過微服務架構、標準API接口以及數據中臺，將那些解耦的專業模塊重新整合成一個有機整體。

記者：對于零售企業來說，這種“整體解決方案”的核心價值在哪里？

蔣作梁：核心價值在于全局最優，而非局部最優。很多公司只做WMS（倉儲管理系統），不管前面的訂單怎么來，也不管后面的運輸怎么走。但海鼎提供的是從前端預測、供應商管理（SRM）、訂單管理（OMS）、倉儲管理（WMS）到運輸管理（TMS）的全鏈路方案。

我們通過數據中臺，把不同系統中的數據抽取、融合，讓數據在各個環節自由流動。比如，銷售預測的數據可以直接指導倉庫的備貨策略，倉庫的實時庫存又能反饋給前端進行銷售限制。這種整體協調性，是單一功能軟件無法比擬的。當然，我們也不是封閉的，對于非核心的業務（如小程序搭建），我們會與微盟等合作伙伴共贏，但在核心供應鏈邏輯上，我們必須保證思想的統一和數據的貫通。

物流技術跨越：從“走萬步”到“機器人自跑”

記者：具體到物流作業現場，從您接觸的客戶案例來看，近十幾年零售物流的硬件和流程發生了哪些變化？

蔣作梁：變化可以用“天翻地覆”來形容，近十幾年間經歷了從1.0時代到3.0時代不斷進化。如果把時間撥回2007年之前，那時的物流是純粹的“體力活”。

1.0時代：人找貨，靠腿跑。那時候我們幫可的便利店做系統，需要用ARIS建模來計算揀貨員一天要走多少公里。揀貨員拿著紙質表單，在倉庫里來回奔波，一天走幾萬步是常態。優化的重點僅僅是通過ABC分類法，把高頻商品放在離出口近一點的地方。

2.0時代：工具輔助，掃碼作業。后來引入RF槍（手持終端），揀貨員不再需要紙單，掃碼確認即可。接著出現了自動分揀線和電子標簽（DPS）系統。我記得早期的電子標簽揀貨，一小時大概能處理600至700個商品，這在當時已經是效率的飛躍。

3.0時代：貨到人，機器協作。這就是我們現在所處的時代。AGV（自動導引車）、AMR（自主移動機器人）、四向穿梭車等成為主角。

• 貨到人：不再是人去找貨，而是AGV機器人把貨架頂過來，或者用料箱機器人把箱子背過來。

• 密集存儲：利用立體貨架和穿梭車，使空間利用率大幅提升。

• 效率奇跡：現在的拆零分揀系統，結合自動化設備，一小時可以處理1300至1400個商品，效率比早期翻了一倍還多。

我還見過日本的分播墻技術，50個周轉箱往那一放，相機“咔嚓”一拍，一秒鐘就可完成箱子與門店的綁定，完全取代人工掃碼。這種對效率的極致追求，正是現代物流的核心特征。

記者：除了庫內作業，我們也注意到客戶對“倉外”的需求在增加，比如多倉協同。在這方面，海鼎是否也有探索和布局？

蔣作梁：沒錯。隨著零售企業跨區域發展，單倉作戰已成歷史。現在的客戶非常關注多倉協同、庫存共享、智能調撥以及運輸管理（TMS）。海鼎也順勢布局了OMS、TMS和BMS（計費系統），幫助客戶實現從“點”的管理到“網”的運營。特別是共享倉模式的興起，讓倉庫不僅是成本中心，更可以通過服務第三方貨主變成利潤中心。

AI賦能核心：從“被動補貨”到“主動經營預測”

記者：如今，人工智能（AI）成為各方關注的熱點。您認為，AI在零售物流中可起到什么作用？與傳統的信息化有什么本質區別？

蔣作梁：這是一個非常關鍵的問題。我們要區分狹義的AI（如大語言模型）和廣義的AI（包含大數據、算法、機器學習）。在物流和供應鏈領域，我們更多使用的是廣義的AI。

傳統的信息化系統是“被動響應”的。比如早期的智能補貨，是基于“上下限”邏輯：庫存低于下限時，系統觸發補貨指令補到上限。這完全是由庫存減少這一結果來驅動的。

全新的AI銷售預測和智能補貨系統助力零售銷售提升

而AI賦能的系統是“主動預測”的，這主要體現在兩方面：

第一，銷售預測的質變。我們現在利用AI算法，整合天氣、節假日、促銷活動等80多個參數，對未來銷量進行預測。更重要的是，我們引入了強化學習（Reinforcement Learning）。這就好比一個新手店員，剛開始叫貨可能不準，但通過不斷對比預測值和實際銷售值，AI會自我調整、自我進化。它沒有人類的情緒波動，不會疲勞，只要數據喂養得當，其判斷會比最經驗豐富的店長更穩健。

第二，庫存管理的深化。以前我們只管理“當前庫存”，現在我們要管理“預期庫存”和“未來可用庫存”。比如奶粉的預售、牛奶的月卡訂閱，這些業務意味著未來的庫存已經被賣掉了。人腦很難同時計算當前庫存和未來多日的動態變化，但AI可以輕松搞定。它能告訴你：“下周三的實際可用庫存是多少”，從而指導提前進行補貨或調撥。

記者：這是否意味著，AI算法的核心競爭力在于對行業理解的深度？

蔣作梁：完全正確。AI不是魔法，它需要高質量的行業數據和對業務邏輯的深刻理解。為什么有些通用的預測軟件效果不好？因為它們不懂零售的復雜性。海鼎的算法模型是基于30多年積累的行業Know-how訓練出來的。比如，在處理生鮮損耗、保質期管理、多業態混合作業時，我們的算法能考慮到這些特有因子。

此外，AI還在庫內作業中發揮作用，比如無人叉車的自動歸集、機械臂的自動碼垛。但在我看來，AI最大的價值不在于替代體力，而在于提升管理效率。硬件解決了“怎么做更快”，AI則解決了“做什么更對”。

應對多變模式：軟件定義物流的“柔性”力量

記者：零售行業的商業模式變化極快，從社區團購到硬折扣店，再到閃電倉。面對這種不確定性，軟件系統如何應對？

蔣作梁：這正是中國本土軟件公司的優勢所在。零售是一個腦力密集型且變化極快的行業。業務創新往往在前，系統固化在后。當盒馬嘗試新的會員店模式，或者社區團購突然爆發時，企業需要的是能夠快速響應的技術伙伴。

如果是代理國外的SAP或Oracle系統，一個定制需求可能需要等待半年甚至更久，且費用高昂。而海鼎擁有眾多具有自主知識產權的產品和一大批行業經驗豐富的研發、實施人員，我們可以深入客戶的業務場景，快速進行客制化開發和迭代。

這就引出“軟件定義物流”，或者我更愿意稱之為“軟件支持物流”的理念。下一代物流系統必須具備“柔性”和“冗余”。

• 多業態支持：一套WMS系統應該能同時支持超市、便利店、電商、批發等多種業態模型。今天客戶做零食，明天想做批發，系統不需要推倒重來，只需通過配置切換模型即可。

• 功能冗余與開放：客戶現在可能只用到系統60%的功能，但當他們未來想要開展“二步越庫”或“生鮮加工”業務時，系統里已經預埋這些能力，隨時可以啟用。

我們不僅要提供系統，還要培養客戶自身的信息化能力，讓他們能夠自主開倉、自主配置。這種開放性，是應對未來不確定性的唯一解藥。

未來愿景：以人為本的智慧物流

記者：最后請您展望一下，構建下一代的零售智能物流系統，我們應該關注什么？有什么建議給行業的同行和甲方伙伴？

蔣作梁：我想用四個字來總結未來的方向：以人為本。

智能物流機器人的應用讓零售物流中心運作進入“貨到人”新階段

無論技術如何進步，物流終究是為人服務的。首先，讓人更輕松。過去的物流是辛苦的，從業者面臨高強度的體力勞動。未來的系統、機器人、AI，都應該致力于把人從繁重、枯燥、重復的勞動中解放出來。比如，用AGV代替人走路，用AI代替人算數。其次，讓人更有尊嚴。通過數智化手段，實現計件考核的透明化、公平化，讓員工的每一份付出都能被精準記錄和回報。最后，共同成長。軟件公司不能閉門造車，必須與客戶、同行甚至跨界伙伴保持交流。我們要保持謙遜的學習態度，將行業前沿的實踐沉淀到產品中，再反哺給客戶。

未來的物流系統，不僅僅是冷冰冰的機器和代碼，而應是有溫度的。它應該在提升商業效率的同時，關懷每一個從業者的體驗。這不僅是技術的勝利，更是人文關懷的體現。

結語

通過本次與海鼎股份蔣作梁先生的深度對話，我們能夠感受到：零售業在技術賦能下，其發展仍有廣闊空間和無限可能。但這也注定零售業的未來，將是一場關于效率與溫情的雙重修行。

物流已不再是零售的幕后配角，而是驅動商業進化的核心引擎。從“人找貨”到“貨找人”，從“被動補貨”到“主動預測”，技術的每一次躍遷，都在重新定義商業的邊界。當 AI 學會了像老店長一樣思考，當機器人承擔了最繁重的搬運，當軟件系統能夠像水一樣隨形而變，零售業將迎來一個更加高效、靈活且充滿人文關懷的新時代。

在這個時代，技術是手段，商業是舞臺，而人永遠是主角。讓我們期待，在 AI 與物流的雙輪驅動下，中國零售業能書寫出更加輝煌的篇章，讓每一份商品都能以更優的路徑、更快的速度、更暖的溫度，抵達消費者的手中。

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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