当价格战进入深水区、流量红利持续衰减、调改成为行业共识，零售业正在经历一轮比“数字化转型”更为深刻的结构性变化——决策方式、组织效率以及对“好生意”的理解，正在被重新定义。

如何用好新技术、接受新逻辑？多点数智在年度合作伙伴大会上带来了自己的思考——在AI全面走向应用的阶段，零售行业究竟需要怎样的数智化能力，多点数智又希望在其中扮演怎样的角色。

从“AI零售元年”的判断，到Dmall OS 3.X的发布，再到与胖东来、物美、步步高、比优特等不同类型零售企业的持续共创，这场大会像一面镜子，映照出多点数智自身定位的变化，也折射出中国零售业正在形成的新共识。

01 AI崛起，零售业从“经验正确”转向“系统正确”

纵观这几年零售行业最真实的变化，“正确”二字变得更难了。

过去一段时间，不少企业还能依靠管理者的直觉、基层的经验、采购的反馈，在局部做出正确决策；但当竞争从增量转向存量，消费者从“能买到”走向“要买好”，业务形态从到店扩展到家，零售的决策链条被拉得越来越长：选址、选品、陈列、库存、定价、促销……每一环都可能是利润的开关。

多点数智合伙人任中伟在接受媒体采访时提到：“实体零售业决策的环节其实比较多，对于要经营好实体零售来讲，我们以前可能想得简单了。”

如何理解这个判断？经营20年、30年的企业，在线上线下、会员、季节、节气、品类等维度都积累了全域数据；过去这些数据更多只是被记录，难以被使用。所以它拥有一份被长期低估的财富——数据资产。

而AI时代的关键，是利用新的技术价值，让数据从静态仓库变成动态能力，让组织从靠人拍、靠人盯、靠人算，转向用系统算、用模型推、用算法守。

这也是为什么大会上“AI零售”“AI新质零售”“高质量发展”这些关键词被反复提起——它们在回答同一个问题：当增长不再来自开更多店、砸更多钱、卷更低价，零售企业还能靠什么获得确定性？

答案很朴素：靠品质、靠效率、靠体验，靠端到端的经营能力；而在今天，这套能力越来越需要系统化、标准化、智能化的底座支撑。

所以，这次大会最有意思的一点，是多点对自己产品路线的描述变得更加长线化。

过去讲DMALL OS，外界对它的理解和定位是零售操作系统、一站式端到端解决方案。而在任中伟的表述里，多点在明确把终局指向一个更具想象力，也更贴近零售痛点的形态——零售智能体。

他用了一个非常接近行业本质，也非常易懂的类比：把ERP比作燃油车，把智能体比作高度智能、接近自动驾驶的智能汽车。差别不在于记录得更全，而在于从忠实记录数据信息，升级为“知识的思考者、加工者、传承者”，能把企业30年的经验与教训结构化、可检索、可对话、可复用，甚至形成辅助决策能力。

这解释了“长线化”背后的两层含义：

一方面，多点将在系统更换周期中迎来新机遇。任中伟提到，传统ERP系统生命周期到期，正在进入“换系统潮”，TOP100里真正用上新系统的企业还不到30%。这当然是市场机会。但如果只停留在替换，天花板也清晰：系统最终会被当成成本中心，被迫卷价格、卷交付。

另一方面，多点希望从SaaS工具付费的模式，转型到按效果和结果付费。这就要求它从提供辅助和建议的功能出发，持续提升零售智能体的能力，直到能够执行更有效的大规模决策，帮助零售做得更好。AI零售智能体的成长过程，也是多点的转型过程。

这就是为什么命名上会出现“3.X”，而不是直接跳到“4.0”。其潜台词是承认AI+零售仍在进化，留出持续迭代的空间——“为什么用X？因为这里面有很大的想象空间，尤其是AI+零售、AI+SaaS，这里还不能马上给它一个很约束性的定义，有无限可能和无限潜力。”

02 多点数智持续迭代最佳实践

与AI零售元年这个时代背景对应的，是应对元年启幕的方式。从多点的行动来看，它真正想交付的能力，是把头部企业的优秀做法，沉淀到系统里，变成中腰部企业也能灵活使用的标准流程与工具。

这正是大会主题“数智共生”的含义：多点抬高了业务伙伴的定义，把伙伴当共同研发的来源——向胖东来学文化与品控，在步步高共创结算与财务共享，在物美实践AI新质零售的规模化场景，在比优特则磨供应链的极致效率。

“无论是效率零售还是品质零售，其实底层系统用的都是一套，只是可以通过不同的配置下实现对业态的支持。”

这套路径的优势在于，它不是凭空做产品，而是利用成功样本到实践，建立零售业所需的、可复制的能力组件。零售业最怕的正是“只可意会不可言传”的经验主义，多点打中了“七寸”。

任中伟说，过去觉得每家成功都“与众不同”，现在越来越确信优秀零售管理是“可总结、可科学化、可传承、可复制”的——这其实就是多点最想抓住的，以及行业最需要破局机会。

在DMALL OS 3.X的发布里，这种固化能力的思维被拆解得更具体。它强调以顾客为中心，坚持品质为王、效率至上，以功能为体、智能为翼、安全为甲搭建产品体系，并用“五大功能升级+十大AI应用+智能风控平台”给出了完整的路线图。

从能力复制的角度看，它们对应着零售企业最核心的几类确定性工程：

在经营一线，把灰色地带变成透明流程，如透明采购，尤其在下沉市场的生鲜采购环节，通过移动端记录与协同，减少不透明与成本分摊难题；把品质要求变成可执行标准，数字品控来自胖东来的品控体系数字化，把严格标准与流程固化、沉淀并可复制。把供应链效率变成可衡量结果，敏捷物流学习比优特“日日配”，并给出明确改善指标（如库存成本、周转天数、缺货率）。

在用户运营上，把流量变化变成系统能力，全域运营快速对接公域平台新玩法，帮助商家抢“第一波流量”，把公域承接为私域资产。

而在中后台的职能上，把财务琐碎劳动变成自动化能力，统一结算、数电发票、电子收据、对账平台，本质是释放财务人力，让财务从打印、邮寄、核对这些细节操劳回到服务经营的核心需求。

而在实际操作中，AI驱动的功能模块就会生效，比如AI优品以顾客需求驱动科学选品，让每个采购都成为品类专家；AI鲜算实现3R商品小时级加工预估，准确率超90%，损耗降低30%。

多点数智副总裁郝春强在现场给出了一个比喻：“部分AI应用达到了L2～L3的水平。比如加工、排线、补货。未来三年，多点希望通过不断地对AI的投入，能够将零售更多的业务智能化水平提高到L3层级。”

随着智能的渗透，多点将进一步驱动零售业抵达理想的目标。

03 多点的乐观值得成立，因为抓住了需求的“收敛”

从宏观来看，零售行业的需求正在收敛，而不是发散。任中伟提到几个“共性需求”正在变得越来越统一：商品与供应链的品质和效率、线上线下一体化（即时零售），以及选品/货架/预测补货/出清定价等核心经营环节。

这意味着一个事实——当行业进入存量竞争，大家最终都会回到同一套基本功：更好的商品、更低的端到端成本、更稳定的体验。

需求收敛，对于一家做标准化底座+行业AI场景的公司而言是好消息。因为它让产品更容易规模化，让共创一次、复用多次的杠杆更大。

这也解释了多点为什么强调“多云策略”、与火山引擎等大厂合作大模型能力：多点不做基础大模型研发，而专注零售场景与交付，把大厂的模型能力与零售的具体问题结合。简单说，将精力放在一线应用上。

这也是AI落地的优先级的来源。先做选品、预测补货、防损、出清等可量化ROI的场景；而像AI导购、AI选址等需要更复杂数据或更高成熟度的能力，则继续打磨。这也反映出零售行业的几股现实潮流交织在一起，共同构成了未来两三年的增长抓手：

其一是调改潮，从照搬模式转向体系化落地。

调改不再只是涨工资、换货架、学SKU，而是要“宽类窄品”、重构货架与动线、建立反馈闭环、用数据持续迭代。任中伟提到了当前出现的NPS/满意度调查、商品结构梳理、货架数字化管理的动作，它们都是调改从“运动式改造”走向“经营系统重建”的信号。

乐观地看，目前物美、新华百货等调改门店均出现了可验证的成功案例，后者如部分门店销售增长达3-4倍。结果证明，多点在调改方法论+系统工具上的应用上已然领先。

其二是接班潮，让经验可以被传承。

任中伟判断，行业一半以上进入一代与二代交接高峰期，而二代们天然更拥抱数字化。零售智能体的叙事，某种意义上是在回答接班的痛点：当经验不再只在少数人的脑子里，决策就更可传承、更可复制。对多点来说，这是产品升级的机会，也是行业结构变化带来的顺风。

其三是出海潮，多点将建立信任与标杆，交付最佳实践。

任中伟提到，共性需求于海外而言也是同理，而海外客户甚至更加“激进”：一上来问的不是ERP，而是“你们中国的AI应用”。显然，技术背景的领先正在转化为口碑领先，多点在海外竞争里拥有差异化入口：以AI场景吸引，再以零售端到端系统承接。

目前，多点海外收入占比约8%，希望未来三年能够达到30%；任中伟谈到出海最大挑战是信任，但通过标杆参观、当地标杆、团队本地化、生态合作等一系列手段，突破便可以酝酿。

04 结语

回看这场大会，一个重要判断足够收束其意义：多点要做“零售行业的智能驾驶”，现在可能还在L1/L2，但方向对了，就会持续迭代到更高阶。

零售的复杂在于，它不是一个纯线上、可快速AB测试的世界，它连接的是门店、仓库、供应商、员工、顾客，是大量线下流程与人性细节的耦合。也正因为复杂，零售AI的价值必然来自稳健的可复制性，来自能产生经营结果的确定性。而多点的积极与乐观，则完全建立在它复杂的实践上。

任中伟在谈如何解决海外市场信任问题时提到一个关键词，“眼见为实”。今天，多点在行业集体回归零售本质时，恰恰是建立了一套让品质与效率同时成立、让温度与标准化不冲突、让经验与系统可以共生的能力，并且真正做到了一切效果的眼见为实。

“从我一开始进入零售行业感觉到每个零售企业成功都与众不同，到现在我觉得世界是大同的。”让无数共性需求得到眼见为实的满足，是多点给未来零售交出的最接地气的答卷。