零售行业人工智能(AI)市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 14.24 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 96.13 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 46.54% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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Mordor Intelligence零售行业人工智能(AI)市场分析
零售市场人工智能(AI)在2025年价值142.4亿美元，预计到2030年将达到961.3亿美元，复合年增长率为46.54%。这一陡峭的增长轨迹是由零售商将先进分析和生成式模型嵌入定价、商品销售和客户参与工作流程所推动的。需求预测引擎提高准确性15%并减少库存过剩10%，带来即时的营运资本改善，而基于边缘计算的计算机视觉系统加速自主结账采用并推动购物篮价值增长高达35%。云成本曲线持续下降，扩大了中型零售商对企业级AI技术栈的使用机会。同时，围绕数据隐私和算法公平性的区域监管正推动对本地推理和隐私保护架构的投资。随着超大规模云服务商打包零售专用AI工具包并与全球连锁店签署多年协议，竞争激烈程度不断上升。
关键报告要点
- 按渠道划分，全渠道策略在2024年占据了零售市场人工智能(AI)45.7%的市场份额，而纯线上零售商预计以19.8%的复合年增长率扩张至2030年。
- 按组件划分，软件解决方案在2024年占据了零售市场人工智能(AI)规模的61.3%份额；托管服务预计在2030年前以21.3%的复合年增长率增长。
- 按部署方式划分，云平台在2024年占据了零售市场人工智能(AI)规模的71.8%份额，而边缘混合架构正以24.7%的复合年增长率推进至2030年。
- 按应用划分，库存和需求预测在2024年占据了零售市场人工智能(AI)28.3%的市场份额，而欺诈和损失预防系统预计到2030年将以22.4%的复合年增长率扩张。
- 按技术划分，机器学习在2024年以40.21%的收入份额领先，而生成式AI预计到2030年将以27.6%的复合年增长率增长。
- 按地理位置划分，北美在2024年保持零售市场人工智能(AI)规模的37.4%，而亚太地区正以18.9%的复合年增长率实现最快扩张，持续到2030年。
全球零售行业人工智能(AI)市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~) % 对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 快速采用全渠道人工智能(AI)进行个性化 | +8.2% | 全球，北美和欧洲领先 | 中期（2-4年） |
| 基于云的人工智能(AI)技术栈成本下降和可及性提升 | +7.5% | 全球，新兴市场受益最多 | 短期（≤ 2年） |
| 电子商务扩张需要实时分析 | +6.8% | 亚太地区核心，向全球市场扩散 | 中期（2-4年） |
| 生成式人工智能(AI)驱动的视觉结账 | +5.9% | 北美和欧盟，扩展至亚太地区 | 长期（≥ 4年） |
| 零售媒体网络货币化第一方数据 | +4.3% | 主要在北美，全球扩张 | 中期（2-4年） |
| ESG驱动的人工智能(AI)库存碳优化 | +3.1% | 欧洲领先，北美跟随 | 长期（≥ 4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
快速采用全渠道人工智能(AI)进行个性化
全渠道人工智能(AI)现在可以映射完整的客户旅程，并在移动端、网页和实体店触点之间实时调整。Target的Store Companion AI已推广至近2000个门店，展示了生成式模型如何服务员工查询，同时为购物者定制优惠。FairPrice Group的未来商店基于Google Cloud构建，统一购物车数据、店内传感器和电子商务档案，为每位客户创建单一视图[1]Google Cloud, "FairPrice Group Accelerates Digital Innovation," cloud.google.com。此类部署绑定了物理和数字渠道，但认知差距仍然存在：虽然96%的零售商报告项目成功，但只有45%的消费者感到被理解，暴露了执行缺陷。
基于云的人工智能(AI)技术栈成本下降和可及性提升
随着芯片效率提升和超大规模云服务商大力投资，推理的单位成本正在下降。亚马逊拨出1000亿美元用于人工智能(AI)和AWS基础设施，以保持低延迟和高容量。微软的Cloud for Retail捆绑预配置的人工智能(AI)模块，为中端市场连锁店大幅缩短部署周期。Currys与埃森哲和微软等合作伙伴关系突显了零售商如何通过租用一站式技术栈来绕过人才限制。这种使用权转变对仍运营传统数据中心的现有企业构成压力。
电子商务扩张需要实时分析
流式分析让平台能在毫秒内改变价格和促销。沃尔玛的Element ML骨干网处理店铺和线上的实时需求信号，以协调补货。TikTok的巴西发布内嵌了ChatGPT风格的推荐，通过社交信息流激发冲动购买。统一管道合并点击流、库存、竞争对手价格和外部趋势数据，最大化每位访客的收入，特别是在限时销售期间。
生成式人工智能(AI)驱动的视觉结账
无条码识别的准确率已达到99.9%，将无摩擦结账从试点推向全链部署。Mashgin与Verifone的合作伙伴关系整合了视觉和支付，消除收银员瓶颈。Sam's Club计划在10个门店初步成功后为600家俱乐部配备该技术。Kappture的BRISK系统在本地处理图像以满足欧洲隐私法，同时保持延迟低于100毫秒。资本支出仍然很高，但投资回报率来自更高的吞吐量和更丰富的购物者行为数据。
约束影响分析
| 约束 | (~) % 对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 限制数据收集的数据隐私法规 | -4.7% | 欧洲领先，全球扩张 | 短期（≤ 2年） |
| 零售专用人工智能(AI)人才短缺 | -3.9% | 全球，新兴市场尤为严重 | 中期（2-4年） |
| 动态定价中的算法偏见风险 | -2.8% | 北美和欧盟监管重点 | 中期（2-4年） |
| 微履行中心的边缘计算能耗成本 | -2.1% | 全球城市中心 | 长期（≥ 4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
限制数据收集的数据隐私法规
欧盟人工智能(AI)法案将零售算法提升为"高风险"，要求强制性透明度、人工监督和影响评估。零售商现在必须运行数据保护影响评估，并从代码提交到模型重训练嵌入设计隐私。从不离开公司防火墙的本地化LLM正成为合规对冲工具，但较小的连锁店在成本和治理开销方面面临困难。
零售专用人工智能(AI)人才短缺
仅巴西就报告缺少50万名合格的人工智能(AI)专业人员。NVIDIA的2024年调查显示42%的零售商使用人工智能(AI)，但一半人将技能缺乏列为首要障碍[2]NVIDIA Corporation, "Retail AI Adoption Survey 2024," nvidia.com。大型雇主转向基于人工智能(AI)的招聘：沃尔玛通过算法筛选在不到五个月内填补了40万个职位。工资通胀和项目延迟持续存在，引导许多连锁店转向托管服务。
细分分析
按渠道：全渠道整合加速零售融合
全渠道方法在2024年占据了零售市场人工智能(AI)45.7%的主导市场份额，强调了跨店铺、网页和移动端统一数据流的战略价值。纯线上模式虽然规模较小，但以19.8%的复合年增长率增长最快，因为云原生架构让它们能够在不拆除传统POS层的情况下启动人工智能(AI)试点。实体连锁店正利用店内IoT传感器将行为数据反馈到推荐引擎中，提高交叉销售准确性并提升转化率。
投资动力凸显了这一转变：英国领先的服装连锁店Matalan将生成式人工智能(AI)应用于产品描述，将文案产出量提高了四倍，在保持品牌调性的同时削减了内容成本。相反，将电子商务与店铺团队隔离的专业连锁店报告推荐不一致和购物车放弃率激增。展望未来，混合现实试衣间和移动结账有望模糊渠道间的任何剩余区别。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的份额
按组件：托管服务获得关注
软件平台在2024年仍贡献了零售市场人工智能(AI)规模的61.3%，涵盖预测分析引擎、LLM驱动的聊天机器人和视觉识别API。然而，随着零售商外包模型调优、MLOps和合规，托管服务以21.3%的复合年增长率上升。对于现金紧张的品牌，运营支出式人工智能(AI)比数百万美元的许可证更容易证明合理性。
服务专家将领域知识--货架分配启发式、降价时机、劳动力调度--打包到预训练模型中。这种收缩包装的专业知识简化了缺乏数据科学团队的连锁店的采用。专业服务增长更稳定，专注于人工智能(AI)准备度审计和伦理风险映射等咨询项目。
按部署：边缘混合解决延迟和隐私问题
由于弹性和按使用付费经济性，云在2024年保持了零售市场人工智能(AI)规模的71.8%。然而，边缘混合方案正以24.7%的复合年增长率激增，因为结账视觉、陈列合规性和防盗检测需要亚秒级推理。EdgeRec3D显示，在实时A/B测试中，店内计算与云训练配对使销售额提升了35%。
混合模型分割工作负载：原始图像留在本地进行推理；匿名化嵌入传输到云集群进行重训练。零售商获得隐私合规和带宽节省，而不放弃中央模型治理。本地部署仅在高安全性细分市场（如奢侈品或国防相关食堂）中生存。
按应用：库存优化带来即时投资回报率
库存和需求预测工具去年占据了零售市场人工智能(AI)28.3%的市场份额，因为CFO优先考虑现金周期效率。吸收天气信号、促销和当地事件的算法通常减少安全库存，同时限制缺货。欺诈和损失预防--增长22.4%复合年增长率--使用行为分析和计算机视觉实时标记缩减异常和有组织零售犯罪集团。
供应链路由、店铺级拣货和自主仓库完善了高价值运营层。支付、定价和结账分析将实时风险评分与动态折扣配对，以最大化转化率。客户关系引擎通过流失倾向性和终身价值评分完成闭环，为营销预算提供信息。
按技术：生成式人工智能(AI)补充机器学习核心
机器学习框架在2024年形成了40.21%的收入份额，作为预测、聚类和评分工作负载的基础。生成式人工智能(AI)以27.6%的复合年增长率扩张，通过文本、图像和代码合成增强这一核心。亚马逊现在部署了大约1000个生成式用例，包括每天回答50万次查询的购物助手Rufus。
自然语言处理支撑联系中心机器人、商品搜索和语音商务，而计算机视觉自动化货架审计和自助结账。强化策略迭代价格和促销控制，以动态平衡利润率和销售。
地理分析
北美在2024年控制了零售市场人工智能(AI)规模的37.4%，得益于强大的云基础设施、风险投资以及愿意试点前沿模型的零售商。沃尔玛通过生成式人工智能(AI)驱动的商品销售实现4.8%的收入提升，凸显了切实的回报。围绕偏见和定价歧视的监管审查正在加强，但透明的模型治理实践帮助主要企业保持部署正轨。在专有技术栈（如沃尔玛Element和Target Store Companion）方面的投资继续进行，以保持竞争护城河。
亚太地区是增长引擎，在2030年前以18.9%的复合年增长率扩张。移动优先的消费者、政府资金和激进的数字原生进入者创造了肥沃的土壤。在印度，80%的零售商打算在2025年扩大人工智能(AI)规模，期望生成式模型将前线生产力提高多达37%。中国的社交商务巨头结合直播视频、对话式人工智能(AI)和集成支付来优化冲动购买。东盟市场通过纯云解决方案跨越传统POS，尽管在二线城市不均匀的宽带和技能差距抑制了推出速度。
欧洲平衡创新与监管。GDPR和即将出台的人工智能(AI)法案要求严格的隐私影响审计，推动连锁店转向联邦学习和边缘加密。Sainsbury's与微软的五年协议体现了将合规与最先进工具相结合的合作伙伴关系。Intermarché的智能购物车试点和IKI立陶宛的年龄估计结账展示了实用、符合隐私的用例。该地区耐心、伦理至上的方法正在产生负责任人工智能(AI)的模板，可能向全球出口。
竞争格局
零售市场人工智能(AI)显示中等程度的碎片化。超大规模云服务商--微软、亚马逊、Google--通过将零售专用API嵌入其云端并锁定多年联盟来占据主导地位。微软与Sainsbury's和Victoria's Secret的合作，Google与Best Buy和FairPrice的交易，以及亚马逊的AWS零售加速器设定了平台标准并阻止了较小的IaaS竞争对手。
芯片制造商如NVIDIA和英特尔通过为视觉结账和分析配对GPU和优化SDK的参考架构来吸引零售商[3]NVIDIA, "Retail Suite on NVIDIA IGX," nvidia.com。系统集成商（埃森哲、Cognizant、Infosys）通过端到端项目交付和托管MLOps货币化人才差距。与此同时，细分供应商--自主微商店的Pixevia、需求预测的Daisy Intelligence--通过领域深度和快速迭代进行差异化。
战略举措集中在生态系统扩展上。微软在其Cloud for Retail中添加了零售媒体网络模块，瞄准第一方数据货币化。亚马逊为第三方体育场和机场开放了其Just Walk Out技术栈的访问权限。Google投资Vertex AI Search for retail，基于私有目录数据提供基础生成式答案。围绕AR美妆试妆和情境感知语音购物的专利申请暗示了下一代参与层。
零售行业人工智能(AI)行业领导者
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SAP SE
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IBM公司
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微软公司
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Google LLC
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Salesforce Inc.
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年6月：FairPrice Group与Google Cloud推出"未来商店"，添加人工智能(AI)购物车和视频分析为员工提供警报。
- 2025年5月：亚马逊预计到2025年将在人工智能(AI)和AWS资本支出方面投入1000亿美元，支持大约1000个生成式人工智能(AI)用例。
- 2025年4月：Kappture在诺维奇城足球俱乐部推出BRISK免结账单元，使用本地视觉处理以符合GDPR合规要求。
- 2025年2月：印度零售商报告80%的人工智能(AI)扩张计划，人工智能(AI)为一半的新快消品发布提供支持。
全球零售行业人工智能(AI)报告范围
人工智能(AI)是教计算机、由计算机操作的机器人或软件像人类大脑一样进行批判性和创造性思考的方法。人工智能(AI)通过研究认知过程和研究人脑模式来实现。这些研究项目产生智能系统和软件。
零售市场人工智能(AI)按渠道（全渠道、实体和纯线上零售商）、组件（软件、服务[（托管和专业）]）、部署（云和本地）、应用（供应链和物流、产品优化、店内导航、支付和定价分析、库存管理和客户关系管理（CRM））、技术（机器学习、自然语言处理、聊天机器人、图像和视频分析以及群体智能）和地理位置（北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区）进行细分。报告提供上述所有细分市场的美元价值市场规模。
| 全渠道 |
| 实体店 |
| 纯线上零售商 |
| 软件 |
| 服务 |
| 云 |
| 本地 |
| 供应链和物流 |
| 产品优化和商品销售 |
| 店内导航和体验 |
| 支付、定价和结账分析 |
| 库存和需求预测 |
| 客户关系管理 |
| 欺诈和损失预防 |
| 机器学习和预测分析 |
| 自然语言处理 |
| 生成式人工智能(AI)和大语言模型 |
| 计算机视觉（图像和视频） |
| 聊天机器人和虚拟助手 |
| 群体和强化智能 |
| 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
| 欧洲 | 英国 | |
| 德国 | ||
| 法国 | ||
| 意大利 | ||
| 西班牙 | ||
| 北欧 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 |
| 阿联酋 | ||
| 土耳其 | ||
| 中东其他地区 | ||
| 非洲 | 南非 | |
| 埃及 | ||
| 尼日利亚 | ||
| 非洲其他地区 | ||
| 亚太地区 | 中国 | |
| 印度 | ||
| 日本 | ||
| 韩国 | ||
| 东盟 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 新西兰 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 按渠道 | 全渠道 | ||
| 实体店 | |||
| 纯线上零售商 | |||
| 按组件 | 软件 | ||
| 服务 | |||
| 按部署 | 云 | ||
| 本地 | |||
| 按应用 | 供应链和物流 | ||
| 产品优化和商品销售 | |||
| 店内导航和体验 | |||
| 支付、定价和结账分析 | |||
| 库存和需求预测 | |||
| 客户关系管理 | |||
| 欺诈和损失预防 | |||
| 按技术 | 机器学习和预测分析 | ||
| 自然语言处理 | |||
| 生成式人工智能(AI)和大语言模型 | |||
| 计算机视觉（图像和视频） | |||
| 聊天机器人和虚拟助手 | |||
| 群体和强化智能 | |||
| 按地理位置 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 南美其他地区 | |||
| 欧洲 | 英国 | ||
| 德国 | |||
| 法国 | |||
| 意大利 | |||
| 西班牙 | |||
| 北欧 | |||
| 欧洲其他地区 | |||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 | |
| 阿联酋 | |||
| 土耳其 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 埃及 | |||
| 尼日利亚 | |||
| 非洲其他地区 | |||
| 亚太地区 | 中国 | ||
| 印度 | |||
| 日本 | |||
| 韩国 | |||
| 东盟 | |||
| 澳大利亚 | |||
| 新西兰 | |||
| 亚太其他地区 | |||
报告回答的关键问题
零售市场人工智能(AI)的当前规模是多少？
该市场在2025年价值142.4亿美元，预计到2030年将达到961.3亿美元，复合年增长率为46.54%。
目前哪个应用领域领先采用？
库存和需求预测在2024年占零售市场人工智能(AI)28.3%的市场份额，由库存准确性和营运资本效率的可衡量改善驱动。
为什么边缘混合部署增长如此迅速？
零售商需要计算机视觉结账和货架监控的亚秒级延迟，同时遵守数据隐私法律，使边缘混合架构成为增长最快的部署模式，复合年增长率为24.7%。
哪个地区扩张最快？
亚太地区在2030年前以18.9%的复合年增长率推进，得到移动优先消费者、政府人工智能(AI)项目以及本地和全球零售商日益增长的投资支持。
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