調查 | AI滲透電商全鏈路，紅利還是陷阱？

AI的定位是“手”——執行工具，在低風險、高重復的場景里，它的輔助效果顯著；但AI仍做不了“大腦”，越復雜的決策，AI的能力邊界就越明顯

文 | 《財經》研究員 辛曉彤

編輯 | 楊立赟

張振是一家潮牌服飾的主理人，最近在自家網店上線了一條一分鐘左右的宣發廣告：歐洲海岸線、香檳、游艇、模特，一切畫面都在對標奢侈品老錢風，只是沒花“奢侈品”的錢——他找了一家外包公司，用AI（人工智能）生成，作價5000元。如果投入真人拍攝，成本大約在5萬元到10萬元。

這是AI給商家造的第一個，也是最容易兌現的美夢：把視覺生產成本打一折，把素材產能翻十倍。童裝老板趙潔對《財經》表示，公司從2024年下半年開始不再實拍模特圖，全用AI替代，2025年省下200多萬元，“相當于凈賺的”。

由于具備互聯網零售屬性，電商商家是最先一步被AI改造的行業之一。近一年來，科技大廠在AI技術研發和產業應用上如火如荼地推進——至少看起來如火如荼。對商家而言，AI真的奏效嗎？是一廂情愿還是雙向奔赴？這是近期不少從業者和行業觀察者向《財經》表達的疑問。帶著這些疑問，我們訪談了大中小不同層級的商家，盡力還原電商領域的AI發展圖譜。

作為森馬集團內部AI改革的推手，在主導了400多個電商業務場景的AI自動化改造后，巴拉巴拉（森馬股份旗下童裝品牌）電商運營高級總監張嘉棟告訴《財經》，2026年行業整體在AI應用深度和廣度上，明顯比上一年高了一個層級。不過，多數企業仍是剛剛起步的階段，還只是點狀運用，尚未打通所有鏈路。

當前落地最成熟、普及度最高的賽道為生成式內容領域，其次是直播和運營。AI的定位是“手”——執行工具，在低風險、高重復的場景里，它的輔助效果顯著；但AI仍做不了“大腦”，越復雜的決策，AI的能力邊界就越明顯。

在真實的商業現場，AI的應用充滿割裂感：有的品牌把AI上升為公司戰略，有的還停留在數據整理和素材生成階段；有些公司早已把AI當成新員工，有些仍然觀望甚至抗拒。

幾乎每個商家都能說兩句對AI的使用，但使用體感完全不同，吹捧、抱怨兼而有之。大部分商家都屬于淺嘗輒止，深入研究并運用的是少數。

商家落地AI的核心考量，繞不開投入產出比。多數商家更愿意講“AI降本”的故事，對增收和利潤諱莫如深。與此同時，整個行業正處在新事物沖擊和技術快速迭代階段，尚未出現被反復驗證的確定性經驗，不少商家在AI運用的道路上踩了坑——這是獲得確定性經驗之前的必經之路。

一位做智能化解決方案的從業者對《財經》表示，AI最值錢的地方并不是提效，而是改變了思考方式。“AI正在打破人們的思維慣性，開辟新場景、新認知。應用AI，必須將電商各環節的內部邏輯理清楚，再嫁接AI做知識庫。如果沒有清晰的邏輯，AI也幫不到你。”

AI是一面放大鏡，放大優勢，也放大焦慮。現階段AI可以幫助商家省錢提效補短板，但它還不能替代一個真正懂平臺、懂供應鏈、懂用戶的人。

AI已經進入電商各個環節。圖片由張嘉棟提供

AI混剪視頻點擊率是人工剪輯的2.4倍

生成式內容，是所有商家入局AI的第一站，也是目前落地最成熟、普及率最高的賽道。目前《財經》訪談得出的結論是：AI圖片、短視頻能大幅壓縮視覺制作成本，但批量產出的泛流量精準度不足，商品轉化率僅勉強追平人工成片；不過平臺早期扶持階段，批量使用 AI 素材的商家可短期獲取流量紅利。

市面上各類AI生圖、剪輯工具門檻較低，按需充值Token（詞元）、輸入提示詞即可產出內容，熟練使用后還能進一步攤薄耗材成本。“批量生成的視頻，單條能攤薄至幾塊錢，生圖更便宜，一張圖幾毛錢就能搞定。”目前張振在貨架電商的用圖基本都用AI生成。

國貨美妝品牌珀萊雅給出一組數據：AI操作下，單條視頻生成時間從15分鐘-30分鐘縮短至6分鐘，成本降低約70%。

AI生圖的優勢在于，什么樣的內容點擊率更高，AI會給出建議，這些建議往往真實有效。根據珀萊雅提供的數據，AI混剪視頻點擊率達10.25%，約為人工剪輯的2.4倍，更容易抓住用戶眼球。

“但是它的建議不具備沖上限的水平，只能說保下限。”張嘉棟（花名：淵虹）說。2025年，森馬內部孵化了AI服務公司森創啟睿，他擔任CEO（首席執行官）。

根據他的經驗，如果給AI制作出來的圖片在0分到100分之間打分，2025年下限是60分，2026年提高到了80分。“但是你要80分以上，就超過了AI的能力，需要真人+AI策略結合。”

盧珊也認為在視頻的精品化程度上，AI代替不了人工。“我們的主推品（宣發）視頻仍需要專業團隊花錢制作。”盧珊在做奢侈品服飾代運營，用現有素材批量生成AI短片，是店鋪為數不多的AI運用。

更為實際的問題是，高點擊并不能百分百帶來高收益。“整體效果一般，引流還行，沒有轉化。”盧珊評價。

珀萊雅數據進一步佐證行業共性痛點：AI混剪視頻的轉化率僅為人工的67.3%，一來二去，ROI（投資回報率）勉強追平人工。“內部將其定位為‘補量工具’，用于購物節大促期間，占領搜索與推薦位，爆款視頻的打造仍然依賴于人工剪輯創作。”

高點擊、低轉化的現象不能簡單歸因于AI內容質量差。時來曾做過淘寶和拼多多的“小二”，現在經營自己的電商公司，他向《財經》拆解了背后的運作機理：之前商家做的圖不太好看，平臺推給100個用戶，這些人大概率不是被圖片吸引來的，而是真正有購買需求；如今圖片設計精美，平臺可能會推1000個用戶過來，這些人很可能會因為圖片點擊鏈接，但購買意愿不那么強烈。

“流量轉化是一個漏斗：曝光-點擊-轉化-留存，整體單量更大的時候，轉化率更低，并不代表銷售規模變小。”時來表示，“如果用AI做出來的圖點擊率高，那一定是有價值的。”

AI素材大規模普及后，平臺內容“內卷”加劇，產能更高的商家短期能搶占更多流量紅利。但當下不少商家反映AI素材存在流量受限問題，懷疑被“隱形降權”——獲得的搜索和推薦曝光減少。

戶外用品商家孫琦認真研究了平臺規則，認為沒有證據能證明商品鏈接被“隱形降權”，更可能的情況是，當平臺涌入大量相似內容之后，算法會根據點擊、轉化等指標重新分配流量。他預判，伴隨AI內容泛濫，各大電商平臺后續大概率會出臺配套新規平衡內容生態。

90億元貨品通過AI輔助設計

類似的邏輯也在產品設計研發端上演，AI正在降低門檻，縮短周期。

服飾鞋履研發流程繁瑣，傳統模式下概念落地、配色篩選、樣品打樣均依賴人工，耗時漫長。不少頭部品牌開始布局垂直設計模型，借助 AI 完成概念可視化。安踏集團負責AI創新應用的的高級總監李凌對《財經》表示，公司在2025年10月底推出設計大模型“靈龍”，可以協助設計師把腦海里的概念具象化：“以鞋為例，以前效果圖需要設計師手繪，現在可以通過模型生成，且生成多視角；以前配色需要人工去色板挑選，現在AI可以生成多種配色，供設計師挑選。”

“AI+VR”則進一步縮短產品面市時間。據安踏IT副總裁王宏星介紹，公司目前運用3D打印呈現樣品，“一雙鞋從設計到上訂貨會，原本可能需要60天，現在大概35天就可以。”2025年，安踏集團有價值90億元的貨品是通過AI輔助設計的。

服裝工藝比制鞋簡單，耗時更短。張嘉棟稱，巴拉巴拉的產品從研發到上市的生產周期已經從半年縮短到最快15天。

產品線越寬，AI提效的需求就越大。因此對于鞋服箱包類企業，AI與公司業務極度契合。

AI簡化了服飾行業內的“追爆款”路徑，縮短了開發周期。趙潔在實操中發現，AI對數據的收集更全面，能夠快速識別爆款，在其基礎上修改顏色、版型、材質，推出同系列產品，延續爆款熱度；同時，AI能夠抓取爆款元素，分析潮流趨勢，生成新的服飾版型。距離趨勢越近，款式預測越準。

此外， AI制圖有效解決柔性預售模式的核心痛點。當下多數服飾商家先用3D建模輸出效果圖，上線預售，再根據訂單情況決定生產規模。但傳統3D建模效果高度依賴設備與建模師水平，不少消費者投訴“貨不對板”。

如今AI制圖彌補了技術差距。“版型結構、垂墜感、褶皺以及其他工藝細節都更接近實物，制圖效率幾乎翻了一倍。”趙潔發現，AI介入制圖后，幾乎再也沒有收到類似客訴。

然而這也帶來新的行業問題，有的品類使用這一方法，起到了反效果。在玩具、擺件等非標準化品類（指沒有統一規格、型號或市場標準），社交媒體上也有不少帖子抱怨實物與廣告圖相差過大。

孫琦發現，不少零基礎創業者依靠 AI 產出設計稿，但缺乏供應鏈對接能力，圖紙落地難度高、生產成本居高不下。“AI提高了新玩家的設計能力，卻無法提高他們找工廠的水平。”

數字人直播“閑時”增收，但不能替代真人

時來的辦公室里，十多臺筆記本電腦半夜仍亮著，高速運轉，卻無人操作。這看上去是AI時代商家的理想圖景：人不用熬夜，但店鋪不會停擺。

將“閑時”利用起來，是AI帶來增收最直接的一環。凌晨0點-7點通常是主播休息時間，但不代表沒有訂單成交。李凌表示，這個時間段的銷售額至少占整體貨架電商直播間銷售額的6%。而這一部分銷售額的“打撈”可以依靠數字人彌補。

吳飛購買了直播數字人代運營業務，除了能覆蓋24小時不間斷直播，數字人還能帶動矩陣號共同直播，在數量上取勝。他的看法是：“體量小的店鋪、非黃金時間段，數字人直播的性價比更高。”

直觀觀感上，成熟數字人畫面、動作、表情高度貼近真人，安踏、FILA 直播間數字人動作流暢，表情自然，乍看之下與真人無異。且直播過程中時不時插入產品特寫鏡頭，鞋服紋理細節清晰。安踏從2023年開始研究AI數字人直播，2025年已經過了兩輪迭代。技術升級不僅表現在畫面呈現上，單場可承載商品數量從十余款擴容至六十多款。

截圖自天貓FILA FUSION直播間的數字人直播

但長期觀看的消費者能清晰感知人機差距。消費者向《財經》反饋，點進數字人直播間，第一反應是驚訝，因為和真人不相上下。但看得時間久了，“能感受到活人感缺失”。

“最明顯是在回答問題的時候，上一句話還沒說完，停在逗號的位置，突然就換個語調插播觀眾的提問，答完又切回原來的語調，接著那個逗號往下說。”這位消費者認為，數字人直播只能錦上添花，不能成為主要直播手段。

不同平臺對數字人直播的心態各不相同。貨架電商把它看成一個工具，比如數字人直播在天貓、京東等普遍上架，用戶進入直播間，通常是奔著購物。抖音、快手等內容電商平臺則對這項技術“有限使用”。

“內容場普遍愛惜自己的羽毛，如果大量商家用數字人直播的話，用戶觀感會很差，進而影響平臺的口碑。”時來提到，不少人上線數字人直播沒多久，直播間就被封了。

《財經》以商家身份咨詢了幾家出售數字人直播服務的公司，發現針對中小商家的標準化全案服務基本都在幾萬元，這個價位段需要有真人主播，會根據主播形象生成數字人。但如果涉及品牌定制，按需求不同，成本會拉升到幾十萬元甚至更高。

從真實案例來看，吳飛購買了直播數字人代運營業務，包年4萬元，乙方負責所有貨架電商平臺的直播間，包括lazada、shopee等海外平臺。吳飛沒有透露數字人直播帶來的具體收益，但表示“錢花得挺值的”。

盧珊代表了更多商家的看法——尚在研究，對效果存疑，但仍在推進，“有預算就做”。她表示電商平臺提供的數字人直播服務相對落后，目前在接洽第三方服務商，詢價一圈后，心理預期在一年5萬元左右。

讓AI全權代運營，看著是個夢，實際是個坑

數字人直播只是自動化的一環，更多商家希望AI能接管運營，讓自己“躺著賺錢”。在局部精細化營銷場景，AI價值已經得到驗證。

李凌以購物節舉例，大促期間，品牌的一項動作是發放滿減優惠券，但傳統廣撒網模式核銷率很低。AI的介入有助于更精準地識別應用人群，例如向馬拉松愛好者精準發放跑鞋優惠券，有效提升核銷轉化。依托這套智能營銷體系，安踏集團2025年轉化率提升20%，帶來近5億元的GMV（商品交易總額）流水增量。

流量投放同樣實現智能化改造。張嘉棟介紹，商家可以把產品售罄率、退款率、毛利率等指標納入投放策略：產品售罄率達到某個水平，就從推廣計劃中撤出；退款率高時縮減預算、毛利率高時加大預算。目前各電商平臺都有自己的投流工具給商家，商家可以將企業級的智能體與平臺的AI智能工具去組合應用，來優化投流。

聽起來只要想辦法讓AI跑運營，商家可以省心了。但這恰恰是容易踩坑的地方。

很多電商老板找時來咨詢，提出的都是“又大又全又完美”的心愿——讓AI做個系統，可以自動選品、上架投流、回應客服。時來當即給對方潑一盆冷水：“這個想法非常可怕，很容易被割韭菜。至少一年以內不可能現實。”

他本人報過很多網上的培訓課，發現其背后大多是以出售入企定制軟件為目的的。

對于電商來說，真正賺錢的選品很多時候賺的是信息差：知道哪個賬號、哪個品昨天剛火，今天就找到供應鏈快速跟進。這個窗口可能只有幾天，通用模型很難自動完成。

其次是平臺規則。電商上架是個復雜的過程，需要上傳主圖、詳情頁、價格、活動等多個信息，不同平臺還有不同要求。平臺規則經常調整，頁面和接口也可能變化。一個今天能跑通的自動化流程，明天就可能失效。

短視頻平臺充斥著各類電商全自動化運營教學內容，其中充斥大量虛假服務商。時來向《財經》透露，這類宣傳視頻大多存在明顯造假痕跡：部分視頻里看似自動運轉的店鋪后臺頁面，實則依靠預設腳本循環播放，并不具備真實自主運營能力；還有不少賬號曬出數百臺設備同步運行的畫面，稍加辨別就能發現，所有屏幕展示的內容完全一致，僅靠堆砌設備營造自動化規模化運營的假象。

時來并不對任何商家都推薦智能流量投放，因為它需要很長時間去培養，而中小公司最普遍的問題是沒有Agent（智能體）開發人員。

他自己也踩過坑。時來曾試過用大模型自主搭建自動化上架系統，結果Token消耗極高。他也招過專門做AI智能體的開發工程師，開出兩萬多的月薪，最頭疼的是技術人員不懂業務，“花了一兩個月給他們做業務掃盲，又花了一兩個月開發工具，做完就基本沒活干了”。

指望AI當甩手掌柜，大概率要交學費。

新一輪效率競賽：AI重排商家梯隊

經過近兩年普及，電商行業對AI的認知完成分水嶺式轉變：2025年AI還只是少數先行者的嘗鮮工具，2026年全行業商家均意識到AI應用的必要性，但落地深度拉開巨大差距，二八分層格局正式成型。

從普惠價值來看，AI是中小商家低成本補齊短板的工具。過去，很多中小商家沒有專業團隊，很多環節只能做到三四十分。AI工具出現后，這些原本缺人的崗位，至少有了一個能把基礎能力拉到60分以上的“助理”。“等到一兩年后，AI輔助能夠達到90分，那人機協同關系可能又會發生重構。”張嘉棟補充道。

但AI大型企業影響更深遠，張嘉棟認為，AI是放大器，基數越大結果越明顯。比如，中小商家一年視覺費用200萬元，如果降到10萬元，節省190萬元；大型商家一年視覺費用2000萬元，如果降到100萬元，節省的就是1900萬元。

更重要的是，大企業擁有更多歷史數據、供應鏈數據、消費者數據和組織資源，一旦能把AI接入核心流程，增量可能更大。

當下存量競爭環境下，多數中小商家布局AI僅聚焦降本，很難通過技術實現銷售額跨越式增長。行業整體流量增量見頂，商家首要目標是提升單人產出，AI的增收潛力反而被市場忽視。

企業自身數字化基礎，直接決定AI落地的上限。目前市場形成兩條清晰路線：中小商家、腰部品牌普遍選擇輕量化落地，依托通用大模型搭配RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）自動化工具，結合自身業務數據微調適配，低成本搭建內部AI輔助系統；頭部集團則選擇重資產自研路線，投入團隊、資金訓練垂直行業專屬大模型，打通全業務鏈條。

安踏、森馬、珀萊雅等頭部品牌已將AI上升至集團頂層戰略，形成完整落地體系：珀萊雅方面對《財經》表示，企業已經跨越了“要不要做AI”的戰略選擇期，進入全面擁抱AI的深水區，內部將其看作“驅動下一輪電商躍遷式增長的核心效率引擎”。森馬在2025年上線了面向全體員工的AI平臺，創建幾百個AI助理，廣泛應用于行政、人力資源、生產、商品計劃、物流等各個核心業務場景。

安踏集團在2025年提出“AI365”戰略，“簡單來說，我們從一件衣服怎么設計出來，怎么生產，怎么賣給消費者，賣完了之后怎么復盤優化，全鏈路AI都在參與。”李凌對《財經》表示，集團的目標是到2027年AI使用率超過50%，且三年內創造50億元的價值。

王宏星表示，IT部門在集團的角色發生了變化，原來的角色是對接需求、交付結果，現在是IT部門與業務部門一起找技術應用場景，幫助業務部門提效。他也提到，無論是公司的技術部門還是業務部門，目前在選聘新員工的時候，會格外關注受試者對AI的認知程度，有沒有AI運用的相關經驗。所有的員工進來以后，會做一個AI素養培訓。

安踏目前已經推出輔助商品設計的“靈龍”大模型，和智能穿搭“靈犀”大模型。李凌介紹，一個大模型項目組大約二十多個人，從大模型的立項到落地，基本需要一年以上的精細打磨。

AI競爭的關鍵不是工具、模型之爭，而是“誰能把自己的數據、流程和業務知識重新組織起來”。如果一家公司的信息化和數字化基礎沒有做好，數據沒有沉淀，業務邏輯沒有理清，AI很難憑空帶來增長。

除此之外，規模化推廣AI的另一重核心阻礙來自組織變革。“大企業員工更多，組織的思想怎么統一，慣性怎么打破，共識怎么形成，這都是擺在企業管理者面前的現實課題。”張嘉棟表示。

綜合調研來看，行業AI落地的分層效應已經顯現，資源、認知、數字化基礎的差距，正在借著AI加速拉開商家梯隊，淺層使用者只能分到降本微利，深度落地者才能吃下技術變革帶來的大部分增長紅利。

電商發展二十年，工具換了一輪又一輪，沒有任何一種工具能讓商家一勞永逸地“躺贏”。或許商家應該慶幸，AI無法完全替代人，商業世界依然需要人。

（經受訪者要求，張振、趙潔、孫琦、盧珊、吳飛均為化名。《財經》研究員李瑩對本文亦有貢獻）

責編 | 要琢

題圖來源｜視覺中國