黑龙江
在数字经济与实体经济深度融合的时代浪潮下，我国经济结构优化、消费结构升级加速。商贸流通领域作为连接生产与消费的关键纽带，亟需数字化转型，以促进消费市场信息流通、资源优化配置，更好的挖掘长尾价值。对此，应充分发挥人工智能技术对消费市场的赋能作用，通过数据要素的精准供给、场景体验的沉浸式创新以及产业生态的协同进化。现结合国内外实践经验，提出以下对策建议。
创新消费场景提升消费体验
打造智能零售新样板
推动服务交互创新。在实体零售终端，部署搭载多模态交互、情感计算及知识图谱技术的智能导购机器人，精准洞悉消费者需求，提供个性化服务。推广虚拟试衣间、AR商品展示等沉浸式体验，借助3D建模与实时渲染技术，将商品试穿准确率提升至95%以上。推进定价运营优化。运用机器学习算法，剖析消费数据，构建智能定价模型，实现连锁商超小时级动态定价，对临期商品自动触发促销，提升库存周转效率。创新购物服务形态。部署人工智能无人货柜，集成视觉识别与无感支付技术，实现“即拿即走”。开发移动式智能零售车，基于位置服务定位（LBS）与消费画像，快速响应即时消费需求。
开拓数字消费新场景
推动商圈数字化转型。搭建现代商贸流通体系试点城市核心商圈数字孪生平台，集成AR导航、虚拟导购、数字藏品等功能模块，开发跨平台虚拟身份系统，打通线上线下消费权益，延长消费者停留时长。推广定制化生产服务。依托纺织服装、家居用品等行业，推广C2M智能生产系统，搭建虚拟设计师平台，并根据消费数据建模运用生成式人工智能提供海量设计方案，实现72小时高效闭环服务。提升社区服务智能化水平。部署人工智能社区管家系统，集成智能菜柜、家政预约等服务模块，构建消费行为预测模型，48小时内预判居民需求，进一步提升社区消费转化率。
升级产业技术夯实发展根基
完善技术赋能体系
率先在现代商贸流通体系试点城市部署消费人工智能公共服务平台，打造行业级人工智能中台，提供算法模型共享、算力资源调度、数据标注服务等基础能力。建立行业知识库，沉淀商贸场景人工智能解决方案模板。支持发展专注商贸流通的人工智能技术企业，重点突破商品图像识别、消费行为预测、供应链优化等关键技术。建立技术服务商培育计划，对通过认证的企业给予税收减免支持。
提升供应链智能化水平
着力推动供应链智能化升级，全面提升运营效能。大力推广自动导向车（AGV）机器人集群、自动化分拣线、数字孪生仓库等智能仓储设施，借助实时数据分析优化仓储布局，开发库存预测算法模型，压缩补货响应时间，降低商品缺货。运用区块链技术整合供应链数据，构建企业信用评估模型，为中小商贸企业提供基于消费数据的动态授信服务，压减融资审批周期。部署生鲜冷链温控传感器网络，开发多式联运智能调度系统，匹配多元运力资源，将生鲜损耗率降至5%以下。
畅通数据流通，优化资源配置
搭建数据共享平台
依托上海、深圳等数据基础较好的城市，搭建国家级消费数据枢纽平台与跨行业消费数据共享平台。出台《消费数据分类分级指南》，规范数据采集、脱敏、交易等环节，允许企业通过“数据信贷”模式融资，将数据资产纳入资产负债表。
挖掘数据要素价值
借鉴盐城经验，开发“假日消费预测指数”“银发需求景气指数”等数据产品，为企业供应链动态调整提供数据支撑。引导企业整合数据资源，挖掘数据价值，缩短供应链响应周期，减少中间环节损耗，优化供需匹配。
构建协同生态激发产业活力
完善基础设施建设
在成渝、长三角等区域部署5G+北斗全覆盖的智能商圈，集成环境传感器、无人配送站等设备，对采购国产智能硬件的中小企业给予30%购置补贴。支持京津冀、粤港澳共建“国家消费大模型实验室”，建立跨区域算力共享交易平台，通过“算力券”降低中小企业算力使用成本。
强化区域生态联动
实施“百城千景”人工智能消费场景工程，在现代商贸流通体系试点城市落地“数据枢纽+人工智能商圈”示范项目，培育100个智能供应链节点。将“数字消费活力指数”纳入地方政府考核，对人工智能应用场景创新企业实施所得税减免。依托海南自贸港，试点“邮轮+人工智能”消费模式，依托北京、西安、洛阳等古都城市，打造“历史场景数字化－消费数据资产化－文旅服务智能化”闭环，推动区域间消费生态协同发展。
作者：李红 王戈 哈尔滨商业大学 经济学院 副教授
本研究为黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“黑龙江自贸试验区融入双循环新发展格局的创新发展路径研究”（课题号23XZT042）的阶段性成果。
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