零售业的未来：从物流进化到AI赋能——访上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼总经理蒋作梁

在数字经济与消费模式巨变的双重驱动下，中国零售业正经历深度重构，物流与供应链成为变革核心。本刊专访海鼎CEO兼总经理蒋作梁，围绕零售线上线下融合、物流信息化演进、AI赋能供应链等核心话题，探讨行业趋势与未来方向，解读技术如何重塑零售物流的效率与体验。

本刊记者 喜崇彬

在数字经济浪潮与消费模式剧变的双重驱动下，中国零售业正经历着前所未有的重构。从线上线下融合的“全渠道”常态，到物流环节由“人力密集型”向“技术密集型”的跨越，再到人工智能（AI）从概念走向核心决策层，零售行业的每一个细胞都在发生深刻变革。

日前，本刊记者对上海海鼎信息工程股份有限公司（以下简称“海鼎”）CEO兼总经理蒋作梁先生进行专访，深入探讨了零售业宏观趋势、物流信息化的演进路径以及AI如何重塑供应链的未来。他指出，未来的零售竞争不再是单纯的规模之争，而是效率与体验的博弈；物流不再仅仅是成本中心，而是驱动商业创新的核心引擎；而AI将把供应链管理从“被动响应”推向“主动预测”的新高度。

蒋作梁

上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼总经理

零售新纪元：线上线下不再是“二选一”

记者：如今零售业正经历着前所未有的变化和重构，一方面消费者消费习惯发生快速变化，另一方面数字技术、AI等新兴技术给行业发展注入全新理念。您如何看待零售行业正在经历的这些变化？这些变化又是如何传导至供应链和物流领域的？

蒋作梁：这是一个非常好的切入点。我对此有着一些观察和领悟，因为我所在的海鼎公司业务一直专注于零售流通领域，包括生鲜食品、超市、便利店，以及像泡泡玛特、名创优品这样的百货潮玩业态。在这个范围内，我观察到的第一个根本性变化，就是线上与线下的边界正在彻底消融。

过去行业里总有人争论“未来是线上的天下，还是线下的天下”，但现在这已经不是一个选择题。线上和线下并存且各自发挥所长，已成为客观存在并将长期持续的格局。

零售企业门店销售的熟食产品愈发丰富

线上的核心优势在于“无限货架”和“极致效率”。消费者可以通过搜索、种草等方式找到任何个性化商品，而且对时效性的要求越来越高。以前电商讲究“三日达”，现在是“次日达”“当日达”，甚至是“小时购”和外卖。比如，我在外地开会觉得冷，可以马上通过闪购买一件衣服，这种即时性需求已经成为常态。

而线下的价值则回归到“体验”与“情绪”。线下门店不仅提供短保鲜食这种线上难以完美交付的商品，更可提供情绪价值。当你走进泡泡玛特的门店，那种沉浸式的氛围和摸到实物的触感，是线上图片无法替代的。现在的便利店甚至提出“一日五餐”的概念，从早餐到宵夜，用鲜食（如关东煮、包子、现煮面）来解决消费者全时段的饮食需求，这也是在追求极致的效率和便利性。

记者：来自零售端的变革，给物流运作带来怎样的挑战？

蒋作梁：挑战是巨大的，主要体现在两个维度：标准化和拆零比。

为了实现流通效率的提升，物流必须将非标品转化为标品。以前很多生鲜、异形商品很难处理，现在通过包装和重量的标准化，大幅提升流转效率。更显著的变化是“拆零比”的飙升。早年超市物流多是整托、整箱出货，拆零比例可能只有10%至30%。但现在，由于线上订单的碎片化和线下小时购的需求，部分超市的拆零比例已高达90%。

永辉物流工作人员正通过扫码枪对零售商品进行扫码分拣作业

这意味着什么？意味着现在的零售物流系统必须具备极高的小件处理能力。以前是“整进整出”，现在是“整进零出”甚至“零进零出”。为应对这种变化，我们在仓库里看到自动分播墙拍灯式拣选等新技术的应用。物流不再仅仅是搬运，而是要在极短的时间内，将成千上万个SKU精准组合成一个个微小的订单，送达消费者手中。

信息化进阶：从“烟囱林立”到“整体协同”

记者：物流系统效率的提升，离不开信息技术的支撑。海鼎在零售信息化领域深耕多年，您能否回顾一下零售信息化发展经历了怎样的历程？现在的趋势又是什么？

蒋作梁：回首海鼎走过的30多年，我认为零售信息化发展经历了“合—分—合”的螺旋上升过程。

第一阶段是“全面但粗糙”的集成期。早在20世纪90年代末至21世纪初，我们做系统讲究“大而全”。一套ERP系统涵盖进销存所有功能，虽然面面俱到，但在每个细分模块上的深度不够，就像是一个万金油，能解决有无问题，但无法解决精细化的问题。

第二阶段是“解耦与专业化”的拆分期。随着业务发展，很多企业发现通用系统无法满足特定需求。因此，系统开始被拆解，如促销独立成为PMS系统，会员独立成为CRM系统，处理财务、合同等的信息系统也纷纷独立。这一阶段涌现出很多垂直领域的软件公司，他们把某个点做得非常深、非常精。同时，这也带来“烟囱式”架构的问题——系统之间数据不通，形成一个个“孤岛”。

第三阶段也就是当下，是“微服务架构下的整体解决方案”时期。我们意识到，供应链管理必须“一以贯之”。如果前端销售和后端的物流各管各的，整体效率一定受制于最短的那块木板。因此，海鼎的策略是通过微服务架构、标准API接口以及数据中台，将那些解耦的专业模块重新整合成一个有机整体。

记者：对于零售企业来说，这种“整体解决方案”的核心价值在哪里？

蒋作梁：核心价值在于全局最优，而非局部最优。很多公司只做WMS（仓储管理系统），不管前面的订单怎么来，也不管后面的运输怎么走。但海鼎提供的是从前端预测、供应商管理（SRM）、订单管理（OMS）、仓储管理（WMS）到运输管理（TMS）的全链路方案。

我们通过数据中台，把不同系统中的数据抽取、融合，让数据在各个环节自由流动。比如，销售预测的数据可以直接指导仓库的备货策略，仓库的实时库存又能反馈给前端进行销售限制。这种整体协调性，是单一功能软件无法比拟的。当然，我们也不是封闭的，对于非核心的业务（如小程序搭建），我们会与微盟等合作伙伴共赢，但在核心供应链逻辑上，我们必须保证思想的统一和数据的贯通。

物流技术跨越：从“走万步”到“机器人自跑”

记者：具体到物流作业现场，从您接触的客户案例来看，近十几年零售物流的硬件和流程发生了哪些变化？

蒋作梁：变化可以用“天翻地覆”来形容，近十几年间经历了从1.0时代到3.0时代不断进化。如果把时间拨回2007年之前，那时的物流是纯粹的“体力活”。

1.0时代：人找货，靠腿跑。那时候我们帮可的便利店做系统，需要用ARIS建模来计算拣货员一天要走多少公里。拣货员拿着纸质表单，在仓库里来回奔波，一天走几万步是常态。优化的重点仅仅是通过ABC分类法，把高频商品放在离出口近一点的地方。

2.0时代：工具辅助，扫码作业。后来引入RF枪（手持终端），拣货员不再需要纸单，扫码确认即可。接着出现了自动分拣线和电子标签（DPS）系统。我记得早期的电子标签拣货，一小时大概能处理600至700个商品，这在当时已经是效率的飞跃。

3.0时代：货到人，机器协作。这就是我们现在所处的时代。AGV（自动导引车）、AMR（自主移动机器人）、四向穿梭车等成为主角。

• 货到人：不再是人去找货，而是AGV机器人把货架顶过来，或者用料箱机器人把箱子背过来。

• 密集存储：利用立体货架和穿梭车，使空间利用率大幅提升。

• 效率奇迹：现在的拆零分拣系统，结合自动化设备，一小时可以处理1300至1400个商品，效率比早期翻了一倍还多。

我还见过日本的分播墙技术，50个周转箱往那一放，相机“咔嚓”一拍，一秒钟就可完成箱子与门店的绑定，完全取代人工扫码。这种对效率的极致追求，正是现代物流的核心特征。

记者：除了库内作业，我们也注意到客户对“仓外”的需求在增加，比如多仓协同。在这方面，海鼎是否也有探索和布局？

蒋作梁：没错。随着零售企业跨区域发展，单仓作战已成历史。现在的客户非常关注多仓协同、库存共享、智能调拨以及运输管理（TMS）。海鼎也顺势布局了OMS、TMS和BMS（计费系统），帮助客户实现从“点”的管理到“网”的运营。特别是共享仓模式的兴起，让仓库不仅是成本中心，更可以通过服务第三方货主变成利润中心。

AI赋能核心：从“被动补货”到“主动经营预测”

记者：如今，人工智能（AI）成为各方关注的热点。您认为，AI在零售物流中可起到什么作用？与传统的信息化有什么本质区别？

蒋作梁：这是一个非常关键的问题。我们要区分狭义的AI（如大语言模型）和广义的AI（包含大数据、算法、机器学习）。在物流和供应链领域，我们更多使用的是广义的AI。

传统的信息化系统是“被动响应”的。比如早期的智能补货，是基于“上下限”逻辑：库存低于下限时，系统触发补货指令补到上限。这完全是由库存减少这一结果来驱动的。

全新的AI销售预测和智能补货系统助力零售销售提升

而AI赋能的系统是“主动预测”的，这主要体现在两方面：

第一，销售预测的质变。我们现在利用AI算法，整合天气、节假日、促销活动等80多个参数，对未来销量进行预测。更重要的是，我们引入了强化学习（Reinforcement Learning）。这就好比一个新手店员，刚开始叫货可能不准，但通过不断对比预测值和实际销售值，AI会自我调整、自我进化。它没有人类的情绪波动，不会疲劳，只要数据喂养得当，其判断会比最经验丰富的店长更稳健。

第二，库存管理的深化。以前我们只管理“当前库存”，现在我们要管理“预期库存”和“未来可用库存”。比如奶粉的预售、牛奶的月卡订阅，这些业务意味着未来的库存已经被卖掉了。人脑很难同时计算当前库存和未来多日的动态变化，但AI可以轻松搞定。它能告诉你：“下周三的实际可用库存是多少”，从而指导提前进行补货或调拨。

记者：这是否意味着，AI算法的核心竞争力在于对行业理解的深度？

蒋作梁：完全正确。AI不是魔法，它需要高质量的行业数据和对业务逻辑的深刻理解。为什么有些通用的预测软件效果不好？因为它们不懂零售的复杂性。海鼎的算法模型是基于30多年积累的行业Know-how训练出来的。比如，在处理生鲜损耗、保质期管理、多业态混合作业时，我们的算法能考虑到这些特有因子。

此外，AI还在库内作业中发挥作用，比如无人叉车的自动归集、机械臂的自动码垛。但在我看来，AI最大的价值不在于替代体力，而在于提升管理效率。硬件解决了“怎么做更快”，AI则解决了“做什么更对”。

应对多变模式：软件定义物流的“柔性”力量

记者：零售行业的商业模式变化极快，从社区团购到硬折扣店，再到闪电仓。面对这种不确定性，软件系统如何应对？

蒋作梁：这正是中国本土软件公司的优势所在。零售是一个脑力密集型且变化极快的行业。业务创新往往在前，系统固化在后。当盒马尝试新的会员店模式，或者社区团购突然爆发时，企业需要的是能够快速响应的技术伙伴。

如果是代理国外的SAP或Oracle系统，一个定制需求可能需要等待半年甚至更久，且费用高昂。而海鼎拥有众多具有自主知识产权的产品和一大批行业经验丰富的研发、实施人员，我们可以深入客户的业务场景，快速进行客制化开发和迭代。

这就引出“软件定义物流”，或者我更愿意称之为“软件支持物流”的理念。下一代物流系统必须具备“柔性”和“冗余”。

• 多业态支持：一套WMS系统应该能同时支持超市、便利店、电商、批发等多种业态模型。今天客户做零食，明天想做批发，系统不需要推倒重来，只需通过配置切换模型即可。

• 功能冗余与开放：客户现在可能只用到系统60%的功能，但当他们未来想要开展“二步越库”或“生鲜加工”业务时，系统里已经预埋这些能力，随时可以启用。

我们不仅要提供系统，还要培养客户自身的信息化能力，让他们能够自主开仓、自主配置。这种开放性，是应对未来不确定性的唯一解药。

未来愿景：以人为本的智慧物流

记者：最后请您展望一下，构建下一代的零售智能物流系统，我们应该关注什么？有什么建议给行业的同行和甲方伙伴？

蒋作梁：我想用四个字来总结未来的方向：以人为本。

智能物流机器人的应用让零售物流中心运作进入“货到人”新阶段

无论技术如何进步，物流终究是为人服务的。首先，让人更轻松。过去的物流是辛苦的，从业者面临高强度的体力劳动。未来的系统、机器人、AI，都应该致力于把人从繁重、枯燥、重复的劳动中解放出来。比如，用AGV代替人走路，用AI代替人算数。其次，让人更有尊严。通过数智化手段，实现计件考核的透明化、公平化，让员工的每一份付出都能被精准记录和回报。最后，共同成长。软件公司不能闭门造车，必须与客户、同行甚至跨界伙伴保持交流。我们要保持谦逊的学习态度，将行业前沿的实践沉淀到产品中，再反哺给客户。

未来的物流系统，不仅仅是冷冰冰的机器和代码，而应是有温度的。它应该在提升商业效率的同时，关怀每一个从业者的体验。这不仅是技术的胜利，更是人文关怀的体现。

结语

通过本次与海鼎股份蒋作梁先生的深度对话，我们能够感受到：零售业在技术赋能下，其发展仍有广阔空间和无限可能。但这也注定零售业的未来，将是一场关于效率与温情的双重修行。

物流已不再是零售的幕后配角，而是驱动商业进化的核心引擎。从“人找货”到“货找人”，从“被动补货”到“主动预测”，技术的每一次跃迁，都在重新定义商业的边界。当 AI 学会了像老店长一样思考，当机器人承担了最繁重的搬运，当软件系统能够像水一样随形而变，零售业将迎来一个更加高效、灵活且充满人文关怀的新时代。

在这个时代，技术是手段，商业是舞台，而人永远是主角。让我们期待，在 AI 与物流的双轮驱动下，中国零售业能书写出更加辉煌的篇章，让每一份商品都能以更优的路径、更快的速度、更暖的温度，抵达消费者的手中。