从安踏和百丽看中大型鞋企的 AI 破局之路

在 AI 技术浪潮席卷产业界的当下，中大型企业在追求智能化时面临难题：是盲目跟随技术潮流，还是坚守企业发展的核心逻辑？

安踏与百丽给出了两份极具价值的答案，为中大型企业在 AI 时代的发展提供了重要借鉴。

安踏集团

在近期的一次采访中，安踏集团首席运营官陈科提到，“对于中国企业的发展来说，不是说数字化能力强了，企业发展就快了。企业的核心目标不是打造数字化，而是如何让企业具备核心竞争力，保持增长，基业长青。”

而AI对于安踏集团来说，考虑到资源约束和适配性，目前不会大范围大幅度地投入，而是按部就班地布局，进行小范围尝试，在成熟的大模型当中尽可能成熟地应用，如提高管理效率、呈现业务价值、提升消费者体验。

比如，鞋服行业中，最重要的一个环节是产品设计。通常来说，设计师从画线稿、打样、试穿、反馈，到设计一审、二审、订货会，整个流程需要十多个月。但在使用AI工具之后，设计师会通过AI设计工具直接和消费者沟通，迅速形成符合消费者购买喜好的产品设计，然后发挥DTC模式的优势，直接配货到各个店铺。通过一套完整的逻辑构建了这件商品从需求拆解，产品形成，到购买交易的全过程。AI不仅能在价值链上游发挥价值，企业应从需求、研发到后面一系列环节打通，形成闭环，从而实现从量变到质变。

安踏未来大战略方向是共生战略，我们建立了一个全球式开放创新网络，由全球大概60多所高校、10多个科学院，还有3000多个上游供应商以及几百名全球专家建立的开放创新网络。未来，我们通过数字化手段连接全球，大家都在共生体系里，形成开放式合作创新的模式，目标只有一个：一切为了终端消费者。

百丽时尚

从中大型企业的视角来看，AI虽然能应用于很多单点场景，却很难找到体系化的切入点。正是在AI产业化落地急需标杆案例的时刻，百丽时尚集团探索出了一条回归数字化本质的路径——让业务成为技术的“掌舵者”。

作为拥有 8000 多家门店的时尚巨头，百丽时尚与滴普科技合作，探索出一套以业务规则为核心的 AI 落地方法论：通过整合滴普科技企业大模型 Deepexi 与自身数据中台，精调商业流通垂类模型 Deepexi-RM，并结合 FastAGI 智能体平台构建 Agentic AI，消除大模型在产业场景中的幻觉问题。针对数据治理痛点，百丽摒弃传统静态标签化思维，建立动态业务上下文标注体系—— 例如 “热销” 标签基于实时销量、试穿率等动态生成，将 “数据沼泽” 转化为 “数据金矿”。同时，针对供应链、零售等复杂场景的多模态决策挑战，百丽通过优化数仓管理、沉淀企业知识平台、开发人机协同 AI Agent，将经验判断转化为可计算的智能决策体系，平衡数据质量与模型效果。这一实践以业务解构技术为核心，通过垂类模型精调、动态数据标注及业务思维链构建，为 AI 工业化奠定了数据与逻辑地基，体现了企业在技术浪潮中的主体性与务实策略。

数仓智能化方面，百丽时尚通过Data Fabric 架构湖仓一体平台，将传统静态数仓升级为动态智能数仓，实现从 “执行人工规则” 到 “AI 创造规则” 的跨越。传统数仓依赖人工预定义查询规则，而智能数仓以实时业务分析为核心，通过模型后训练动态生成规则，将业务动作转化为规则生成器。百丽进一步通过决策类 AI 与执行类 AI打散固化流程，打破了技术拆解业务的传统逻辑，以人主导的业务场景为起点重构技术，使数据从 “被动响应” 转向 “主动创造”，为零售行业数字化增效提供了 “业务定义技术” 的底层范式。

百丽时尚通过Agentic AI（代理型人工智能）实现大模型产业化落地，以补货流程优化为切口，基于钉钉协同底座与滴普科技 FastAGI 平台，构建嵌入式轻量化应用，自动触发系统指令与审批流，消除版本混乱与滞后性。Agentic AI 的核心价值不仅在于自动化提效，更通过收束分散系统的操作痕迹为连贯数据流，形成可追溯、可干预的数字化轨迹，为模型训练提供真实业务场景的 “细胞级” 养分。

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