9月11日至14日，2025 ITValue Summit数😂字价值年会在三亚如期举行。本届大会以「AI场景落地真相」为主😆题，聚焦企业应用AI过程中的「十大核心问题」，系统性拆解AI😉战略、可靠性、数据困境、场景选择、模型选型、行业落地、知识库😅构建、安全合规、人机协作与人才瓶颈等现实难题，力图为企业找到😎可落地、可借鉴的解法。 9月13日下午，2025 IT😜Value Summit数字价值年会——零售行业分论坛举办，🔥主旨聚焦于零售业百货和购物中心板块的数字化。新燕莎商业CIO🎉孙学啟与无锡商业大厦集团党委副书记、CIO吴大为先后做了主题😢发言分享。部分零售消费行业企业CIO、IT部门负责人、以及部🎉分海南本地商贸企业代表参加了论坛。 零售业是永恒的行业❤️ 在会上，新燕莎商业CIO孙学啟以《回看购物中心的20🙄年》为主题，通过回顾我国城市第一代购物中心代表作品20年发展🌟的浮沉，从CIO和CFO的视角总结出零售行业的本质规律、并对👍购物中心专业化运营如何与时俱进，给出自己的建议。 北京🌟金源新燕莎MALL是北京最早的购物中心业态，也是目前国内大型😀综合购物中心业态的代表。金源新燕莎MALL筹建于2003年，😂于2004年正式开业，至今已有愈20年的时间，服务了京城数以❤️百万计的消费者。在开业之初，金源新燕莎MALL就做出“全客群🌟”定位，这在购物中心还是新生事物的年代，曾经不被人理解。参与😉整个筹备开业过程的孙学啟指出，购物中心可以被视作零售业的终极🥳业态，可以容纳各个年龄、阶层人群的不同消费需求。正是把握了业😘态的本质，金源新燕莎MALL才能穿越经济周期，成为国内购物中🔥心的代表作之一。直到2025年易主之时，该项目在财务方面取得😜了可观的利润回报。 在科技互联网行业，创新常常被挂在嘴😴上。但是在零售行业，特别是购物中心的运营，追求的则是“日日新🤗”。根据宏观经济和市场的趋势去引领去制造让消费者心动的消费热😆点。孙学啟认为，零售行业可以说是世界上最卷的行业，没有之一。⭐因此“日日新”也可以说是这个行业的特性推导出来的要求。在金源😍燕莎购物国过往的大多数年份中，每年置换或者移位的品牌面积达到😢4万平方米，几乎相当于每年都为消费者重新呈现了一个中小型的百❤️货店。为了“日日新”，购物中心的专业运营商，必须要卷自己，卷🎉同行，卷品牌商，甚至“卷”消费者。这里的“卷”和今天所说的内😢卷的“卷”并不是同义语，更多指向的是自我要求的不断提高。 🙌 在金源新燕莎MALL发展早期，运营方曾经提出80%的商户🌟不能盈利的时候，运营方也不追求盈利。孙学啟指出，购物中心本质😜上是构建一个生态，是消费者和品牌沟通的界面和桥梁。在一定的发😘展阶段，购物中心的租金提升空间，其实是有天花板的。专业的运营🤔商，必须不断精进，提高服务产品的价值，才能对冲运营成本，实现😁各方的多赢。 正因此，金源新燕莎MALL做了很多行业内😜开创性的动作。比如投入巨资，通过IT信息系统，为购物中心场内👏400多商户实现统一收银。统一收银不仅实现了运营方对于商户经💯营状况的监控，也为后来的会员体系打下了坚实的基础，为后面深入😜进行数字化改造铺了路。在购物中心的场景下，如何在不碰货的情况🤯下实现人货场的数字化一直是行业难题。金源新燕莎MALL通过数❤️字化手段，借助用户的支付行为，捕捉用户的运动轨迹，进行大数据⭐关联分析，发现了堪比沃尔玛“啤酒尿布”的品类组合——“内衣+💯红酒”（女士买内衣时，男士为了打发时间，去红酒屋消费）。孙学🤗啟总结说，购物中心本质上是通过品牌管理来影响货盘。因此运营人😆员要有能够高于日常商品的管控能力，能够跳出来看问题，最终又能🙄落脚回到“物美价廉、物超所值”这个零售业的核心价值。 😜孙学啟认为，他一直相信零售业是一个永恒的行业，只要有人类的活🙄动存在，零售业就一定会存在。这点业内同仁不用担心。即使是在A😅I时代，大家仍旧应该对零售业充满信心，继续开放思想，保持内心😂的活力。但是具体到某一个项目，这个项目会有自己的生命周期。他🤯回顾自己在购物中心行业的这20年生涯，有成就感亦有遗憾之处。😉但是，这也是零售业永恒的魅力所在。 展开全文 C👍IO需要精通术，更需要重视“道” 在会上，无锡商业大厦😡集团党委副书记、CIO吴大为先生以《零售企业CIO的道与术》🔥为主题，切入当下中国本土百货业的经营实况，幽默风趣地分析了百👍货业所面临的挑战以及可能的应对之道，并对于AI技术对于零售百😂货业未来可能产生的影响，给出了自己的看法。 吴大为指出❤️，过去CIO们对于行业的认知和改造，更多聚焦于实操的技术和解😁决方案层面。在这方面，不同企业之间的差距其实不大，大家的数字⭐化应用和赋能的起点都很高，可以说商业百货行业的头部企业都非常🚀精于“术”。目前看来，这并不是制约当下中国百货业发展的本质问😎题。 关键在于，百货业态作为零售行业最经典、最古老的业😊态，当下面对的挑战更多来自于社会消费文化的变迁和消费者消费者😴行为习惯的改变。与之相对应，百货业的地位，相较于80、90年😅代能够成为一座城市的消费中心，如今主要目标客群已经演变为更多😊的服务中等收入群体、有钱有闲、拥有家庭采购权的女性为主。与此😎同时，互联网电商平台和社交媒体平台共同改变着消费者的购买路径🚀和信息交互路径。面对消费趋势发生的巨大变化，CIO们应该更多❤️向外看，更多关注技术迭代之外的产业动向和消费者心理以及行为的❤️变化，并且从企业发展战略的高度，重新理解自己的工作。这是CI😜O的“道“的部分。 具体以无锡商业大厦集团的百货板块为😍例，吴大为指出，核心的策略有两个要点：第一是要用各种手段，把😍公域流量变为私域流量，充分挖掘会员价值，形成流量的小闭环。第🤗二是要用AI技术等手段，不断制造营销热点，拉近线下场景与消费🎉者的亲近感，引导消费者回归线下。例如，位于无锡的鼋头渚作为中😢国最著名的“赏樱胜地”之一，每年吸引了全国各地大量的游客。每👍到樱花盛开的季节，大东方百货充分调动各种资源手段，把无锡的樱👍花变为新型“社交货币”，利用樱花季节实现旅游人群的流量到店转🙌化。 面对未来，吴大为先生指出，AI等科技趋势对于百货😁业的影响正在逐渐显现。例如，大东方百货通过系统改造，改变了百🚀货业统一收银的惯例，通过柜组收银和自助收银机等方式，实现分散⭐结账、优惠券自动叠加和积分自动累计，解决了大促销时收银排长队🔥的问题。同时，这也带来了传统百货业人力资源结构的调整，未来随😢着AI应对的普及深入，比如智能客服、服务机器人的广泛应用，对😘于人力结构、工作岗位的影响会更加明显，百货业对于这样的发展趋🤯势，应当做好准备。每一次伟大的技术革命给商业带来的都不仅仅是😂技术更新，而是经营思想的转变和经营方式的革命。（本文首发于钛😆媒体APP ,作者 |房煜，编辑 |盖虹达）返回搜狐，查看更😡多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多