当今时代，国家战略强调扩大内需与刺激消费，以推动经济的高质量发展。然而，许多传统零售业商家却面临着诸多困境，抱怨“生意越来越难做”。
因为此刻的他们，正遭受着市场增长模式的 “转型之痛”——消费者需求难以捉摸，导致库存积压过剩；社会零售竞争激烈、同质化严重，缺乏产品和服务创新；虽积累了海量数据，但无法有效转化为创新和效率。
这些问题不仅限制了全产业的经营增长空间，也对我国经济的高质量发展构成了阻碍。
零售业作为国民经济的基础产业，是消费拉动经济增长的重要支撑，其发展与国计民生息息相关。那么如何才能让中国的零售产业突破增长“瓶颈”，实现高质量发展？
在yl23411永利教授王小毅团队（包括浙大管院盛峰、邓万江、刘景江、钱悦等学者）看来，通过学科交叉，以人工智能前沿学术助力产业实践，研发能够针对中国市场实际的AI大模型和零售智能体，以AI营销智能驱动零售市场增长，具有重要的理论和现实意义。
yl23411永利王小毅教授团队学术交流中
为此，王小毅教授团队携手国内零售业龙头企业、中航国际旗下上市公司天虹股份及其科技子公司灵智数科、华为，联合研发零售行业垂直大模型——百灵鸟AI大模型。9月20日，该模型在2024商业技术创新大会暨商业技术博览会上正式发布。
作为国内首个“零售垂直大模型”，该模型的研发成果落地将为我国零售行业的数智化转型升级带来全新变革，赋能现代化产业体系建设。本期【成果】专题，我们将为你揭晓这个模型诞生背后的故事。
百灵鸟AI大模型发布现场
01 模型
这款能实现精准高效营销的AI大模型，让实体零售的生意不再难做
当前，零售数字化面临诸多技术难题，例如数字化底座成本高，企业难以处理高频、多模态、动态化数据等。这些难题使得零售领域在全品类管理、精准营销、产品创新和品牌塑造等方面对营销智能的赋能需求极为迫切。
尽管大模型技术日趋成熟，“大模型 +” 的创新模式在零售行业已屡见不鲜，但由于通用大模型在面对零售企业会员数量庞大且个性化需求强、业务场景复杂多变、品类管理工作量大、产品和服务创新频次高等情况时，难以高效解决企业在消费者端、企业端和全产业链端的实际问题，从而造成零售终端市场响应难、精准需求匹配难、消费潜力拉动难等问题，导致市场增长乏力。
而相比之下，基于零售垂直大模型的数智化方案更能真正落地见效，赋能零售行业走出一条全新的发展道路，围绕百灵鸟AI大模型的开发和系统研究便应这一重要需求而生。
该模型根植于天虹海量的零售数据和灵智数科丰富的数智零售实战经验，融合了浙大管院王小毅教授团队提供的“算法+管理”的营销智能管理理论与方法，以及华为前沿的AI大模型底座技术等，构建起精准高效的零售业务AI生态体系。
值得一提的是，该模型所根植的数据涵盖天虹自身脱敏后的业务数据、超过百万级的外部公开数据以及精选的开源行业数据集，且经过严格的数据筛选与标注流程，使其能深度挖掘和理解零售业务场景，精准捕捉市场需求变化和驱动产品创新。
百灵鸟大模型应用场景相关介绍
同时，该模型的深度强化学习、情感计算和多智能体协同还具备强大的自我学习与持续优化能力，可通过赋能包括数字员工、问AI系统以及顾客声音（VOC）分析等在内的多个应用平台，加速零售企业的技术创新与业务升级。
02 初衷
“以新技术解决产业发展的管理难题，这事很难，但我们必须要做！”
在百灵鸟AI大模型发布当日，浙大管院王小毅教授团队赶赴现场亲眼见证，心中难掩激动。
因为以学科交叉研究与产学研融合解决产业发展难题，是他们一直以来都想要做的事，此刻，他们的营销智能研究将通过百灵鸟AI大模型的落地应用，真正赋能到千千万万的实体零售企业发展。
王小毅教授团队深入天虹调研
“当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，国家多次强调要推动产学研深度融合，加快发展新质生产力；要推动教育、科技、人才一体化发展。这些年来，我们团队在学院‘学科交叉BEST战略’引领下开展了许多高质量的数智管理和营销智能交叉研究，一直很希望能将这些研究真正嵌入到营销行业的高质量发展进程中。”王小毅教授团队如是说。
实际上，这并非王小毅团队与天虹的第一次合作。早在今年6月，他们就代表浙大管院与天虹、灵智数科共建“智慧零售联合实验室”。
该实验室利用产学研深度融合的商业新模式，将商业实践、技术应用与学术研究融合，探索智能营销策略、人工智能、数据驱动和产业链创新等课题。百灵鸟AI大模型便是“智慧零售联合实验室”的重要成果之一。
“智慧零售联合实验室”揭牌现场
那么为何要与天虹合作？又为何一定要花费大量心血开展产学研融合，去做这样一款数智零售大模型？王小毅教授团队在采访中讲述了做这件事的初衷。
“如今百货也好，超市也好，为何实体零售企业发展越来越艰难，甚至一些企业慢慢走向消亡？根本原因在于缺乏懂智能技术又懂业务的营销科学家与营销工程师。零售行业是数字化转型到了攻坚环节的一个缩影。”
王小毅团队进一步解释称，零售行业要面临大量的品类管理、消费者促销、供应链管理等工作，且零售反过来又会影响到企业产品创新的市场价值变现和消费需求的潜力挖掘。零售行业拥有最好的数据基础，数字化程度也普遍较高，但是智能技术却并没有在根本上推动产业转型升级，很多关键性的瓶颈也没有得到解决。
在调研中看到这样的产业发展问题后，王小毅结合团队里学者们的各项前沿数智营销与管理研究成果，心想：“这不就是我们要找的应用场景吗？”于是，他找到了上市公司天虹股份的相关负责人，洽谈产学研合作。
“之所以选择天虹合作，是因为天虹是国内零售业龙头国企，拥有丰富的行业实战经验与海量零售数据，同时拥有自己的数字化科技公司灵智数科，具备全国领先的零售技术研发和运营能力。与他们合作，可以更快速、更大范围地将我们的研究应用于零售行业的多个场景。”王小毅团队说。
为了能够联合研发出一款加速零售行业数字化转型升级的AI大模型，王小毅团队提出了基于算法驱动的营销智能研究框架，在大模型上融入 “增强搜索”知识库，开展工作流设计，细化智能体交互方式以及引入田野实验和因果推断，让大模型拥有针对零售场景的解决问题的能力和对消费需求的情感共情。
这种零售经营决策范式将以往营销链路划分为不同的业务节点，可以让AI深度参与例如图片设计等关键节点，不仅让原有的内容生产流程提速50%以上，还能通过局部业务的优化带动整体业务链路的提效。通过深度学习来了解顾客声音，结合营销场景和品牌策略，大模型对营销策划、商品卖点提炼、导购内容等专业场景应用比通用模型在准确度上可以提升20%以上。
这个过程虽然艰辛，但如今看着百灵鸟AI大模型已逐步深入到零售行业中，帮助企业开展数智营销，王小毅和团队里的每位老师都感到欣喜不已。
王小毅教授与团队部分成员合影
03 数智创新
这不是管院合作研发的第一个AI大模型，也不会是最后一个
数智化时代下，以学科交叉与产学研融合开展技术创新与产业创新，是经济高质量发展的重要驱动力。
yl23411永利自创立以来始终注重观照现实、发展与时代需求相适应的商学教育，面向国家战略所需开展“顶天立地”的研究，以学科交叉会聚与产学研深度融合服务国家经济高质量发展。
自突破性推出并落实“学科交叉BEST战略”以来，浙大管院已在多个国际顶级期刊上发表多篇学科交叉研究，并结合这些研究联合开发多款赋能多个行业高质量发展的AI大模型，且多为“全国首个”。
如，数智营销领域，有王小毅团队参与开发的百灵鸟AI大模型；智能财务领域，有陈俊教授领衔的学科交叉团队自主研发的财会大模型“智海-大禹”，该模型是全国首个财会垂直领域开源大模型，有助于解决现有大模型编制会计分录时存在的会计事项内容理解能力不足、会计科目确认不准确、数值计算公式的正确性无法保证等问题，加速我国财会行业的数智化转型。
还有在“求是科创星辰”MBA微辅修项目孵化、“数智创新与管理”学科支撑以及陈熹教授等老师指导下，MBA学生张艺飞带领团队与福建宁德核电有限公司联合开发的“云中锦书”核工业大模型，该模型将大大加速国家核工业的数智化转型。
面向未来，yl23411永利还将以产学研融合联合开发更多赋能各行各业高质量发展的AI大模型，因为这是企业数智化转型的需要，更是国家发展新质生产力、推动经济高质量发展与现代化产业体系建设的需要。
“今年5月，我还发起组建了一个非盈利性、自发性AI行业相关的联盟组织，叫浙大AI商业联盟（ZJU AIBA），里面汇聚了来自浙大多学科领域的研究生与博士生，包括阿里通义千问的研发专家，智谱AI的算法专家，也有原华为资深产品经理，阿里云技术拓展专家等。”王小毅表示，希望引领他们基于浙大多学科学术积累与管院“数智创新与管理”交叉学科优势，为中国各个产业链的创新发展贡献一份AI力量。
