在零售业态快速革新的当下，数字化转型已从“可选”变为“必选”。无论是传统品牌的渠道重构，还是新消费品牌的全域运营，企业核心竞争力的构建越来越依赖于数字化基座的深度与弹性。然而，随着AI技术的爆发式渗透，单纯的流程线上化、数据可视化已无法满足需求——企业需要的是能够“自主思考”的数字化系统。

　　正是在这一背景下，百胜软件推出的E3+企业智能中台引发了广泛关注。这款经过深度淬炼后诞生——想要“以科技重塑商业，用智能定义中台”的数智化产品，旨在推动企业中台从工具型向决策型跃迁，更试图通过AI深度赋能，更加智慧地解决零售企业在库存周转、营销响应、供应链协同、业务运营等环节的深层痛点。

　　从“连接”到“思考”：智能中台的进化逻辑

　　在高楼林立的上海陆家嘴软件园之百胜软件上海总部办公室，百胜软件董事长兼CEO黄飞面对产品的溯源提问，再次谈起2017年那个关键决策——放弃传统ERP思维，全力投入企业中台研发。

　　如果将传统ERP视为企业的“神经系统”，负责基础流程的传导，那么企业中台更像是“中枢大脑”，承担着跨系统协同与资源调度的重任。过去八年，百胜软件通过服务数百家品牌零售企业的数字化实践，不断提升企业中台产品的标准化能力，并打磨覆盖零售各细分行业的全渠道数智零售解决方案。但技术的迭代始终在叩问边界：当业务复杂度呈指数级增长时，系统如何突破被动响应，实现主动预判？

　　“AI带来的不是功能叠加，而是决策逻辑的重构。”黄飞在访谈中强调。2024年，随着大模型技术突破，百胜软件成立胜券AI开发团队，将自然语言交互、多模态数据处理等能力与传统中台深度融合。今年3月底，百胜软件E3+企业智能中台正式发布，该产品由E3+企业中台V3.2与胜券AI平台V1.0构成，“以科技重塑商业，用智能定义中台”，为中国零售行业提供数智化转型升级的全新引擎。

　　这一决策背后，是对零售业两大趋势的精准洞察：

　　其一，场景碎片化倒逼决策实时化。无论是直播电商的瞬时爆单，还是社区团购的区域化库存调配，传统系统依赖人工介入的模式已显疲态；

　　其二，数据孤岛引发管理滞后性。某服装品牌曾因线上线下（300959）库存不同步导致超卖，最终损失百万级GMV，背后原因是各系统之间的数据同步延迟。

　　黄飞介绍道，中台本质上就是一个非常强大的供应链平台，必须打造一个能够把产供销、不断变化且复杂的业务整合在一起，且能够实现高效自动闭环、数据实时共享的系统，确保数据的完整性和一致性；系统还要便捷好操作，以减少或者消除数据孤岛带来的影响。AI技术与中台的融合是当前最有效的手段。

　　E3+企业智能中台的解法颇具颠覆性：通过自研专属零售行业的AI开发平台——胜券AI，孵化客户企业专属智能体，降低技术门槛，将业务知识、采购计划、物流调度、促销策略等模块转化为可自主迭代的智能体及智能应用，帮助客户降低运营运维复杂度并提升运营能力，以此加速企业内部AI应用落地。例如在库存管理中，智能中台系统不仅能实时同步全渠道数据，还能根据天气、舆情等外部变量自动调整补货系数。这种从“人驱动系统”到“系统驱动业务”的转变，正在重新定义效率的阈值。

　　/百胜软件部分智能应用/

　　技术破壁：当AI成为业务“副驾驶”

　　百胜软件中台已累计深耕零售行业八年，服务于服饰时尚、珠宝饰品、户外运动、日化美妆、母婴用品、消费电子、文具潮玩、家装家居、食品生鲜、医药健康等消费品行业客户，近期成功打造的标杆实践包括海澜之家（600398）、雅戈尔（600177）、周大生（002867）、挪客、花西子、追觅、英伦宝贝、泡泡玛特、梦洁、官栈等品牌客户。

　　去年，某外企品牌基于百胜中台，通过“量化运营”模式对商品库存进行动态管理，利用快速测算和平台数据同步实现智能调拨。该系统能实时响应订单变化，自动调整库存分配策略，尤其适配平台促销活动的波动需求。其核心在于建立自动化反馈机制：通过消费数据监测→库存算法优化→分配方案自动执行的闭环，显著提升了供应链的敏捷性。这种模式体现了智能库存管理的关键优势——以数据驱动决策替代人工干预，实现库存资源配置与市场需求的动态平衡。

　　这些客户实践进一步启发并驱动百胜软件加强智能中台的研发。面向未来的智能时代，企业需要更专注于其业务创新、品牌定位，业务运营则应尽可能用自动化或者数字化手段来辅助，且能实现快速迭代。黄飞表示：“我们的胜券AI平台，就是要帮企业构建其自身富有特色且专有的大模型，并结合我们的企业中台，激活各方业务数据，来形成有效智能管理。”

　　/AI数智力开放平台：胜券AI/

　　E3+企业智能中台在研发和实战的过程中表现出诸多技术突破，例如：

　　1.自然语言交互重构操作逻辑

　　传统中台需要用户在层层菜单中寻找功能入口，而智能中台允许管理者通过语音指令直接调取数据。例如，店长询问“上个月华东区羽绒服退货率”，系统不仅展示数字，还会关联天气数据、各区动销率进行分析，并给出清仓建议。这种“对话即服务”的模式，将决策链路从“发现问题-分析问题-解决问题”简化为“提出需求-获得方案”。

　　2.多模态模型打破数据藩篱

　　在百胜软件的规划中，智能中台可将整合图像识别（如门店陈列合规性检测）、语音分析（如客服录音情绪判断）、文本处理（如合同条款智能审核）等能力。某消费品牌的AI巡店系统显示：摄像头捕捉货架缺货画面后，系统自动生成补货订单，并计算最优物流路径。这种跨模态的数据联动，让“端到端自动化”成为可能。

　　3.细分行业深度适配赋能

　　E3+企业智能中台并未追求通用大模型的“全能性”，而是通过行业实践的深度沉淀，可适配解决垂直场景问题。例如在鞋服行业，系统内置了尺码转换、季节波段等专业模型；在食品、化妆品等对批次、效期需求严格的快消行业，则强调批次效期全链路管理功能；在茶饮场景，其收银套件功能集成了包厢预约、商品寄存、试喝服务等管理，AI促销推荐可实时计算差额门槛，推荐凑单商品提升客单价。这种“专业化AI”路线，避免了通用模型在细分领域“水土不服”的尴尬。

　　平衡的艺术：技术理想VS商业现实，降本VS创新

　　黄飞坦言，作为一家软件企业，在当今商业环境中面临的挑战是非常大的。“一方面，技术必须顺应时代浪潮变革，才能适者生存；另外一方面，试水AI技术的同时必须面对盈利的考验，而技术迭代与客户认知之间也是会存在一定错位的。”

　　某次POC测试中，客户对“AI自动调价”功能提出质疑：“如果系统把爆款定价过低怎么办？”这迫使团队在模型中增加“人工确认”环节，形成“AI建议-人效验”的混合模式。此外，AI模型打造还需要调用客户过往的大量真实业务数据，客户往往不无顾虑，这里就涉及很多数据安全与效率的博弈。

　　当然，黄飞表示胜券AI通过私有化部署是可以保障客户数据安全的，但智能中台的落地远非技术单线程突破所能解决。百胜软件在研发过程中遭遇这些的挑战，也折射出AI商业化落地的典型困境。黄飞说：“客户需要的是‘增强智能’，而非‘替代智能’，先进技术的落地过程，也需向商业合规性妥协。”

　　而面对宏观经济的不确定性，企业往往还需要面对“降本求生”与“创新突围”的两难抉择。选择融合AI等新技术的解决方案，可能意味着企业需要投入更多成本。黄飞认为，真正的降本不是削减投入，而是通过创新提升资源使用效率；真正的创新不是盲目烧钱，而是精准解决业务痛点。

　　百胜软件对此选择实实在在地走进客户的业务，在实践中与客户共创，让客户看到AI技术在零售场景的落地。例如前文提到的智能配补货、库存优化，以及各类知识性“智能体”的应用，都在不断验证AI技术的可行性，并逐步构建客户信任。

　　作为一位技术实干型领航者，黄飞在权衡中推进AI在零售业务场景中落地起舞，他对身后的胜券AI开发团队寄望颇深。由于智能中台要求开发者同时具备零售业务理解与AI算法能力，这类复合型人才在市场上极为稀缺。好在百胜软件20多年以来在零售行业的沉淀足够深厚，团队人才综合能力足够强，公司还通过与华为云昇腾算力平台、火山云、DeepSeek等开展紧密生态合作，不断将行业Know-How转化为训练数据。内部“天马会”培训体系也定期邀请内外部AI专家开展持续性课题分享，加之公司范围定期发起AI发展研讨会，人才队伍AI技术能力在不断突破。黄飞说：“尽管这份事业尚处于起步和往前推进的阶段，但也是较为超前的实践，兄弟们非常有干劲，进展很快。”

　　/百胜软件生态体系/

　　结语：零售业通往“自动驾驶式”运营决策的新基建

　　站在AI重塑产业的历史节点，E3+企业智能中台的价值将超越工具范畴。它既是为企业提供数智赋能的管理平台，也是孵化商业创新的试验场。当系统能够自主处理70%的常规运营决策时，人类管理者便能更专注于新产品研发、用户体验设计、商业模式探索等创造性工作。

　　这种转变对零售业的意义不亚于自动驾驶对交通行业的颠覆。正如黄飞所言：“未来的零售企业或许只需设定战略目标，剩下的交给智能中台。”在这场静悄悄的效率革命中，敢于全栈拥抱AI的企业，正在构筑下一个十年的竞争壁垒。

　　在“存量竞争+技术驱动”的零售竞争深水区，百胜软件的智能中台战略，或许正为行业开辟一条穿越迷雾的新航路。如何持续迭代模型、深挖场景价值，让智能中台成为真正驱动数智零售的新基建？唯有让AI技术真正融入商业肌理，才能孕育出适应新时代的企业生命体。

　　“以科技重塑商业，用智能定义中台”，这不是一家独舞，而是“成就智慧品牌”使命之下，作为数智服务商的百胜软件与万千品牌零售企业的共创、共赢！