沃尔玛正迅速崛起为人工智能领域最具影响力的参与者之一，这主要归功于其将现实世界运营与数字工具独特结合的能力。尽管像 OpenAI 和Google这样的公司因其AI模型和软件创新而频频登上头条，但沃尔玛正将 AI 应用于实体门店、仓库以及覆盖全国的物流网络中。
十年AI转型：从机器学习到数字孪生
根据 Business Insider 的一份报告，沃尔玛的 AI 转型已在悄然进行近十年。自 2015 年以来，这家零售巨头已将机器学习和自动化技术整合到其业务的几乎每个环节——从货架补货到配送路线规划。在美国拥有超过 4,700 家门店并具备全球供应链体系的沃尔玛，面临着与云原生科技公司不同的挑战，它正利用 AI 来解决这些现实世界的问题。
沃尔玛在数字孪生技术上投入了大量资金，为其门店和履约中心创建了虚拟模拟环境。这些模拟使该公司能够建模产品在空间和时间中的流动方式，从而更准确地规划门店布局和库存流转。在 2025 年 7 月的《财富》Brainstorm Tech 大会上，沃尔玛美国 CEO John Furner 描述了这些工具如何帮助公司在任何物理变化发生之前，就提前预见瓶颈并优化资源。
赋能员工：AI代理与人机协作
最显著的变化之一是 AI 如何被用于协助沃尔玛员工。门店员工现在携带连接到内部 AI 代理的手持设备，这些代理有助于任务优先级排序、客户支持和库存跟踪。这些代理并非旨在取代员工，而是通过提升决策能力和效率来赋能他们。
为此，沃尔玛与 OpenAI 建立了合作伙伴关系。数百名一线员工正在接受培训，学习如何在日常工作中使用基于 ChatGPT 的工具。该合作旨在将生成式 AI 嵌入日常运营——从客户服务到履约决策。这也是公司内部更广泛技能提升计划的一部分。
敏捷实验：实时测试与智能体整合
在电子商务和物流领域，沃尔玛正利用 AI 加速内部实验。负责沃尔玛创新和电商运营的 David Guggina 表示，过去需要数周数据分析才能完成的变更，现在可以实时测试。通过使用 AI 代理自动化 A/B 测试和性能跟踪，沃尔玛的系统现在可以即时调整促销活动、供应路线甚至产品陈列位置。
然而，这条路并非一帆风顺。起初，沃尔玛部署了数十种高度特定的AI工具，也被称为微智能体（micro-agents），每个工具只解决一个特定任务。这导致了运营上的混乱，因为不同团队为相似的工作使用了不同的工具。为解决这一问题，沃尔玛现在正将这些智能体整合为四个超级智能体（super-agents），每个都针对一个广泛领域：门店员工、购物者、商户和第三方市场卖家。
TechCrunch 最近报道了这一向统一智能体转变的趋势，指出这种整合降低了复杂性并提高了员工的采用率。通过简化其内部AI工具，沃尔玛使员工更容易信任并依赖这些技术。
本地化优化与人才战略
沃尔玛在另一个领域也取得了显著进展，即本地化库存优化。利用AI驱动的需求预测，沃尔玛根据当地社区的口味和需求定制产品选择。这不仅增加了销售额，还缩短了配送时间。在许多情况下，在线订单可以在一小时内从附近门店完成履约，优于许多电商竞争对手。据《华尔街日报》2025年7月的一份报告显示，得益于AI驱动的物流，沃尔玛的当日送达能力在过去一年中增长了超过30%。
沃尔玛还在引进人才以领导其AI战略。2025年中，该公司聘请了前Instacart高管Daniel Danker，他在零售技术和AI部署方面拥有丰富经验。他的到来被视为加速沃尔玛从传统零售连锁向技术驱动的商务平台转型的一步。
挑战与展望：重塑实体零售
尽管取得了进展，沃尔玛仍面临重大挑战。像ChatGPT这样的生成式AI系统有时仍会产生不准确或有偏见的回答。沃尔玛正在构建内部验证层以减少幻觉现象，并培训员工检测和报告AI错误。隐私、算法公平性和数据治理也是重中之重，尤其是在沃尔玛增加排班、招聘和客户互动等领域的自动化时。
分析师表示，沃尔玛可能正在展示AI将如何重塑实体零售。与仅在线运营的科技巨头不同，沃尔玛必须应对空间限制、人为因素和实物商品等问题。这使得该公司的AI战略具有独特的现实基础。每一个解决方案不仅要在纸面上可行，还要能在阿肯色州的一家商店过道或加利福尼亚州的一个仓库中实际运作。
凭借规模、物流和技术投资的结合，沃尔玛正将自己定位为人工智能驱动零售转型的典范。如果保持这一速度，该公司不仅将成为大型超市的参考标杆，更将成为在复杂物理环境中大规模部署人工智能的范例。
正如约翰·弗纳（John Furner）最近所言，沃尔玛的人工智能之旅才刚刚进入第三局。这意味着更多的自动化、更多的数字代理，以及实体零售与先进机器智能之间的深度融合仍将在未来到来。