沃尔玛，这个熟悉的零售巨头，如今正以其独特的方式，通过AI技术，为时尚生产注入新活力。从购物推荐到供应链管理，AI正重塑电商行业的运营模式。本文将深入探讨AI在电商领域的创新应用、销售效率提升以及面临的挑战和未来发展趋势。

沃尔玛的库存预测，有效降低了库存成本。这种基于AI的库存预测，无疑提高了供应链的效率。而Trend-to-Product工具的诞生，更是加速了基于趋势的服饰产品开发。

沃尔玛AI赋能时尚生产，如何颠覆传统供应链效率

近日，据外媒报道，沃尔玛已开始使用一项内部开发的生成AI工具，以加速基于趋势的服饰产品开发。沃尔玛借助AI强化内部供应链效率的策略，力图实现差异化优势。

投资者应着眼于沃尔玛的人工智能投资，支持其长远发展。尽管沃尔玛在人们心目中可能不是人工智能领域的代表，但其在AI领域的投资将为其带来巨大潜力。

沃尔玛国际首席技术官Vinod Bidarkoppa认为，Trend-to-Product工具具有潜力为更多领域提供更灵活、高效的商品开发路径。未来，沃尔玛计划将Trend-to-Product工具的应用范围 至服饰以外的商品品类，尤其是季节性商品和一般消费品。

数据赋能传统产业转型升级的5个方向摘要：大数据的实时、感知和预测等特点为制造企业在降低成本、缩短生产周期、提升效率、细分产品定位、优化流程和决策等方面扮演重要角色。

案例一：沃尔玛的全球供应链。沃尔玛的供应链虹吸系统实现商业进化，将全球货架动态、社交媒体情感、气象云图编织成认知捕食网。慕尼黑工厂用虚拟捷克供应商的量子化物料重组生产线，切换速度较传统采购快41倍，暗合量子隧穿效应。

沃尔玛借助AI强化内部供应链效率的策略，力图逐步实现差异化优势。沃尔玛强调，其目的并非复制快时尚模式。

技术团队表示，以往需要六个月才能完成的时尚开发流程，如今在该AI工具协助下可压缩至约六周。沃尔玛强调，公司仍将严格遵循道德和社会责任采购标准，产品的交付周期仍会因关税及原产地等因素而有所差异。

据了解，沃尔玛内部历时18个月研发完成名为“Trend-to-Product”的AI工具，旨在通过分析互联网和社交平台上的趋势数据，快速生成灵感板，辅助设计师与采购人员加快服装创意生成和生产决策。沃尔玛表示，该工具的推出可将服装生产周期最多缩短18周，部分流程时间则从几天甚至几周压缩至几分钟。

通过这种高科技的运作，沃尔玛公司与供应商的关系有了进一步加强，同时大大提高了订单在采购过程中的计划性、市场预测的准确度、供应链的运转效率。