零售：传统商业模式的兴衰

     在过去几十年，我国零售行业伴随着人口红利与经济快速增长，经历了高速发展。传统零售以实体门店为核心，依赖庞大的人口基数带来的消费需求，构建起了广泛的销售网络。在人口红利期，消费群体不断扩大，需求持续攀升，无论是大型商超、百货公司，还是街边小店，都能凭借稳定的客流量实现可观的营收增长。

     然而，随着互联网时代的到来，电商迅速崛起，给传统零售带来了巨大冲击。电商平台凭借便捷的购物体验、丰富的商品种类、优惠的价格，吸引了大量消费者，使传统零售的市场份额不断被蚕食。数据显示，近年来传统零售的增速明显放缓，一些实体店铺甚至面临关店潮。在电商的冲击下，传统零售面临着高昂的运营成本、有限的辐射范围、滞后的信息反馈等诸多问题，逐渐陷入增长困境 ，不得不开始寻求转型升级之路。

新零售：互联网巨头的新战场

     在电商增速放缓、传统零售陷入困境之际，新零售应运而生，成为互联网巨头争夺的新战场。2016 年，马云在云栖大会上首次提出 “新零售” 概念 ，宣称纯电商时代很快结束，未来将是新零售的天下，这一概念的提出，犹如一颗重磅炸弹，引发了行业的广泛关注与深刻变革。

     新零售的出现绝非偶然，是多种因素共同作用的结果。从消费端来看，随着经济的发展，消费者的需求日益多样化、个性化，不再仅仅满足于商品的功能性，更注重购物的便利性、体验感以及个性化服务。80、90 后逐渐成为消费主力，他们成长于互联网时代，消费观念更加开放，追求品质与独特性，对购物体验有着更高的要求。从技术层面而言，大数据、人工智能、物联网、移动支付等技术的飞速发展，为新零售的实现提供了有力支撑。大数据可以精准分析消费者的行为和偏好，实现精准营销；人工智能能够优化供应链管理，提高运营效率；物联网使万物互联成为可能，为智慧零售场景的构建奠定基础；移动支付则极大地提升了支付的便捷性，改变了消费者的支付习惯。

     与传统零售相比，新零售在运营模式、消费体验等方面有着显著差异。在运营模式上，传统零售以实体门店为单一销售渠道，线上业务相对薄弱，且线上线下相互独立，无法实现数据的有效共享与协同。而新零售强调线上线下融合（OMO），通过打通线上线下渠道，实现商品、库存、会员、营销等数据的全面融合，使消费者无论在线上还是线下，都能享受到一致的服务和体验。以盒马鲜生为例，它将线下门店作为体验中心和前置仓，线上 APP 提供便捷的购物渠道，消费者既可以到店选购生鲜食材，现场加工品尝，也可以在 APP 上下单，享受 3 公里内半小时送达的配送服务 ，实现了线上线下的无缝衔接。

     在消费体验上，传统零售受限于空间和时间，消费者购物时往往需要花费大量时间前往门店，且店内商品展示空间有限，可选择的商品种类相对较少。而新零售借助技术手段，打破了时间和空间的限制，为消费者提供了更加丰富、便捷、个性化的购物体验。利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术，消费者可以在家中通过手机或电脑，身临其境地浏览商品，进行虚拟试穿、试用；通过智能货架、电子价签等设备，消费者可以实时获取商品信息和促销活动，自主选择商品并完成支付，提升购物效率。此外，新零售还注重消费场景的营造，通过打造沉浸式的购物环境，将购物与娱乐、社交等元素相结合，满足消费者多元化的需求。

新制造：传统制造业的转型升级之路

     在人口红利逐渐消失，传统制造业面临产业升级迫切需求的背景下，新制造应运而生，成为推动制造业发展的新引擎。新制造的发展离不开传感技术、运算能力、深度学习等技术的不断进步，以及窄带蜂窝物联网（NB-IoT）标准核心协议的落地。这些技术的突破，为新制造的崛起提供了坚实的技术基础。

     传感技术作为新制造的基础，如同智能制造的 “触角”，能够实时感知生产过程中的各种物理量和状态信息，如温度、压力、速度、位置等 ，为后续的数据处理和决策提供了原始数据支持。在汽车制造生产线上，传感器可以实时监测零部件的加工精度、装配位置等信息，确保产品质量的稳定性。运算能力的提升则让数据处理更加高效，能够快速对大量的生产数据进行分析和处理，提取有价值的信息。深度学习技术则赋予了机器 “智能”，通过对大量数据的学习和训练，机器能够实现自主决策和优化，如预测设备故障、优化生产流程等。窄带蜂窝物联网（NB-IoT）标准核心协议的落地，解决了物联网设备之间的通信问题，实现了设备之间的互联互通，使生产过程中的数据能够实时传输和共享，为智能化生产提供了有力支撑。

     新制造的核心逻辑是通过分布在节点处的传感器采集数据，这些传感器就像一个个 “数据采集员”，分布在生产的各个环节，不放过任何一个关键数据。采集到的数据通过通信网络传输，如同信息高速公路，将数据快速、准确地传输到数据处理中心。在数据处理中心，运用人工智能算法对数据进行分析，挖掘数据背后的规律和价值，获取有价值的信息，如发现生产过程中的潜在问题、预测产品质量趋势等。最后，将分析得到的信息用于优化制造业的研发、生产、运输、销售等环节，实现生产过程的智能化、自动化和精细化。例如，在研发环节，通过对市场数据和用户反馈的分析，企业可以更精准地把握市场需求，开发出更符合消费者需求的产品；在生产环节，根据实时采集的数据，自动调整生产参数，提高生产效率和产品质量；在运输环节，利用数据分析优化物流路线，降低运输成本；在销售环节，通过对消费者购买行为的分析，实现精准营销，提高销售转化率 。

     新制造的市场规模增长迅速，展现出巨大的发展潜力。2016 年我国新制造的市场规模已在 1 万亿元以上，到 2020 年这一数字有望突破 3 万亿元，从 2016 年开始的年复合增长率约为 25% 。这一快速增长的背后，是市场需求的不断推动和技术创新的持续驱动。随着消费者对产品品质和个性化需求的不断提高，传统制造业已难以满足市场需求，新制造凭借其智能化、个性化的生产方式，能够更好地适应市场变化，满足消费者的多样化需求。同时，政府对制造业转型升级的政策支持，也为新制造的发展提供了良好的政策环境，吸引了大量的资本和企业进入新制造领域，进一步推动了市场规模的扩大。

新制造的发展特点与趋势

技术发展顺序

     在新制造中，物联网和人工智能作为底层支撑技术，其各细分领域的发展有着明显的先后顺序。物联网感知层是数据采集的基础，其中提供传感器、芯片和无线模组产品的企业将率先迎来发展机遇。传感器作为物联网的 “神经末梢”，能够实时感知物理世界的各种信息，如温度、压力、湿度等，为后续的数据处理和分析提供原始数据。在工业生产中，传感器可以实时监测设备的运行状态，一旦发现异常，立即发出警报，以便及时进行维护，避免设备故障带来的生产损失 。芯片则是物联网设备的核心，负责数据的处理和运算，其性能的优劣直接影响着物联网设备的运行效率。无线模组则实现了设备之间的无线通信，使得数据能够在不同设备之间快速传输，是物联网实现互联互通的关键。

     在人工智能领域，提供语音、语义与图像识别等基础技术的企业将先行发展。语音识别技术让机器能够听懂人类的语言，实现人机交互的便捷化，如智能语音助手，用户只需说出指令，就能完成各种操作，无需手动输入 。语义识别则使机器能够理解语言的含义，从而更准确地回答用户的问题，提供更智能的服务。图像识别技术可以对图像进行分析和理解，广泛应用于安防监控、工业检测、医疗影像诊断等领域，如在安防监控中，通过图像识别技术可以快速识别出人脸、车牌等信息，实现对人员和车辆的监控与管理。这些基础技术的成熟和应用，为人工智能在新制造中的深度应用奠定了坚实的基础。

应用场景的爆发顺序

     从应用场景来看，B 端产品和 C 端产品在新制造中的应用节奏存在明显差异。B 端企业对智能设备和系统的实用性、即时性、安全性等要求较高，这使得他们对智能产品和系统的接受度通常较高。在工业生产中，企业为了提高生产效率、降低成本、提升产品质量，会积极引入工业机器人、智能仓储与物流系统等智能设备和系统。工业机器人可以在恶劣的工作环境下 24 小时不间断工作，完成高精度的生产任务，提高生产效率和产品质量的稳定性。智能仓储与物流系统则可以通过自动化设备和智能算法，实现货物的快速存储、分拣和运输，提高仓储和物流效率，降低运营成本。

     相比之下，C 端消费者往往对价格较为敏感，对智能产品的接受需要一定的过程。虽然智能家居等 C 端智能产品近年来发展迅速，但消费者在购买时仍会综合考虑价格、功能、品牌等因素。一些高端智能家电产品，由于价格较高，其市场普及速度相对较慢。消费者对智能产品的认知和使用习惯也需要逐步培养，部分消费者可能对复杂的智能操作界面感到困惑，从而影响他们对智能产品的购买意愿。因此，从终端产品角度出发，工业机器人以及制造供应链中的智慧仓储与物流等 B 端应用场景将是较早智能化的领域，而 C 端智能产品的普及则需要更长的时间和市场培育。

安全隐患与应对

    随着万物互联时代的到来，智能设备的安全防护能力普遍较弱，存在较大安全隐患。物联网设备种类繁多，且很多设备在设计时未充分考虑安全性，存在默认的用户名和密码、缺乏自动更新机制等问题，这些漏洞极易被黑客利用，发起攻击。一些智能摄像头存在安全漏洞，黑客可以通过这些漏洞获取摄像头拍摄的视频画面，侵犯用户的隐私安全。物联网设备的数据隐私泄露问题也日益严重，设备在未经用户明确同意或不知情的情况下收集大量数据，并通过不安全的网络进行传输，一旦这些数据泄露，将严重威胁用户的隐私。

     因此，未来物联网安全将成为新的防护重点。防护能力出众的物联网安全公司有望获得投资者青睐。这些公司通过提供身份认证、数据加密、网络安全防护等技术和服务，保障物联网设备和系统的安全运行。在身份认证方面，采用多因素认证技术，确保只有授权用户才能访问设备；在数据加密方面，运用先进的加密算法，对传输和存储的数据进行加密，防止数据被窃取和篡改；在网络安全防护方面，通过防火墙、入侵检测系统等设备，实时监测网络流量，及时发现和阻止网络攻击。物联网安全公司还会不断研究新的安全技术和防护策略，以应对不断变化的安全威胁，为新制造的发展提供安全保障。

总结：拥抱变革，迎接未来

    零售行业从传统的实体门店模式，到电商崛起带来的冲击，再到新零售时代线上线下融合的探索，每一次变革都深刻影响着人们的生活和经济的发展。而新制造的出现，更是为传统制造业的转型升级指明了方向，开启了智能化生产的新篇章。

     在未来，随着科技的不断进步和消费者需求的持续变化，新零售和新制造将继续深度融合发展。新零售将更加注重消费者体验，通过运用人工智能、物联网、大数据等先进技术，实现全渠道、全场景的无缝购物体验。无人零售、智能零售等新型业态将不断涌现，进一步改变人们的购物方式。同时，新制造将朝着更加智能化、绿色化、个性化的方向发展，实现生产过程的高度自动化和智能化，满足消费者日益多样化的需求。

    对于企业而言，要积极拥抱变革，把握时代发展的脉搏。在新零售领域，企业应加强线上线下的协同发展，利用大数据分析精准把握消费者需求，优化供应链管理，提升运营效率和服务质量。在新制造领域，企业要加大技术研发投入，引入先进的生产设备和技术，培养高素质的技术人才，推动生产方式的智能化升级，提高产品的竞争力。

    零售、新零售和新制造的发展历程，是一部不断创新、不断突破的历史。我们应顺应时代发展的潮流，积极迎接变革，共同开创更加美好的未来。