在数字经济蓬勃发展的今天，数字消费作为推动经济增长的重要引擎，正迎来新一轮技术变革的深度赋能。国家高度重视人工智能与实体经济的深度融合，先后出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等一系列政策文件，为“AI+消费”的发展指明了方向。生成式人工智能作为引领未来的战略性技术之一，凭借其强大的内容生成和场景创造能力，为数字消费从规模扩张向质量提升的转型升级注入了全新动力。

一、数字消费发展进入新阶段，机遇与挑战并存

数字消费规模攀升，成为经济增长新引擎。数字消费是依托互联网平台和数字技术开展的新型消费活动，其核心在于消费行为的全面数字化。相较于传统消费模式，数字消费具有突破时空限制、供需匹配精准、消费场景多元等显著特征。从宏观数据看，数字消费当前已成为拉动内需的重要引擎。《数字中国发展报告（2024年）》数据显示，我国已连续12年成为全球第一大网络零售市场，2024年网上零售额15.52万亿元，网络支付用户规模达到10.29亿人次，移动支付普及率位居全球前列。商务部发布数据显示，2024年我国数字消费规模突破23.8万亿元，占居民消费44.2%。2025年1月至8月，全国网上零售额已接近10万亿元，增速快于社会消费品零售总额。同时，随着人工智能技术的普及，我国数字消费场景不断拓宽，智能家居、智能穿戴等新产品火爆全网，带动数字消费持续升级。

图片来源：根据公开资料整理，北国咨绘制

图1 2020年以来社会消费品零售总额和网上零售额

政策体系持续完善，构建“AI+消费”发展框架。2025年3月中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《提振消费专项行动方案》明确开展“人工智能+”行动，促进“人工智能+消费”，加速推动自动驾驶、智能穿戴、机器人等新技术新产品开发与应用推广，开辟高成长性消费新赛道；8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，首次将“人工智能＋消费提质”纳入六大重点行动，明确拓展服务消费新场景，培育智能产品生态，打造AI驱动的消费新品牌；9月，商务部等8部门印发《关于大力发展数字消费共创数字时代美好生活的指导意见》，鼓励运用人工智能等技术打造多元化消费场景，开展“人工智能＋消费”推动人工智能与更多消费领域融合应用。这一系列政策不仅为行业发展提供清晰导向，更从落地层面给出具体路径，为企业参与“AI+消费”创新提供制度保障。

数字消费仍面临多重发展瓶颈。一是个人消费者层面：算法同质化现象普遍，消费者需求无法充分挖掘。当前主流平台的推荐系统多基于相似的协同过滤算法模型，导致“千人一面”现象突出。中国青年报的问卷调查显示，超过60%的受访大学生认为算法推荐存在内容同质化问题，难以发现真正符合个人偏好及需求的新产品和新服务。这种算法层面的同质化竞争，不仅造成用户审美疲劳，也限制了消费潜力的深度挖掘。二是企业消费者层面：定制服务成本居高不下，制约中小企业创新发展。传统模式下，个性化定制需要投入大量人力进行需求分析、方案设计和内容制作，使得单件成本远超规模化生产。以服装行业为例，传统定制流程中，仅设计方案环节就需要投入3000-5000元，这使得广大中小企业难以承担规模化个性定制的成本压力，严重制约了市场创新活力的释放。三是数字消费服务层面：响应机制存在滞后，影响消费体验完整性。现有数字消费平台的服务响应多依赖于预设规则和固定流程，难以应对复杂多变的消费场景。特别是在跨场景服务衔接、突发事件应对等方面，往往出现服务断点，导致消费者需要在不同平台或界面间频繁切换，破坏了消费体验的连贯性。这种响应滞后不仅降低了服务效率，也对用户满意度和忠诚度造成影响。

二、生成式AI重构数字消费场景

生成式人工智能是指能够自主创作文本、图像、音视频等数字内容的新型人工智能技术。与传统AI主要承担数据分析、分类识别等任务不同，生成式AI技术基于“学习－生成－优化”的运行机制，通过深度学习海量数据掌握内在规律，能够根据用户输入参数生成逻辑自洽的个性化解决方案。生成式AI的技术特性使其能够有效应对数字消费领域的个性化需求，实现从“人找服务”到“服务找人”的根本性转变，为行业发展开辟新路径。据中国互联网络信息中心发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，截至2024年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人，已经初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币。

在需求预测层面，生成式AI实现从“精准推荐”到“需求预判”的跨越式发展。传统推荐算法只能在用户已知的兴趣范围内进行匹配，陷入“投喂式”循环。生成式AI综合用户的历史行为、实时位置，甚至社交热点与天气情绪等多维数据，主动编织一个全新的、完整的消费叙事。不再只是推荐某个单品，而是生成成套方案。例如，美团在用户侧推出的AI旅行助手已实现类似场景化服务，当系统识别到“用户浏览某明星奥体中心演唱会门票、定位在场馆周边3公里、历史订单显示偏好高星级酒店且常点下午茶”时，自动将“演唱会场馆步行10分钟的酒店套餐、赛前轻食外带、赛后深夜食堂配送、次日周边景点门票”打包成演唱会一站式观演体验方案，并同步标注酒店空房状态、餐品预估送达时间及景点人流峰值预警。这种从“匹配已知”到“创造未知”的跨越，为消费者开辟新的生活路径，激发其未曾明言的潜在需求。

在服务供给层面，生成式AI显著降低定制化服务门槛。中小商家受限于资金与创意人才，难以提供差异化供给，这是传统数字消费的核心堵点。生成式AI扮演“首席创意官”和“全能设计团队”的角色，将曾经昂贵的创意与设计过程，转化为按需调用、成本极低的数字服务。这不仅仅是降本增效，更是赋予中小企业一种“主动创造”市场新供给的能力。以淘宝“AI设计工坊”为例，一个县域小厂可以输入“龙年国潮、环保面料、通勤风格”等指令，AI在1分钟内即可生成数十款独一无二、可直接用于生产的设计图纸，甚至能同步生成商品详情页文案与营销视频脚本。这使得中小商家从大牌潮流的“追随者”，转变为能够快速响应甚至引领细分市场趋势的“创造者”，从根本上激活市场末梢的创新活力。

在消费体验层面，生成式AI推动实现从“单向接收”到“沉浸式创造”的转变。传统的数字消费体验多是预设的、单向的，用户被动接收信息，容易产生疏离感。生成式AI与数字人、AR等技术的结合，构建一个可实时对话、可任意塑形的“数字消费主题乐园”。体验不再是固定的流程，而是由用户指令实时生成、动态演进的个性化剧本。以南昌滕王阁的AI导游“王勃”为例，AI“王勃”随游客步履实时切换解说，把飞檐、碑刻瞬间讲述成“穿越”故事，当游客点选楼层拍照时，指尖所到之处会有相应典故、历史知识的输出，在输入名字后即兴生成藏头诗，全程由游客指令即时“编剧”，让静态观景变成一场可交互、可共创的沉浸式文化之旅。丝芙兰的“AI虚拟试妆”，让用户从“试妆者”变为“妆容设计师”，通过与AI的互动共同创造独一无二的审美作品。这种深度参与带来的掌控感和创造性乐趣，将消费从一次性的交易行为，升华为一次值得分享的创造性经历，从而极大地提升了用户粘性与转化价值。

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图2 生成式AI重构数字消费场景概念图

三、建议与策略

政府层面：需加强基础设施建设，打造示范场景并保障数据安全。应加快推进智能算力基础设施布局，在重点城市群建设共享型AI算力中心，降低企业技术应用门槛。同时，需完善数据要素市场化配置机制，在保障安全和隐私前提下，有序推动公共数据资源开放共享。开展“AI+消费”创新试点，在智能家居、数字文旅等领域打造示范场景。此外，要加快制定生成式AI服务标准和伦理规范，建立涵盖数据安全、算法公平、内容治理的监管框架，为产业创新发展划定清晰边界。

消费企业层面：采取务实高效的数字化策略，分阶段推进生成式AI技术应用。建议中小企业优先选择行业垂直型AI工具，从营销内容生成、智能客服等见效快的场景切入，实现快速回报。在推进过程中，建立“试点－验证－推广”的闭环机制，通过小步快跑降低转型风险。企业要注重培养既懂业务又懂AI技术的复合型人才，可积极利用各地“智改数转”扶持政策，争取技术改造成本补贴。同时，要建立AI应用的效果评估体系，持续优化人机协作流程，确保技术投入产生实际效益。

行业协会层面：发挥桥梁纽带作用，推动建立产业协同创新生态。建议牵头制定生成式AI在消费领域的服务规范和质量标准，建立行业自律机制，促进行业健康发展。定期组织技术供需对接活动，发布优秀应用案例和可信服务商名录，帮助企业精准匹配技术资源。同时，要搭建行业交流平台，组织技术培训、产业研讨等活动，促进产业链上下游协作，并建立行业监测机制，及时向监管部门反馈发展动态和政策建议，为行业创新发展营造良好环境。

作者介绍

刘怡璇

咨询师

长期关注数字经济、平台经济等领域，深度开展产业研究、政策研究及项目咨询，参与负责多项重大项目可研、重大课题研究与专项项目评估。

编辑：张　华 

审核：赵佳菲