2025 年初 DeepSeek-R1 以开源方式发布，用显著更低的成本达到接近国际顶尖的推理水平，把“算力堆叠”的行业惯性重新拉回“算法效率”这条线上。
AR 试穿从噱头变成转化工具：眼镜、美妆、腕表品类的退货率与转化率数据证明其价值。落地成本与方案选型。
AI 智能体开始接管电商运营的重复决策：价格监控、库存调拨、异常订单处理。人机分工的边界在哪里？
当用户开始问 AI 而不是搜引擎，品牌的曝光逻辑变了。GEO（生成式引擎优化）成为电商的新必修课。
多模态大模型让视觉搜索从“找相似图”升级为“理解图片语义”。以图搜货、图片比价、场景识别的应用落地。
RAG 是当前企业级 AI 应用最主流的架构。电商知识库如何从“文档堆”变成“答案工厂”？实施路径详解。
国产 AI 算力供给能力提升，推理成本进入下行通道。电商企业的云架构与 AI 部署策略如何顺势调整？
开源模型能力逼近闭源，电商企业面临 API 与私有化部署的选型决策。成本、数据安全与灵活性的权衡框架。
大模型 API 价格持续下探，“每个环节都用上 AI”从口号变成预算表。成本下降催生的电商新应用清单。
数字人技术从“录播视频”进化到“实时互动”，声音克隆与形象克隆的门槛大幅降低。技术选型与合规要点。
选品是电商最大的赌注。AI 如何整合趋势信号、竞争数据与供应链信息，把选品从玄学变成科学？
推荐系统正在经历第三代变革：从“行为相似”到“语义理解”。大模型如何重构电商推荐的冷启动与可解释性？
