本文提出新零售落地人工智能的系统方法：以业务目标为导向，优先选择能直接提升转化、周转与人效的场景；以数据中台与CDP打底，构建实时与高质量的数据供给；以“轻平台+重场景”组合技术栈，配合MLOps实现训练、部署与监控的工程闭环；通过A/B测试与因果评估量化ROI，分阶段从试点到规模化复制；在全过程强化隐私、合规与安全，结合国内外云生态的合规与工程优势。最终形成“数据—模型—应用—反馈”的闭环，使推荐、预测、定价、视觉与智能客服等能力成为新零售的常态化运营底盘，并关注生成式与多模态趋势，持续迭代提升用户体验与运营效率。