1. 研究背景
2016 年，马云首次提出了“新零售”概念，同一年亚马逊则推出了“Amazon Go”，全球零售业进入了新时代[1] [2]。商业和学术界同样热切关注“新零售”这一概念。众多知名公司如“阿里巴巴”“腾讯”“京东”“国美”等纷纷加入新零售布局，先后开设线下体验店。随着消费者认知观念的转变以及生活条件的改变，消费者对于商品的新鲜程度和购物体验方面的要求日渐提升。作为新零售模式代表之一的盒马鲜生，通过对线上线下的资源整合并将其贯穿于供应链、仓储、配送及零售的全过程之中，实现了从源头到消费者的完整链路管理。其次，盒马鲜生引入了大数据、人工智能和物联网等技术，为更加智能的商品采购、科学的智能仓储与快速精准的物流配送奠定了基础。盒马鲜生构建了一个更加高效的供应链系统，进而实现了商品的精准采购、智能仓储管理和及时配送，这为消费者提供了更好的购物体验。
2025年全球零售业数字化转型加速，据IDC报告显示，中国零售业技术投入达1200亿元，其中生鲜领域占比35%。阿里巴巴集团在2024年宣布“新零售2.0”战略，重点布局“即时零售 + 产业带直连”模式。盒马鲜生作为标杆案例，其最新财报显示：盒马鲜生目前门店总数突破500家(含280家鲜生大店 + 220家NB折扣店)；自有品牌占比从2022年的25%提升至40%；在行业平均库存周转为22天的情况下，通过AI动态补货系统将库存周转压缩至10.8天。
2. 文献综述
2.1. 新零售的理论内核与研究演进
“新零售”概念自2016年提出后，其理论内涵不断丰富与深化。早期研究侧重于对其商业模式的现象描述，强调线上线下的全渠道融合(Omni-channel Integration)是核心特征[3]。王宝义(2018)在《中国流通经济》中指出，新零售的本质是借助数字技术对“人、货、场”三大零售要素进行的系统性重构[4]。近年来，研究视角进一步转向数据驱动与价值共创。学者们开始运用更成熟的理论框架进行分析，例如，运用服务主导逻辑(Service-Dominant Logic)来阐释新零售如何通过整合各方资源为消费者创造体验价值[5]。在运营层面，研究也开始关注全渠道融合所带来的具体挑战与解决方案，例如针对生鲜杂货最后一公里配送与履约的战略规划框架[6]。案例研究方面，郑称德等(2020)以盒马鲜生为例，探讨了供应链整合对企业绩效的影响机制[7]。然而，现有研究多集中于商业模式的归纳，对支撑其高效运作的底层数据协同机制与快速响应的微观路径缺乏深度解构。
2.2. 生鲜供应链管理的传统挑战与数字化创新
生鲜产品因其易腐性(Perishability)和需求波动性，其供应链管理始终面临高损耗率、低可控性、预测难度大等传统挑战。传统研究多从运营管理视角出发，聚焦于库存优化与冷链技术改进[8]。随着数字技术的渗透，近期的研究热点已转向技术赋能。物联网(IoT)和大数据分析技术被应用于实现供应链的实时监控与需求精准预测[9]。区块链技术因其不可篡改和可追溯的特性，被认为是解决生鲜食品溯源与信任问题的关键方案[10]。国内学者张夏恒(2020)也指出，生鲜电商供应链的数字化转型是应对其固有脆弱性的必然选择[11]。然而，多数研究仍侧重于单项技术的应用潜力论证，对于技术如何系统性重构上下游企业间的协同关系与决策机制，并最终形成一种敏捷、柔性的新型供应链模式，仍缺乏系统性的案例研究与理论建模[12]。
2.3. 本文的研究定位与理论对话
综上所述，现有研究为新零售和生鲜供应链的数字化变革奠定了坚实基础，但仍存在两大研究缺口：第一，对新零售商业模式的研究与生鲜供应链运营管理的研究存在“脱节”，未能清晰揭示前者如何系统性地重塑后者的运作逻辑与能力构建过程；第二，案例研究虽多，但多“重模式描述、轻机理解析”，缺乏对数据驱动下供应链内部“感知–决策–响应”动态能力的微观机制进行深入剖析。
本文正是针对上述研究缺口展开。以盒马鲜生这一行业标杆为案例，本研究不仅旨在描述其创新实践，更核心的目标是深入解构其线上线下数据一体化的实现路径与快速响应市场的关键机制，并最终提炼出具有普适性的“数据–响应双循环”模型。因此，本研究是对新零售理论在供应链操作层面的深化与细化，也是对生鲜供应链管理研究在数字化协同视角下的重要补充，试图在“商业模式创新”与“运营效能提升”之间建立一座有机的理论桥梁。
3. 相关概念
3.1. 新零售的概念
新零售发展至2025年，其模式已从初期的线上线下结合升级为“三维重构”体系。具体来看：在消费场景方面，元宇宙虚拟店铺与实体仓储物流实现了高效协同。消费者借助AR设备等方式，不仅能浏览商品，还可以实时追溯其来源信息，这种透明化的购物体验显著提升了消费者的信任度；从技术驱动维度方面来说，数字孪生系统已成为产业带的核心支撑[13]。依托卫星遥感、物联网和区块链等技术，商品从生产源头到消费终端的全流程均能实现数字化映射，这极大提高了供应链的可视化程度[14]。而在供应链体系中，传统的企业私有化供应网络正逐渐被社会化共享模式替代。各头部平台主动开放自身的物流、仓储及数据资源，加快跨行业、跨企业的弹性供应网络迅速成型。这一变革的本质在于“数字空间 + 物理空间 + 社会协作空间”的深度融合，彻底重构了零售行业的“人、货、场”关系[15]。以盒马鲜生的“虚拟海鲜市场”为例，系统会在消费者元宇宙选购挪威龙虾时，同步推送渔场实时捕捞画面及冷链物流动态。相关数据显示，这种高度沉浸的交互模式使得商品转化率提升了40%以上。
不同于以往的是，新零售虽然还是“以消费者体验为中心”，但是它依托的运行逻辑已由之前的“人货场”(“人”是人 + 产品；“货”是货物和商品；“场”是卖场)转换成了“数字触点(虚拟交互)–物理节点(实体服务)–价值网络(生态协同)”三元结构，并通过使用量子计算、神经交互等方式，把“线上线下融合”的概念推向更高处。
3.2. 新零售特征分析
3.2.1. 以消费者体验为中心
新零售注重体验，其基于线上线下的深度融合，运用互联网、物联网和智能技术提供更加完整、更好、更准确的信息来感知消费模式并预测消费趋势[16]。当消费者对产品和服务的需求不断提高，传统的零售模式已无法满足消费者的深层次需求。借助大数据分析与人工智能等技术，可以形成个性化推荐、精准营销以及智能客服等服务，从而提供给消费者更多的便捷性以及个性化的购物体验。例如根据消费者以往的购买历史、喜好以及行为习惯等信息，新零售平台就能够精准地推送给相应的消费者他所需要的产品，这样就可以极大地提升消费者们购买的效率及满意度。
3.2.2. 以数字化为核心驱动力
新零售模式中线上线下融合、供应链协同、数据驱动决策等功能的实现依托于数字化技术的广泛应用，数字化技术提升了零售企业的运营效率和管理水平[17]。对于传统的零售企业而言，通过数字化手段进行应用可以实现精准的库存管理和智能的订单配送，进而提高整个供应链运行的水平，并降低其中相关的成本投入。除此之外，数字化也为零售企业开拓出前所未有的经营方式，例如虚拟试衣间、AR/VR购物等等，都为消费者带来全新的购物体验。另一方面，数字化技术正在构建真正无缝的全渠道购物体验。当消费者在进行不同平台浏览商品、线下体验、完成购买、使用售后服务或发表评价等行为时，这些碎片化的行为数据会被智能系统实时捕获，并通过大数据平台的整合分析得出相关信息，这些信息最终汇聚成动态更新的消费者画像，使企业能够精准把握每个顾客的个性化需求。
3.2.3. 生态化、无界化
新零售还有着生态化和无界化的特征，一是新零售打破了原有的传统零售行业的界限，实现线上线下、不同行业之间以及不同企业之间可以合作共赢。二是新零售打通了各方面的生态资源，使得零售商有更广大的资源可用来进行整合，这满足消费者对于产品和服务的需求，打破了传统的边界，并提供了一个更加广阔的空间[18]。三是新零售实现了无界的购物方式，利用移动设备可以随时、随地、随心、随意购物，真正意义上地实现了线上线下的无缝对接，让消费者不用受限于时间和地点就能进行购物。这种变革不仅提升了消费者的购物便利性，还促进了零售产业的转型升级和创新发展。
4. 新零售对供应链物流的新要求
4.1. 精细化供应链管理
新零售模式要求企业对整个供应链做到精细化、智能化管理。这意味着需要实现对库存、订单、配送等环节的实时监控和调度。利用物联网技术、RFID标识、大数据分析等手段，供应链可以可对库存情况、订单处理情况、交通情况实时监控，进而使仓库管理以及订单处理更为精准[19]。与此同时，通过对数据的准确把握与分析预测得出市场需求，可以达到更加合理的库存储备，优化库存，降低滞销风险，提高运营效率。
4.2. 快速响应能力
新零售下要求快速响应市场的变化及消费者的需求，对供应链的要求更高了，不仅要有能力快速的调动生产计划、库存管理以及配送方案等各方面的生产和经营活动的展开来配合市场的需求变化，而且要求整个供应链具备快速的信息传递和决策机制，能够做到及时响应信息变动以及作出判断，以满足市场需求[20]。
4.3. 数据驱动决策
新零售需要将供应链物流更多数据化，并通过分析做出数据驱动的决策[21]。供应链可以通过分析市场数据、消费者数据、库存数据等来更好地预测需求、优化库存、调整采购计划等来提高企业的运营效率与服务质量，比如：基于对销售的历史数据、产品生命周期的不同阶段、市场的季节变化情况、新产品的推出以及市场的整体趋势等情况分析可以对供应链做出相应调整，按照上述的内容来进行安排库存与采购计划。
4.4. 供应链的协同与合作
新零售需要所有链路更加紧密配合，共同形成有效的生态圈，需要供应商、制造、仓储、物流等协同工作才能做到最优的供应链运营，比如，供应商可以根据销售数据来实时调整供应计划；而制造商可以根据自身销售数据来制定合理的生产计划；仓库物流服务商也可以及时调整自己的分发计划及配送方案等，让供应链根据业务情况进行弹性灵活的调整。
5. 盒马鲜生的案例分析
5.1. 盒马鲜生的商业模式
5.1.1. 打通线上线下数据
通过数字化的供应链管理系统，盒马鲜生实现了线上线下供应链数据的高度整合[22]。盒马鲜生利用先进的大数据和人工智能技术，对线上线下的销售数据、库存数据和采购数据进行实时汇总和分析使数据达到高度整合。这种数据的高度整合使得盒马鲜生能够更准确地预测市场需求、优化供应链调度，并且可以达到快速响应市场变化、应对快速变化的消费者需求。盒马鲜生还实现了从供应商到门店的全生命周期数字化管理，将线上线下的供应链数据打通。通过线上线下一体化的运营，盒马鲜生能够更好地协调商品的采购、库存管理和配送，从而降低了库存成本，提高了供应链效率。
此外，盒马鲜生以“盒马供应链”平台为窗口，打通与供应商间的数据链路。盒马鲜生将自身供应链系统的各类数据开放给合作供应商，双方互联互通共享订单流转及库存情况，使双方信息互通、资源互用、全流程数据实时共享。同时盒马鲜生也会将从供应链运营中收集到的各类数据信息及时反馈给供应商，为供应商提供准确、有效的大数据决策支持服务，有利于双方共同优化供应链管理，减少成本，提高效率。
盒马鲜生运用数字化供应链管理系统实现全渠道库存管理、智能补货，利用大数据、人工智能技术，能够获取线上、线下的数据流，并对其进行实时抓取、计算、汇总[23]。通过对于大数据信息流的分析，得出符合实际的销售数据与库存数据，并且对于相关的数据信息进行综合研判，准确掌握销量动向以及库存动向，以此来进行库存补充工作的规划，降低库存积压过多或者过少的现象出现，在一定程度上可以提高库存周转率与销售效率。截至2025年，盒马鲜生线上订单占比超过60%，通过大数据和人工智能技术实现全渠道库存管理以及智能补货，库存准确率达到98%。
盒马鲜生通过构建“数据中台”实现全链路数据集成。具体流程为：首先，通过APP、POS系统、IoT设备等前端触点实时采集消费者行为、库存状态、物流动态等数据；其次，数据中台对多源异构数据进行清洗、整合与存储；再次，基于机器学习算法进行需求预测与动态补货决策，并自动生成采购订单与配送任务；最后，执行结果反馈至中台形成闭环优化。这一流程的关键控制点在于实时数据采集的准确性、算法模型的可靠性以及跨部门协同的效率，其成功实施依赖于阿里巴巴生态的技术支持与组织内部的高度协同(见图1)。
Figure 1. Operational workflow of Freshippo’s data middle platform
图1. 盒马鲜生数据中台运作流程
5.1.2. 多业态联合经营
首先，盒马鲜生是线下实体店和线上电商平台相结合，通过线上线下多业态的方式一起进行联合经营的一种新模式，有实际开起来的线下盒马鲜生超市，还有网上APP、网站购物平台的盒马鲜生以及盒马集市等等，在盒马鲜生的经营模式下，所有的用户不论是在线上还是线下的方式都可以在盒马鲜生上购买到相应的各种商品，完成了线上线下的彻底打通实现无缝链接，这种模式实现了满足盒马鲜生的所有顾客的各种不同的购物习惯，为消费者提供了更加便捷的购物体验。
其次，盒马鲜生通过与阿里巴巴其他业务的深度合作，拓展了自身多元化业态。盒马鲜生与阿里巴巴旗下的菜鸟网络、饿了么等业务进行深度合作，实现了商品的跨业态销售和配送。通过这种深度合作，盒马鲜生将线下门店的商品与电商平台、外卖平台进行无缝对接，实现了线上线下的商品资源共享和供应链协同，让消费者享受更加丰富的购物选择和更加便利的配送服务。
盒马鲜生通过业态创新的方式重构了零售场景的边界。其门店突破了传统食品零售的局限性，创造性地将餐饮区、现场加工中心和社区配送站等功能模块进行融合。让消费者在这里不仅能选购商品，还能享用现制海鲜、预约3公里内即时配送等服务。这种“零售 + 餐饮 + 服务”的复合业态，从本质上看是在提供完整的生活解决方案。在战略布局上，盒马近期的战略进行了重要调整，收缩X会员店业务相关业务，转而重点发展“盒马鲜生大店 + 盒马NB折扣店”的双轨模式[24]。其中，针对下沉市场的盒马NB业态采用创新的“1托N”运营体系，即1家标准门店辐射多个自提点。这种轻资产模式有效控制了成本的同时，也实现了更广域的市场渗透。
最后，盒马鲜生多业态联营、全渠道深度融合以达到多链路融合销售，实现线上线下融合，以盒马鲜生会员体系和数字化运营管理系统实现线上线下数据互通，数据资源互享。为不同业态联营提供全方位的数据化支持，便于多业态联营清楚消费者需求、分析业态组合，并且提供更多个性化服务与个性服务推荐。
5.1.3. 盒马鲜生供应链能力强大
盒马鲜生以“新零售”模式实现了线上线下的供应链高度整合。盒马鲜生采用“线上订、线下取”“线下买、线上补”等模式，将线上线下的业务环节有机融合，实现了商品的全渠道销售和供应链数据的无缝对接。这种供应链的高度整合使得盒马鲜生能够更好地协调商品的采购、库存管理和配送，进而降低了库存成本，提高了供应链的效率。
此外，盒马鲜生打造了自己的冷链物流，优化了商品的采购和配送环节，其冷链物流覆盖了从全球产地采买到门店销售的全过程[25]。采用先进的温控手段和智能化的配送车辆，将商品的储存、运输、配送融为一体，在产品的保留新鲜度上做足了功课，强有力的供应链实力让盒马鲜生放心大胆地卖最优质的商品给消费者，为消费者提供了品质可靠的商品和更加便捷的配送服务。
最后，盒马鲜生通过“盒马菜场”等业态，完成了从源头到消费者的全链路供给闭环[26]。并与农渔场实现深度合作，给上游带来订单增效的同时也保证了向盒马鲜生提供的是优质、稳定且及时的商品。同时也降低了供应链成本，使上游产品在消费端更加优惠、物超所值；缩短了供应链环节及时间，确保新鲜。
5.2. 盒马鲜生商业模式存在的问题及建议
尽管盒马鲜生在供应链创新方面取得了显著成就，但其模式仍存在进一步优化的空间，主要体现在数据应用深度、物流网络效率与供应链协同三个方面。
5.2.1. 数据驱动的深度洞察与精准服务能力有待加强
对于顾客需求洞察、个性化服务方面，盒马鲜生还没能充分发挥大数据和人工智能技术的优势，为顾客需求的精准洞察提供充分的支持，并给予相应的个性化服务。因此盒马鲜生也需要加强通过会员系统收集的数据对顾客行为、购买偏好以及消费习惯等各方面的数据挖掘分析工作，以此充分了解顾客的需求与喜好，再予以有针对性的产品推荐、有针对性的营销活动、有针对性的服务体验等。这不仅是提升用户体验的关键，更是通过需求精准预测反哺供应链，实现更精准的采购、库存规划，从源头降低供应链成本与损耗的核心环节。
5.2.2. 物流配送网络的效率与弹性需持续优化
虽然盒马鲜生已经建设了自己的冷链物流体系，但依然存在进一步优化配送效率、控制配送成本的空间，在城市配送中还存在着提升配送线路、提升配送车辆装载率的问题，同时还需要增加更多的第三方物流合作伙伴来补充配送网络的覆盖度，以便提高配送的灵活程度与响应速度。此外，随着其战略调整，重点发展“盒马NB折扣店”以渗透下沉市场，如何构建一个与经济模型相匹配、高效且低成本的下沉市场物流网络，是其供应链面临的新挑战。
5.2.3. 供应链全链路的数据协同与透明度仍需提升
尽管盒马鲜生建设了“盒马供应链”平台，实现了内部数据的高度整合，但在与上下游合作伙伴(如供应商、农渔场)的数据融合与共享方面仍有深化空间。未来还需要进一步加强整个供应链以及销售数据的相关整合与分享，并构建完善有效的数据管理体系，从而能协助盒马生鲜与所有供应链伙伴之间建立良好的信息共享机制、协同机制，全面提升供应链的透明度和端到端的协同效率，从而使盒马鲜生的整个供应链可见度更高、更高效。
6. 总结
分析盒马鲜生的供应链管理可以看出，盒马鲜生力图打造“全链条一体化”供应链体系[27]。通过对采集、传输、存储及处理的每个环节进行数字化和科技化改造，从而使所有的流转、信息和控制都在信息化的过程中实现。采用专属农场或者全球采购网络；利用数字化和智能化的方式对商品进行收购并形成个性化需求；但其在数据协同的深度、物流网络的弹性以及向下沉市场扩展时供应链的适配性方面仍有待加强。
从对盒马鲜生供应链管理的分析可知，在新零售时代下，对于生鲜食品企业来说，不断地创新、不断地优化自身的供应链是不可或缺的；另外生鲜食品企业在自身供应链上利用数字化技术与技术创新达到生鲜食品供应链的全过程可视化、流程简化，以及生鲜食品企业商品供应具有很高的可调性和反应速度。同时对顾客的要求进一步了解和掌握，进一步对产品组合、价格组合、服务项目作出一些适当调整，让自己的产品能够更加适应不同的消费者。
此外，生鲜企业必须重视下供应链网络的适配与拓展，了解下不同市场消费者的需要，设计与之匹配的供应链模式，增加在下沉市场的竞争力[28]。而加强和完善数据整合共享是生鲜企业供应链管理的重要举措，仅依靠对数据的整合共享就可以做到供应链各节点的协同。未来，希望借助新零售发展的东风持续不断地创新和完善，把生鲜企业的供应链建设得更高效、更智能一些，来更好地满足消费者瞬息万变的需求，让企业在激烈的竞争中立于不败之地，实现可持续性的发展。