摘 要：数字经济背景下，数据要素成为商业流通高质量发展的核心动力，数据乘数效应与智能体技术融合之后，商业流 通就进入了智能跃迁的新阶段。本文以智能体为研究视角，集中研究数据要素乘数效应的作用机理、全链条落地路径，结合智 能体核心技术能力，探究二者融合落地实践模式，分析发展瓶颈并提出优化策略，为商贸流通行业数字化、智能化升级提供理 论参考与实践支撑。 

关键词：数据要素；乘数效应；商业流通；智能跃迁；智能体

一、数据要素乘数效应的核心逻辑 与智能体支撑作用

数据要素乘数效应是以要素协同、效率提高、价值倍增、 生态重构为主要逻辑，依靠协同优化、复用增效、融合创新三 个递进机制来赋能商业流通全链条，智能体凭借环境感知、任 务自治、跨主体协作的能力，成为二者深度融合的媒介，给乘 数效应的释放提供全方位的技术支持[1,2]。协同优化冲破流通信 息和资源壁垒，整合全链条、多主体的数据来达成要素的动态 调配，从而改善供应链的协同效能，复用增效依靠数据可以被 复制、被复用的特点，在多个场景中发掘数据的价值，冲破传 统要素边际收益递减的制约，融合创新促使数据同产业、技术 跨界融合，孕育出新零售、物流新形态，达成产业质的跃升[3]。 智能体的环境感知能力为高质量的数据打下坚实的基础，任务 自治能力加快了数据的价值转化，跨主体协作能力冲破了数据 壁垒，使数据在流通的整个链条里自由地流动起来，从而加大 了乘数效应各个机理的作用[4,5]。

二、数据要素乘数效应在商业流通 全链条的落地路径

数据要素乘数效应依靠智能体技术，在商业流通采购供 应、物流仓储、终端零售、协同管理等全链条里实现落地渗 透，各个环节以数据赋能为出发点形成不同的升级路径，充分 释放出协同优化、复用增效、融合创新的效应，促进商业流通 各个环节的智能化升级，以及全链条协同联动[6]。

采购供应是商业流通的起点，依靠数据要素和智能体的融 合来打破信息不对称，智能体把终端需求、库存、市场供需、 供应商数据等整合起来，自主产生采购方案并达成跨主体的数 据共享，促使采购由被动响应变成主动预判，既经由数据协同 减少重复采购，加强供需契合度，又凭借采购数据多场景应用 不断释放价值。

物流仓储环节融合数据要素、智能体、智能仓储技术，智能 体根据仓储数据自行进行货架分配、货物调度等工作，整合多维 数据来规划物流最优路径并随时监测，实现了仓储的智能化和物流的高效化，催生了智能仓储、无人配送等新模式，并把物流数 据在各个场景中的应用运转起来且进一步放大数据价值。

终端零售是乘数效应最直接的体现环节，智能体通过感知 消费者的多维数据，以及商品、市场数据，完成人与货场的 精准匹配，并提供千人千面的服务。依靠数据融合创新推进无 人零售等新业务的发展，消费者数据的多环节复用带来价值倍 增，促使零售由流量驱动转向价值驱动。

协同管理为商业流通智能跃迁提供体系化保障，智能体把 全链条的数据高度融合从而达成动态监管和协同调度，可以 自主引发跨环节联动，促使零售商、供应商等各方数据安全共 享，最大程度地发挥出协同优化的效果，加快商业流通由分散 经营向协同运作转变的步伐[7]。

三、数据要素与智能体融合赋能的实践模式

根据数据要素乘数效应的作用机理和全链条落地路径， 结合智能体的技术优势，目前数据要素与智能体融合赋能商 业流通智能跃迁已经形成了三种主流实践模式:“智能体+数据 协同”模式、“智能体+数据复用”模式、“智能体+数据创 新”模式。三种模式各有侧重、相互补充，覆盖商业流通不同 发展阶段、不同主体的需求，推动商业流通产业实现分层分类 的智能跃迁。

（一）“智能体+数据协同”模式

该模式关注协同优化效应，适合于供应链协同需求高、规 模大的商业流通企业，核心就是利用智能体的跨主体合作,以 及环境感知的能力来实现数据要素在各个主体、各个环节之间 协同流通和优化配置。模式架构由数据采集层、智能分析层、 协同执行层三部分组成，采集层使用智能体对整个链条的数据 进行感知，分析层用智能体自身完成数据的协同分析和决策， 执行层依靠智能体来完成各个主体、各个环节的任务协同执 行。大型连锁零售企业采用此种模式之后，可以使总部同门 店、供应商与物流企业之间达成数据的实时共享，形成采购、 物流、零售之间的协同联动，减少库存积压与缺货情况，改善供应链的整体响应速度。

（二）“智能体+数据复用”模式

该模式重视复用增效效应，针对中小规模商业流通企业 “数字化投入大、见效慢”的痛点，依靠智能体的任务自治能 力，实现数据要素低成本复用和高效转化，用较少的投入释放 大数据的价值。其核心就是搭建轻量化数据复用平台，让智能 体自主完成数据的采集、清洗、分析和复用，达到一份数据多 场景价值使用的目的。以智能体所收集到的消费者行为数据为 基础，可以同时被用来进行精准营销、商品陈列优化、补货方 案制定等工作，不需要再增加数据采集和分析的成本，就能提 高企业的运营效率，促使中小企业实现轻量化智能跃迁。

（三）“智能体+数据创新”模式

该模式以融合创新效应为核心，适合于数字化基础好、创 新能力强的商业流通企业，核心就是用智能体把数据要素和前 沿技术深度融合起来，打破产业边界，产生新场景、新模式、 新业态，使企业达到高阶智能的跃迁。其主要目的就是搭建数 据创新平台，依靠智能体来实现数据要素和商业流通、科技、 金融等各领域之间的深度融合，探索出新的价值创造途径。 大型物流企业采用该模式可以将物流、金融、科技数据进行整 合，产生新的物流服务、金融业务、科技服务，推动企业转型 升级的同时带动整个物流行业智能化升级，体现数据要素融合 创新的高阶效应。

四、数据要素与智能体融合赋能的优化策略

（一）夯实数据要素基础，破解“数据瓶颈”

一是提高数据采集和治理水平，促使商业流通企业特别是 中小企业创建起完善的数据采集系统，借助智能体技术达成对 整个产业链的实时、精确数据采集。二是加快数据治理能力的 打造，推进数据标准化、规范化的进程，搭建起数据清洗、整 合、归档的体系，改善数据品质，破解“数据杂乱”难题。三 是完善数据流通共享机制，破除企业与环节之间的数据壁垒， 创建起区域性、行业性的数据共享平台，依靠智能体的跨主体协作和数据加密技术来达成数据安全共享与协同流通，健全数 据要素产权、交易、定价机制，推进数据要素市场化流通，提 高企业数据共享意愿，使数据要素在全链条自由流动。

（二）深化智能体技术应用，提升融合效能

一是降低智能体技术的应用成本，增加智能体核心技术的 研发投入，促进企业、科研机构之间的技术合作，打破技术垄 断，提出轻量化智能体解决方案，适应中小企业的发展需要， 降低中小企业技术引进和应用成本，推动智能体技术在中小企 业的普及，解决数字“两极分化”的问题。二是推动智能体同 商业流通场景深度融合发展，促使企业针对自身的业务特点， 把智能体嵌入到采购供应、物流仓储、终端零售、协同管理等 各个环节当中，充分发挥出它的三大核心能力，从而实现数据 价值快速转化和乘数效应的放大；加强复合型人才培养，搭建 高校、企业、科研机构协同育人平台，培养出既懂商业流通业 务又掌握智能体技术和数据处理能力的专业人才，给技术落地 提供人才支持。

（三）推动产业均衡发展，强化中小企业赋能

一方面加大对中小企业的扶持力度，出台资金补贴、技术 指导、税收减免等扶持政策，支持中小企业开展数字化转型、 引进智能体技术、搭建数据体系，鼓励大型企业发挥技术优势 和资源优势，带动中小企业协同发展，共享数据资源和技术成 果，提高中小企业数据要素和智能体的融合赋能能力。另一方 面是创建中小企业专属服务平台，给中小企业提供数据治理、 技术咨询、人才培训、方案落地等一系列的服务，解决中小企 业资金、技术、人才的制约问题，提高中小企业数据要素复用 和协同的能力，促进中小企业轻量化智能升级，缩小企业间的 差距，实现产业整体的智能跃升。

（四）完善政策保障体系，强化支撑力度

第一，建立健全数据要素相关制度，制定和完善数据产 权、交易、监管等方面的法律法规，确定数据要素权利归属及 流转规则，创建数据价值评估和定价制度，促使数据要素市场 形成；健全数据安全监管体系，加强数据在采集、储存、应用 等各个阶段的管理，严防数据被非法获取、滥用，保障数据的安全，提高企业共享数据的意识。第二，加大政策扶持力度， 出台智能体技术在商业流通领域应用的专项政策，重点支持技 术研发、场景落地、人才培养等方面扶持力度；改善营商环 境，激励企业开展创新实践，培育出一批数据要素和智能体融 合赋能的标杆企业，发挥示范引领作用，推动整个商业流通产 业实现智能跃迁。

五、结论

数据要素乘数效应同智能体技术深度融合，是商业流通领 域推进供给侧结构性改革的有效途径，也是产业质效提升的主 要手段。二者融合依靠全链条数据协同冲破供给端信息壁垒， 达成采购、物流、零售等环节供给能力同市场需求的精准对 接，削减无效供给，化解库存积压，实现流通资源集约化调 配，契合供给侧改革去产能、去库存的目的，同时依靠数据复 用和技术革新，催生出智能仓储、无人配送、精准营销等新的 供给形式，使商业流通由传统的粗放型供给转向智能精准型供 给，改善供给体系的质量和效率，填补中小企业数字化供给的 不足，筑牢流通供给侧改革的产业根基。

作者简介 : 杨立新，商业科技质量中心。

参考文献

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[3]康书艳.商业流通领域中的供应链金融创新研究[J].全国流通经 济,2023(24):127-130. 

[4]谢莉娟,万长松,王诗桪.国有资本与流通效率:政治经济学视角的 中国经验[J].世界经济,2021,44(04):3-29. 

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