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AI時(shí)代零售增長(zhǎng)的生命線去向何處?

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當(dāng)前,中國(guó)零售業(yè)正站在歷史性的轉(zhuǎn)型關(guān)口。商務(wù)部數(shù)據(jù)顯示,2025年前三季度,限額以上零售業(yè)單位中,超市、百貨店等傳統(tǒng)業(yè)態(tài)零售額同比增速僅為4.4%、0.9%,而便利店雖以6.4%的增速領(lǐng)跑,卻仍難掩行業(yè)整體陷入的存量競(jìng)爭(zhēng)困局。當(dāng)價(jià)格戰(zhàn)失效、開(kāi)店紅利消退,傳統(tǒng)零售長(zhǎng)期依賴的規(guī)模擴(kuò)張模式已然走到盡頭。

與此同時(shí),消費(fèi)主權(quán)時(shí)代的到來(lái)正在重塑行業(yè)規(guī)則。消費(fèi)者對(duì)“更快的配送、更準(zhǔn)的推薦、更透的溯源”的需求,倒逼零售企業(yè)從“渠道為王”轉(zhuǎn)向“消費(fèi)者為王”。在此背景下,數(shù)據(jù)不通、供應(yīng)鏈響應(yīng)滯后、營(yíng)銷精準(zhǔn)度不足三大核心困境,成為制約行業(yè)增長(zhǎng)的“三座大山”。

零售轉(zhuǎn)型之困

中國(guó)零售業(yè)已邁入下半場(chǎng),其發(fā)展重心正從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向以品質(zhì)和服務(wù)驅(qū)動(dòng)的高質(zhì)量發(fā)展。然而,傳統(tǒng)零售企業(yè)在轉(zhuǎn)型中普遍面臨三重核心困境。

一是數(shù)據(jù)割裂的困境。多數(shù)企業(yè)仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初步階段,線上、線下及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分散于不同系統(tǒng),形成數(shù)據(jù)孤島,導(dǎo)致決策效率低下且失誤率高。

二是供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的內(nèi)憂外患。外部看,存量競(jìng)爭(zhēng)與即時(shí)零售的興起,要求供應(yīng)鏈必須從以產(chǎn)定銷,轉(zhuǎn)向以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),以實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)、更透的響應(yīng)。內(nèi)部看,傳統(tǒng)鏈?zhǔn)焦?yīng)鏈結(jié)構(gòu)剛性,抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱,需求波動(dòng)易被逐級(jí)放大,且面對(duì)海量SKU,人工計(jì)劃已力不從心。

三是營(yíng)銷與用戶運(yùn)營(yíng)的困境。流量紅利消退,獲客成本攀升,而依賴經(jīng)驗(yàn)判斷的傳統(tǒng)營(yíng)銷模式缺乏對(duì)用戶行為的深度洞察,轉(zhuǎn)化率低。更關(guān)鍵的是,企業(yè)無(wú)法打通從觸達(dá)到留存的全生命周期運(yùn)營(yíng),難以滿足個(gè)性化需求,用戶粘性不足。

盡管挑戰(zhàn)嚴(yán)峻,但AI技術(shù)的出現(xiàn)與不斷成熟,正為傳統(tǒng)零售的破局與重生注入全新動(dòng)能。時(shí)至今日,AI技術(shù)在零售領(lǐng)域的應(yīng)用已從早期的小范圍嘗試,逐步轉(zhuǎn)向成熟用例的規(guī)模化推廣,其角色也從單純的輔助工具,升級(jí)為重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、重塑商業(yè)模式的核心引擎。

從生成式AI重構(gòu)消費(fèi)交互場(chǎng)景,到智能體實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈端到端自動(dòng)化決策;從計(jì)算機(jī)視覺(jué)優(yōu)化門店運(yùn)營(yíng),到預(yù)測(cè)模型提升庫(kù)存管理精度,AI技術(shù)正全方位滲透零售“人、貨、場(chǎng)”各個(gè)環(huán)節(jié),給零售業(yè)帶來(lái)新的想象空間。

具體來(lái)看,“人”作為零售的核心需求主體,AI對(duì)其的重構(gòu)核心在于實(shí)現(xiàn)從“大眾營(yíng)銷”到“個(gè)體運(yùn)營(yíng)”的跨越,通過(guò)精準(zhǔn)洞察需求、優(yōu)化交互體驗(yàn),構(gòu)建全生命周期的用戶運(yùn)營(yíng)體系;“貨”作為零售的核心供給載體,AI對(duì)其的重構(gòu)聚焦于破解傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的剛性壁壘,實(shí)現(xiàn)從“推式供給”到“拉式適配”的轉(zhuǎn)型,構(gòu)建兼具效率與韌性的柔性供應(yīng)鏈體系。需求預(yù)測(cè)是AI滲透供應(yīng)鏈的核心切入點(diǎn),通過(guò)時(shí)序預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,整合歷史銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)因素、天氣變化、促銷活動(dòng)、社交媒體熱點(diǎn)等多維度變量,AI能夠?qū)崿F(xiàn)SKU級(jí)的精準(zhǔn)需求預(yù)測(cè);“場(chǎng)”作為零售的核心交易與體驗(yàn)載體,AI對(duì)其的重構(gòu)核心在于打破線上線下的場(chǎng)景壁壘,實(shí)現(xiàn)從“單一物理空間”到“全域虛實(shí)融合場(chǎng)景”的拓展,優(yōu)化場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)效率與消費(fèi)體驗(yàn)。

“AI+云”,重構(gòu)零售增長(zhǎng)邏輯

當(dāng)前零售行業(yè)所面臨的困境,本質(zhì)上是因?yàn)樾袠I(yè)渠道為王向消費(fèi)者為王,市場(chǎng)需求端的變化對(duì)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈形成的系統(tǒng)性壓力,倒逼企業(yè)在商品生產(chǎn)、流通和交付的全鏈條進(jìn)行效率革命。在此過(guò)程中,數(shù)據(jù)正成為零售企業(yè)最核心的生產(chǎn)資料,而AI+云的融合,正是激活數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。不同于傳統(tǒng)的信息化升級(jí),AI+云的深度融合正在推動(dòng)行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向品質(zhì)提升。

云計(jì)算為零售企業(yè)提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與彈性處理能力,解決了傳統(tǒng)IT架構(gòu)下“存不下、算得慢”的痛點(diǎn)——無(wú)論是PB級(jí)的銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù),還是實(shí)時(shí)產(chǎn)生的IoT設(shè)備數(shù)據(jù),都能通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)安全存儲(chǔ)與高效處理;而AI技術(shù)則突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的局限,實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)收集”到“價(jià)值挖掘”的跨越,讓數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為可指導(dǎo)決策的知識(shí)。

華為云提出的“從數(shù)據(jù)湖升級(jí)至知識(shí)湖”的理念,正是這一變革的核心體現(xiàn)。通過(guò)數(shù)據(jù)湖整合結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、IoT等多源數(shù)據(jù),再借助AI技術(shù)自動(dòng)抽取數(shù)據(jù)語(yǔ)義、構(gòu)建企業(yè)知識(shí)圖譜,從而幫助企業(yè)構(gòu)建以知識(shí)為中心的數(shù)據(jù)底座,零售企業(yè)得以將“人貨場(chǎng)”裝進(jìn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,讓決策像雷達(dá)一樣精準(zhǔn)。

而在讓零售行業(yè)最為頭痛的供應(yīng)鏈管理方面,AI技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用,正在推動(dòng)“推式供應(yīng)鏈”向?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“拉式供應(yīng)鏈”轉(zhuǎn)型。

以華為云為例,其圍繞“數(shù)據(jù)+AI”雙輪驅(qū)動(dòng),提供覆蓋計(jì)劃、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流全鏈路的智能供應(yīng)鏈解決方案,助力零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效與業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

在需求預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),華為云預(yù)測(cè)大模型突破了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的局限,能夠整合歷史銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)因素、區(qū)域消費(fèi)特征、營(yíng)銷活動(dòng)、天氣數(shù)據(jù)甚至社交媒體熱點(diǎn)等多維度變量,實(shí)現(xiàn)SKU級(jí)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)模式提升30%以上。

在生產(chǎn)與倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié),天籌求解器能夠基于實(shí)時(shí)需求數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)排程、倉(cāng)儲(chǔ)貨位布局和庫(kù)存水平,實(shí)現(xiàn)“以銷定產(chǎn)”和“動(dòng)態(tài)安全庫(kù)存”管理,減少滯銷積壓和缺貨損失;

在物流配送環(huán)節(jié),借助天籌求解器的路徑優(yōu)化能力和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),可實(shí)現(xiàn)多車輛、多節(jié)點(diǎn)、多約束條件下的最優(yōu)路徑規(guī)劃,同時(shí)結(jié)合IoT技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸過(guò)程的實(shí)時(shí)追蹤與溫濕度監(jiān)控,保障商品安全與交付時(shí)效;在全鏈路協(xié)同層面,通過(guò)華為云數(shù)據(jù)湖整合供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),構(gòu)建全鏈路可視化平臺(tái),讓企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)掌握從原料到終端的全流程狀態(tài),實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)決策。

更重要的是,柔性網(wǎng)狀供應(yīng)鏈體系大幅提升了企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。例如,在區(qū)域物流受阻時(shí),系統(tǒng)可通過(guò)全鏈路可視數(shù)據(jù)快速識(shí)別替代物流通道和可調(diào)撥庫(kù)存,實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)配;在原材料短缺時(shí),能夠基于供應(yīng)商畫(huà)像數(shù)據(jù)快速匹配備選供應(yīng)商,保障生產(chǎn)連續(xù)性。

實(shí)踐是檢驗(yàn)技術(shù)價(jià)值的唯一標(biāo)準(zhǔn)。順豐從2019年起就與華為云在彈性上云、AI、大數(shù)據(jù)、研發(fā)工具鏈、網(wǎng)絡(luò)安全等方面持續(xù)合作,面對(duì)業(yè)務(wù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)與對(duì)“時(shí)效承諾”的極致追求,順豐科技與華為云共同擁抱DevOps,實(shí)現(xiàn)了研發(fā)體系云化與敏捷化。

憑借多年的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和深厚的供應(yīng)鏈認(rèn)知,順豐科技在智慧供應(yīng)鏈領(lǐng)域不斷深入,推出“豐智云”一站式智慧供應(yīng)鏈解決方案,支持從規(guī)劃到控制的全鏈條管理,同時(shí)雙方將目光更投向了用智能重塑核心物流運(yùn)營(yíng)與客戶體驗(yàn)的未來(lái)。通過(guò)華為云提供的全棧ICT技術(shù)能力與順豐對(duì)物流場(chǎng)景Know-How的深度融合,讓數(shù)據(jù)在物流全鏈路中發(fā)揮價(jià)值,實(shí)現(xiàn)了從“規(guī)模運(yùn)營(yíng)”到“智慧運(yùn)營(yíng)”的躍遷。

美宜佳則與華為云深入零售行業(yè)肌理,攜手打造了“1+N+M”智慧供應(yīng)鏈藍(lán)圖,推動(dòng)門店從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,從“被動(dòng)響應(yīng)”邁向“主動(dòng)預(yù)判”。雙方落地基于數(shù)據(jù)中臺(tái)與AI算法的門店訂貨模型,將海量銷售、庫(kù)存、客流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)訂貨指令,助力門店高效運(yùn)轉(zhuǎn)、精準(zhǔn)服務(wù)。合作也力求打造出一條可復(fù)制的零售數(shù)智轉(zhuǎn)型路徑,以“Data+AI”賦能行業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化,為推動(dòng)零售業(yè)整體向智能化、高效化、個(gè)性化發(fā)展提供借鑒。

此外,某連鎖便利店企業(yè)通過(guò)與華為云的合作,打造的智能補(bǔ)貨系統(tǒng)使訂貨采納率提升5%,報(bào)廢率下降12.7%;某物流企業(yè)與華為云的合作,將倉(cāng)儲(chǔ)調(diào)度效率提升60%,裝箱率提高20%;某智能家居企業(yè)與華為云的合作,令裝車時(shí)長(zhǎng)縮短41%,配車計(jì)劃采納率>98%;某制藥企業(yè)與華為云的合作,將庫(kù)存降低15-25%,采購(gòu)周期縮短25%.......

眾多行業(yè)案例,體現(xiàn)了華為云的數(shù)智化供應(yīng)鏈解決方案,不僅能解決企業(yè)的即時(shí)痛點(diǎn),更幫助其構(gòu)建了柔性、高效的供應(yīng)鏈體系,支撐了全渠道業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。

除了利用數(shù)字化的手段重新構(gòu)建供應(yīng)鏈體系之外,在精準(zhǔn)營(yíng)銷方面也有AI大展身手的空間。新一輪AI技術(shù)的應(yīng)用,讓零售營(yíng)銷從“廣撒網(wǎng)”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)滴灌”成為可能。通過(guò)AI分析挖掘用戶需求,借助多模態(tài)大模型生成個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容,依托用戶數(shù)據(jù)智能平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全渠道精準(zhǔn)觸達(dá),零售企業(yè)能夠構(gòu)建以用戶為中心的全鏈路營(yíng)銷閉環(huán),提升用戶體驗(yàn)與轉(zhuǎn)化效率。

零售行業(yè)進(jìn)入“AI驅(qū)動(dòng)”增長(zhǎng)時(shí)代

在各行業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù),尤其是AI技術(shù)已經(jīng)從“技術(shù)驗(yàn)證”走向“價(jià)值落地”的當(dāng)下,零售行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型并非虛無(wú)縹緲的概念,而是有明確路徑、可落地、可復(fù)制的系統(tǒng)工程。

隨著AI與云計(jì)算技術(shù)的持續(xù)滲透,零售行業(yè)的增長(zhǎng)邏輯正在從“效率提升”向“價(jià)值創(chuàng)造”轉(zhuǎn)變。未來(lái),零售企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力將不再是規(guī)模與渠道,而是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)決策能力、柔性高效的供應(yīng)鏈能力、個(gè)性化的用戶服務(wù)能力。據(jù)統(tǒng)計(jì),2021-2030中國(guó)供應(yīng)鏈人工智能市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率28%,云基礎(chǔ)設(shè)施+AI空間可達(dá)253.1億。

從轉(zhuǎn)型路徑來(lái)看,前文提到的品牌均以數(shù)智化供應(yīng)鏈為核心突破口,依托華為云的Data+AI技術(shù)能力,實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈效率的革命性提升,進(jìn)而帶動(dòng)了營(yíng)銷、門店等全場(chǎng)景的協(xié)同轉(zhuǎn)型。

這一轉(zhuǎn)型路徑具有普適性——對(duì)于零售企業(yè)而言,供應(yīng)鏈?zhǔn)沁B接“貨”與“場(chǎng)”、“貨”與“人”的核心紐帶,通過(guò)數(shù)智化手段優(yōu)化供應(yīng)鏈效率,能夠快速實(shí)現(xiàn)降本增效,為后續(xù)的全場(chǎng)景轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

安全穩(wěn)定的云底座保障了業(yè)務(wù)的連續(xù)運(yùn)行,數(shù)據(jù)+AI兩大核心能力是驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的引擎,而數(shù)智化供應(yīng)鏈、營(yíng)銷、門店等五大創(chuàng)新方向,則為企業(yè)提供了全鏈路的轉(zhuǎn)型支撐。這種“業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)技術(shù)賦能”的模式,為零售企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了清晰的方法論。

從技術(shù)發(fā)展來(lái)看,未來(lái)AI大模型訓(xùn)練與推理需求將持續(xù)爆發(fā),算力服務(wù)化、訂閱化趨勢(shì)將加速;AI Agent將實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地,推動(dòng)供應(yīng)鏈端到端的自動(dòng)化決策;混合云架構(gòu)將成為常態(tài),供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)需求將持續(xù)提升。這些技術(shù)變革將進(jìn)一步賦能零售企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)更高層次的增長(zhǎng)。

零售業(yè)作為數(shù)智化技術(shù)落地最迅速、價(jià)值最顯性的領(lǐng)域之一,無(wú)數(shù)企業(yè)正積極探索AI與場(chǎng)景的融合路徑。因此,時(shí)值2025年末,鈦媒體攜手華為云,共同發(fā)起EDGE AWARDS特別單元“年度零售數(shù)智先行者”評(píng)選。


這不是一次簡(jiǎn)單的獎(jiǎng)項(xiàng)增設(shè),而是以“技術(shù)+媒體”的雙重視角,為零售數(shù)智化轉(zhuǎn)型錨定真正創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的標(biāo)桿,厘清可復(fù)制、可推廣的實(shí)踐路徑。

2025 EDGE AWARDS創(chuàng)新評(píng)選將以更開(kāi)放的國(guó)際視野,復(fù)盤這一年技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的躍遷,致敬那些重新定義時(shí)代邊界的企業(yè)、產(chǎn)品與人物。

我們希望通過(guò)這份榜單,讓真正的先行者被看見(jiàn),讓有效的創(chuàng)新路徑被借鑒。

當(dāng)傳統(tǒng)增長(zhǎng)模式失效,AI+云正在為零售行業(yè)打開(kāi)新的增長(zhǎng)空間。未來(lái),隨著轉(zhuǎn)型路徑的日益清晰,更多零售企業(yè)將借助AI+云的力量,實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)零售向智慧零售的跨越,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)進(jìn)入品質(zhì)驅(qū)動(dòng)、價(jià)值創(chuàng)造的新發(fā)展階段。

(作者|張申宇,編輯丨蓋虹達(dá))

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風(fēng)過(guò)鄉(xiāng)
2026-06-13 05:35:13
上映16天被觀眾趕出院線!網(wǎng)播也救不了它,事實(shí)證明爛片已無(wú)市場(chǎng)

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星宿影視?shū)?/span>
2026-06-11 14:45:57
意想不到!美國(guó)主導(dǎo)比賽,巴拉圭疲于奔命,美國(guó)4比1大勝

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澎湃新聞
2026-06-13 11:06:27
中東那個(gè)惡霸終于死了,不是被打死的,是被特朗普的談判拖死的!

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花折亦度無(wú)情
2026-06-13 16:49:17
好恐怖的天倫之樂(lè)!女子曬家庭聚會(huì),面和心不和被演繹得淋漓盡致

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林林先生
2026-06-13 10:25:06
韓泰、錦湖被大量投訴原廠輪胎開(kāi)裂,涉大眾、小米、特斯拉等十余款車型,相關(guān)廠家回應(yīng)

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紅星資本局
2026-06-13 19:37:10
墨西哥看世界杯遭持槍搶劫中國(guó)男子已平安回國(guó),當(dāng)事人:飛機(jī)落地時(shí)聽(tīng)到《故鄉(xiāng)的云》我們眼淚都出來(lái)了,祖國(guó)就是我們最強(qiáng)大的靠山

墨西哥看世界杯遭持槍搶劫中國(guó)男子已平安回國(guó),當(dāng)事人:飛機(jī)落地時(shí)聽(tīng)到《故鄉(xiāng)的云》我們眼淚都出來(lái)了,祖國(guó)就是我們最強(qiáng)大的靠山

瀟湘晨報(bào)
2026-06-13 14:16:19
中國(guó)不需要也不可能復(fù)制SpaceX

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大象新聞
2026-06-13 15:33:12
河南一國(guó)企領(lǐng)導(dǎo)疑值班期間在辦公室飲酒,被紀(jì)委人員突擊檢查?河南省國(guó)資委回應(yīng)

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極目新聞
2026-06-13 20:47:12
廣東男子公園遛兔,兔子遭4只未牽繩的犬只咬死,索賠1400元遭拒;狗主人:狗當(dāng)晚就已經(jīng)送走,要告你就去告

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瀟湘晨報(bào)
2026-06-13 19:33:09
16年前成名!41歲巴拉圭女神重返世界杯:賽前笑開(kāi)花 1-4后快哭了

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我愛(ài)英超
2026-06-13 11:57:08
烏克蘭襲擊導(dǎo)致燃料危機(jī)惡化,扎哈羅娃呼吁“友好國(guó)家”伸出援手

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山河路口
2026-06-13 21:03:30
早上6點(diǎn) 世界杯首場(chǎng)強(qiáng)強(qiáng)對(duì)話:8萬(wàn)人圍觀14億大戰(zhàn) 首發(fā)曝光

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葉青足球世界
2026-06-13 20:30:10
2026-06-14 03:24:49
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