人工智能被视为数字网络的升级版

从20世纪50年代开始，经过多年的风风雨雨，人工智能在商业场景中不断尝试和应用，终于在2016年实现了转折。——世界围棋冠军李世石在与阿尔法围棋的比赛中落败。随后几年，各种人机大战不断上演(从围棋、德州扑克到即时战略游戏等)。)，而机器取得了一系列压倒人类的胜利。人们惊讶地发现，人工智能的力量再也不能被忽视了。

在过去的二十年里，算法的优化、数据的积累和计算能力的提高极大地推动了人工智能的兴起。

从设备感知到大数据分析再到决策，人工智能能力的提升逐渐带来了各领域业务形态的变化。如今，人工智能被视为数字网络、相关产品或服务的升级版，加速了不同领域的商业实践。其中，零售行业的表现尤为明显，正在经历一场以消费者为核心的“零售革命”，助推传统零售行业升级。

新零售是数据驱动的，它重构了人、商品和市场的角色及其相互关系。互联网时代，碎片化的消费行为使得传统零售模式难以为继。基于数据分析，综合运用各个维度的数据：历史交易数据、社交网络关系、购物习惯、在线浏览记录、周期性消费习惯等。人工智能可以在零售场景中实现营销预测和辅助决策。如今，智能仓库、无人快递车、精准营销都是人工智能与新零售结合的产物。

线上和线下桥梁。

其中，人工智能(AI)技术是连接线上线下场景的桥梁，可以弥合线上电商与实体店之间的鸿沟，实现线上线下数据互补，打造全新的购物体验。下面，我们从三个维度来说明：人、货、场。

智能推荐。

想象一下施瓦辛格和赫本走进一家超市。理想情况下，我们希望店家会自动引导他们关注符合各自需求的商品，并以不同的动线来逛店。

事实上，目前大多数零售店提供的服务完全相同，因为在传统零售市场中，即使划分为不同的客户群体，他们获得的服务也几乎相同。

众所周知，施瓦辛格和赫本在性别和消费习惯上有很大的差异，应该有完全不同的购物体验。这是人工智能技术在新零售体验中的发展方向，针对不同人群的差异化需求，推出个性化解决方案，需要人工智能的深度融合。

个性化、定制化的推荐服务可以提升零售行业的客户体验。随着消费的不断升级，品质消费和个性化消费开始日益兴起。越来越多的零售企业开始提供个人裁缝服务：服装店可以根据尺寸定制衣服，食品店可以根据口味定制蛋糕等等。

对于线上场景，比如网上商场，可以通过埋点的方式获取每个用户的页面浏览数据。根据这些数据，用户可以统计从哪里进入页面，中间如何跳转查看哪些页面，每个页面的浏览、点击或收藏等时间和行为，最后结束哪个页面。基于这类数据，我们可以分析浏览轨迹，计算网站关键路径的转化率，从而了解整个网站设计的合理性，优化空间，为优化页面设计提供依据，提升线上精准营销的效果。

网购的一个缺点是无法直接触摸和感受商品。图片往往是消费者对商品认知的主要来源，尤其是网上销售的服装，如尺寸、色差、质地等，往往会引发纠纷。

近年来，互联网上的虚拟试衣技术发展迅速。虚拟试衣的难点在于将消费者的体型和服装都进行建模，进行匹配，展现穿着效果。冷杉

相对来说，这种数据采集问题在实体店更容易解决，比如苏宁推出的虚拟试衣镜系统。在实体店中，试衣镜的安装角度是固定的，可以引导和检测用户与镜子之间的距离，从而实现更精确的建模。

未来，试衣镜可能是线上线下的链接点。在实体店线下采集用户的体型数据并建模后，可以真实可靠地实现线上线下的虚拟试衣。虚拟试衣镜可以智能匹配许多不同的组合，这些组合可以在商店中展示，也可以由制造商定制。下单试衣后，商家可以直接安排商品转运，送到指定地点。

此外，线下商店还可以在商店中创造互动体验，使线下购物更加高效、有趣和个性化。与传统购物体验相比，借助人工智能购物更像是一种线下生活方式，对零售生态提出了新的要求，带来了巨大的变化。

商品维度：智能货架管理。

在零售终端智能管理领域，虽然消费支付方式经历了快速迭代，从钞票支付、卡片支付到移动支付，门店货架管理手段仍停留在相对原始的阶段。实际上，实体店的商品摆放可以通过人工智能实现更有效的终端管理。

想象一下周末晚上会有一场精彩的足球比赛播出。作为球迷，你要邀请一些朋友喝啤酒，看比赛。但是当你去超市的时候，你发现你最喜欢的啤酒是空的。你有点生气吗？

对于厂家来说，要通过人工巡查获取各超市产品的货架摆放、及时补货、销售情况及相关因素等信息，以及相应的调整措施。缺陷明显，信息收集反馈时间过长，监测数据不一定全面。

智能集装箱

新一代零售的发展方向必然是智能货架管理，能够有效提升用户体验。比如：通过摄像头的人脸。

识别功能，可以在顾客进店时进行新老客户的身份识别，对老客户可以根据购物历史及周期习惯推荐购物路线，对新客户可以制作客户画像，精准营销;客户进店后，摄像头可以记录客户的行进轨迹，优化货架摆放设置。此外，还可以使用压力传感器监测商品被拿起、放下的情况，以及存货数量，对货架进行自动化的实时监测管理。

这对于零售管理的意义重大，将会真正实现从决策到销售的全流程贯通管理。例如，当缺货或者货品信息展示不合规时，可以实时发出警示;同时，对用户的挑选、购物行为可以有大量的数据积累，从而可以结合人工智能技术进行本地化展陈优化。

场的维度：智能物流管理

如今，零售行业不断发展，数字化的商品信息、高效的仓储和物流，从产品的生产到配送，正形成一个完整的智慧化零售业态。国内外的电商巨头都已经开始部署智慧供应链，自动预测、采购、补货、分仓，根据实时情况调整库存精准发货，从而对海量商品库存进行自动化、精准化管理。

具体来说，目前可以看到的智能供应链应用场景主要有：

(1)自动预测备货：通过历史记录、节假日及促销、周期性因素、商品特性等数据预测备货，有效减少库存;

(2)智能选品：智能化诊断当前品类结构，优化品类资源配置，实现了商品全生命周期智能化管理;

(3)智能分仓调拨：预先将商品匹配到距离消费者最近的仓库，尽量减少区域间的调拨和区域内部仓库之间的调拨，提高时效性，同时优化调拨时的仓配方案，最大化降低调拨成本。

苏宁超级云仓

以苏宁为例，苏宁超级云仓是自主研发的定制化、系统化解决方案。它使货物从入库、补货、拣选、分拨到出库全流程自动化、智能化作业，极大的提升了仓储水平以及工作效率。

在这个过程中，采用了大量的物流机器人进行协同与配合，通过人工智能技术，让机器人适应不同的应用场景，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。

与传统仓储或者仅在单个环节实现自动化的仓储模式相比，智能仓储最大的特点在于机器人融入生产，改变生产模式，以及人工智能算法指导生产。因此，机器人技术、人工智能算法、海量商品的精准识别成为实现无人仓的主要技术瓶颈。

近年来，无人驾驶技术的研发得到了众多企业的重视，在商业化应用中不断成熟，包括无人重卡、快递机器人、快递无人机等，在物流运输、无人配送方面，构成一个完整的智慧物流配送体系。其中，无人重卡是连接区域物流中心的桥梁，快递机器人为最后一公里配送构建基础，快递无人机则全方位、无死角的保证这一公里的配送。越来越多的无人智能化设备被应用到具体场景，每个智能化的场景应用连成一体，构成智慧零售的关键一环。

困难及前景

当前，人工智能已经成为传统行业转型升级的助推力，持续地改变我们的商业模式和生活方式。而人工智能技术在新零售体验中的应用，必将进一步推动深度定制购物体验的发展，深度定制购物体验则会带来用户使用的粘性。

当然，在发展过程中，也面临着一些困难与挑战。

首先，在目前阶段，数据是AI应用的必要基础，在长期的业务开展中，积累的数据维度多样、体量巨大、形式复杂，并且数据间很多时候无法融合互联，形成数据壁垒。

其次，零售行业注重利润率，而科技落地的成本不是每个零售企业都能够接受的。例如，对于大型的连锁便利店，如要实现众多门店的智能化，一次性投入成本较高，因而升级门槛较高，往往倾向于依旧采用传统方式。

尽管存在重重困难，众多的科技企业仍然进行了有益的尝试，在一些典型场景中探索人工智能技术的应用。尤其在零售行业，新技术的应用落地呈现爆发趋势。例如，零售企业在加速与人工智能技术融合，在“物”端深耕供应链管理的同时，在“人、货”端的用户体验上也增强了线上、线下的融合。从无人值守的便利架到无人配送车，从单个的机器人到智能化的无人超市，各种技术、产品和解决方案，向人们展示了人工智能助跑“新零售”的诱人前景。