零售人工智能(人工智能的发展)
零售是指通过买卖形式向最终消费者个人或社会集团出售生活消费品以及相关服务的行业。
随着「新型零售」概念与电子商务的兴起，零售活动现今已不局限于线下场景。目前，传统零售业正在向「新型零售」的架构进行转型，而其中必不可缺的则是人工智能，机器学习，视觉识别等前沿技术与黑科技。
本报告希望给关注零售行业的从业者展示人工智能技术相关的前沿应用，同时帮助渴望采用智能技术来迈进「新型零售」产业的从业者提供技术落地的可行性思路及案例参考。
作者 | 田辰
人工智能技术虽然还处在持续发展和创新的阶段，但也应认识到随着人工智能技术与「新型零售」概念逐步成熟，传统零售行业正在经历翻天覆地的变化。现今，传统零售业正在面临着多维度不同高科技产品或解决方案的冲击，一直处于不变革就会被淘汰的大环境中。在这背景下，结合人工智能技术与「新型零售」概念的产品与解决方案在近几年内已悄然成为变革的核心，它已在传统零售业的各个环节中掀起狂风浪潮。
随着「新型零售」的概念越发普及，全球 500 强零售行业公司也在试图整合前沿技术，并在多维度进行无人商店，无人仓库，虚拟店铺等未来场景的试点落地，从而加快对整个零售供应链的升级再构造。而这种从头到尾的变革，让视觉识别，自然语言处理等人工智能技术成为排头兵。
一、零售行业市场规模
随着全球平均经济水平的提高与人均可支配收入的稳步增长，近几年零售行业的市场规模正在飞速增长。截止于 2017 年底，全球范围内零售行业市场规模已经接近 23.45 兆亿美金，比上年年均增长率提高近 5.3 个百分点。同年，电商互联网市场已在全球零售行业市场占据近 1.5 个百分比的市场份额，并连续 3 年保持 300% 的增长速率。其中，根据数据显示美国零售行业电商互联网市场份额已接近 30%。基于 Mordor Intelligence 的数据，全球零售行业市场规模有望在 2023 年底突破 30 兆亿美金大关。
全球零售行业市场规模与发展趋势
二、人工能技术在零售行业的应用
2D/3D 视觉识别技术：无人仓库，无人商店，无人货架，以及虚拟展示都离不开2D/3D 视觉识别技术。同时，该技术也是线下门店数据收集不可或缺的眼睛。2D/3D 视觉识别与其他相关技术相结合的解决方案，已在新型零售领域的得到广泛的应用。
自然语言处理技术：语言交流是零售行业中不可避免的环节，随着人机交互的普及和无人化推广，自然语言处理技术正在逐步变为各大企业的重点研究方向，而其中涉及的机器翻译，文本挖掘，语义计算，文被搜索，推荐等核心模块则是重中之重。
机器人技术：机器人是新型零售无人化，快速化以及智能化的核心技术，它是集人工智能，深度学习，视觉识别等技术的综合应用领域。目前可常用于在新型零售行业收货、存储、订单拣选、包装等作业系统。
AR/VR 增强现实技术: 由于整合线上线下资源是新型零售的发展趋势，而增强现实技术则是生存于虚拟和现实的交界处，并结合视觉识别与机器学习算法等多种以人工智能为基础的技术。增强现实技术已在多种新型零售应用场景落地如 AR 试装，虚拟 VR 商店等。
传感器技术：传感器是众多技术落地所需的感知设备，也是收集各类数据的最前线。深度学习和机器学习与传感器经常绑定在一起，让企业可以在新型零售的快速发展变化中采集更多维度的信息以支持相关数据分析工作。
三、人工智能技术在零售领域中的应用分布
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其他周边场景：零售行业的应用领域与场景极为复杂，其中较热门的领域如运输，送货，行为分析等由于在全球 500 强零售公司中甚少提及，因此没有包含在此次机器之心零售行业报告范围内。
四、全球 500 强公司零售行业人工智能案例落地简述
亚马逊：通过深度学习，传感器融合，视觉识别，云计算等技术使无人商店 Amazon Go 得以在西雅图进行落地运营。在 Amazon Go 运营的同时，亚马逊还投入大量实时多维传感器监控系统，通过消费者的视线，表情，谈话等细微行为数据进行分析反馈以调整该线上+线下的新零售模式至最佳状态。 阿里巴巴：通过深度学习，生物特征识别，眼纹识别，人脸识别等多项专利技术进一步强化支付宝移动支付解决方案，并让消费者逐渐养成新零售模式下的无设备无现金支付购物习惯。京东集团：通过建立京东 X 事业部，京东在人工智能前沿技术领域实现了多重突破。其研发的京东智能配送机器人利用自主研发的无人驾驶模块配合 360 度全景环境监测、雷达探测等多项前沿技术实现了 20+城市低成本配送实地运营。与此同时，京东智能配送机器人还使用人脸识别模块有效地解决了，无人配送情况下收货人匹配，验证等困难任务。沃尔玛：通过与微软，IBM, 京东集团，清华大学的合作利用区块链，大数据，机器学习技术开发了在新零售背景下服务消费者与供应链参与商家的实时溯源服务，并确保每个时间节点供应链上的产品都有据可查。五、人工智能技术在零售行业中应用的局限性
1. 解决方案的可行性：人工智能与其它前沿相关技术现阶段部署的解决方案成本不确定性较高，所以针对不同零售场景下的解决方案与相关配套技术的人力开发成本都存在可行性的问题。
2. 消费者对新购物模式的适应性：人工智能相关解决方案或产品的落地，都需要市场的反馈与消费者商家的改变。换而言之，让人工智能真正起到预期的作用所需投入的人力与时间成本不可预期。
3. 供应链的不匹配性：人工智能技术的在零售行业不同场景与领域的实施都必须考虑应用方整个供应链环节的匹配性。如应用方供应链上有环节不能适应此改变，该解决方案或产品的落地可能并不会带来业绩增长反而是下降。
六、人工智能技术在零售行业中的未来趋势
1. 端对端的改变：零售行业经销商，品牌商的传统销售模式正在逐渐进行转变。其中利用新零售概念通过线上，人工智能与大数据技术去除消费者与制造商中间环节的C2M模式可能会登上舞台。
2. 线上线下物流的无缝链接：基于人工智能技术发展背景下线上线下的零售企业都在进行运营上的革新，利用人工智能，大数据，传感器等技术的线上下单，线下有货，送货到家等新购物方式正在逐渐影响消费者购物习惯。
3. 机器人与自动化技术的应用：人工智能，视觉识别，传感器等相关技术的成熟让机器人与无人化的运营理念得以落地，并大范围降低生产者运营成本和提高消费者购物体验。
特别鸣谢
京东物流 京东 X 事业部
Godbag 创始人李建
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本文由woniu于2021-10-22发表在中国AI网，如有疑问，请联系我们。
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