隨著互聯網的高速發展，傳統線下零售渠道開始出現發展疲軟的狀況，中國零售業此刻亟需一劑“助推劑”。AI（人工智能）技術的發展或許會成為零售產業未來發展的良方之一。

AI技術可以改變對零售商品及消費者數據的采集、分析和價值應用形式，加速促進零售業“人、貨、場”的環狀結構優化，從而重構消費者關系，刺激消費需求。

目前，“AI+零售”仍處于探索階段，隨著零售企業數字化基礎設施水平的提高，AI技術將為零售企業的智能化改革帶來更大的想象空間，助推行業整體價值增長。

NO.1 無人超市即拿即走

在我國很多城市，無人超市已經落地生根，分布在一些熱門商圈或是商業廣場周圍。與傳統超市相比，無人超市無需配置理貨、收銀等人員，在人力成本投入方面幾乎為零，而消費者也只需要利用移動支付方式進行支付，甚至是即拿即走，可謂十分便利。

便利的背后，是科技力量的支撐。據悉，無人超市采用了多種識別技術，包括人臉識別等生物識別技術以及機器識別等智能識別技術。無人超市內的商品都有條形碼或者RFID標簽，能夠為消費者提供便捷的結算體驗。同時，人臉識別等生物識別技術既可以為無人超市提供安全保障，也可以成為新的支付方式。

人工智能技術除了體現在識別方面，還應用于無人超市的運營數據采集、分析方面。通過借助人工智能技術分析用戶數據，能夠及時、快速了解商品的銷售情況以及顧客喜好，從而提升采購精準度，提升實際運營利潤，并為消費者提供更好的消費服務。

NO.2 無人配送提高效率

無人車、無人機、無人倉、無人站、配送機器人等“無人科技”正成為電商、外賣、物流的新寵兒，在新技術的重構下，“低頭下訂單，抬頭收快遞”的生活方式成為可能。

無人機解決偏遠山村地區配送的最后一公里、無人車解決城市最后一公里、配送機器人深入園區樓宇，根據不同環境匹配不同的解決方案進行批量送貨，提升配送效率……這是智慧物流走出無人倉后的實踐，也是現階段所能達到的無人配送，而無人配送的終極目標是，改造傳統的物流體系架構，徹底實現智慧物流下的無人運作。

NO.3 智能客服未來可期

受益于AI和云計算等技術的不斷發展，以自然語言處理技術為代表的智能客服系統在零售企業中的應用不斷增加，覆蓋售前、售中及售后全過程。

7×24小時的服務可高效、高質量地滿足消費者商品咨詢、自助購物、訂單查詢、物流跟蹤、自動退換貨等需求，提高消費者滿意度，提升店鋪詢單轉化率，節省客服人力成本50%以上。

在此基礎上，智能客服系統同時可采集消費者信息標簽，洞察用戶行為，為精準營銷、智能化運營等環節提供數據支撐。另隨著語音交互技術的不斷發展，越來越多的消費者交互行為也通過語音進行，語音機器人、智能外呼等服務場景也逐漸豐富。 

NO.4 消費者識別分析

傳統線下零售場景缺少對消費者信息采集和分析的有效手段。除交易數據外，消費者分維度的精細數據、購物過程數據及數據整合分析的價值一直未被挖掘。依托機器視覺技術以消費者為主要識別對象，通過攝像頭采集人臉、動作、軌跡等信息，輔以對商品圖像信息的識別分析，可幫助零售企業整合“人、貨、場”數據，形成完整的用戶畫像和消費者洞察。 

此外，虛擬試裝/妝這一針對消費者的視覺解決方案也逐步通過手機APP或線下智慧大屏等方式落地應用，為消費者提供定制化的產品展示效果、節省品牌商試用裝成本、拓寬商品觸達消費者的渠道、優化消費者購物體驗，從而有效提高轉化率及降低品牌商成本。

另外，線下零售門店相比電商，在消費者行為洞察上缺少必要的信息獲取手段，現在可以通過智能攝像頭為信息采集入口，通過采集消費者人臉、面部表情、衣著、體態、發型等信息，實現在線下零售場景對消費者的全流程感知。

目前受線下零售場景頭部集中程度和IT建設基礎等因素影響，基于視覺的消費者行為洞察解決方案在4S店、家電3C店、大型商業地產等零售業態實驗落地。未來，隨著算力升級、技術發展帶來的算法成本降低、市場需求度提升等利好因素，基于視覺的消費者行為洞察解決方案落地規模將逐步增加。 

NO.5 支付方式升級

一些商家采用自動結算的方式，降低門店的人工成本。例如，使用RFID技術，將RFID的標簽貼在商品上，通過智能結算通道，識別商品RFID標簽信息，識別完成后，再由手機系統自動扣除商品款項，完成支付。結算完成后即可開門離開商店。除此之外，還可以利用圖像識別技術，直接識別商品的價格信息，免去標簽的制作成本，縮短商品識別的等待時間。

結·語

綜合來說，“AI+零售”解決方案的落地效果提升，需要依托海量數據對算法進行優化并在實際落地過程中打磨方案邏輯，以便“解決真實需求、真實解決需求”。以零售巨頭為代表，正大力推進零售科技的生態體系建設并對AI的投入程度愈來愈重。最后值得關注的是，為滿足零售企業智能化轉型及降本增效等需求，物聯網、5G等新興技術一方面可為AI解決方案助力、達成共贏，另一方面項目落地經驗、算法優勢和生態體系建設仍然是AI發展競爭力的核心。