【51CTO.com原创稿件】 2018哪两个词最火？当然要属人工智能和新零售啦！
在当今技术领域，只要和人工智能相关，从人脸识别、无人车到大数据研判、智能家居、智能医疗影像分析、智能机器人……哪个不是市场的宠儿？
而随着互联网+”的概念在零售业掀起狂风巨浪，传统零售业面临着不变革就被淘汰的局面。于是乎，顺应时代发展，与传统零售交融，跟人工智能对话，零售新时代风风火火的走进了我们的生活。
在人工智能赋能下，新零售与传统零售业相比都有哪些特别之处？二者相结合又为我们的生活带来了哪些崭新的体验呢？今天就让我们一同来了解下。
传统零售 OR 新零售，傻傻分不清？
总结起来就是：从B2B（企业到企业）、B2C（企业对消费者）到C2B（消费者对企业）的过程。
AI+新零售对电商的帮助
无人科技促进物流降本增效
提升消费者购物体验，实现精准库存控制和升级配送效率已成为国际电商物流的竞争焦点。为提升运营效率，无人仓、无人机、无人车等无人科技已成为物流中下游降本增效的利器。 以京东物流为例，分拣“小红人”、智能搬运机器人（AGV）叉车、堆垛机器人、自动供包机器人等十几种不同工种的上千个机器人，基于人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术集成，在40000平米的仓库内各司其职，其投放使用密度行业领先。 2017年4月，京东集团宣布京东物流正式独立运营，并组建京东物流子集团。成立半年后，京东物流收入规模达200亿-300亿元，今年2月又获得25亿美元的融资，投后估值达134亿美元，位居同行前列。华尔街分析师认为，京东大幅投入的物流建设是公司制胜的关键。 除京东外，国内外电商、物流巨头也纷纷布局智能物流：物流巨头UPS自2016年起对分拣设施、技术能力和生产自动化进行升级和投资，增大了运送能力；联邦快递则在2017财年投资建设19个全自动站点；阿里巴巴旗下的菜鸟网络已累计投资上百亿元，打造全球最大的物流数据基础设施，并推出电子面单、物流地址库、物流云、智能云客服等产品。 AI解决服务堰塞问题
作为电商平台，每年618、双11这种S级大促，冲业绩、憋大招的同时，后端服务都面临着洪峰压力。
作为攻坚战备，客服人员需要提前一个多月的培训和考核，包括服务话术、活动规则、异常情况处理等等，加班加点招募临时工，更为重要的是，由于高并发和密集的流量和咨询需求，连轴转的倒班和压力之下，客服效率和状态都备受考验。
高强度的服务调度，同样也给企业形成了成本和管理压力，甚至形成大促后遗症。
为了解决电商企业传统服务的困局，提升用户留存和转化，许多电商平台采用了AI对话机器人和人机协同机制的智能服务解决方案，全面覆盖售前、售中和售后等全场景环节，并在知识库构建、交互方式、人机协同、服务对接、策略机制等方面，紧贴电商客户需求。
AI赋能新零售 线上线下两手抓
不久前，全球咖啡连锁龙头星巴克（Starbucks）与中国阿里巴巴签署合作协议，计划今年9月开始利用网络订餐平台"饿了吗"在上海与北京提供150家星巴克外送咖啡服务，并将该服务拓展到全中国2000家咖啡店。
随着阿里巴巴与星巴克的全方位AI新零售战略合作，即利用线上销售数据和虚拟商店数字化，满足消费者不同需求。这次合作不仅仅是将星巴克加盟到饿了吗，还专门组建了星巴克的外送团队。
未来盒马鲜生与星巴克合作，打造星巴克的外送厨房，利用盒马的消费者洞察力，星巴克更能掌握消费者的思维脉络，进一步渗透市场。不仅如此，透过人工智能的数据分析，还可以帮助星巴克确定咖啡需求最大的地点，并决定在哪开设新门市。
此外，星巴克虚拟商店将颠覆线上和实体店面的传统概念，消费者不用局限在特定位置。
对于星巴克来说，此次合作不仅能够针对中国市场的独特性和重要战略地位提供差异化服务。在人工智能技术与大数据算法结合虚拟店面的帮助下，拓展中国市场是明智之举，也为星巴克新零售业务建立良好基础。
其他
除了上述这些，AI+新零售还有很多过人之处。在产品设计、生产制造方面，利用人工智能可以实现拍摄样品就能获得专业制作流程的便捷；在定价方面，可以用人工智能在市场定价、活动定价、各类组合定价方式中做出最好的推荐来;在线上销售方面，可以利用“以图搜物品”的智能方式为用户提高购物效率、增强用户体验等;在线下零售方面，智能选址、智能结账、智能监督……
AI+新零售为消费者带来的便利
智能货架
虽然时至今日，大部分实体门店的铺货情况是通过神秘客走查或者巡店的方式进行管理的，但是这个领域早已可以通过人工智能实现更有效的终端管理。
铺货问题的核心需求来源于，厂商并不完全掌握销售终端的铺货情况。
比如一家饮料厂商，
他们的产品在不同超市的货架摆放情况如何？
货架上没货了是否及时补货？促销信息是否及时传达给了消费者？
这些表现与当季的销售表现有哪些关联？
应该做出哪些调整？
这些繁琐的问题如果交给智能货架的话，就立刻可以得到解决了。
货架的智能化目前来看主要分三个方向：取货与支付的智能化绑定、电子化货物标签和铺货智能监测。
以Amazon Go为例，它便是针对的第一个方向：即取货与支付的智能化绑定。它主要通过感知人与货架之间的相对位置和货架上商品的移动，来将取货和支付进行绑定，从而取消掉收银环节。
而在国内，我们看到了另一类智能货架的发展方向是智能化电子标签。也就是说，当顾客从货架上取下服装时，智能货架显示屏能够在2-3s内显示产品相关信息，同时由于货物本身采用了射频技术吊牌，可以实现货品的实时盘点。
此外当线下产品电子标签化以后，更有利于厂商实时对线上线下价格进行实时调整，未来线下促销活动的玩法也将逐渐多样化，线上线下渠道的打通则成为可能。
虚拟试衣
不知大家是否都经历过“卖家秀”与“买家秀”的坑爹对比呢？买到的衣服不合心意、上身效果不理想，应该是每个爱美的女孩在网购过程中最怕遇到的事情吧。现在有了虚拟试衣，就再也不用怕了！
虚拟试衣解决的需求其实有两层，一层是“合身”，另一层是“搭配”。
搭配类虚拟试衣app吸引用户的核心点在于——如何在浩瀚的网络服装库中找出特定用户可能会感兴趣的单品，唤起他们搭配的欲望，并推动下单。
而虚拟试衣对是否合身进行考量的难点在于既需要对消费者的身体进行建模，又需要对服装进行建模，两者匹配之后才能看出来实际效果。
这些问题其实在实体门店更加容易解决，比如优衣库推出的魔镜系统以及天猫AR虚拟试穿系统，因为在实体门店中魔镜安装的角度是固定的，用户和镜子之间的距离可以方便地探测到，则可以做到较为精确的建模。
不过，尽管目前虚拟试衣系统对于线下实体门店的效果更为突出，但对于线上购物来讲，也算在大程度上帮助大家避掉了一些“雷区”，降低了部分损失。
结语
好啦，说了这么多，大家对AI+新零售是不是有了一个更深层次的理解呢？在你的印象中，还有那些AI赋能新零售的应用场景呢？欢迎关注“AI推手”公众号，评论告诉我们哦！
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