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这是一个再平常不过的晚上——你走进一家服装店。“张小姐，欢迎您。根据您之前在本店的购买记录，我们找到了本季最适合您的几件衣服。”几乎一句话都没来得及说，你已经被导购机器人“缠上”了。
机器人把你带到智能穿衣镜前，你可以在穿衣镜的屏幕选择你想试穿的衣服。几秒钟的功夫，镜子上就会浮现出你穿衣的样子。在一番毫不费力的尝试之后，你终于找到了心水的衣服。这时，你只需到支付机器前“刷脸”，就能提着它心满意足地踏出店门，整个过程不到十五分钟。
尽管这样的情节还没能发生在现实当中，但它也昭示着一种趋势。在零售行业，越来越多的实体零售商和电子商务公司都在不断将AI整合进自己的业务，同时衍生出了“智能零售”这一全新概念。
大数据正在改变零售业，由数据驱动的电商以及实体零售的变革都已在悄然推进。Kevin Kelly曾说：“不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。”随着商业发展，大数据将在零售业的不同环节产生更加广泛的影响，智能零售未来必将基于大数据场景进行分析预测或视觉化的处理，从而在整个商业生态上发挥作用。
然而，对比电商，实体零售企业同样做了很多年的大数据收集，真正做好的却寥寥无几。具体来说，实体零售对后端供应数据和会员数据的获取相对容易，前端运营数据则反之，同时也存在数据不全或缺乏关联性的问题。
大数据的核心是数据的关联应用，来自不同的应用场景、物流、采购、财务、运营、市场等环节的数据深度关联，孤立的数据很难发挥出应有的价值，更无从说起形成对AI的支撑作用了。
从目前看，智能零售应用场景落地在销售端的居多，比如在美国、日本已经出现的迎宾和导购机器人、智能穿衣镜等。事实上，零售的智能化不仅仅应该体现在收银与支付端、自动识别设备、商品管理等方面，更应该贯穿零售供应链、管理系统、市场营销、物流、服务等全零售的各个环节，真正形成新的商业模式，提升传统产业的运营效率以及用户的消费体验。
实体零售业需要重塑竞争力，一些企业已在特定场景下实现了智能化升级和变革，并在其中挖掘新的机会，还有一些企业在迎接这样的变革，为传统零售企业提供着满足不同需求的解决方案。
基于人工智能和机器人加速器Comet Labs智能零售领域行业报告，零售企业智能化有18个重要的应用场景：
这一领域已经有很多家公司进入，包括：AmazonRobotics（前身为 Kiva System），FetchRobotics（团队来自 Willow Garage），Swisslog（瑞士的自动化仓库和配送物流解决方案提供商，其背后是工业机器人“四大天王”之一的 KUKA），GrayOrange Robotics。日本日立可行走物流机器人包含两个升降台，两条机械臂，2015 年 8 月开发出成品，预计在 2~3 年后正式投入使用。
基于视觉设备及处理系统、动态 Wi-Fi 追踪、遍布店内的传感器、客流分析系统等技术，可以实时输出特定人群预警、定向营销及服务建议（例如 VIP 用户服务）、实时货品调整提醒、以及用户行为及消费分析报告。
内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。工作人员可以通过一个特殊的销售界面，以镜子为媒介向顾客发出建议。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。
智能虚拟穿衣镜已经在顶级奢侈品牌百货商场 NeimanMarcus 的加州 Walnut Creek 店部署。
通过带触摸屏的镜子及灯光调整，可以帮助用户找到适合自己尺码、颜色和消费场景的服装。消费者进入商店，通过镜子浏览店铺中所有商品，提交试穿申请，它们就会被导购员摆放在试衣间。顾客可以调整灯光亮度和颜色模拟使用场景，镜子感应衣服上的 RFID 标签并显示在屏幕上，然后镜子给出搭配建议。如果需要试其他颜色或尺码的衣服，也能通过屏幕下指令，让导购员给你送来。当你试穿满意后，可以直接在镜子上通过移动支付付款，试穿过的衣服会保存在个人账户中。试衣间里还可以记录追踪试衣者的动作，这为后续智能试衣间的智能化进行，提供了想象空间。
这套eBay 和 Rebecca Minkoff 合作的系统在 Nordstrom的西雅图和圣何塞分店投入使用。主要目的在于通过智能化的手段和亲身体验效果，来提升线下实体店服务的体验，创建线下服务相对于线上电商的差异化竞争力。
停车场是实体零售企业的用户入口，又是用户需求的最痛点。这是实体零售企业的一个重要变革方向，目前已经有越来越多的零售企业，开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。
在阿里巴巴推出的喵街 App 中，智能停车及找车是其中的模块之一，目前已经应用于 9 个城市 40 多家购物中心。
电子价签已经能做到基于红外传输的定位及商品导航功能，相比于卖场传统标签每年巨额的更换费用，加上人工成本、客户口碑、卖场形象等潜在价值，电子价签的投入 1~2 年时间企业就可以收回成本。
在用户购物及浏览过程中，快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节，其中 iBeacon 是很多企业选择的一种技术解决方案。
iBeacon 功能的基本原理是：配备有低功耗蓝牙（BLE）通信功能的设备或基站使用 BLE 技术向周围发送自己特有的 ID，而接受到该 ID 的应用软件（如「水滴」）就会根据该 ID 进行反应。iBeacon 的诞生，让商户和终端（智能手机）能够准确感知彼此准确位置。
目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销。
基于 Hadoop（大数据智能分析）、Data Visualization（数据可视化）、iBeacon、3D 地图Map/Reduce、Hive（数据仓库）等几个核心技术模块，通过行业定制化服务开发平台，可为零售企业提供了更为细致的智能服务及管理联动。
在超市领域，购物车作为最常见的硬件载体，将有较大机会首先进行智能化变革。在零售方面的智能化创新包括：将生物识别技术与摄像头系统进行结合，从而可以提供人流量统计和人脸识别服务，零售商可以利用智能手机下载的这些信息进行分析，并向顾客提供个性化的销售。
基于“视觉过滤技术”，针对用户潜在偏好，建构在线商品推荐模型。具体做法是，通过基于商品图片的问题，创造游戏一样的情景让消费者参与，然后预测购物者的下一个选择，并根据消费者之前的点击，提出售卖建议。每次点击都会通过成千上万的属性来训练AI，例如鞋跟高度、小腿长度、系带款式、鞋子的造型、纹理等。
目前 AI推荐模型，已经在电商网站得到应用，其他零售企业也在逐步推行。
美国老牌装饰零售商劳氏 LOWE’s 在洛杉矶成立了创新实验室，与硅谷的 FellowRobots 公司合作，在 2014 年和 2015 年期间，分别推出了劳氏 Holoroom 家装模拟器和 OSHbot 零售机器人，并均已在实体店里得到应用。
OSHbot 可以咨询用户需求，扫描物件并匹配，定位和导航。机器人屏幕上显示的创意内容和营销信息，还会随着机器人位置的变化而改变。客人可以通过机器人屏幕，与店内专家进行视频聊天。机器人的设计中还将融入 3D 打印技术，甚至能够 3D 打印小物件。
2016 年，软银第一款机器人 Pepper 以“销售员”的身份入驻日本最大的电器销售商山田电机（YamadaDenki）。Pepper 之前也曾帮助销售过智能手机和咖啡机等商品。Pepper 接受企业的租赁订单，每月租金 55000 日元（约合人民币 2730 元），仅为日本平均最低工资的一半。
机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境（如噪音）影响，语音、语义技术平台还不成熟
小米之家深圳旗舰店里处处都有“黑科技”：进店正对面有5块80英寸的屏幕，组成了一面互动购物墙，可追踪用户的移动行为。
只要用户靠近屏幕，就会被动作捕捉摄像头所感知，大屏幕上会立即出现有光标跟随用户的移动而移动。用户通过手势操作，可以浏览大屏内的产品图片、视频及介绍，对于感兴趣的产品可以直接生成二维码通过扫码直接购买，现场就可取货带走。这种全自助式的购物体验，这是对参与感最好的诠释。
目前这种互动购物墙在国内还是第一块，现场吸引了不少用户在这个店试营业期间前来观摩体验。店内每个店员身上都有随身的小包和一款可以支持扫码、刷卡支付的移动收银神器，用户完全不需要前往收银台就能实现在店内购物。目前来旗舰店购物的用户有70%都愿意选择通过大屏扫码或移动支付的形式购物。
随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，使用门槛低，每 6 台自助收银机只需配 1 名收银员。除了银行卡、微信、支付宝等多样化支付方式接入外，刷脸支付等技术的支付手段也将逐渐引入，比如国内阿里的刷脸支付尝试。
沃尔玛 App 加载了比价工具 Savings Catcher，顾客在实体店购物场景中，用手机扫描产品进行比价，发现更低价，价差返还。沃尔玛的比价策略并不包含线上零售商，其自由品牌的商品、熟食、糕点和肉禽蛋也不在比价范围内。截止到 2015 年 6 月，沃尔玛的企业 App 的用户已经达到 2200 万，其年增长率超过 400%，SavingsCatcher 这个比价工具让用户活跃度由一个月前的 400 万人猛增至 1400 万人，极大的提升了线下竞争力。
在零售业的电商模式中，客服是其中非常重要且占据很高成本的运营要素，通过机器人客服替代人工客服，是该领域智能化发展的重要方向。
IBM Watson 机器人计划替代一个数量庞大的工种 —— 在线客服，基于自然语义识别、人类情感识别，实现商品信息定向推送，实时答疑、咨询和投诉，还可以娱乐消遣讲段子。依靠机器人的自我学习能力，不仅能准确回答问题，还能感知到客户的情感和情绪。
而 Google、微软、Facebook 等AI领域的领军企业，也都在该领域有相关研究和投资。
美国『华尔街日报』盘点的最可能被机器人取代的十大工作中，「仓库管理员」荣登榜首。机器人免去了仓库员工每天走上最多 32 公里的烦恼。
德国公司 MetraLabs 在 2015 年推出和部署了带有 RFID 功能的机器人 Tory，为德国服装零售商 AdlerModem rkte 提供库存盘点服务。Tory 机器人通过传感器进行导航，边走边读取商品上附着的 RFID 标签。
考虑到 RFID 运营成本及系统要求的相关问题，Simbe 公司通过更为精准的图像识别技术，实现除商品管理之外的更多动态应用。
Simbe 机器人 Tally 是一款商品管理机器人，它基于商场商品布局图，通过传感器扫描定位和图像识别，实现商品信息自动识别，商品变化信息动态整理，错放或信息错误提醒，库存联动，缺货提醒，并根据商品变动信息及相关变量，为商场及供应商提供决策服务。
新零售时代，顾客为王、数据为尊，尽管不同零售商有着各自的形态，但以顾客为中心的经营理念、为顾客创造价值的商业规律是不变的。以零售本质为出发点，如何最大程度地围绕顾客、需求场景、商品、服务等维度，最终实现生活场景感知、解决方案推送、快速交付以及整个上下游从生产到顾客体验全过程的效率最大化，既是零售业的一致诉求，也是智能零售这一商业新模式的最终目标。
来源：清流资本
