雷鋒網(wǎng)按：任何一個能產生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，人工智能均可滲透其中將這些數(shù)據(jù)轉化為價值和經(jīng)濟效益。

傳統(tǒng)零售無疑是一個積累了海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，其中包含大量顧客數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)、商品受歡迎度數(shù)據(jù)、商場環(huán)境數(shù)據(jù)等。AI 的作用就是消除數(shù)據(jù)孤島，主動吸取并把它轉換為結構化數(shù)據(jù)，從而提高經(jīng)營效率。

隨著技術的普及和方案成本降低，把人工智能引入零售逐漸成為了現(xiàn)實。

本文把人工智能劃分為機器學習、計算機視覺、機器人三大類進行詳細講述，每一類在零售中都有著較為縱深的應用場景。

一、機器學習在零售中的應用

機器學習與零售商會員體系結合較為緊密，零售商需要全面掌握會員的購買記錄和身份信息。通過挖掘這些信息，從而完成個性化零售服務與購買需求預測。機器學習在零售的應用中主要可用于完成以下任務：

1.會員體系管理

會員體系管理的重要一項是對會員身份進行畫像，其本質是用戶畫像。根據(jù)會員的注冊信息和購買記錄判斷他的購買習慣、購物規(guī)律、購物喜好等信息，數(shù)據(jù)系統(tǒng)對顧客的數(shù)據(jù)收集得越多，用戶畫像就愈完整。

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)會根據(jù)這些信息為各個顧客打上很多標簽，如：70后、有孩子、女、大致收入水平等等。這些數(shù)據(jù)和標簽可對顧客群體細分，有利于瞄準特定的群體進行定向營銷和服務。

2.商品推薦

上面我們也提到，每個會員在數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中由很多標簽組成，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘，可讓這些標簽進行匹配：如果發(fā)現(xiàn)會員 A 與會員 B 的部分標簽重疊，當 A 購買了某些折扣商品后，系統(tǒng)會做出判斷，考慮給 B 以直郵或短信等形式發(fā)送這些商品的優(yōu)惠信息。

3.顧客購買行為預測

知道會員身份信息和購買歷史記錄之后，需要對他的購買行為進行預測。

以 Target 為例，美國第二大超市 Target 曾上線一套顧客分析工具，Target 選出 25 種典型商品的消費數(shù)據(jù)構建了“懷孕預測指數(shù)”。通過該指數(shù)，Target 在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，并向顧客進行產品推薦。一個典型案例是，他們根據(jù)一個未成年女孩在 Target 連鎖店中購買護手霜、保健品等典型商品的購物記錄，準確推斷出該女孩已懷孕。

鑒于懷孕預測模型的成功，Target 隨后將類似的模型應用在其他各種細分顧客群中，隨后的幾年間，Target 的銷售額從 440 億美元增長到了 670 億美元。

4.供應鏈優(yōu)化

前面的應用工具更多是為商品銷售服務，針對的對象為顧客，而供應鏈管理則是零售商正常運轉的基礎。

眾所周知，過量的庫存會增加成本，另一方面， 庫存耗竭會損毀聲譽并導致顧客流失?；诓煌a品、事件、營銷行為、季節(jié)因素等歷史數(shù)據(jù)的規(guī)范模型能夠預測正確的供求關系，零售商可基于這些數(shù)據(jù)，能夠有效預防庫存問題出現(xiàn)，并優(yōu)化物流管理，更有效地利用操作資金。

二、計算機視覺在零售中的應用

（圖片來自格靈深瞳）

雷鋒網(wǎng)了解到，機器學習在零售中的應用已有多年，相對來說也比較成熟。但計算機視覺在近些年才被投入在零售當中，由于效果和成本等問題，相關應用還未大規(guī)模商用。

1.智能攝像頭人群檢測

電商的出現(xiàn)，使得線下實體商店面臨客流量少、數(shù)據(jù)量不夠、監(jiān)控和收銀數(shù)據(jù)無法打通、只能無差別對待客戶等問題。之前有機構調查后發(fā)現(xiàn)，商場和超市非常希望能夠引入一種技術方案完成對這三方面的自動檢測：人群統(tǒng)計、人群屬性、人群行為。

目前曠視科技、格靈深瞳、極視角等 AI 公司可為零售商提供吸頂式單目、雙目或俯視攝像頭等綜合技術解決方案來解決上述三個問題。

詳細可見下圖：

（圖片來自曠視科技）

智能攝像頭可實時檢測到店顧客的客流量、年齡、性別、購物區(qū)域熱力圖進行統(tǒng)計與分析，從而計算人群數(shù)量和密度，檢測異?，F(xiàn)象；實現(xiàn)促銷區(qū)、重要區(qū)域的人流統(tǒng)計與控制以及銷售狀況。

除了能夠檢測出人群狀態(tài)外，也能完成對部分人群的人臉識別。具體實現(xiàn)方式是：用戶到店時，攝像頭首先可以通過人臉識別判斷客戶身份，其次后臺會顯示出該客戶是否為會員，根據(jù)會員的個人信息和購買數(shù)據(jù)，通過導購員或經(jīng)理手中的手持智能設備的后臺 App，實現(xiàn)會員到店提醒解決方案。

2.商品識別支付

自動結賬已成為一大趨勢，但自動結賬仍舊需要消費者掃描商品條形碼來完成，這對新手而言有一定的操作難度。

目前已有國外公司在去年推出基于 IBM 沃森圖像識別和 PayPal 支付的移動應用 PepperPay ，將圖像識別技術應用到商品識別和支付中來。顧客把選購好的商品放在配備了 PepperPay 技術的設備前，設備攝像頭就會對商品進行拍照，把照片傳送至后臺，然后識別出購買的商品，進行在顧客的 PayPal 賬戶中計價結賬。

3.商品漏掃檢測

“shrinkage”這個詞在國外零售行業(yè)中經(jīng)常用到，其大意是指商店商品由于盜竊或人為錯誤，導致結賬時未經(jīng)掃描而讓商店蒙受損耗。這個問題每年都會造成高達 452 億美元的損失。

目前世界上 10 家最大的零售商中一半在使用 Everseen 公司的 AI 技術解決上面提及的這一問題。Everseen 集成了收銀員上面的安全攝像機和自助結賬機，能夠自動檢測到商品是否漏掃。無論是員工疏忽還是有人盜竊，當商品未被掃描時，Everseen 會通過智能手表、平板電腦或任何其他移動設備向零售商店的團隊發(fā)送警報，并顯示未被掃描的商品圖像。

4.虛擬試衣鏡

近年來更加高端精準的 3D 虛擬試衣服務不斷面世，其產品通過體感設備和攝像頭捕捉人體數(shù)據(jù)，快速建立人體模型，通過算法根據(jù)消費者選擇實現(xiàn)服裝與人體的同步建模和精準匹配，最終通過壓縮傳輸技術將龐大的人體和服裝數(shù)據(jù)傳至云端，使得消費者可隨時隨地采用任何終端設備查看服裝上身的“真實”效果。

虛擬試衣鏡可以幫助客戶在購買前嘗試各種選擇，展示顧客穿上所選擇的服飾或配件的虛擬鏡像，基于使用手勢和觸摸界面。

除此之外，通過這種方式商場也可獲得消費者體型和偏好的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

三、機器人在零售中的應用

機器人無疑是人工智能的最佳載體之一，機器人可同時嵌入機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等技術，從而具備能聽、說、看的能力，在零售中扮演重要角色。

1、人機交互型機器人

以雷鋒網(wǎng)此前報道過的軟銀 Pepper 為代表，主要出現(xiàn)在零售店和大型商場中。

Pepper 機器人置入了 NLP 和 CV 等人工智能技術，可識別顧客的說話內容、語調和表情。

與此同時，它還有著很全面的導購功能，當顧客把需求用語音告訴 Pepper 后，它可直接帶顧客走到商品的貨架跟前，像售貨員一樣介紹商品的基本信息。

2、導購機器人

有別于 Pepper 這種可進行多種形式交流的機器人，部分機器人則專注于導購。其中 Budgee 和 PromoBot 就是典型的代表，Budgee 購物車機器人可實現(xiàn)自動行駛，從而跟著顧客走。用戶只需將購物清單發(fā)送給 Budgee，它就能分析購物清單并定位商品，規(guī)劃出購物路線。Budgee 還能分析購物車中的商品以及替代商品的一些優(yōu)惠促銷信息。

3、貨架巡邏機器人

上述兩種機器人是為顧客服務，而有些機器人則為服務于零售商的管理員。

眾所周知，超市往往出現(xiàn)擺錯商品價格標簽和商品位置的情況，靠人力解決這些問題任務量非常龐雜。針對這一痛點，有公司推出了 Tally 機器人，Tally 既可避障，也可探測掃描。根據(jù)后臺的貨品數(shù)據(jù)，對整個商場進行掃描以及分析，從而了解哪些商品需要補充上架、哪些商品定價錯誤或者位置擺放不正確，最終將這些問題反饋給工作人員。除此之外，Tally 還可以計算出庫存，提供詳細的補貨意見。

4、倉庫機器人

上述提到的幾款機器人更多應用在臺前，對零售商而言，背后的倉儲管理也極為重要。

亞馬遜把 Kiva Systems 機器人應用在其倉儲系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)統(tǒng)計，kiva 的作業(yè)效率比傳統(tǒng)的物流作業(yè)提升了 2 到 4 倍，機器人每小時可移動 30 英里，位置到達準確率高達 99.99%。亞馬遜機器人部門每年可幫助亞馬遜節(jié)省大約 9 億美元的人力成本。

國內不少公司尤其是阿里和京東開始廣泛使用倉庫機器人，這類機器人通常采用了以下技術和功能：

（一）感知和避障

以京東的無人配送車為例，其配備了多個視覺傳感器和雷達，可以通過生成視差圖等方式構建外部環(huán)境的三維環(huán)境，檢測障礙物的大小和距離等。

（二）路勁規(guī)劃

阿里菜鳥的小 G 可根據(jù)景物識別結果和地圖定位情況，根據(jù)內置算法變更已有路線。此外，小 G 還能根據(jù)目標配送點的分布情況，靈活調整配送順序，以達到最高效迅捷的配送。

亞馬遜的貨架機器人則可沿著倉庫地板上的條形碼列隊行走，不發(fā)生碰撞。

作為新一代的智能配送手段，這些機器人通常還具有一些額外技能。其中云跡科技和美國 Savioke 的服務機器人可以通過無線信號連接與建筑物內部的電梯控制器通信，加上智能感知的技能，他們可以完全自主地乘坐電梯到目標樓層。菜鳥小 G 還可根據(jù)電梯里的擁擠情況主動放棄乘坐。

申通快遞的智能分揀機器人還具備自動快充能力，這款機器人檢測到電量不足時，能自動找到預先設定好的電源進行快速充電，只需要 5 分鐘，就能再連續(xù)工作 4 個小時，真正實現(xiàn)了 24 小時不停歇。

另外，一旦貨物被盜或者自身發(fā)生故障，這些機器人通常都能實時發(fā)出報警。例如京東的無人配送車就可以通過總控臺的實時監(jiān)控和位置查詢保證安全。

總結

零售作為一種典型的商業(yè)綜合體，絕大部分環(huán)節(jié)均能依靠人工智能實現(xiàn)自動化與標準化，從而減少人力投入?？梢灶A見，隨著技術的發(fā)展，未來將會有更多形態(tài)的 AI 產品與解決方案應用在零售當中。

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