人工智能技術雖然還處在持續發展和創新的階段，但也應認識到隨著人工智能技術與「新型零售」概念逐步成熟，傳統零售行業正在經歷翻天覆地的變化。現今，傳統零售業正在面臨著多維度不同高科技產品或解決方案的沖擊，一直處于不變革就會被淘汰的大環境中。在這背景下，結合人工智能技術與「新型零售」概念的產品與解決方案在近幾年內已悄然成為變革的核心，它已在傳統零售業的各個環節中掀起狂風浪潮。

隨著「新型零售」的概念越發普及，全球 500 強零售行業公司也在試圖整合前沿技術，并在多維度進行無人商店，無人倉庫，虛擬店鋪等未來場景的試點落地，從而加快對整個零售供應鏈的升級再構造。而這種從頭到尾的變革，讓視覺識別，自然語言處理等人工智能技術成為排頭兵。

一、零售行業市場規模

隨著全球平均經濟水平的提高與人均可支配收入的穩步增長，近幾年零售行業的市場規模正在飛速增長。截止于 2017 年底，全球范圍內零售行業市場規模已經接近 23.45 兆億美金，比上年年均增長率提高近 5.3 個百分點。同年，電商互聯網市場已在全球零售行業市場占據近 1.5 個百分比的市場份額，并連續 3 年保持 300% 的增長速率。其中，根據數據顯示美國零售行業電商互聯網市場份額已接近 30%。基于 Mordor Intelligence 的數據，全球零售行業市場規模有望在 2023 年底突破 30 兆億美金大關。

全球零售行業市場規模與發展趨勢

二、人工能技術在零售行業的應用

2D/3D 視覺識別技術：無人倉庫，無人商店，無人貨架，以及虛擬展示都離不開2D/3D 視覺識別技術。同時，該技術也是線下門店數據收集不可或缺的眼睛。2D/3D 視覺識別與其他相關技術相結合的解決方案，已在新型零售領域的得到廣泛的應用。

自然語言處理技術：語言交流是零售行業中不可避免的環節，隨著人機交互的普及和無人化推廣，自然語言處理技術正在逐步變為各大企業的重點研究方向，而其中涉及的機器翻譯，文本挖掘，語義計算，文被搜索，推薦等核心模塊則是重中之重。

機器人技術：機器人是新型零售無人化，快速化以及智能化的核心技術，它是集人工智能，深度學習，視覺識別等技術的綜合應用領域。目前可常用于在新型零售行業收貨、存儲、訂單揀選、包裝等作業系統。

AR/VR 增強現實技術: 由于整合線上線下資源是新型零售的發展趨勢，而增強現實技術則是生存于虛擬和現實的交界處，并結合視覺識別與機器學習算法等多種以人工智能為基礎的技術。增強現實技術已在多種新型零售應用場景落地如 AR 試裝，虛擬 VR 商店等。

傳感器技術：傳感器是眾多技術落地所需的感知設備，也是收集各類數據的最前線。深度學習和機器學習與傳感器經常綁定在一起，讓企業可以在新型零售的快速發展變化中采集更多維度的信息以支持相關數據分析工作。

三、人工智能技術在零售領域中的應用分布

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其他周邊場景：零售行業的應用領域與場景極為復雜，其中較熱門的領域如運輸，送貨，行為分析等由于在全球 500 強零售公司中甚少提及，因此沒有包含在此次機器之心零售行業報告范圍內。

四、全球 500 強公司零售行業人工智能案例落地簡述

亞馬遜：通過深度學習，傳感器融合，視覺識別，云計算等技術使無人商店 Amazon Go 得以在西雅圖進行落地運營。在 Amazon Go 運營的同時，亞馬遜還投入大量實時多維傳感器監控系統，通過消費者的視線，表情，談話等細微行為數據進行分析反饋以調整該線上+線下的新零售模式至最佳狀態。阿里巴巴：通過深度學習，生物特征識別，眼紋識別，人臉識別等多項專利技術進一步強化支付寶移動支付解決方案，并讓消費者逐漸養成新零售模式下的無設備無現金支付購物習慣。京東集團：通過建立京東 X 事業部，京東在人工智能前沿技術領域實現了多重突破。其研發的京東智能配送機器人利用自主研發的無人駕駛模塊配合 360 度全景環境監測、雷達探測等多項前沿技術實現了 20+城市低成本配送實地運營。與此同時，京東智能配送機器人還使用人臉識別模塊有效地解決了，無人配送情況下收貨人匹配，驗證等困難任務。沃爾瑪：通過與微軟，IB+M, 京東集團，清華大學的合作利用區塊鏈，大數據，機器學習技術開發了在新零售背景下服務消費者與供應鏈參與商家的實時溯源服務，并確保每個時間節點供應鏈上的產品都有據可查。五、人工智能技術在零售行業中應用的局限性

1. 解決方案的可行性：人工智能與其它前沿相關技術現階段部署的解決方案成本不確定性較高，所以針對不同零售場景下的解決方案與相關配套技術的人力開發成本都存在可行性的問題。

2. 消費者對新購物模式的適應性：人工智能相關解決方案或產品的落地，都需要市場的反饋與消費者商家的改變。換而言之，讓人工智能真正起到預期的作用所需投入的人力與時間成本不可預期。

3. 供應鏈的不匹配性：人工智能技術的在零售行業不同場景與領域的實施都必須考慮應用方整個供應鏈環節的匹配性。如應用方供應鏈上有環節不能適應此改變，該解決方案或產品的落地可能并不會帶來業績增長反而是下降。

六、人工智能技術在零售行業中的未來趨勢

1. 端對端的改變：零售行業經銷商，品牌商的傳統銷售模式正在逐漸進行轉變。其中利用新零售概念通過線上，人工智能與大數據技術去除消費者與制造商中間環節的C2M模式可能會登上舞臺。

2. 線上線下物流的無縫鏈接：基于人工智能技術發展背景下線上線下的零售企業都在進行運營上的革新，利用人工智能，大數據，傳感器等技術的線上下單，線下有貨，送貨到家等新購物方式正在逐漸影響消費者購物習慣。

3. 機器人與自動化技術的應用：人工智能，視覺識別，傳感器等相關技術的成熟讓機器人與無人化的運營理念得以落地，并大范圍降低生產者運營成本和提高消費者購物體驗。