人工智能作為引發多個行業變革的新興技術，已經對零售行業的全鏈條進行了改造，人工智能涉及到從生產商到用戶的多個與零售相關的部門，包括供應商、電商、物流商、倉儲商以及在線支付和技術提供的其他服務商，這些部門之間具有緊密的聯系，共同工作來實現零售商品從生產商到用戶的流動，實現零售商品的價值。消費者的購買場景是多樣化的，商品生產的方式也是多樣化的，因此對于人工智能技術的需求也呈現多樣化的特點，貫穿了人工智能+零售主要的核心環節，也就是商品的生產、流通與銷售，其中在零售業當中應用比較廣泛的人工智能技術有深度學習、模式識別、AR 和 VR 等。
人工智能+零售在商品生產環節應用
在商品生產的環節中，去庫存管理可以利用深度學習來指導商品生產的數量。深度學習（DL, Deep Learning）是機器學習（ML, Machine Learning）領域中一個新的研究方向，與機器學習不同的是，在機器學習的前期準備過程中，需要對特征值進行抓取，但是特征值的“好壞”會受到專家判斷的影響，而深度學習則能夠達到自動化地選擇更加適當的特征值進行訓練和學習，進一步避免了人類的干預。
首先對近三年來我國政府提出的人工智能、金融等相關政策進行列舉，并且對其中的重點內容進行了概括。企業利用深度學習可以預測消費者的偏好，從而智能化地生產消費者會感興趣的零售商品。在人工智能+零售領域應用最新的深度學習算法是一個重要的推薦系統模型——深度興趣網絡（DIN,Deep Interest Network），深度學習算法不僅應用在商品生產的環節，而且可以與圖像識別、人臉識別、語音識別等模式識別技術相結合，應用在零售業的各個環節當中。
智能物流作為人工智能+零售的重要組成部分，能夠可視化監測運輸途中的商品。圖像識別技術是深度學習的一個實踐，能夠利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象，工作的主要過程是圖像的獲得、預處理、特征提取、機器學習和圖像匹配。
圖像識別在智能物流中應用廣泛。隨著線上購物的興起，對物流商品的分揀也提出了更高的要求，使用了圖像識別的機器可以對商品自動分揀，并且和物聯網等技術結合，同時存儲商品的位置信息，便于消費者查看。
人工智能+零售在商品銷售環節應用
商品銷售環節與消費者密切相關,這個環節又可以細分為營銷環節、購物環節和售后環節。
人臉識別和語言識別被廣泛應用在營銷環節當中。
通過攝像頭采集人臉圖像與特征值來自動定位追蹤消費者，并分析其路徑，同時向消費者提供可能感興趣的商品，是圖像識別中人臉識別的主要應用場景。工作方式是在多維的人臉上選取多個特征值，可以是灰度或者梯度值，然后應用機器學習算法與人臉庫中的人臉匹配得到消費者的身份、喜好信息。例如蘇寧無人店強調增強用戶購物時的多層體驗，通過人臉識別、圖像識別為傳感器采集用戶信息，用戶通過重力感應拿起商品，便會有商品信息及時出現在顯示屏上，屏幕上會顯示此款商品的網上評價、價格對比、商品多維視角等，并且會由后臺對商品拿起次數和購買頻率進行分析，及時更換商品品類，提升門店績效。
語音識別是跨學科、跨領域的一門技術，不僅應用到了人工智能當中和語言學密切相關的自然語言處理技術，還涉及到了聲學學科。語音識別的具體方法也是先學習再匹配的方法，直接與機器用人類語言進行交談，是人們長期以來在不斷探索的事情，語音識別的發展可以部分解決人們在消費場景中與機器對話的需求。
在購物環節中為了方便消費者的挑選，讓消費者對商品有進一步的了解，人工智能+零售引入了人工智能的 AR（Augmented Reality）和 VR（Virtual Reality）技術。這兩種人工智能技術可以將現實世界和虛擬世界融合在一起，但是采用的融合方式是不一樣的，一個是在現實世界中增加虛擬的因素，另外一個是構建虛擬世界卻又讓人感到身臨其境。在人工智能+零售業當中，AR 和 VR 能夠幫助企業，將線上線下融合的場景更完美地呈現給消費者。
在購物付款時的智能支付還應用到了指紋識別這樣的生物識別技術。生物識別也是人工智能的一種，需要計算機的人工智能算法與生物傳感器結合，利用人類的生理特征來識別人類的身份。指紋作為具備特征性的生物標識，可以作為“密碼”應用在人工智能+零售的支付過程中。例如阿里巴巴以自身的電商體系和支付體系為基礎，構建了新零售業態，通過支付寶、螞蟻花唄、螞蟻借唄等一系列的支付入口完成連接并向第三方開放支付渠道。
在售后環節中，主要應用的人工智能技術是自然語言處理技術，應用在智能客服當中。自然語言處理是計算機科學和語言學的一項交叉技術，可以將人類非結構化的自然語言轉換成結構化的計算機語言來進行學習和存儲，用自然語言同機器對話的時候，計算機可以將與之相匹配的結構化的計算機語言轉換成非結構化的自然語言輸出，完成人類和計算機使用自然語言的交流。在對結構化的計算機語言處理時也應用到了深度學習算法，是深度學習算法的一個實踐。
△ 圖1 AI零售中的核心技術
（1）人工智能技術的加入成為必然
零售業的發展現狀已經不僅僅局限在電子零售這樣的線上模式，更加注重的是線上和線下的融合，因此在這樣的背景之下，我國的人工智能+零售業發展成為現在的全渠道、智能化、提供個性化精準服務、創造社交+體驗平臺的模式。習總書記強調，我國經濟正處于轉變發展方式、優化經濟結構的攻堅期，迫切需要人工智能這樣的新興科技來為經濟發展增加新動能。我們要把握數字化、智能化的發展契機，加快人工智能與相關產業的融合進度，以人工智能這項新技術來確保變革過程中全要素生產率的提升。例如京東依托自身平臺和強大的物流鏈，將人工智能應用到售前、售中和售后的全過程中，與業內零售龍頭深度開展戰略合作拓寬場景布局、加強物流協作、提升運營效率。
人工智能提供的精準化體現在商品精準、價格精準、顧客精準、服務精準和管理精準，以精準服務形成消費黏性，實現價值的增值。例如阿里巴巴對于線上線下相結合的模式做出了探索，盒馬鮮生是阿里巴巴對線下超市完全重構的新零售業態，通過天貓小店和零售通幫助品牌商進行渠道下沉，提升分銷商效率，節約訂貨成本和訂貨時間，幫助用戶買到更多性價比高的商品。
為了順應消費者體驗而設計的社交屬性成為了零售的新模式，這打破了傳統的消費者與零售商的雙向模式，創造了多維度的消費者群互動，零售商們參與其中獲得相關的商業信息，從而結合人工智能技術去進行增值，實現“社交服務+人工智能+零售”的新發展方向。
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王耀羚
清華大學互聯網產業研究院研究員，管理碩士，持有PMP國際項目管理專業資格認證。主要從事金融科技、產業升級、企業數字化轉型、人工智能行研、企業政府戰略規劃等領域研究。曾參與涉及產業轉型指數研究、互聯網產業發展、金融科技行業分析、金融科技示范管理、十四五規劃社會治理課題、數字發展研究、跨境結算項目、工信部舉辦的中國云端與大數據高峰論壇項目籌劃工作、聯合艾瑞咨詢等知名市場調研機構開展項目合作等。曾負責或參與編寫《云計算和人工智能產業應用白皮書2018》《人工智能+零售行業研究報告2019》、《人工智能+金融行業研究報告2019》、《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》等。學術文章曾發表在數據雜志、中國工商銀行《現代商業銀行》等期刊。
