當人工智能遇上新零售，如何讓用戶愉快地掏腰包
無人便利店、無人機配送、智能客服
新零售概念背后，蘊含著科技革命的推波助瀾，從過去采用POS機、條形碼到嵌入RFID、人臉識別等技術運用到電商、線下實體零售的活力重現，技術模塊的運用場景、底層邏輯又是如何會是？虎嗅做了一番盤點總結。
無人便利店：賣的是灑脫JustWalkOut
讓很多人認為無人便利店可能會變革零售業，也讓很多人認為這是新零售的最佳打開方式。
2017年7月，阿里巴巴在第二屆淘寶造物節上推出淘咖啡。用戶首次進店，需要打開手機淘寶，掃碼獲得電子入場券，同時簽署數據使用、隱私保護聲明、支付寶代扣協議等條款，然后通過閘機，開始自由購物。用戶離開的時候會通過一扇結算門，購物費用會有支付寶自動扣除。螞蟻金服技術實驗室高級技術專家曾曉東透露到淘咖啡背后，主要涉及到會員賬號打通、商品鏈路和支付三塊技術方案。
其中的物聯網支付方案，是螞蟻金服技術實驗室的研發工程師研發的。在識別人和商品上，混合使用計算機視覺和傳感器感應，再疊加了一些非配合生物識別技術（非配合的意思是在用戶無感知的狀況下就能完成身份核實），以降低誤判率。目前達到的效果是人誤識別率0.02%,商品誤識別率0.1%。
對比淘咖啡和Amazon提出的Amazongo技術層面的差異，可以發現Amazongo使用了純計算機視覺技術，而淘咖啡在使用計算機視覺的基礎上，還疊加了傳感器感應，以及生物識別技術。總的來說，純計算機視覺方案被公認為是未來的主流方向，因為傳感器有無法解決的技術缺陷（比如商品被身體緊緊捂住，機器人維修，很難被識別出），以及不可避免涉及到對整個供應鏈的改造，實現難度比較大。
而Amazongo的延遲開業，也說明該方案仍有很大的實現難度，比如客流密集時識人準確率下降、商品錯誤放置導致誤識別等。因此，在計算機視覺方向進行更深層次的研究，是技術落地的必然要求。當下，無人便利店、辦公室無人貨架正受到資本熱捧，而這個行業的實際進程應該是一種慢熱狀態，警惕無人陷阱。
智慧供應鏈：自動化存、轉、流，高效運行
亞馬遜作為國際電商巨頭，早早開始部署智慧供應鏈。據雷鋒網消息，亞馬遜近日宣布在全球包括中國已率先啟用了全新的無人駕駛智能供應鏈系統。基于云技術、大數據分析、機器學習和智能系統等方面的領先優勢，亞馬遜全新的無人駕駛智能供應鏈可以自動預測、采購、補貨、分倉，根據客戶需求調整庫存精準發貨，從而對海量商品庫存進行自動化、精準化管理。
而國內來看，以阿里為例，阿里推出智慧供應鏈中臺，目前已應用于包括天貓超市、天貓國際、天貓電器城、1688、零售通、AliExpress、村淘、阿里健康等多個業務場景的供應鏈服務。阿里供應鏈中臺核心能力主要包括以下幾點：
1）智能預測備貨：幫助業務通過歷史成績、活動促銷、節假日、商品特性等數據預測備貨，有效減少庫存；2）智能選品：智能化診斷當前品類結構，優化品類資源配置，實現了商品角色自動劃分、新品挖掘、老品淘汰等全生命周期智能化管理；3）智能分倉調撥：將需求匹配到距消費者最近的倉庫，盡量減少區域間的調撥和區域內部倉庫之間的調撥，同時優化調撥時的倉配方案，最大化降低調撥成本。
無人倉/無人車：分揀機械化代替人肉
無人倉的實現結合了物聯網和人工智能。RFID（射頻識別）技術是物聯網的關鍵技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或者光學接觸。相應的射頻標簽包含了電子存儲的信息，數米之內都可以識別。與條形碼不同的是，射頻標簽不需要處在識別器視線之內，也可以嵌入被追蹤物體之內。利用RFID技術，可以實時掌握物品的位置，從而成為智能系統管理的實現基礎。而人工智能技術則大量體現在工業機器人上。
以京東為例，京東無人倉是自主研發的定制化、系統化解決方案。其采用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，適應不同的應用場景、商品類型與形態，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。
近年來，致力于無人駕駛技術的初創公司如雨后春筍般出現，為無人駕駛技術的成熟化和商業化提供支持。圖森未來科技自主研發的計算機視覺配合毫米波雷達及3D高精地圖的無人駕駛技術，能夠實現高速公路路段的全無人駕駛，司機僅需在公路港內完成泊車、裝卸、加油工作，幫助貨運企業降低物流成本，加快貨物周轉。而地平線機器人則開發了雨果系統，跨越感知，預測，定位，和決策，運行于異構計算平臺CPU+GPU或CPU+FPGA。
與傳統倉儲或者僅在單個環節實現自動化的倉儲模式相比，無人倉最大的特點在于機器人融入生產，改變生產模式，以及人工智能算法指導生產。因此，機器人技術、人工智能算法、海量商品的精準識別成為實現無人倉的主要技術瓶頸。而對于無人車，基于深度學習的圖像處理算法是目前的研究重點，m.haojoj.com，而真正落實到應用，大規模的數據收集也將成為一個難題。
個性化推薦：提升購物體驗背后，是提高流量轉化
個性化、定制化的推薦在零售行業能很好的提升顧客體驗。機器通過顧客的瀏覽軌跡、購買記錄等向顧客推薦相關商品，是線上精準營銷的重要手段。
國內有多家創業公司借助自身的人工智能技術在電商領域發光發熱。碼隆科技一直致力于發展最時尚的人工智能。其專注于時尚領域的精深智能搜索，庫卡機器人何服電機維修，利用深度學習技術，讓計算機理解顏色、花紋和材質，將時尚表面的顏色及款式變得可分析化。其主要產品StyleAI，是一款通過服飾照片快速了解明星模特們或者其他用戶如何搭配類似服飾的應用，是一個具備時尚品味的人工智能產品。
而衣+是一個基于圖片搜索、可以尋找衣物、進行導購的網站。其主要產品有衣+邊看邊買搜索引擎、衣+圖像、視頻標簽分析引擎及衣+人臉屬性分析引擎。它革新了時尚商品搜索及交易渠道，結合最新的計算機視覺識別、搜索和人工智能技術和時尚的社交網絡，及時創造人和中意商品的連接，收錄了海內外100多家主流時尚電商商品。
比較碼隆和衣+，兩者都用到了搜索、大數據和圖像識別技術，其目的都是讓消費者有全新的愉悅的體驗。兩者的區別在于衣+不僅提供衣物搜索，還可以提供交易渠道，直接進行購物，相當于完全取代了之前時尚導購員的角色。
智能客服：機器人遇到刁難客戶，有理說不清
電商領域，智能客服起著非常重要的作用，它能幫助人工客服提高解決問題的效率，能以一抵千。過去，智能客服的角色是非常單一的，僅支持文字回復，而如今的智能客服具備自然的語言處理能力和深度的學習技術。它可以根據客戶信息進行定制化的產品推薦，并提供訂單修改、退貨、退款等服務。