一百多年前，电的发明改变了无数行业，20年前出现的互联网亦是如此。而当下，人工智能(AI=Artificial Intelligence)将会对行业产生同样的影响。人工智能尽管发展迅速，但仍不成熟，所以期望AI实现迅速颠覆并不现实。但是只要某个产业能产生大量数据，AI将很有可能将这些数据转化为价值和经济效益。恰好传统零售拥有大量的顾客个人数据、购物数据、商品受欢迎度数据、顾客需求数据、商场环境数据等等，这些线下数据都是电商公司非常渴求的信息。人工智能的作用就是消除数据孤岛，主动去吸收更多的数据从而进行分析，实现专业化和高效化。
何为人工智能，通俗讲就是让机器形成听、说、看、学习、理解等能力，各自所对应的技术分支领域大致包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。目前来讲，机器人是人工智能最全面的落地形式。近年来随着数据量的剧增、运算能力的提高以及深度学习等算法地不断优化，使得人工智能在多个方面有了突破性进展，得益于这些进步，零售行业也开始重视人工智能，并尝试利用AI促进商品销售和仓库管理。
本文把人工智能划分为机器学习、计算机视觉、语音识别&自然语言处理、机器人四大类进行详细讲述，每一类都在零售中有着较为纵深的应用场景。
机器学习
机器学习的核心是让机器像人类一样进行学习，根据以往的“经验(数据)”，进行总结和归纳，从而进行执行和预测任务。
机器学习与零售商会员系统的相关度非常紧密，零售商需要全面掌握会员的购买记录和身份信息。根据这些信息把人工智能转化为个性化零售服务和购买需求预测的关键点，就在于机器学习，它可利用数据、统计学和概率学解决问题。其中机器学习主要用于完成以下任务：
1、用户画像
用户画像是根据顾客的身份注册信息和购买记录来判断他的兴趣爱好、购买习惯、购物规律等私人信息，数据管理系统对某一顾客的数据收集得越多，用户画像就愈完整。数据管理系统会根据这些信息为各个顾客打上标签，数据和标签可对顾客群体细分，有利于瞄准特定的群体进行定向营销和服务。
2、标签匹配
每个顾客在数据管理系统中都由很多标签组成，经过机器学习的处理，可让这些标签进行匹配：如果发现顾客A与顾客B很多标签属性比较相似，当A购买了某些折扣商品后，系统会做出判断，考虑给B以直邮或短信等形式发送这些商品的优惠信息。
3、购买行为预测
有了用户画像知道“他是一个什么样的人”之后，就需要对他的购买行为进行预测。维克托在《大数据时代》中写到：美国第二大超市Target公司曾上线一套顾客分析工具，利用机器学习技术对顾客的购买记录进行分析，向顾客进行产品推荐。Target把这个利用机器学习训练出的模型应用在各种细分顾客群中，随后的几年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
4、更高级的深度学习解决方案
除了常见的自有数据外，零售商应该建立起收集或购买第三方数据和学习模型的意识。第三方数据很容易理解，那么何为学习模型?
零售商在获得用户数据后，需要把这些数据进行训练从而搭建成一个非常优秀的推荐和预测模型。但是数据训练往往难度较大，如果直接使用其他大型零售商的模型是一个不错的选择，但由于竞争问题他们往往并不会把模型开放给对手。在这种情况下，我们以“迁移学习”模型为例(一种提高数据训练效率的方式)，迁移学习则可事先把一个预先训练好的模型挪到一个类似的任务上使用，不仅节省训练时间，同时也可提高精准度。
5、机器学习将是零售商竞争力的重要体现
数据固然重要，但很多时候用户的数据非常碎片化。当零售商手中拥有大量数据但却不知如何利用的现象很常见。其实很多数据在研究员看来都是“噪音”，这里需要注意“有效数据”的收集。对于大型零售商而言，最好的方式是自己搭建机器学习团队，未来零售商店的数据量以及数据解决方案会是竞争力的重要体现。如果公司体量较小，外包给其他技术公司或采用第三方技术解决方案也不失为一种好的选择。
计算机视觉
计算机视觉(computer vision)简称CV，是模拟人类视觉的人工智能技术，用机器来“看”图像，“理解”图像。人类经过数千万年的进化，早已拥有了复杂而精密的识别和传感系统，而且在现实世界中，如果以帧计算，我们每天都在看和学习数以万计的图像，而对只有寥寥几十年历史的计算机而言，利用计算机视觉技术让它看懂图像是一件很复杂的事情。
计算机视觉在近些年开始逐渐被应用在零售行业当中，主要出于两点：图像识别率不断提高;成本下降。由于国内传统零售商对计算机视觉的认知并不成熟，所以导致应用相对较少。
计算机视觉主要包括两大分支：人脸识别和物体识别。近期非常火热的无人零售商店Amazon Go就是把人脸识别、物体识别技术应用地淋漓尽致，同时配合各种传感器和自动化装置打造出一个先进的未来超市。
1、人脸识别
人脸识别应用在安防、支付以及身份验证。人脸识别落地到商场，专注于对顾客的人脸进行采集和记录，采集后这张人脸就成为顾客的ID。厂商可在结账台设置一个智能摄像头，并与收款设备连接。当顾客在台前结账时，摄像头先捕捉到顾客的人脸，然后实时记录他的购买记录，随后将这些数据传输至云端，利用机器学习技术进行处理，让人脸信息和购买数据结合成完整用户画像。当顾客进入商场，门口的摄像头会自动识别出这张人脸，顾客的用户画像也随之呈现。与此同时，在结账台前安置智能摄像头的另一个应用是可实现刷脸支付，把自己的脸与银行卡绑定，实现“人脸即密码”。
2、物体识别
(一)商品识别
自动结账已成为一大趋势，但自动结账仍旧需要消费者扫描商品条形码。自动结账系统目前在国内仍然处于尝鲜阶段，以深圳地区为例，目前仅华联、华润万家、ole 、永辉等部分超市设置了自助收银机，之所以未在国内普及开来，一方面受限于高昂的成本，另外国内消费者并未养成使用自动结账系统的习惯。
(二)图片检索
图片检索是指顾客通过上传图片来找到需要购买的物品，无需输入关键字，其更多应用在商场的线上店铺。除了根据图片搜索与之相同的商品外，它还会向顾客推荐视觉上相似的商品，目前淘宝已拥有图片搜索功能。国内人工智能公司码隆科技在图片检索技术方面有着较为深厚的积累，其提供的解决方案根据调用次数来收服务费。
语音识别与自然语言处理
语音识别技术就是把语音信号转变为文本的技术，自然语言处理其实是试图理解这些转化好的文字，与机器进行语言上的交流，让机器听懂你说什么。语音识别产品，可以识别“现在几点”这样的问句，作出响应。但是这个问法必须是固定的，用其他的问法，它们就无法作出响应。如果给出“现在很晚了么”这个指令，一般语音识别产品是无法理解你要做什么的。而自然语言处理的产品则可以告诉你，现在是晚上9点有点晚。
零售与语音识别、以及自然语言处理的结合，一般会以会话商务的形式存在：利用聊天软件和聊天机器人以文本或语音的形式协助消费者购买商品。
虚拟助理
让机器像人一样跟你对话聊天、解决问题，这就是语音识别和自然语言处理的终极目标之一。
虚拟助理一方面以软件的形式存在，但未来更多会以实体机器人的形式安置在超市的各个地方。当顾客和实体机器人进行交谈时，它会问你的购物需求以及兴趣，回答完你要寻找的东西后，它将显示你要寻找的物品照片和一些其对应价格的统计。
机器人
机器人无疑是人工智能最佳形态之一，因为机器人可以同时嵌入机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理技术，使得其在多个维度满足顾客的需求。既能看、又能说、也能处理复杂的问题。
1、全能型机器人
全能型机器人以软银的Pepper为代表，其在日本已完成一万多台的销售额，主要出现在零售店和大型商场中。Pepper机器人置入了语音识别和自然语言处理技术，既能听懂购物者的需求，与顾客进行交流。也能识别人的声调，知道顾客是生气还是开心。此外，Pepper也置入了计算机视觉技术，识别出人脸的表情和神态，并记录下每张人脸，根据顾客的用户画像数据，判断顾客身份从而提供个性化服务。Pepper也有着很全面的导购功能，以及可为顾客提供排队叫号的服务。
2、导购机器人
Pepper机器人的最大优势在于交流和互动，而有些机器人则专注于导购和解决其他实际问题。Budgee就是这类机器人的代表。
Budgee是由沃尔玛与机器公司Five Elements Robotics合作开发的智能购物车形机器人，Budgee购物车机器人可实现自动行驶，自动跟着顾客走，甚至能完成上山下坡。顾客只需将购物清单发送给Budgee，Budgee就能分析购物清单并定位商品，规划出购物路线，智能机器人还能分析购物车中的商品，并告诉顾客此商品的一些优惠以及促销信息。
3、货架巡逻机器人
超市的商品货架管理是一项非常繁杂的工程。超市里往往会出现工作人员弄错商品的价格标签，混淆商品的摆放位置，严重影响顾客的购物体验。为了解决这一问题，Simbe Robotics推出一款能够帮助理货的机器人Tally，既可避障，也可探测扫描。根据后台的货品数据，对整个商场进行扫描以及分析，从而了解哪些商品需要补充上架、哪些商品定价错误或者位置放置不正确，最终及时将这些问题反馈给工作人员。此外，Tally可以计算出库存，提供详细的补货意见。
4、仓库机器人
上述提到的几款机器人更多应用在台前，对零售商而言，背后的仓储管理也极为重要。
Locus机器人可协助工作人员完成仓库的分配、送货任务。Locus配有摄像头和2D条形码验证，利用雷达系统来追踪它在预置地图中的位置。Locus熟知每个商品在仓库中的位置，会自动导航到物品的所在位置等待执行任务。这时，工人的作用就是巡逻仓库区域，当他们发现有机器人在货架旁待命时，工人只需在机器人的屏幕上看其需要什么，分拣出来过后移动到下一个位置，或者直接驶向货运站。目前已有公司生产出能够用吸盘和夹子、机械手捡起盒子、瓶子的机器人。但由于商品形状、大小、重量等各不相同，对机器人来说要像人一样操作它们有一定的难度。
国内不少公司尤其是京东和阿里开始广泛使用仓库机器人，仓库机器人不像Pepper那样拥有图像识别和语音识别等能力，它们更多采用了以下技术和功能：
(一)感知和避障
通过摄像头、距离传感器、雷达等组件，感知外界环境信息，通过嵌入式算法模块对这些信息进行处理，形成对外部环境的理解，从而进行实时避让。
(二)路线规划
感知和避障只是这类机器人功能之一，此外，它们还可以参照地图测算和定位，根据行驶过程中景物的变化，实时地改变移动路线。
总结
尽管零售与人工智能相结合确实能大大提高工作效率、促进商品销售和仓库管理，但其仍旧面临成本高和市场教育难等问题。随着技术的不断成熟，解决成本压力只是时间问题。在这种情况下，零售商应以主动的心态去拥抱人工智能，而非被动接受去接受新事物，唯有这样才能更快促进人工智能在零售行业的落地，让更多业态的零售商在与电子商务公司竞争中拥有更多话语权。
