網(wǎng)上有很多關(guān)于畢業(yè)實(shí)習(xí)pos機(jī)銷售報(bào)告前言,金準(zhǔn)人工智能 AI賦能新零售趨勢(shì)報(bào)告的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于畢業(yè)實(shí)習(xí)pos機(jī)銷售報(bào)告前言的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(www.shineka.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!

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1、畢業(yè)實(shí)習(xí)pos機(jī)銷售報(bào)告前言

畢業(yè)實(shí)習(xí)pos機(jī)銷售報(bào)告前言

前言

從2013年到2018年，人工智能+零售創(chuàng)業(yè)公司在374筆交易中籌集了18億美元，而這一切主要?dú)w功于亞馬遜公司，因?yàn)檫@家科技巨頭迫使零售商重新考慮他們的電子商務(wù)戰(zhàn)略并在實(shí)體和汽車領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新以保持競(jìng)爭(zhēng)力。來(lái)自亞馬遜的競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)透明度和投資的需求正在改變?nèi)斯ぶ悄?零售領(lǐng)域。

這兩年，關(guān)于新零售的各種報(bào)道讓人們對(duì)零售業(yè)有了新的認(rèn)識(shí)，無(wú)人超市、無(wú)人貨架、生鮮配送。在馬云提出新零售概念的時(shí)候，很多人發(fā)現(xiàn)新零售的5大部分實(shí)際上都是在原有的基礎(chǔ)上加了個(gè)“新”字，所以說(shuō)新零售并不是一種顛覆性的革命，而是優(yōu)化、深挖傳統(tǒng)零售帶來(lái)的巨大的革新。零售市場(chǎng)足夠大，據(jù)商務(wù)部《中國(guó)零售行業(yè)發(fā)展報(bào)告》，2016（沒(méi)查到去年的數(shù)據(jù)）年全年商品零售額近29.7萬(wàn)億元，這就意味著，哪怕蠶食其中一小部分，優(yōu)化升級(jí)一部分零售行業(yè)的劣勢(shì)，都會(huì)有巨大的獲利機(jī)會(huì)。所以，新零售并不是零售行業(yè)的顛覆性革命，而是優(yōu)化、深挖帶來(lái)的巨大的革新。

一、零售業(yè)的革新

1.1用戶群體的變化帶來(lái)的消費(fèi)革新

零售的變革會(huì)是現(xiàn)在，線上的流量越來(lái)越貴是一個(gè)重要的原因。

另一個(gè)重要的原因是——8090逐漸成為社會(huì)消費(fèi)的主力。隨著年齡的增長(zhǎng)，他們也逐漸從學(xué)生、白領(lǐng)走入了家庭生活，開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)蔬菜瓜果、關(guān)心起了柴米油鹽。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的粒子，為什么美邦、森馬、安踏這幾年迎來(lái)了關(guān)店潮？因?yàn)榇┧鼈冮L(zhǎng)大的八零后已經(jīng)不適合青春低齡的風(fēng)格，而品牌又沒(méi)抓住90后這波新消費(fèi)群體。因此衍生出了zara，only，fiveplus，ochirly，優(yōu)衣庫(kù)，無(wú)印良品和一些潮牌在中國(guó)崛起。

在零售的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣上，8090和父母輩在消費(fèi)觀念上已經(jīng)大有不同。

主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一是，不同于上一代核心關(guān)注物美價(jià)廉，他們開(kāi)始為品質(zhì)（或情懷）支付溢價(jià)。

二是，我們的消費(fèi)品類結(jié)構(gòu)和上一代有差異。

不同于上一輩對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)、品類的低需求，我們變得有要求，因此1公里內(nèi)近距離的社區(qū)店，升級(jí)勢(shì)在必行。

品質(zhì)的要求同時(shí)也代表著商品溢價(jià)的提升和利潤(rùn)的增大。這是為什么蘇寧也好、阿里也好、京東也好都看上了社區(qū)店這塊香餑餑的原因之一。

新零售，大多并不是走的物美價(jià)廉的套路。這也是為什么類似褚橙、網(wǎng)易豬肉一樣，走略偏中高價(jià)格（當(dāng)然如果在品質(zhì)的提升后仍然是低價(jià)，那當(dāng)然更有市場(chǎng)）也是行得通的。

1.2挖掘消費(fèi)場(chǎng)景，挖掘用戶行為

前面是消費(fèi)群體變化，另一個(gè)變化是玩法的變化。

新零售滲透的方式，主要有三種：場(chǎng)景挖掘下的近場(chǎng)化、線上線下的存在感優(yōu)勢(shì)、強(qiáng)關(guān)系下的數(shù)據(jù)化。

1.2.1場(chǎng)景挖掘下的近場(chǎng)化

近場(chǎng)化是會(huì)是新零售的一個(gè)趨勢(shì)。

我的解讀近場(chǎng)化包含三層意思：買(mǎi)東西的便捷、解決了網(wǎng)上購(gòu)物不見(jiàn)其物的挑選困難和速度的快。

買(mǎi)東西的便捷：一個(gè)很簡(jiǎn)單的道理，比如你樓下開(kāi)了一家燒烤店，你平時(shí)也經(jīng)常吃經(jīng)常燒烤的話，只要這家店沒(méi)有明顯的價(jià)格或質(zhì)量問(wèn)題，你吃燒烤的頻率一定會(huì)比原來(lái)高，去這家吃的頻率一定比別家多很多。

為什么我們看到現(xiàn)在新零售玩的是辦公室貨架、是社區(qū)小店，也就是這個(gè)道理，深入用戶停留的場(chǎng)景，激發(fā)和挖掘消費(fèi)需求，近距離接觸用戶，增加購(gòu)物的便捷性從而促進(jìn)消費(fèi)。

比如辦公室的貨架，也許原來(lái)下午茶你懶很少會(huì)下樓去買(mǎi)，外賣又覺(jué)得慢，但是辦公室里有個(gè)走兩步就能買(mǎi)到甜點(diǎn)的貨架，你買(mǎi)東西概率是不是大很多。

解決了挑選困難：以日常生活中高頻剛需的生鮮為例，一個(gè)很大的問(wèn)題是質(zhì)量的控制，生鮮類產(chǎn)品，比如蔬菜瓜果，不經(jīng)過(guò)親手的挑選，我們對(duì)商家長(zhǎng)期穩(wěn)定的品質(zhì)很難信任，這是網(wǎng)購(gòu)很難解決的問(wèn)題。

近距離的貨架或者社區(qū)店，能解決每次要吃點(diǎn)品質(zhì)的東西要走很長(zhǎng)一段距離去大型超市的繁瑣，走兩步就到了。

速度的快：速度的問(wèn)題，有一個(gè)很好的解決方案：“前置倉(cāng)”。

前置倉(cāng)解釋為是在企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)物流系統(tǒng)中，距離門(mén)店最近，最前置的倉(cāng)儲(chǔ)物流基地，是在中心倉(cāng)、城市倉(cāng)之下的第三級(jí)倉(cāng)儲(chǔ)物流，也是實(shí)施倉(cāng)配一體化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其后就涉及到TO B、TO C端的“最后一公里”配送。

前置倉(cāng)能解決兩個(gè)速度快的問(wèn)題，一是能解決社區(qū)店和貨架供貨速度的問(wèn)題；二是能解決送貨上門(mén)速度的問(wèn)題。

線上線下一體的存在感優(yōu)勢(shì)

線下門(mén)店注意力搶奪的入口，是流量入口。

但卻很大的缺點(diǎn)：傳統(tǒng)的線下零售與用戶之間是弱關(guān)系。純線下門(mén)店沒(méi)法主動(dòng)告知用戶我這里在做活動(dòng)有什么優(yōu)惠，必須要用戶路過(guò)看到或被朋友分享，這樣就會(huì)有信息上的時(shí)間差，活動(dòng)就容易錯(cuò)過(guò)。

新零售是線上線下的一體。APP、公眾號(hào)或小程序購(gòu)物需要注冊(cè)個(gè)人信息，再加上平臺(tái)對(duì)用戶的行為和喜好情況進(jìn)行的分析，這就是一個(gè)相對(duì)強(qiáng)的關(guān)系了。

就好像新零售平臺(tái)在你手機(jī)里裝了一塊廣告牌，線下門(mén)店有什么活動(dòng)，通知無(wú)時(shí)差，還有針對(duì)性和預(yù)見(jiàn)性。

這還只是活動(dòng)和優(yōu)惠層面的。更多的信息，比如線下產(chǎn)品的升級(jí)、線下品牌的營(yíng)造，線下零售店都有一個(gè)隨時(shí)告知的出口。

線上線下的一體化，非常的強(qiáng)化了零售平臺(tái)的存在感優(yōu)勢(shì)，提升了用戶的注意力。

網(wǎng)店為什么會(huì)賣爆款，大多數(shù)爆款的利潤(rùn)極低，爆款的最大的目的是吸引用戶的注意力，網(wǎng)店希望用戶通過(guò)對(duì)爆款的關(guān)注，而去關(guān)注到整個(gè)網(wǎng)店，帶動(dòng)其他產(chǎn)品的銷量，這就是注意力的價(jià)值。

1.2.2強(qiáng)關(guān)系下的數(shù)據(jù)化

技術(shù)的創(chuàng)新也給了新零售線下數(shù)據(jù)化的機(jī)會(huì)，通過(guò)智能攝像頭的智能視頻分析系統(tǒng)、WiFi定位感知、基于人臉識(shí)別，能非常清楚的統(tǒng)計(jì)到你是今天第幾位用戶，你在哪個(gè)商品上停留時(shí)間多少，你每周到店的頻次以及時(shí)間點(diǎn)等等。

新零售平臺(tái)會(huì)通過(guò)這些數(shù)據(jù)，知曉小區(qū)人群分布、個(gè)人消費(fèi)偏好習(xí)慣。數(shù)據(jù)能分析出很多東西：能判斷出用戶是單身還是還有孩子；附近有多少老人，多少學(xué)生；小區(qū)的用戶最喜歡的青菜是白菜還是菠菜。

配合前置倉(cāng)和短距離配送，可以讓線下門(mén)店變得跟線上App一樣，做到“猜你喜歡”和“千個(gè)小區(qū)千種商品品類和陳列方式(對(duì)應(yīng)App的千人千面)"。

設(shè)想一個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，前兩天你在網(wǎng)上逛了下某零食，但是覺(jué)得貴沒(méi)下單，今天晚上六點(diǎn)半你收到一條短信告訴你：小區(qū)樓下xxx便利店這個(gè)零食5折。你會(huì)不會(huì)買(mǎi)？

這就是新零售數(shù)據(jù)化的可怕之處，當(dāng)我們打通線上線下的數(shù)據(jù)，一個(gè)人的作息時(shí)間、消費(fèi)欲平臺(tái)很多都能收集并分析到，最后能讓你由變猶豫變?yōu)橹苯酉聠巍?/p>

新零售有個(gè)很好的優(yōu)勢(shì)，就是能講線上的故事，線上產(chǎn)品能解決了線下門(mén)店面積限制的問(wèn)題、能有大數(shù)據(jù)、并且做了深度用戶場(chǎng)景挖掘，那么他很明顯有區(qū)別傳統(tǒng)連鎖門(mén)店不受資本的青睞缺陷，新零售在資本市場(chǎng)上很有優(yōu)勢(shì)。

說(shuō)到這里，也許你能理解為什么都在搞無(wú)人收銀？

對(duì)于大型超市來(lái)講，收銀員可能是整體人力成本中很小的一塊，但是對(duì)于小規(guī)模、快速?gòu)?fù)制、低利潤(rùn)率的社區(qū)小店而言，任何人力成本的節(jié)省當(dāng)規(guī)模上去了，就是很大成本的節(jié)約。

簡(jiǎn)單的例子，5000家社區(qū)店，哪怕每家店每月省錢(qián)2000元，那就是1000萬(wàn)，這就是無(wú)人收銀的價(jià)值。

所以新零售是崛起于8090后的消費(fèi)升級(jí)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化之中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過(guò)場(chǎng)景的深挖、大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建、線上線下一體的注意力搶奪，在資本力量的加持和本身模式的低層本擴(kuò)張性特點(diǎn)下，深度優(yōu)化原有傳統(tǒng)零售的新玩法。

二、AI賦能零售業(yè)的

2.1 AI智能貨架

超市的貨架空間是有限的，大品牌通常需要支付數(shù)千美元來(lái)競(jìng)爭(zhēng)這些空間。但是，除此之外，他們幾乎無(wú)法了解商店里發(fā)生的事情，現(xiàn)在AI正在改變這一點(diǎn)。

“貨架費(fèi)”并不是零售業(yè)的新概念。 根據(jù)2001年發(fā)表在《法律與商業(yè)雜志》上的一項(xiàng)研究， Apple & Eve 在一些商店花費(fèi)了大約15萬(wàn)美元來(lái)保證他們的果汁產(chǎn)品的貨架空間，而Frito-Lay平均每家超市花費(fèi)100,000美元購(gòu)買(mǎi)貨架用于推出新產(chǎn)品。今年早些時(shí)候，Whole Foods考慮向其頂級(jí)供應(yīng)商收取約30萬(wàn)美元的貨架費(fèi)。但是，雖然品牌與超市簽訂了合同，但他們幾乎無(wú)法了解超市貨架上發(fā)生的事情以及他們的產(chǎn)品是否按照承諾展示。

一些初創(chuàng)公司正在利用這一點(diǎn)，開(kāi)始銷售實(shí)時(shí)貨架數(shù)據(jù)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)平臺(tái)Trax Retail使用店內(nèi)攝像頭，機(jī)器人或手機(jī)中的圖像分析實(shí)體貨架上發(fā)生的情況，以創(chuàng)建實(shí)體店的數(shù)字版本。

傳統(tǒng)品牌會(huì)派銷售人員或?qū)徍藛T手動(dòng)檢查商店中的產(chǎn)品放置。雖然Trax的產(chǎn)品仍然需要人們?cè)L問(wèn)超市，但它正在嘗試自動(dòng)跟蹤貨架和分銷等指標(biāo)。像沃爾瑪這樣的超市正在考慮直接向制造商銷售這些數(shù)據(jù)。以下是沃爾瑪最近的專利申請(qǐng)摘錄。

沃爾瑪最近的專利申請(qǐng)

零售商需要店內(nèi)數(shù)據(jù)來(lái)跟蹤物品和管理庫(kù)存等。沃爾瑪與Bossa Nova Robotics合作，監(jiān)控其50家商店貨架上的錯(cuò)誤價(jià)格標(biāo)簽和丟失物品。但上述專利暗示了一個(gè)更具未來(lái)感的計(jì)劃，即店內(nèi)零售機(jī)器人接收來(lái)自外部供應(yīng)商的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)請(qǐng)求。然后，系統(tǒng)在自動(dòng)機(jī)器人完成任務(wù)之前向供應(yīng)商收取任務(wù)費(fèi)用。

2.2 AI假貨鑒定

假貨越來(lái)越難以發(fā)現(xiàn)。從奢侈手袋到手表和化妝品，網(wǎng)購(gòu)到假貨的概率比以往任何時(shí)候都更高，這迫使品牌嘗試用人工智能解決這個(gè)問(wèn)題。

從藥品到包包再到智能手機(jī)，假冒是一個(gè)影響所有類型零售的問(wèn)題。一些仿制品看起來(lái)非常接近正品，以至于它們被歸類為“超級(jí)假貨”。CB Insights平臺(tái)上的一個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)鍵字搜索表明，關(guān)于仿冒品的討論越來(lái)越多。

這些年仿冒品的關(guān)鍵詞次數(shù)

專利申請(qǐng)，包括防偽技術(shù)和開(kāi)發(fā)難以偽造的產(chǎn)品，在過(guò)去的5年里一直在增長(zhǎng)。

防偽專利申請(qǐng)

一家名為Cypheme(賽紛)的創(chuàng)業(yè)公司，把獨(dú)特的標(biāo)簽和人工智能軟件相結(jié)合，以此來(lái)鑒定產(chǎn)品真?zhèn)?、打擊仿冒行為。其基于油墨的技術(shù)可用作產(chǎn)品的標(biāo)簽，或直接印在標(biāo)簽和包裝上。

Cypheme公司AI防偽技術(shù)

標(biāo)簽上的聲紋識(shí)別圖案被直徑為1厘米、用Cypheme公司獨(dú)有的橙色油墨打印的圓圈包圍。該公司聲稱，這種特殊的橙色無(wú)法被商用或者工業(yè)打印機(jī)上使用的油墨模仿。然后每個(gè)獨(dú)特的標(biāo)簽會(huì)與數(shù)據(jù)庫(kù)上的特定產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)。人們可以使用智能手機(jī)相機(jī)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的app進(jìn)行模式識(shí)別，以根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證特定產(chǎn)品的真?zhèn)巍?/p>

2.3 AR和計(jì)算機(jī)視覺(jué)使化妝品銷售更智能

化妝品零售中的虛擬試用有雙重目的：1、解決美容購(gòu)物者的痛點(diǎn)，2、收集零售商的消費(fèi)者和產(chǎn)品偏好數(shù)據(jù)。

化妝品是AR技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)取得成功的一個(gè)行業(yè)。 AR在2017年成為整個(gè)行業(yè)的主流。完美公司和Modiface都為美容品牌提供虛擬試用技術(shù)，并與包括絲芙蘭在內(nèi)的主要企業(yè)合作。 Perfect Corp和Modiface都將AR和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合，讓購(gòu)物者可以嘗試不同的產(chǎn)品，同時(shí)收集客戶的行為數(shù)據(jù)。 Modiface的技術(shù)可以收集有關(guān)面部特征的各種數(shù)據(jù)，包括面部形狀，膚色，皺紋等。

化妝品品牌

這可以幫助零售商確定具有特定面部特征的人購(gòu)買(mǎi)某些類型的產(chǎn)品的可能性，從而可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)銷售量。

最初，該技術(shù)被用來(lái)解決美容購(gòu)物者容易嘗試化妝品的痛點(diǎn)，即沒(méi)有亂七八糟的東西。 L\'Oréal今年早些時(shí)候收購(gòu)了Modiface，幫助該公司為L(zhǎng)\'Oréal的美容品牌推出了各種AR化妝品體驗(yàn)。它最近還與Facebook建立了長(zhǎng)期合作伙伴關(guān)系，在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上為其投資組合品牌創(chuàng)建AR美容體驗(yàn)。在Facebook上，用戶可以使用智能手機(jī)相機(jī)虛擬試用產(chǎn)品，然后無(wú)縫重定向到父網(wǎng)站進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。 L\'Oréal也推出了基于Modiface的網(wǎng)絡(luò)試用版，與L\'OréalParis品牌一樣。

2.4 AI控制的微物流中心

無(wú)論是購(gòu)物者選擇1小時(shí)送貨上門(mén)還是在網(wǎng)上訂購(gòu)并在一小時(shí)內(nèi)到店取貨，AI運(yùn)營(yíng)的微型物流中心會(huì)讓超級(jí)市場(chǎng)的利潤(rùn)更高，同時(shí)幫助他們直接與客戶互動(dòng)。

亞馬遜去年收購(gòu)的Whole Foods及其持續(xù)的網(wǎng)上零售擴(kuò)張正在推動(dòng)其他零售商走向電子商務(wù)戰(zhàn)略。

AI微物流中心面積對(duì)比

微物流中心為超市提供了另一種選擇：可以在現(xiàn)有超市內(nèi)安裝的迷你，垂直堆疊倉(cāng)庫(kù)，可選擇運(yùn)行自己的電子商務(wù)界面或利用開(kāi)發(fā)技術(shù)的初創(chuàng)公司的端到端解決方案。

與傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)相比，整個(gè)“迷你倉(cāng)庫(kù)”的面積不到10K平方英尺（大約3,000平方英尺），而傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)的面積可以達(dá)到足球面積。貨架垂直堆放以節(jié)省房地產(chǎn)空間，可以安裝在現(xiàn)有的超市，建筑物的地下室，甚至是停車場(chǎng)內(nèi)。地面機(jī)器人在過(guò)道之間移動(dòng)以獲取訂單中的物品并將其交給人工進(jìn)行最終包裝。

AI軟件用于決定貨架中的貨物放置，確定任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，并將導(dǎo)航指令發(fā)送到地面機(jī)器人。根據(jù)尼爾森和食品營(yíng)銷研究所最近的一份報(bào)告，消費(fèi)者在線訂購(gòu)并在店內(nèi)購(gòu)買(mǎi)正在迅速發(fā)展。人口稠密地區(qū)的微型中心提供有效的拾取解決方案。其次，零售貨架空間有限。這些垂直堆疊的微型中心將使超市能夠保留比商店通常更多的庫(kù)存。

2.5 語(yǔ)音購(gòu)物革命還沒(méi)到來(lái)

語(yǔ)音購(gòu)物沒(méi)有騰飛。除了重新排序特定項(xiàng)目之外，它無(wú)法提供推動(dòng)在線商務(wù)的關(guān)鍵客戶體驗(yàn)。

如今，很少有消費(fèi)者使用亞馬遜Alexa進(jìn)行購(gòu)物，語(yǔ)音商務(wù)尚未成為主流。 The Information的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，只有2％的亞馬遜Alexa用戶使用語(yǔ)音界面在2018年購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品，其中只有10％是回頭客。事實(shí)上，除亞馬遜和谷歌之外，沒(méi)有人討論使用亞馬遜Alexa或Google智能助理進(jìn)行語(yǔ)音購(gòu)物。對(duì)于想要查看商品，比較產(chǎn)品和價(jià)格，或閱讀產(chǎn)品功能的在線購(gòu)物者來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音不是一個(gè)方便的界面。

2.6沃爾瑪全力投入機(jī)器人技術(shù)研發(fā)

零售和運(yùn)輸機(jī)器人的投資回報(bào)率可能尚不清楚。但沃爾瑪?shù)膶＠沂玖诵坌牟挠?jì)劃，從語(yǔ)音控制無(wú)人機(jī)到協(xié)調(diào)無(wú)人機(jī)交付。

自2017年1月起，沃爾瑪已申請(qǐng)至少37項(xiàng)與無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人相關(guān)的專利，而2016年僅為8項(xiàng)。下圖顯示了沃爾瑪與亞馬遜相比的專利申請(qǐng)，亞馬遜因其雄心勃勃的機(jī)器人專利而聞名。

沃爾瑪機(jī)器人專利

沃爾瑪?shù)拇蟛糠謱＠忌婕盁o(wú)人機(jī)，用于最后一英里交付。這是一份2018年專利申請(qǐng)，用于無(wú)人機(jī)和自動(dòng)地面車輛（AGV）之間的自動(dòng)包裹交換。

沃爾瑪2018年一份專利

另一項(xiàng)專利討論了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用自動(dòng)機(jī)器人來(lái)檢測(cè)一個(gè)設(shè)施中的缺失物品（例如，商店貨架上的缺貨產(chǎn)品）并用另一個(gè)設(shè)施的物品補(bǔ)充它。

自動(dòng)機(jī)器人專利

2.7 AI收銀員防止行竊

Amazon Go取消了整個(gè)結(jié)賬過(guò)程，允許購(gòu)物者挑選物品并走徑直出去，這在過(guò)去就像是在行竊。

亞馬遜尚未公開(kāi)計(jì)劃將其技術(shù)即服務(wù)出售給其他零售商，并且一直對(duì)運(yùn)營(yíng)，成功和痛點(diǎn)持嚴(yán)格保密態(tài)度- 僅表明其使用傳感器，相機(jī)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法。它否認(rèn)使用面部識(shí)別算法。像Standard Cognition和AiFi這樣的初創(chuàng)公司抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)，讓其他零售商將Amazon Go民主化。一個(gè)挑戰(zhàn)即將到來(lái)的商店面臨的是他們向正確的購(gòu)物者收取適當(dāng)金額的好處。

據(jù)全美零售聯(lián)合會(huì)（National Retail Federation）稱，由于入店行竊和文書(shū)工作錯(cuò)誤造成的庫(kù)存損失等因素導(dǎo)致2017年美國(guó)零售商損失約47億美元。創(chuàng)業(yè)公司AiFi的首席執(zhí)行官史蒂夫古（Steve Gu）最近在接受“人工智能播客”（The AI Podcast）采訪時(shí)表示，“購(gòu)買(mǎi)就像偷竊”，他討論了無(wú)人收銀商店背后的技術(shù)。到目前為止，Amazon Go是唯一成功的商業(yè)部署，但成功的參數(shù)受到嚴(yán)格保密。當(dāng)可以控制誰(shuí)進(jìn)入商店并自動(dòng)收費(fèi)時(shí)，可以最大限度地減少入店行竊的可能性。

亞馬遜已經(jīng)建立了Prime會(huì)員基礎(chǔ)。到目前為止，所有Go商店僅限于會(huì)員，其他零售業(yè)務(wù)，如向公眾開(kāi)放的Kindle商店，仍然依賴于手動(dòng)結(jié)賬流程。較小的便利店，甚至幾個(gè)成熟的超市必須從頭開(kāi)始建立會(huì)員基礎(chǔ)。

史蒂夫古在前面提到的播客中暗示，對(duì)于愿意下載應(yīng)用程序的人來(lái)說(shuō)，可能會(huì)有一個(gè)“拿走商品并離開(kāi)”部分，而對(duì)于那些不想要的人來(lái)說(shuō)，可能會(huì)有一個(gè)單獨(dú)的結(jié)帳通道。目前尚不清楚商店的基礎(chǔ)設(shè)施如何支持兩者，但潛在的應(yīng)用程序用戶可以掃描一次進(jìn)入，一次退出- 與目前只掃描手機(jī)一次進(jìn)入的流程不同- 確保非應(yīng)用用戶通過(guò)單獨(dú)通道。

這仍然會(huì)導(dǎo)致銷售點(diǎn)庫(kù)存縮減，例如不正確的計(jì)費(fèi)物品或POS盜竊。中國(guó)的Yitu Technology和東芝憑借其用于結(jié)賬的智能相機(jī)，是一些單獨(dú)處理POS盜竊的公司。防止盜竊的復(fù)雜性取決于操作的規(guī)模和規(guī)模以及貨架上的產(chǎn)品類型。亞馬遜Go商店的面積僅為1,800至3,000平方英尺，并使用數(shù)百臺(tái)相機(jī)，幾乎涵蓋了每一寸天花板空間。相比之下，傳統(tǒng)超市可達(dá)40,000平方英尺或更多。除了用于視覺(jué)識(shí)別的相機(jī)之外，Go還使用貨架上的重量傳感器，目前僅提供有限的選擇，例如準(zhǔn)備和包裝的餐具。

2.8中國(guó)無(wú)人售貨浪潮

亞馬遜宣布亞馬遜Go計(jì)劃后不久，中國(guó)的無(wú)人零售交易激增。

中國(guó)無(wú)人零售交易

這些包括“無(wú)人商店”，“無(wú)人貨架”，甚至“無(wú)人自動(dòng)售貨機(jī)”。然而，并非所有在中國(guó)涌現(xiàn)的無(wú)收銀員初創(chuàng)公司都使用人工智能。最早的交易之一是F5 Future Store，它已籌集了超過(guò)700萬(wàn)美元，并且似乎在自助支付和結(jié)賬系統(tǒng)上運(yùn)作。 BingoBox在18年第一季度籌集了8000萬(wàn)美元，使其總資金達(dá)到了9400萬(wàn)美元。其無(wú)人商店依賴RFID標(biāo)簽，客戶仍需掃描產(chǎn)品以完成結(jié)賬流程。但BingoBox此后宣布其商店正朝著基于人工智能的圖像識(shí)別解決方案發(fā)展。超過(guò)10家公司已經(jīng)為無(wú)人自動(dòng)售貨機(jī)籌集了大約15筆投資- 這些機(jī)器從一開(kāi)始就沒(méi)有人工配備。

中國(guó)無(wú)人售貨機(jī)投資

一些“無(wú)人零售”公司，如美味生活，已籌集超過(guò)900萬(wàn)美元的股權(quán)，但只是允許用戶掃描二維碼打開(kāi)自動(dòng)售貨機(jī)門(mén)拿取他們支付的項(xiàng)目。

其他像hgo BOX這樣從中國(guó)UCF集團(tuán)收到約100萬(wàn)美元的企業(yè)少數(shù)股權(quán)，聲稱使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)識(shí)別從貨架上挑選哪些產(chǎn)品并自動(dòng)向客戶收費(fèi)，除了“監(jiān)控”客戶以便他們不這樣做破壞機(jī)器。

這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)看到了一些重大失敗。據(jù)報(bào)道，由于“盜竊和管理不善”，果小美籌集了超過(guò)6400萬(wàn)美元用于“無(wú)人零食貨架”，據(jù)報(bào)道其裁員并將其商業(yè)模式改為電子商務(wù)。

京東是中國(guó)第二大電子商務(wù)平臺(tái)，于18年1月在中國(guó)山東開(kāi)設(shè)了第一家無(wú)人便利店。它聲稱是第一個(gè)完全向公眾開(kāi)放無(wú)人便利店，但技術(shù)與亞馬遜不同?；仡櫼幌?，Amazon Go商店的客戶必須掃描他們的Go應(yīng)用程序才能進(jìn)入。之后，系列攝像機(jī)跟蹤整個(gè)商店的顧客流動(dòng)，繞過(guò)了部署面部識(shí)別算法的需要。相反，用戶在進(jìn)入JD商店時(shí)掃描QR碼。相機(jī)運(yùn)行面部識(shí)別算法以在進(jìn)入期間識(shí)別購(gòu)物者。 JD實(shí)體店中的每件商品都帶有RFID標(biāo)簽。退出時(shí)，客戶站在地板上標(biāo)有“站在這里”的標(biāo)志，一次掃描所有RFID標(biāo)簽，攝像機(jī)再次運(yùn)行面部識(shí)別算法為您的帳戶收費(fèi)。如今，京東在中國(guó)經(jīng)營(yíng)著20多家無(wú)人商店，并于18年8月在印度尼西亞雅加達(dá)開(kāi)設(shè)了一家商店，最大面積約為2,900平方英尺。雅加達(dá)的辦公地點(diǎn)出售服裝和配飾以及包裝商品。

2.9送餐無(wú)人駕駛

盡管存在監(jiān)管不確定性和部署挑戰(zhàn)，但實(shí)體食品企業(yè)正在與主要原始設(shè)備制造商和自動(dòng)駕駛汽車初創(chuàng)公司合作，以降低最后一英里的運(yùn)輸成本。

實(shí)體食品企業(yè)正在與自動(dòng)駕駛汽車初創(chuàng)公司和主要原始設(shè)備制造商合作，以改善最后一英里交付物流。 6月，機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司Nuro與美國(guó)最大的實(shí)體店之一Kroger合作。 Nuro開(kāi)發(fā)了自己的全電動(dòng)自動(dòng)輸送車，稱為R1，專為運(yùn)輸貨物而非乘客。該車輛的寬度是乘用車的一半，設(shè)計(jì)用于在鄰近道路上行駛，而不僅僅在人行道上。

由于與8月份在亞利桑那州斯科茨代爾推出的Kroger合作，Nuro正在使用配備該公司自動(dòng)駕駛技術(shù)的豐田普銳斯和日產(chǎn)Leaf車隊(duì)。這些車輛收集最終輸入R1的數(shù)據(jù)，該公司計(jì)劃在今年秋季進(jìn)行公開(kāi)測(cè)試以取代傳統(tǒng)的乘用車。

在餐飲行業(yè)，像Domino\'s和必勝客這樣的披薩公司一直處于測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的最前沿。福特正在邁阿密試行自助餐，包括披薩，雜貨和其他商品的運(yùn)送。該代工廠在2018年初與包括多米諾公司在內(nèi)的70多家企業(yè)合作。目前，沒(méi)有關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試和部署的聯(lián)邦法律。法規(guī)因州而異。盡管圍繞該州無(wú)人駕駛的行人死亡引發(fā)爭(zhēng)議，亞利桑那州Kroger正在進(jìn)行測(cè)試，該州對(duì)測(cè)試無(wú)人駕駛汽車特別自由。

食品零售商并未將其用于近期盈利或一夜之間廣泛部署。即使對(duì)于像亞馬遜這樣的技術(shù)型運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，最后一英里的物流也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，早期參與自動(dòng)地面交付為雜貨零售商和餐館提供了一個(gè)很有前途的解決方案，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，它們希望贏得經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的最后一英里交付。

2.10 AI造型師的崛起

AI正在幫助零售商為消費(fèi)者個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)。它還幫助他們?yōu)橄乱粋€(gè)時(shí)尚大趨勢(shì)做好準(zhǔn)備。

個(gè)性化造型為購(gòu)物者提供了比在線瀏覽和搜索數(shù)千種產(chǎn)品列表更好的體驗(yàn)。 購(gòu)物者可以在線快速查詢他們的風(fēng)格偏好。以此為出發(fā)點(diǎn)，人工智能算法隨著時(shí)間的推移會(huì)越來(lái)越好，可能會(huì)吸引每個(gè)購(gòu)物者，不僅可以從購(gòu)買(mǎi)歷史中學(xué)習(xí)，還可以從用戶的瀏覽行為中學(xué)習(xí)。

這正是英國(guó)的Thread--一家提供個(gè)人購(gòu)物服務(wù)的電子商務(wù)創(chuàng)業(yè)公司正在努力的方向。據(jù)報(bào)道，它有超過(guò)一百萬(wàn)用戶。 最近，H＆M的風(fēng)險(xiǎn)投資公司在一輪2200萬(wàn)美元的B輪融資中支持了Thread。

StitchFix公司做了類似的事情，但正在整合人工智能，不僅用于風(fēng)格推薦，還用于需求預(yù)測(cè)，庫(kù)存管理，甚至幫助設(shè)計(jì)師創(chuàng)建新風(fēng)格。 該公司憑借其“混合設(shè)計(jì)”服裝處于人工智能驅(qū)動(dòng)時(shí)尚的最前沿，該服裝由識(shí)別Stitch Fix庫(kù)存中缺少的趨勢(shì)和樣式的算法創(chuàng)建，并根據(jù)消費(fèi)者喜愛(ài)的顏色，模式組合推薦新設(shè)計(jì)和紡織品- 供人類設(shè)計(jì)師參考。

今年早些時(shí)候，Tommy Hilfger宣布與IBM和時(shí)裝技術(shù)學(xué)院合作。該項(xiàng)目使用IBM AI工具來(lái)破譯實(shí)時(shí)時(shí)尚行業(yè)趨勢(shì)，圍繞Tommy Hilfger產(chǎn)品和客戶情緒，以及重新塑造趨勢(shì)風(fēng)格的主題。然后將算法的結(jié)果反饋給人類設(shè)計(jì)師，他們可以使用它們來(lái)做出明智的設(shè)計(jì)決策。下一個(gè)時(shí)尚時(shí)代就是個(gè)性化和預(yù)測(cè)。隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，算法將成為趨勢(shì)獵手，以前所未有的方式預(yù)測(cè)（和設(shè)計(jì)）下一代時(shí)尚。

總結(jié)

金準(zhǔn)人工智能認(rèn)為，傳統(tǒng)零售無(wú)疑是一個(gè)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(gòu)物數(shù)據(jù)、商品受歡迎度數(shù)據(jù)、商場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)等。AI 的作用就是消除數(shù)據(jù)孤島，主動(dòng)吸取并把它轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而提高經(jīng)營(yíng)效率。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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與標(biāo)準(zhǔn)化，從而減少人力投入?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)將會(huì)有更多形態(tài)的AI產(chǎn)品與解決方案應(yīng)用在零售當(dāng)中。

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