今天，人工智能被视为数字网络的升级版，相关的产品或服务，加速在不同领域商业化实践。其中，在零售业的表现尤其明显，正在经历以消费者为核心的“零售革命”，助推传统零售行业升级。

过去的二十年，算法的优化、数据的积累和计算力的提升，这三个要素极大地助推了人工智能的崛起。

从设备感知，到大数据分析，再到辅助决策，人工智能能力的提升逐步带来了各领域商业形式的改变。今天，人工智能被视为数字网络的升级版，相关的产品或服务，加速在不同领域商业化实践。其中，在零售业的表现尤其明显，正在经历以消费者为核心的“零售革命”，助推传统零售行业升级。

新零售是以数据为驱动的，对人、货、场等角色及相互关系的重构。互联网时代，碎片化的消费行为令传统的零售方式难以为继。而基于数据分析，综合使用各个维度来源的数据：历史交易数据、社交网络关系、购物习惯、在线浏览记录、周期性消费习惯等，人工智能在零售场景中可以实现营销预测并辅助决策。如今，智能货仓、无人快递车、精准营销等，都是人工智能与新零售结合的产物。

其中，AIOT技术是连通线上、线下场景的桥梁，可以跨越在线电商与实体门店的鸿沟，实现线上、线下数据互补，打造全新的购物体验。下面，我们从人、货、场三个维度举例说明。

人的维度：智能推荐

想象一下，施瓦辛格和赫本走进一家超市，理想情况下，我们希望门店会自动引导他们关注符合各自需求的单品，以不同的动线逛完这家店。

可实际上，目前大多数零售店提供的是完全一样的服务，因为在传统的零售市场里，他们即使被区分为不同客群，得到的也是几乎相同的服务。

众所周知，施瓦辛格和赫本无论是性别还是消费习惯等都差异极大，应当有完全不同的购物体验。这正是人工智能技术在新零售体验中发展的方向，针对不同人群的差异化需求，推出个性化的解决方案，这需要人工智能的深度融合。

个性化、定制化的推荐服务在零售行业能很好的提升顾客体验，随着消费的不断升级，品质消费、个性化消费也开始日渐崛起，越来越多的零售企业开始推出私人定制的服务：服装店可以根据尺寸定制服装，食品店可根据口味定制蛋糕，等等。

对于线上场景，如网上商城，通过埋点获取每个用户的页面浏览数据，根据这些数据，可以统计用户从哪里进入页面，中间如何跳转并查看了哪些页面，每个页面停留的时间及行为：如浏览、点击或收藏，最后在哪个页面结束。基于此类数据可进行浏览轨迹分析，计算网站关键路径的转化率，以了解整个网站设计的合理性、优化空间等，为优化页面设计提供基础，提升线上精准营销的效果。

线上购物的一个缺点是无法直接触摸感受商品，图片往往是消费者对商品认知的主要来源，尤其是服装的网销，如尺码、色差、质地等经常会有偏差导致纠纷。

这几年，网络虚拟试衣技术的发展相当迅速，虚拟试衣的难点在于既要对消费者的体型建模，又要对服装建模，对两者进行匹配，展示穿着效果。首先，消费者体型数据的采集大多依赖用户输入的测量数据，缺点是测量和填写的步骤比较繁琐，而且不完全精准。

相对的，此类数据收集问题在实体门店更加容易解决，比如苏宁推出的虚拟试衣镜系统。在实体门店中，试衣镜安装的角度是固定的，用户和镜子之间的距离可以通过引导探测，做到较为精确的建模。
 

在未来，试衣镜可能是线上、线下的链接点，在实体门店线下采集用户的体型数据建模后，便可以真实可靠地实现线上和线下的虚拟试衣。虚拟试衣镜能智能匹配许多套不同的搭配，这些款式既可以是店铺陈列的，也可以是从厂家订制的。试衣下单后，商家可以直接安排调货，寄送到指定的地点。

此外，线下实体店还可以创造店内互动体验，让线下购物更高效、更有趣、更个性化。相对于传统购物体验，有人工智能助力的购物更像是一种线下的生活方式，这对零售业生态提出了新的要求，也带来了巨大的变化。

货的维度：智能货架

在零售终端的智能化管理领域，虽然消费者支付方式发生了快速的迭代，从钞票支付，到卡支付，再到移动支付，店铺的货架管理手段却还停留在比较原始的阶段。其实，实体店的货架可以利用AIOT技术实现数字化改造，让商品自主说话，让消费者自主了解商品，数字内容感染客户的同时，也可以较少导购员的工作量。

新一代零售的发展方向必将是货架管理的智能化，有效提升用户体验。

使用传感器监测商品被拿起、放下的情况，同时向客户展示商品的数字化内容。这对于零售管理的意义重大，将会真正实现从决策到销售的全流程贯通管理。对用户的挑选、购物行为可以有大量的数据积累，从而可以结合人工智能技术进行本地化展陈优化。

在零售行业，新技术的应用落地呈现爆发趋势，零售企业在加速与人工智能技术融合，在“物”端深耕供应链管理的同时，在“人、货”端的用户体验上也增强了线上、线下的融合。