零售業(yè)正在面臨人工智能帶來的挑戰(zhàn)。各行各業(yè)的公司都在爭先恐后的適應(yīng)并利用人工智能所帶來的紅利，零售行業(yè)也不例外。對于傳統(tǒng)零售巨頭來說，這意味著要與亞馬遜或阿里巴巴這樣的公司一樣，在廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能的零售市場上同臺競技了。

在激烈的競爭下，美國零售界的許多商店紛紛倒閉，僅2017年一年，就有21家連鎖企業(yè)申請了破產(chǎn)，其中包括像RadiosShack, Toys R'Us和Aerosoles這種傳統(tǒng)高利潤企業(yè)。 于此同時，像梅西百貨和Sears等也宣布將要關(guān)閉多達幾百家的商店。在這樣的時代背景下，公司戰(zhàn)略的何去何從關(guān)系到了未來命運的成亡興衰。

有些電子商務(wù)企業(yè)已經(jīng)開始嘗試應(yīng)用人工智能和機器人來轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)零售模式。比如近來涌現(xiàn)出的基于機器視覺的無人收銀模式，迫使越來越多的零售企業(yè)加入應(yīng)用人工智能的大軍之中。

應(yīng)用CB Insights數(shù)據(jù), 我們可以深入挖掘并描繪出零售行業(yè)未來的藍圖。在接下來的文章中，我們來一起聊一聊人工智能、機器學習、計算機視覺技術(shù)和機器人抓舉重物，導航和組裝等在產(chǎn)業(yè)鏈從生產(chǎn)制造到產(chǎn)品最終的分配的各個環(huán)節(jié)中的應(yīng)用和發(fā)展。

人工智能和機器人正在攻占零售鏈中的各個部分

電商巨頭亞馬遜和阿里巴巴應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能在線下與線上的零售全過程中執(zhí)行了端到端的解決方案。但大部分的零售商會為人工智能技術(shù)找到一個特定的應(yīng)用場合和切入點。這一報告調(diào)研了在市場推廣的不同階段中該技術(shù)的應(yīng)用：從生產(chǎn)，派送，到人工智能輔助自動化（面部識別，需求預(yù)測和擁有機器視覺的機器人）來提高上文提到的各個階段的工作效率。

制造業(yè)：從生產(chǎn)到市場的各個環(huán)節(jié)

為了滿足不斷變化的消費者的需求，制造周期必須要盡量縮短。一些零售商開始使用機器視覺來組裝衣服或者鞋子之類的產(chǎn)品。

生產(chǎn)制造這類低附加值的工作是極易受到來自發(fā)展中國家，由于低廉的人力成本的外包任務(wù)的攻擊的。工業(yè)機器人成本的減少，有益于使制造直接選址在需求地的附近。制造自動化使得類似于阿迪達斯這樣的品牌受益。

最近，中國T恤制造商天源服裝有限公司與美國阿肯色州政府簽署合作備忘錄，在小巖城的服裝公司，以14美元每小時的價錢雇傭400名工人。該備忘錄計劃從2018年開始實施，雖然該工廠提供了一些零售類工作，但是其核心制造任務(wù)高度自動化。其縫紉工序由在佐治亞的創(chuàng)業(yè)公司：Soft Wear Automation提供的機器視覺機器人來完成，并且將做好的衣服銷售給阿迪達斯。

China Daily采訪天源公司董事長唐新宏記：“ 我們將投產(chǎn)建設(shè)21條產(chǎn)品線，當它們完全運行時，每22秒就可以造成一件T恤，每天我們將為阿迪達斯制造800，000件，世界范圍內(nèi)最廉價的勞動力也不能與之競爭?！?/p>

人工智能驅(qū)動的工業(yè)機器人將做大部分的體力勞動，工人們負責機器人的維修和操作。2012年DARPA計劃獎勵了SoftWear AutomationState"零勞動力參與衣服制造"計劃。

2015年阿迪達斯揭秘了在德國的全機器人制造“速度工廠”，并且正在佐治亞籌劃同樣的布局。

阿迪達斯計劃在以下幾個重點城市進行鞋子的本土化制造：倫敦，紐約，巴黎，洛杉磯和上海。鞋子的設(shè)計將基于在當?shù)氐牡匦?，氣候以及收集到的運動員的信息來定制化的進行。

阿迪的競爭對手耐克也在加速制造過程的創(chuàng)新化和速度化。據(jù)彭博社報道，2013年耐克在Grabit這家制造型創(chuàng)業(yè)公司的A輪融資中出資3百萬美金，該公司開發(fā)的機器人使用了電磁抓舉和機器學習的技術(shù)，該機器人可在50-70秒內(nèi)完成鞋面的定型工作。而這個過程工人的操作時間是10-20分鐘。還有消息稱碼垛機器人正在耐克領(lǐng)先的服裝鞋帽制造公司部署。

耐克首席執(zhí)行官Eric Sprunk：伴隨著30%的步驟縮減和50%的勞動力縮減，我們可以在30秒內(nèi)制造出一雙完整的鞋面。耐克也在鞋類自動識別和組裝方面申請過了專利，表現(xiàn)了公司對于智能制造重視。

日本的資生堂公司對零售行業(yè)利用人工智能技術(shù)也十分看重，該公司計劃使用人工智能技術(shù)來使機器人完成更加復雜的任務(wù)。

倉庫自動化：分揀，存儲與庫存管理

倉庫與工廠之間的機器人協(xié)同配合，是通往自動化之路上的必經(jīng)之路。越來越多的人開始在網(wǎng)上購物， 訂單處理中心將貨物按時配送至目的地的壓力也越來越大。

2012年，亞馬遜收購Kiva System 是配送機器人進程歷史上的里程碑事件。亞馬遜的機器人使用機器視覺，深度感知和物體識別以及其他人工智能軟件來實現(xiàn)移動重物，抓取包裹等任務(wù)。在亞馬遜收購Kiva system 公司后，許多其他的創(chuàng)業(yè)公司也紛紛加入該行業(yè)，對該領(lǐng)域生態(tài)環(huán)境的完善起到了作用。

機器人在未知環(huán)境中的抓取，撿練能力還有待提高，然而許多創(chuàng)業(yè)公司正在花大力氣研究機器人在抓取精密物體時的精確控制。RightHand Robotics，在17年度第一季度的A輪融資中得到了八百萬美元來發(fā)展單品揀貨機器人。Rethink Robotics主要致力于制造單元的生產(chǎn)研發(fā)，同時也在發(fā)展物流和物料處理相關(guān)技術(shù)。其從Goldman Sachs, CRV, Draper Fisher Jurvetson, Bezos Expeditions, 和GE 資本等公司獲得了超過1.5億美元的投資來支持各項研發(fā)工作的開展。

基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)：公司通過銷售它們的內(nèi)部自動化解決方案給其他零售商獲利

英國的線上零售超市Ocado（類似亞馬遜一樣提供FreshDirect和AmazonFresh）這樣的生鮮類配送服務(wù)，是自動化倉庫建立的典范，該公司把機器學習作為其核心競爭力。

美國在 CB Insights 平臺上發(fā)起的調(diào)查中顯示, Ocado的專利顯示，它在地塊測量，機器人物體抓取和自動化包裹抓取方面均有較大貢獻。Ocad發(fā)現(xiàn)并拓展了它們的商業(yè)分支，除了在電商運營方面的探索，它們也開始將軟件和基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)作為一項服務(wù)分發(fā)給英國的其他零售商。

Ocado在2017年第四季度開始與法國零售巨頭Casino開始合作，帶來了Ocado股票份額的同期快速增長。作為合作協(xié)議的一部分，Ocano將為Casino建造一座最新的自動化倉庫，同時配套相關(guān)的軟件部分：比如前后端的網(wǎng)頁界面和最后一公里配送規(guī)劃。這宗交易使得Casino在與家樂福，亞馬遜這樣傳說要進入法國市場的公司相比，技高一籌。2018年，Ocado開始進軍北美市場，并與加拿大食品零售商Sobeys開始第二次倉庫自動化合作項目。

客戶渠道：線下vs線上

從超過1600份美國零售企業(yè)50強的財報中分析發(fā)現(xiàn)（包括Etsy和EBay這樣的電商平臺），只有9份提到了其網(wǎng)絡(luò)與實體商店中與人工智能相關(guān)的關(guān)鍵詞。（注：我們的分析不包含像亞馬遜這樣的科技公司）

一些像Lowe‘s 這樣的零售商自己投入做相關(guān)的研究開發(fā)，另外一些像Sephota，沃爾瑪這樣的公司與專注于人工智能解決方案的創(chuàng)業(yè)公司合作。接下來，我們來看幾個在線上和線下實體店中參與人工智能和機器人相關(guān)的應(yīng)用實例：

線上解決方案

e-Bay是最早開始嘗試在線上進行人工智能操作的。該公司在2015年第三季度的財報中開始提及“機器學習”。當時，e-Bay剛剛開始強制賣家輸入關(guān)于商品信息的描述，并利用機器學習算法來加工數(shù)據(jù)，找到列表中的相似產(chǎn)品。到2016年第二季度中，人工智能相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品迅速加速，eBay收購了Exoertmaker，并且在2016年第三季度中收購了 Salespredict，在該季度的財報中提到了超過15次的“人工智能”關(guān)鍵詞。

最近，在2017年第四季度的財報中，CEO Devin Wening提到了人工智能在：廣告投放，個性化，視覺搜索，C2C商品推薦等方面發(fā)揮的作用。

在eBay之后，Etsy是另外一個提及人工智能的零售商。在2016年第三季度的財報中提及到使用人工智能進行翻譯。在同一季度中，該公司收購了Blackbird technology創(chuàng)業(yè)公司。另外一些像GAP之類的公司，也提到了人工智能，但是還未出臺強健有效的措施。

現(xiàn)階段，創(chuàng)業(yè)公司在人工智能領(lǐng)域特色鮮明，地位重要?；趫D像識別的創(chuàng)業(yè)公司Visenze與優(yōu)衣庫，Myntra和日本電商巨頭Rakuten等合作。顧客在店里拍照，然后通過上傳照片來找到線上對應(yīng)的貨物。

該公司在加州和新加坡都由辦公室,在2016年的B輪融資過程中，從Rakuten之類的公司中，獲得1.05千萬美金的融資。最近它進入了聯(lián)合利華集團，并且開始在東南亞建立品牌試點項目。

另外一些創(chuàng)業(yè)公司聚焦于一些特定的市場，比如中國的9KaCha公司提供了銷售進口酒水的線上平臺，可以通過機器視覺來搜索產(chǎn)品。該公司將和其投資者海爾來回報工作，幫助海爾的智能酒柜識別近十億的數(shù)據(jù)，準確識別用戶的需求，提供最好的用戶體驗。

另外一家基于線上搜索推薦的以色列創(chuàng)業(yè)公司Twiggle也值得一提。

阿里巴巴旗下的一家公司開發(fā)出了基于語義學習的應(yīng)用界面，準確匹配買家的搜索，該人工智能方法還可以定制化消費體驗。

俄羅斯電商平臺Lamoda今日將訪問者根據(jù)地域分為了160中類型，并且根據(jù)其所在地的天氣，過去購買表現(xiàn)，顏色敏感度來制定廣告橫幅。根據(jù)個性化科技創(chuàng)業(yè)公司Dynamic Yield出版的文章來看，Lamod的算法得到了很好的投資回報率。在一個團隊中只使用一個人，代表了人工智能可能會徹底改變零售行業(yè)的勞動力狀況。

類似于Sephora,Urban Outfitter,Ikea和Stitch Fix這樣的流行品牌公司開始與Dynamic Yield進行合作。該公司背后有百度資本，Bessmer Venture Partner等公司支持。

除了拓展上網(wǎng)體驗的定制化服務(wù)，零售商們也想對用戶行為有較好的把控。

比如：用戶是更喜歡使用移動端還是電腦端？什么時候更傾向于使用電腦端？這類信息給了品牌為每個用戶定制市場信息，甚至是調(diào)研使用哪種工具的選擇。

***創(chuàng)業(yè)公司Appier的人工智能平臺Azion能夠識別用戶所使用的工具，記錄用戶檔案。這使得零售商能夠跨平臺參與到用戶的行為之中。該公司在2017年第三季度中得到SoftBank的支持，美國奢侈品制造商雅詩蘭黛，日本化妝品產(chǎn)線Naruku, 聯(lián)合利華旗下的AXE等均參與了投資。

實體店解決方案

幾家美國零售店由于類似于亞馬遜這樣的人工智能占主導的電商沖擊而倒閉，但是于此同時，亞馬遜本社也在嘗試推進實體業(yè)務(wù)，公司利用其人工智能的手段來幫助管理強化實體店鋪。

亞馬遜通過線下跟進消費者。今年，亞馬遜在西雅圖開通了其線下無人結(jié)算零售店：Amazon Go. 消費者可以直接走入商店，拿走它們想要的東西，不用結(jié)賬直接離開。

Amazon Go 通過用戶掃描二維碼進入商店，消費者在商店的活動被人工智能驅(qū)動的追蹤系統(tǒng)所監(jiān)控，當消費者離開時，它們在消費的產(chǎn)品上留下了“數(shù)字腳印”，之后會通過他們的亞馬遜賬戶扣款。亞馬遜宣城，Amazon Go 是與中國十分流行的一家無人售貨店相結(jié)合的產(chǎn)物。

CB insights平臺顯示，2017年有27總交易涉及無人零售行業(yè)。相比之下，在2016年只有一宗，在2016年之前更是聞所未聞。

中國廣東的一家BingoBox公司在2018年第一季度中融資8千萬美元，總資產(chǎn)金額達到9.4千萬美元。它們的無人售貨商店現(xiàn)在嚴重依賴射頻識別標簽，但是該公司宣布，他們將把戰(zhàn)略方向調(diào)整至人工智能圖像識別領(lǐng)域。

一些美國公司開始嘗試使用機器人進行貨架掃描。沃爾瑪這個月宣布將引入50臺機器人來管理存貨。這些機器人由加州Boss Nova Robotics公司開發(fā)，可以用來掃描貨架和協(xié)助倉庫員工

其他零售商也在探索倉庫管理和店內(nèi)客戶管理的新科技。

Lowe Innovation Lab與 Fellow Robots創(chuàng)業(yè)公司聯(lián)合開發(fā)的零售機器人OSHBOT和LoweBot可以幫助客戶尋找指定種類的商品。該實驗室也實驗使用虛擬現(xiàn)實或增強現(xiàn)實的解決方案來幫助客戶。

2016年舊金山的Simbe Robotixs發(fā)明的機器人在協(xié)助倉庫管理方面也值得一提。

然而，店內(nèi)機器人的使用還處于早期階段，并沒有十分明確有效的提高客戶體驗和幫助成本縮減的案例出現(xiàn)在市場上。正如Capgemini Consulting的前執(zhí)行副總裁Bill Lewis所說：在機器人應(yīng)用場景不明朗的情況下，使用機器人的入門成本較高，還需要進行許多的實驗。因此制約了其大規(guī)模的發(fā)展。

一些美妝品牌開始進軍虛擬現(xiàn)實市場

一些美妝品牌通過人臉識別和虛擬現(xiàn)實技術(shù)來吸引用戶進入實體店，Modiface利用人工智能和增強現(xiàn)實來強化Sephora和其他品牌的虛擬始終活動。Perfect Corp是一家集中于該領(lǐng)域的公司，其2017年第四季度融資2.5千萬美元，并且獲得了500M的app下載量。

供應(yīng)鏈與物流：為客戶分發(fā)訂單

貨運公司利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)來優(yōu)化跟蹤貨物運輸。

全球零售行業(yè)的供應(yīng)鏈變得空前復雜，銷售者和消費者們都希望知道他們的貨物現(xiàn)在所處的地方，運輸狀況并實時跟蹤貨物轉(zhuǎn)運情況。但是在運輸過程中所引入的復雜網(wǎng)絡(luò)和各種各樣的人員，使物流管理的可視化變得十分復雜。

ClearMetal這樣的創(chuàng)業(yè)公司正在試圖利用機器學習來提高運輸?shù)目梢暬?。該公司研發(fā)了一種可預(yù)測智能平臺來從運輸者端收集數(shù)據(jù)，聚合類似于實時天氣狀況，貨幣波動情況等信息來幫助預(yù)測貨物運輸情況，時間和需求。

Maersk，世界最大的集裝箱運輸公司，在印度雇傭了200人，專門從事數(shù)據(jù)科學與人工智能相關(guān)的工作。Maersk也在之前與Ericsson和Maana這樣的公司合作，來解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的方案。

該公司試圖把所有的資產(chǎn)接入云端，比如，通過接入汽車可以對不可預(yù)測的天氣狀況進行實時監(jiān)控。通過物聯(lián)網(wǎng)來看運輸過程中，冷凍集裝箱中的食物質(zhì)量變化情況。

在最后一公里配送階段，亞馬遜也許可以徹底摧毀$15T物流的產(chǎn)業(yè)。

現(xiàn)在，亞馬遜是傳統(tǒng)配送行業(yè)（類似于UPS）的最大客戶。亞馬遜利用它們強大的自動化能力和內(nèi)部物流，可以變?yōu)镕edEX和UPS這種物流巨頭的競爭者。

Ryan Peterson，F(xiàn)lexport的CEO說：傳統(tǒng)物流配送公司的自動化程度不如亞馬遜的百分之一，如此僅有的一點自動化程度，可能會成為競爭中最后一點遺產(chǎn)。

2016年，亞馬遜首次在年報中將自己描述為一家“貨運服務(wù)提供者”。它還在中國和美國申請了物流運營執(zhí)照。亞馬遜還在實驗利用無人機，基于機器學習來進行貨物配送。雖然這種手段還需在大量廣之前進行反復的斟酌，但是，亞馬遜關(guān)于無人機配送的發(fā)展目標，也是其下一步戰(zhàn)略布局中的重要一步。

建立線上線下的橋梁

許多零售商集中涉獵線上或線下銷售中的一種手段，另外的一些公司卻把這兩種方式進行融合。

比如說阿里巴巴正在嘗試利用人工智能分析，如何更好的將這兩種方式進行融合。在某些方面，阿里巴巴在其人工智能融合線上線下銷售方面，要領(lǐng)先于亞馬遜。阿里巴巴提出了新零售策略：利用智能商店，深度學習，增強現(xiàn)實或虛擬現(xiàn)實創(chuàng)建線上線下的銷售橋梁。

為了測試這種結(jié)合方式的有效性，在中國，阿里巴巴發(fā)起了每年的光棍節(jié)（11月11號）為購物狂歡節(jié)。2017年，該日的單日銷售量為253億美元。在峰值時期，阿里云每秒鐘可以處理325，000的數(shù)據(jù)。

光棍節(jié)的其他亮點還包括：

利用類似于Pokeman-Go的游戲（捉貓游戲）來刺激線上購物者到線下實體店中抓取虛擬貓咪，來解鎖賬戶折扣和獲取紅包。

在全國12個城市中突然出現(xiàn)的利用VR鏡子虛擬試裝的商店，銷售從雅詩蘭黛到保潔旗下的化妝品。

機器學習和聊天盒子，自動回復買家關(guān)于貨運信息的留言。

在算法方面，阿里巴巴利用深度學習進修3D bin 壓縮，利用最小的空間存儲最大量的數(shù)據(jù)。

在一些實體商店，阿里巴巴利用人工智能時尚輔助算法幫助客戶推薦合適的服裝搭配。

通過以上一系列實踐，阿里巴巴為我們繪制了線上線下綜合銷售的藍圖。未來的零售行業(yè)，必定是多渠道，相互融合銷售的天下。

展 望

盡管人工智能掀起來如此巨大的浪潮，只有少數(shù)傳統(tǒng)品牌積極的加入應(yīng)用該種技術(shù)來提高商業(yè)效率的軍團中。

人工智能從制造到最后一公里配送，在整個零售行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)中重塑了整個行業(yè)。類似于亞馬遜和阿里巴巴這樣的科技巨頭推動了技術(shù)的邊界，將人工智能應(yīng)用于零售行業(yè)更廣泛的領(lǐng)域中，手機獲得了巨量的客戶信息。最近阿里巴巴說它們已經(jīng)在量子計算，人工智能和其他相關(guān)科技中投入了150億美元。

小型創(chuàng)業(yè)公司也從這波發(fā)展中看到了機遇。加利福尼亞的AIFI最近獲得關(guān)于無人零售自動化解決方案的400萬美元的融資，幫助零售商們實現(xiàn)類似于AmazonGo這樣的商店。

零售商們彼此之間的競爭也會越來越激烈，并與其它領(lǐng)域的科技公司一道在人工智能大潮中將新的生產(chǎn)力和高效率灑遍零售業(yè)的每一個角落。