人工智能作为引发多个行业变革的新兴技术，已经对零售行业的全链条进行了改造，人工智能涉及到从生产商到用户的多个与零售相关的部门，包括供应商、电商、物流商、仓储商以及在线支付和技术提供的其他服务商，这些部门之间具有紧密的联系，共同工作来实现零售商品从生产商到用户的流动，实现零售商品的价值。消费者的购买场景是多样化的，商品生产的方式也是多样化的，因此对于人工智能技术的需求也呈现多样化的特点，贯穿了人工智能+零售主要的核心环节，也就是商品的生产、流通与销售，其中在零售业当中应用比较广泛的人工智能技术有深度学习、模式识别、AR 和 VR 等。
人工智能+零售在商品生产环节应用
在商品生产的环节中，去库存管理可以利用深度学习来指导商品生产的数量。深度学习（DL, Deep Learning）是机器学习（ML, Machine Learning）领域中一个新的研究方向，与机器学习不同的是，在机器学习的前期准备过程中，需要对特征值进行抓取，但是特征值的“好坏”会受到专家判断的影响，而深度学习则能够达到自动化地选择更加适当的特征值进行训练和学习，进一步避免了人类的干预。
首先对近三年来我国政府提出的人工智能、金融等相关政策进行列举，并且对其中的重点内容进行了概括。企业利用深度学习可以预测消费者的偏好，从而智能化地生产消费者会感兴趣的零售商品。在人工智能+零售领域应用最新的深度学习算法是一个重要的推荐系统模型——深度兴趣网络（DIN,Deep Interest Network），深度学习算法不仅应用在商品生产的环节，而且可以与图像识别、人脸识别、语音识别等模式识别技术相结合，应用在零售业的各个环节当中。
智能物流作为人工智能+零售的重要组成部分，能够可视化监测运输途中的商品。图像识别技术是深度学习的一个实践，能够利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象，工作的主要过程是图像的获得、预处理、特征提取、机器学习和图像匹配。
图像识别在智能物流中应用广泛。随着线上购物的兴起，对物流商品的分拣也提出了更高的要求，使用了图像识别的机器可以对商品自动分拣，并且和物联网等技术结合，同时存储商品的位置信息，便于消费者查看。
人工智能+零售在商品销售环节应用
商品销售环节与消费者密切相关,这个环节又可以细分为营销环节、购物环节和售后环节。
人脸识别和语言识别被广泛应用在营销环节当中。
通过摄像头采集人脸图像与特征值来自动定位追踪消费者，并分析其路径，同时向消费者提供可能感兴趣的商品，是图像识别中人脸识别的主要应用场景。工作方式是在多维的人脸上选取多个特征值，可以是灰度或者梯度值，然后应用机器学习算法与人脸库中的人脸匹配得到消费者的身份、喜好信息。例如苏宁无人店强调增强用户购物时的多层体验，通过人脸识别、图像识别为传感器采集用户信息，用户通过重力感应拿起商品，便会有商品信息及时出现在显示屏上，屏幕上会显示此款商品的网上评价、价格对比、商品多维视角等，并且会由后台对商品拿起次数和购买频率进行分析，及时更换商品品类，提升门店绩效。
语音识别是跨学科、跨领域的一门技术，不仅应用到了人工智能当中和语言学密切相关的自然语言处理技术，还涉及到了声学学科。语音识别的具体方法也是先学习再匹配的方法，直接与机器用人类语言进行交谈，是人们长期以来在不断探索的事情，语音识别的发展可以部分解决人们在消费场景中与机器对话的需求。
在购物环节中为了方便消费者的挑选，让消费者对商品有进一步的了解，人工智能+零售引入了人工智能的 AR（Augmented Reality）和 VR（Virtual Reality）技术。这两种人工智能技术可以将现实世界和虚拟世界融合在一起，但是采用的融合方式是不一样的，一个是在现实世界中增加虚拟的因素，另外一个是构建虚拟世界却又让人感到身临其境。在人工智能+零售业当中，AR 和 VR 能够帮助企业，将线上线下融合的场景更完美地呈现给消费者。
在购物付款时的智能支付还应用到了指纹识别这样的生物识别技术。生物识别也是人工智能的一种，需要计算机的人工智能算法与生物传感器结合，利用人类的生理特征来识别人类的身份。指纹作为具备特征性的生物标识，可以作为“密码”应用在人工智能+零售的支付过程中。例如阿里巴巴以自身的电商体系和支付体系为基础，构建了新零售业态，通过支付宝、蚂蚁花呗、蚂蚁借呗等一系列的支付入口完成连接并向第三方开放支付渠道。
在售后环节中，主要应用的人工智能技术是自然语言处理技术，应用在智能客服当中。自然语言处理是计算机科学和语言学的一项交叉技术，可以将人类非结构化的自然语言转换成结构化的计算机语言来进行学习和存储，用自然语言同机器对话的时候，计算机可以将与之相匹配的结构化的计算机语言转换成非结构化的自然语言输出，完成人类和计算机使用自然语言的交流。在对结构化的计算机语言处理时也应用到了深度学习算法，是深度学习算法的一个实践。
△ 图1 AI零售中的核心技术
（1）人工智能技术的加入成为必然
零售业的发展现状已经不仅仅局限在电子零售这样的线上模式，更加注重的是线上和线下的融合，因此在这样的背景之下，我国的人工智能+零售业发展成为现在的全渠道、智能化、提供个性化精准服务、创造社交+体验平台的模式。习总书记强调，我国经济正处于转变发展方式、优化经济结构的攻坚期，迫切需要人工智能这样的新兴科技来为经济发展增加新动能。我们要把握数字化、智能化的发展契机，加快人工智能与相关产业的融合进度，以人工智能这项新技术来确保变革过程中全要素生产率的提升。例如京东依托自身平台和强大的物流链，将人工智能应用到售前、售中和售后的全过程中，与业内零售龙头深度开展战略合作拓宽场景布局、加强物流协作、提升运营效率。
人工智能提供的精准化体现在商品精准、价格精准、顾客精准、服务精准和管理精准，以精准服务形成消费黏性，实现价值的增值。例如阿里巴巴对于线上线下相结合的模式做出了探索，盒马鲜生是阿里巴巴对线下超市完全重构的新零售业态，通过天猫小店和零售通帮助品牌商进行渠道下沉，提升分销商效率，节约订货成本和订货时间，帮助用户买到更多性价比高的商品。
为了顺应消费者体验而设计的社交属性成为了零售的新模式，这打破了传统的消费者与零售商的双向模式，创造了多维度的消费者群互动，零售商们参与其中获得相关的商业信息，从而结合人工智能技术去进行增值，实现“社交服务+人工智能+零售”的新发展方向。
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王耀羚
清华大学互联网产业研究院研究员，管理硕士，持有PMP国际项目管理专业资格认证。主要从事金融科技、产业升级、企业数字化转型、人工智能行研、企业政府战略规划等领域研究。曾参与涉及产业转型指数研究、互联网产业发展、金融科技行业分析、金融科技示范管理、十四五规划社会治理课题、数字发展研究、跨境结算项目、工信部举办的中国云端与大数据高峰论坛项目筹划工作、联合艾瑞咨询等知名市场调研机构开展项目合作等。曾负责或参与编写《云计算和人工智能产业应用白皮书2018》《人工智能+零售行业研究报告2019》、《人工智能+金融行业研究报告2019》、《金融科技在小微企业信贷中的应用发展研究报告》等。学术文章曾发表在数据杂志、中国工商银行《现代商业银行》等期刊。
