人工智能在零售行业的应用

作者: Dan Swinhoe 2021-05-28 14:47:06

对于许多零售商来说,2020年发生的冠状病毒疫情严重影响了他们的生存和运营。应对疫情而采取的封锁措施迫使许多零售商店不得不关闭,最终一些零售商店由于经营不善而倒闭。

展望2021年及以后,企业必须重新评估他们在网上以及实体销售市场上的经营方式。许多零售商希望在人工智能技术方面进行更多投资,以使在线购物和店内购物更加智能和便捷。

根据TotalRetail公司发布的一份名为《2020年零售行业技术》的调查报告,机器学习和人工智能被认为是新兴技术,将在2021年对各行业领域产生更大影响。其他支持人工智能的技术(其中包括自动结帐、增强现实、机器人和面部识别)也很重要。根据瞻博网络公司发布的调查数据,到2022年,全球零售商在人工智能方面的支出将达到73亿美元,高于2018年的20亿美元。

无论是通过推荐和个性化来推动销售,还是通过机器人或传感器来提高效率,或者提供新的购物和管理商店的方式,人工智能技术都将涉及零售行业的各个领域。

人工智能在零售行业边缘设施中的应用

多年来,个性化的推荐引擎一直是网络购物的支柱。有人表示,数据挖掘行业如今拥有强大的数据挖掘和分析功能,可以有效向消费者推荐他们喜欢的产品。但这只是人们的一种愿望。

尽管网上购物的大数据和人工智能用例仍主要基于集中式数据中心,但越来越多的用例看到零售商在边缘计算和云平台中都采用人工智能。配送中心越来越多地实现仓库的自动化,以加快交货速度并优化空间,从而可以提高供应链和物流的效率。一些商店已经采用仓储机器人堆放整理货架或清洁地板。

机器视觉被引入到扫描货架和管理库存,可以向客户提出时尚建议,采用Amazon Go机器人消除了对收银员和传统结账方式的需求。机器人无论是应用在仓库还是在商店,都变得越来越普遍,并且传感器被用来提前监视关键设备的潜在故障。

星巴克公司正在推出使用预测性维护的智能咖啡机,这是该公司更广泛的Deep Brew AI计划的一部分。星巴克公司首席执行官Kevin Johnson将这一计划称为未来的“关键差异化因素”。

优衣库公司开发了一种自动的个人购物机器人,该机器人使用神经科学来评估客户对不同服装的反应,从而推荐不同的商品以适应他们的心情和喜好。Kroger公司可以采用传感器不断跟踪冷藏和冷冻食品集装箱内的温度,并在发生机械故障或门未打开时向商店员工发送数字通知。沃尔玛公司从2017年就开始使用货架扫描机器人来帮助管理库存水平。

尽管将一些数据发送到云平台或数据中心,但许多重要的预处理将在现场处理或在边缘设施完成,以减少网络延迟。而且,尽管许多零售商并未将主要工作负载全部迁移到云中,但有些零售商将利用云计算的规模优势来训练人工智能模型,并采用云服务来降低成本。

零售行业全面实现自动化

在疫情发生之前,向网络的转变已经迫使全球数以万计的零售商店倒闭,发生的疫情也带来了更多挑战。在疫情中能够生存和运营的商店在经营上也面临困境。

根据调研机构麦肯锡公司的预测,由于自动化技术的发展,仅在英国,零售店内工作岗位可能下降40%。瞻博网络公司预测,使用智能结账技术(例如Amazon Go)的交易将从2020年的20亿美元跃升至2025年的3870亿美元。该公司建议,大部分交易将在大型零售商旗下的小型便利店进行。

瞻博网络公司分析师Nick Maynard表示:“要与高度依赖人工智能的电子商务颠覆者进行竞争,传统零售商必须迅速采用人工智能来提高效率。如果他们不这样做,有可能被市场淘汰,因为其商业模式已经过时,缺乏市场竞争力。”

与此同时,麦肯锡公司分析师指出,越来越多的零售商开设了规模较小的便利店,并强调了使用人工智能的重要性,以创建量身定制的商品组合,为当地消费者提供更多个性化的购物体验。

咨询机构Oliver-Wight公司的合伙人Debbie Bowen-Heaton表示,许多零售商(尤其是大型零售商)已经从网上商店收集了足够的采购数据,但是往往缺乏紧迫性或能力利用他们数据库中的内容。

她说:“大型零售商拥有更多的能力和资源。但是不利的一方面是,更大的规模使其运营敏捷性降低,当事情快速变化时,他们没有能力快速做出响应,这对他们来说可能是是致命的,最大的机会是很多零售商都拥有大量数据,但他们没有进一步利用。对于这些零售商来说,这是一个巨大的机会,可以对这些数据进行处理和分析以推动业务创新。不仅是开发新产品,还有真正能吸引客户的服务。”

Scale Computing公司产品策略副总裁Dave Demlow表示,由于采用人工智能,零售商正在采用结合了边缘计算、云计算和中央IT的混合基础设施模型。

他说:“零售商可以在本地收集数据,并且可能需要进行一些预处理,但是训练人工智能模型需要在很短的时间内进行大量计算,并且可以在云中进行模型训练。但是实际上,对于正在查看人工智能或任何大量数据密集型应用程序的企业来说,实际上使用本地模型是非常普遍的。”

亚马逊公司在采用人工智能方面处于强势地位

亚马逊公司的业务在零售行业不断扩展,并进入越来越多的实体零售市场,加上该公司是全球云计算领域规模最大的参与者,使其在一些行业领域处于强势地位,尤其是在人工智能领域,并使零售竞争对手的经营处于困境。

亚马逊公司如今已经是全球最大的零售商之一,其网上销售业务占了很大的比例。其巨大的市场规模和对机器学习专业知识的直接访问意味着该公司可以快速迭代并尝试零售技术(尤其是物理空间)中的想法。尽管其按钮和条形码扫描棒无法推进快速实体零售活动,但其Amazon Go无人收银的技术吸引了众多竞争者的关注,他们希望利用人工智能技术为客户提供更好的体验。除了在自己的商店中部署这项技术之外,亚马逊公司还将其推向工业领域。

Scale Computing公司的Demlow表示,很多零售商不愿意采用AWS云平台,其部分原因是亚马逊公司在零售行业带来的直接威胁。

他说:“我们在调查中发现,许多零售商都表示亚马逊公司成为其最主要的竞争对手,并且不愿意在亚马逊云平台上投放任何产品。”

沃尔玛公司已经向微软公司寻求获得公有云服务,这两家公司承认与亚马逊和AWS公司进行竞争是达成合作协议的一个因素。根据以往的媒体报道,沃尔玛公司告诉其供应商不要采用AWS云服务。根据报道,在亚马逊收购Whole Foods之后,Target公司缩减了对AWS公司的投资,因为它不希望直接为竞争对手提供资金。

其他零售商在是否应利用直接为其最大竞争对手之一提供资金的技术方面也面临着类似的挑战。根据Canalys公司去年发布的一份调查报告,谷歌云平台和微软Azure在零售和电子商务领域均领先于AWS云平台。

Canalys公司研究分析师Blake Murray表示:“由于竞争激烈,许多主要零售商选择与其他云计算服务提供商合作。”

微软公司为零售商提供了类似级别的功能,并且已经采取了许多直接吸引零售商的举措。雷德蒙德公司为零售商提供了一种采用技术的方式,而不必担心直接资助竞争对手。

Kroger公司是另一家零售巨头,该公司主要采用微软和谷歌云提供的云计算服务。其首席信息官Chris Hjelm当时表示,并没有理由帮助AWS公司发展业务。该公司随后透露了与微软Azure合作创建的智能货架,该货架可对商品进行实时定价。据报道,微软公司还在试用将提供给客户的无收银员、免结帐手续的技术。

Oliver-Wight公司的Bowen-Heaton表示,她认为许多零售商都难以应对亚马逊公司在零售业各个领域的存在,她承认与亚马逊公司的合作可能会付出一定的代价,但零售商必须采取行动,否则将面临倒闭。

她说,“零售商必须做出选择:或者接受,或者与其进行抗争并做出某种明智的举动来找到一种竞争的方式。”

零售用例中的人工智能

人工智能时尚展位:在澳大利亚,优衣库与Isobar公司和墨尔本大学合作开发了一个人工智能时尚展位,该展位使用神经科学来衡量客户对不同设计的反应,并提出适合客户心情和喜好的物品。

  • 智能咖啡机:作为其Deep Brew AI计划的一部分,星巴克公司安装支持人工智能的咖啡机,以跟踪饮料在不同地区的畅销情况,同时还使用预测性分析进行维护,以在故障发生之前进行检测。
  • 货架扫描机器人:沃尔玛公司在2017年至2020年试用了Boosa Nova的货架扫描机器人。SimbeRobotics和Fellow Robots制造类似的系统。Pensa Systems提供的服务使用机器人来清扫商店。
  • 库存管理:诸如Opticrib之类的初创公司正在提供改进库存和仓库管理的技术,这些技术可以监控和更新库存,从而减少了对人工扫描条形码的依赖。
人工智能 零售行业 AI
上一篇:自动驾驶2021年就能普及?业内大咖称或许还要30年 下一篇:最喜欢随机森林?TensorFlow开源决策森林库TF-DF
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

面部识别的利与弊:是福还是祸?

虽然现代技术使面部识别更加精确和安全,但与面部识别隐私问题和监控有关的担忧也在增加。因此,让我们在这篇文章中探讨一下这该技术的利与弊。

Naveen Joshi ·  2021-06-01 16:36:22
人工智能和5G如何结合以实现物联网收入最大化

网络系统通过信令和使用软件以及分析来检测和分类设备非常棘手,并且对有限且日益紧张的网络资源提出了巨大的需求。然而,解决这些问题有一个主要解决方案:采用人工智能、自动化和5G技术。

Jordi Castellvi ·  2021-06-01 13:49:15
MIT团队最新研究,仅靠LiDAR和2D地图实现端到端自动驾驶

最近, MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)团队成功展示了一种基于机器学习的自动驾驶系统,该端到端框架仅使用 LiDAR获取的原始 3D 点云数据和类似于手机上的低分辨率 GPS 地图就能进行自主导航,并且大大提升了鲁棒性。

文龙 ·  2021-06-01 12:47:51
自然语言处理(NLP)的历史及其发展方向

自然语言处理的历史是一个充满曲折的故事。它从徒劳的研究开始,经过多年卓有成效的工作,最后结束于一个我们仍在试图找出该领域极限的时代。今天,让我们来一起探索这一AI科学分支的发展。

佚名 ·  2021-06-01 12:46:26
是福还是祸?人脸识别技术的利与弊

面部识别并不是一项全新的技术,但人工智能和机器学习不断使面部识别变得更好。苹果通过引入具有 3D 扫描功能的面部生物识别系统和 iPhone 的 Face ID,提高了面部识别的标准。

Naveen Joshi ·  2021-06-01 11:11:01
人工智能能否使机器具有流体智力?

麻省理工学院和奥地利研究人员为灵活的人工智能创造了“液体”机器学习。

千家网 ·  2021-06-01 10:38:55
大脑模拟NLP,高德纳奖得主:神经元集合演算用于句子解析

一个简单的大脑模型为人工智能研究提供了新的方向。世界顶尖计算机科学理论学家、哥德尔奖和高德纳奖获得者、哥伦比亚大学计算机科学教授 Christos Papadimitriou 关于「大脑中单词表征」的演讲。

Ben Dickson ·  2021-06-01 09:39:24
美城市Baltimore可能颁布最严格的面部识别禁令

据介绍,拟议的法令将禁止私人或商业组织,甚至执法机构在城市使用面部识别技术。

千家网 ·  2021-06-01 09:34:07
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载