编者按：《智能零售：为AI+零售打开更大想象空间》一文提到：当下火热的人工智能是否已经存在泡沫成分还很难说，但人工智能一定要与产业结合，单纯的人工智能是不可能形成商业模式的。如今的人工智能本质上依靠的还是计算能力的增强，进而在大数据基础之上在特定领域获得了飞跃，进而实现了一定的商业应用的落地，智能零售真正的效果仍有待和商业场景紧密结合。

下面我们就来看看，与零售行业结合最紧密的应用场景吧。

1、智能停车和找车：

停车场是实体零售企业的用户入口，又是用户需求的最痛点。这是实体零售企业的一个重要变革方向，目前已经有越来越多的零售企业，开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。

在阿里巴巴推出的喵街 App 中，智能停车及找车是其中的模块之一，目前已经应用于 9 个城市 40 多家购物中心。

2、商品电子价签：

电子价签已经能做到基于红外传输的定位及商品导航功能，相比于卖场传统标签每年巨额的更换费用，加上人工成本、客户口碑、卖场形象等潜在价值，电子价签的投入 1~2 年时间企业就可以收回成本。

3、室内定位及营销：

在用户购物及浏览过程中，快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节，其中iBeacon 是很多企业选择的一种技术解决方案。

iBeacon功能的基本原理是：配备有低功耗蓝牙（BLE）通信功能的设备或基站使用 BLE 技术向周围发送自己特有的ID，而接受到该ID的应用软件（如水滴）就会根据该ID进行反应。iBeacon的诞生，让商户和终端（智能手机）能够准确感知彼此准确位置。

目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销。

4、智能搜索及管理联动：

基于Hadoop（大数据智能分析）、Data Visualization（数据可视化）、iBeacon、3D地图Map/Reduce、Hive（数据仓库）等几个核心技术模块，通过行业定制化服务开发平台，可为零售企业提供了更为细致的智能服务及管理联动。

5、基于视觉系统的应用：

基于视觉设备及处理系统、动态Wi-Fi追踪、遍布店内的传感器、客流分析系统等技术，可以实时输出特定人群预警、定向营销及服务建议（例如VIP用户服务）、实时货品调整提醒、以及用户行为及消费分析报告。

6、智能购物车：

在超市领域，购物车作为最常见的硬件载体，将有较大机会首先进行智能化变革。在零售方面的智能化创新包括：将生物识别技术与摄像头系统进行结合，从而可以提供人流量统计和人脸识别服务，零售商可以利用智能手机下载的这些信息进行分析，并向顾客提供个性化的销售。

7、智能穿衣镜：

内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。工作人员可以通过一个特殊的销售界面，以镜子为媒介向顾客发出建议。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。

智能虚拟穿衣镜已经在顶级奢侈品牌百货商场NeimanMarcus的加州Walnut Creek 店部署。

8、智能试衣间：

通过带触摸屏的镜子及灯光调整，可以帮助用户找到适合自己尺码、颜色和消费场景的服装。消费者进入商店，通过镜子浏览店铺中所有商品，提交试穿申请，它们就会被导购员摆放在试衣间。顾客可以调整灯光亮度和颜色模拟使用场景，镜子感应衣服上的 RFID 标签并显示在屏幕上，然后镜子给出搭配建议。如果需要试其他颜色或尺码的衣服，也能通过屏幕下指令，让导购员给你送来。当你试穿满意后，可以直接在镜子上通过移动支付付款，试穿过的衣服会保存在个人账户中。试衣间里还可以记录追踪试衣者的动作，这为后续智能试衣间的智能化进行，提供了想象空间。

这套eBay和Rebecca Minkoff 合作的系统在Nordstrom的西雅图和圣何塞分店投入使用。主要目的在于通过智能化的手段和亲身体验效果，来提升线下实体店服务的体验，创建线下服务相对于线上电商的差异化竞争力。

9、智能推荐：

基于“视觉过滤技术”，针对用户潜在偏好，建构在线商品推荐模型。具体做法是，通过基于商品图片的问题，创造游戏一样的情景让消费者参与，然后预测购物者的下一个选择，并根据消费者之前的点击，提出售卖建议。每次点击都会通过成千上万的属性来训练人工智能，例如鞋跟高度、小腿长度、系带款式、鞋子的造型、纹理等。

目前 人工智能推荐模型，已经在电商网站得到应用，其他零售企业也在逐步推行。

10、机器人导购：

2016年，软银第一款机器人Pepper将以“销售员”的身份入驻日本最大的电器销售商山田电机（YamadaDenki）。Pepper之前也曾帮助销售过智能手机和咖啡机等商品。Pepper接受企业的租赁订单，每月租金55000日元（约合人民币2730元），仅为日本平均最低工资的一半。

机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境（如噪音）影响，语音、语义技术平台还不成熟

11、机器人店员：

美国老牌装饰零售商劳氏LOWE’s 在洛杉矶成立了创新实验室，与硅谷的FellowRobots公司合作，在2014年和2015年期间，分别推出了劳氏Holoroom家装模拟器和OSHbot零售机器人，并均已在实体店里得到应用。

OSHbot可以咨询用户需求，扫描物件并匹配，定位和导航。机器人屏幕上显示的创意内容和营销信息，还会随着机器人位置的变化而改变。客人可以通过机器人屏幕，与店内专家进行视频聊天。机器人的设计中还将融入3D打印技术，甚至能够3D打印小物件。

12、虚拟商品墙：

英特尔是数字标牌技术的领先者，其adiVerse技术，可以通过先进的触控屏和高精准时时3D渲染，让消费者可以在虚拟墙上从任何角度查看产品，进行旋转、放大，并以全新的方式与商品进行互动。该技术还应用在自动售卖机和虚拟试衣镜等常见的线下销售场景。

Adidas基于Intel的技术和解决方案，开发了虚拟鞋墙，实现了超过2000双鞋子的产品展示，通过3D和VR技术实现虚拟试穿，在线购物，快递送货。

13、自助支付：

随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，使用门槛低，每6台自助收银机只需配1名收银员。除了银行卡、微信、支付宝等多样化支付方式接入外，刷脸支付等技术的支付手段也将逐渐引入，比如国内阿里的刷脸支付尝试。

14、智能比价：

沃尔玛App加载了比价工具Savings Catcher，顾客在实体店购物场景中，用手机扫描产品进行比价，发现更低价，价差返还。沃尔玛的比价策略并不包含线上零售商，其自由品牌的商品、熟食、糕点和肉禽蛋也不在比价范围内。截止到2015年6月，沃尔玛的企业App的用户已经达到2200万，其年增长率超过400%，SavingsCatcher这个比价工具让用户活跃度由一个月前的400万人猛增至1400万人，极大的提升了线下竞争力。

15、在线客服机器人：

在零售业的电商模式中，客服是其中非常重要且占据很高成本的运营要素，通过机器人客服替代人工客服，是该领域智能化发展的重要方向。

IBM Watson机器人计划替代一个数量庞大的工种——在线客服，基于自然语义识别、人类情感识别，实现商品信息定向推送，实时答疑、咨询和投诉，还可以娱乐消遣讲段子。依靠机器人的自我学习能力，不仅能准确回答问题，还能感知到客户的情感和情绪。

而Google、微软、Facebook等人工智能领域的领军企业，也都在该领域有相关研究和投资。

16、库存盘点机器人：

美国《华尔街日报》盘点的最可能被机器人取代的十大工作中，仓库管理员荣登榜首。机器人免去了仓库员工每天走上最多32公里的烦恼。

德国公司MetraLabs在2015年推出和部署了带有RFID功能的机器人Tory，为德国服装零售商AdlerModem rkte提供库存盘点服务。Tory机器人通过传感器进行导航，边走边读取商品上附着的RFID标签。

17、商品管理机器人：

考虑到RFID运营成本及系统要求的相关问题，Simbe公司通过更为精准的图像识别技术，实现除商品管理之外的更多动态应用。

Simbe机器人Tally是一款商品管理机器人，它基于商场商品布局图，通过传感器扫描定位和图像识别，实现商品信息自动识别，商品变化信息动态整理，错放或信息错误提醒，库存联动，缺货提醒，并根据商品变动信息及相关变量，为商场及供应商提供决策服务。

18、物流机器人：

这一领域已经有很多家公司进入，包括：AmazonRobotics（前身为 Kiva System），FetchRobotics（团队来自 Willow Garage），Swisslog（瑞士的自动化仓库和配送物流解决方案提供商，其背后是工业机器人“四大天王”之一的KUKA），GrayOrange Robotics。日本日立可行走物流机器人包含两个升降台，两条机械臂，2015年8月开发出成品，预计在2到3年后正式投入使用。