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，人工智能(AI)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：智能货架管理
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，实体店的货品摆放可以通过人工智能实现更有效的终端管理。
设想一下，周末晚上有场精彩的足球赛转播，作为球迷的你准备邀请几个朋友一起喝啤酒观赏比赛。但当你到超市的时候，发现自己最喜欢的啤酒已经空架了，是不是有点抓狂?
对于厂商而言，产品在各个超市的货架摆放情况、是否及时补货、销售情况及关联因素、相应调整措施等信息都要通过人工巡查获得。缺陷很明显，信息收集和反馈的时间过长，并且监测数据不一定全面。
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。比如：通过摄像头的人脸识别功能，可以在顾客进店时进行新老客户的身份识别，对老客户可以根据购物历史及周期习惯推荐购物路线，对新客户可以制作客户画像，精准营销;客户进店后，摄像头可以记录客户的行进轨迹，优化货架摆放设置。此外，还可以使用压力传感器监测商品被拿起、放下的情况，以及存货数量，对货架进行自动化的实时监测管理。
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。例如，当缺货或者货品信息展示不合规时，可以实时发出警示;同时，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。
场的维度：智能物流管理
如今，零售行业不断发展，数字化的商品信息、高效的仓储和物流，从产品的生产到配送，正形成一个完整的智慧化零售业态。国内外的电商巨头都已经开始部署智慧供应链，自动预测、采购、补货、分仓，根据实时情况调整库存精准发货，从而对海量商品库存进行自动化、精准化管理。
具体来说，目前可以看到的智能供应链应用场景主要有：
- 自动预测备货：通过历史记录、节假日及促销、周期性因素、商品特性等数据预测备货，有效减少库存;
- 智能选品：智能化诊断当前品类结构，优化品类资源配置，实现了商品全生命周期智能化管理;
- 智能分仓调拨：预先将商品匹配到距离消费者最近的仓库，尽量减少区域间的调拨和区域内部仓库之间的调拨，提高时效性，同时优化调拨时的仓配方案，最大化降低调拨成本。
以苏宁为例，苏宁超级云仓是自主研发的定制化、系统化解决方案。它使货物从入库、补货、拣选、分拨到出库全流程自动化、智能化作业，极大的提升了仓储水平以及工作效率。
在这个过程中，采用了大量的物流机器人进行协同与配合，通过人工智能技术，让机器人适应不同的应用场景，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
与传统仓储或者仅在单个环节实现自动化的仓储模式相比，智能仓储最大的特点在于机器人融入生产，改变生产模式，以及人工智能算法指导生产。因此，机器人技术、人工智能算法、海量商品的精准识别成为实现无人仓的主要技术瓶颈。
近年来，无人驾驶技术的研发得到了众多企业的重视，在商业化应用中不断成熟，包括无人重卡、快递机器人、快递无人机等，在物流运输、无人配送方面，构成一个完整的智慧物流配送体系。其中，无人重卡是连接区域物流中心的桥梁，快递机器人为最后一公里配送构建基础，快递无人机则全方位、无死角的保证这一公里的配送。越来越多的无人智能化设备被应用到具体场景，每个智能化的场景应用连成一体，构成智慧零售的关键一环。
困难及前景
当前，人工智能已经成为传统行业转型升级的助推力，持续地改变我们的商业模式和生活方式。而人工智能技术在新零售体验中的应用，必将进一步推动深度定制购物体验的发展，深度定制购物体验则会带来用户使用的粘性。
当然，在发展过程中，也面临着一些困难与挑战。
首先，在目前阶段，数据是AI应用的必要基础，在长期的业务开展中，积累的数据维度多样、体量巨大、形式复杂，并且数据间很多时候无法融合互联，形成数据壁垒。
其次，零售行业注重利润率，而科技落地的成本不是每个零售企业都能够接受的。例如，对于大型的连锁便利店，如要实现众多门店的智能化，一次性投入成本较高，因而升级门槛较高，往往倾向于依旧采用传统方式。
尽管存在重重困难，众多的科技企业仍然进行了有益的尝试，在一些典型场景中探索人工智能技术的应用。尤其在零售行业，新技术的应用落地呈现爆发趋势。例如，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。从无人值守的便利架到无人配送车，从单个的机器人到智能化的无人超市，各种技术、产品和解决方案，向人们展示了人工智能助跑“新零售”的诱人前景。
