消费升级行业洗牌进行时，零售业需紧抱AI“大腿”

　　各行各业行业的公司都绞尽脑汁想要将AI技术和自己的产品服务进行融合，零售业当然也不例外。

　　对于传统的零售业巨头来说，想要玩AI 就意味着要加入到电商大佬Amazon和Alibaba控制的竞争场中——毕竟这两家公司在大数据和AI算法方面都别具优势，而这种优势随时可能让零售业产生天翻地覆的变化。

　　美国零售业市场除了有激烈的竞争，还有着极高的关停风险——仅2017年一年，就有21家零售企业申请破产，其中包括曾经辉煌荣耀的的RadioShack、 Toys R’ Us以及Aerosoles。与此同时，还有其他一些零售商，如梅西百货和希尔斯百货，都宣布将在全国范围内关停上百家门店——这意味着零售商在战略方面急需进行改革。

　　在大部分传统零售商还没能制定出自家的AI发展战略的同时，其他一些商家和电商却已经开始使用AI和机器人技术对零售业进行变革——最近，Amazon就推出了以计算机视觉为设计理念的无人商店。在未来的几年中，越来越多的零售商可能会被迫加入“AI战”之中。

　　现阶段，电商巨头Amazon和Alibaba 正在使用大数据和AI技术对端到端解决方案进行优化，试图提升用户的购物体验。而其他的大多数零售商则在将零售过程的特定环节与AI技术的融合上下功夫。

　　本文中我们将利用CB Insights提供的数据，对不断变化的零售业发展环境进行深入的研究。我们将分析AI、机器学习以及基于计算机视觉的技术如何影响从产品制造到分销的零售各环节。

　　制造环节：将产品推向市场

　　消费者需求的不断变化要求生产商缩短产品的制造周期。为此，一些零售商引进了使用计算机视觉的机器人来装配服装和鞋类产品。

　　1.自动化支持Adidas发展

　　相比其他行业来说，制造业往往会被外包给劳动力成本更为低廉的发展中国家。但是近年来，由于工业机器人的成本不断地下降，越来越多的生产商可就近在市场所在处进行大规模生产——Adidas就是其中一员。

　　最近，中国T恤制造商天源服装有限公司与阿肯色州政府签署了一项谅解备忘录，计划年以每小时14美元的时薪在阿肯色州Little Rock新设的服装厂雇佣400名工人。这家服装厂只需要一些人员参与零售工作，而其核心的生产任务将大大地自动化。该公司计划使用由佐治亚州的创业公司SoftWear Automation开发的缝纫机器人来生产Adidas的服装。

　　这样看起来，众多繁重重复的工作将由AI驱动的机器人完成，而人类的工作则主要是机器人的维护和操作。事实上，早在2012年，DARPA （美国国防部高级研究计划局）就在一份与SoftWear Automation签订的合同中表示：“完全依靠自动化机器生产成衣是我们的最终目标。”

　　2015年，Adidas在德国开设了*家名为的Speedfactory 机器人工厂。目前，该公司正计划在佐治亚州设立另一家完全由机器人负责生产的Speedfactory。有了这两家自动化工厂，Adidas计划针对伦敦、纽约、巴黎、洛杉矶和上海等五座主要城市生产具有本地话特色的鞋子。

　　2.竞争对手Nike也高度关注制造业的创新

　　2013年，Nike向制造业创企Grabit投资300万美元。Grabit是一家利用电子吸附技术和机器学习开发机器人的公司。据彭博社报道，这些机器人只需要50-70秒就能制作出一个鞋面，而人类员工完成同样的工作则需要10-20分钟。

　　Grabit并没有公开自己客户的信息，2017年5月的一篇新闻稿也只提到这家公司生产的物料搬运机器人被运往了一家位列财富100强的运动鞋和服装公司。不过，彭博社最近证实这些机器人出现在了几家Nike制造工厂中。

　　另外，Nike还提交了鞋靴零件自动化组装识别的专利申请，履行了其制造创新的承诺。

　　仓储自动化：分拣、储存与库存管理

　　结束了生产之后，产品将会运往仓库和工厂，而在这些地方也少不了自动化技术的身影。不过，在仓库和工厂，机器人需要和人类合作才能顺利完成工作。随着在网上购物的人越来越多，仓库及时按订单发货的压力也不断加大。

　　2012年，Amazon收购了机器人创企Kiva Systems（现更名为Amazon Robotics），这使得机器人自动化技术在履行中心获得了快速的发展。Amazon的机器人使用计算机视觉、深度感测、物体识别以及其他AI软件及技术来完成移动重物、处理包装等工作。在Amazon收购了Kiva Systems之后，新一批的初创企业逐渐发展起来，填补了Kiva留下的市场空白，从而构建了更为广泛的生态体系。

　　在缺乏系统性的环境中，这些机器人在抓取、挑选和运送物品方面仍旧存在一些缺陷。不过，各家创企已经纷纷开始着手应对由技术缺陷引发的种种挑战。

　　比如说RightHand Robotics，它在2017年*季度完成了800万美元的A轮融资，主要用于进一步开发机器人抓取技术。还有主要关注生产环节的Rethink Robotics，也同样在开发用于物流和物料运输的机器人。

　　消费者渠道：线上和线下的博弈

　　我们对全美50多家*的上市零售商（包括电商平台Etsy和eBay）的1600多份财务电话会议记录进行了分析，仅有9家公司在网店和实体店建设方面提到了一些与AI相关的策略。（这其中并不包括诸如Amazon在内的大型科技公司）。

　　有一些零售商，比如说Lowe，就非常注重企业内部的研发，而其他像丝芙兰和沃尔玛这些公司则通过与初创企业建立合作关系，寻求融合了AI元素的解决方案。下面我们将通过几个案例来分析AI在线上和线下门店中的使用。

　　1.线上解决方案

　　上面提到，eBay是最早在线上业务中使用AI解决方案的品牌。这家公司在2015年第三季度的财务电话会议中就*次提到了“机器学习”。当时，eBay刚刚开始要求线上卖家对自己的产品进行详尽的描述，这样平台就能够利用机器学习来处理这些数据，从而在产品目录中找到同类商品。

　　再看2016年的记录，这家公司与AI的互动变得愈加频繁：第二季度，ebay收购了一家AI公司Expertmaker；紧接着又在第三季度收购了Salespredict；在季度电话会议中提到AI的次数高达15次。

　　在2017年第四季度的电话会议中，eBay公司CEO Devin Wenig提出了一些可行性建议，希望将AI技术同公司的广告投放、个性化、视觉化搜索以及产品配送等服务相结合。

　　Etsy也紧随其后，在2016年第三季度的财务会议中提到了机器学习，又在同一季度收购了一家计算机视觉创企Blackbird。还有其他的一些公司，如GAP，虽然在会议中提到了AI技术，但并没有制定切实的AI战略。

　　有一些零售山选择和创企联合来来为自己的公司制定AI策略。图像搜索创企ViSenze就和优衣库、Myntra以及日本电商巨头Rakuten建立了合作关系。有了ViSenze提供的技术，顾客可以在实体店给喜欢的商品拍照，然后只要将照片上传，就能在网上找到这款产品。

　　这家创企在2016年完成了1050万美元的B轮融资，最近又加入了联合利华的制造厂，主要在东南亚进行试点任务。

　　还有一些创业公司会和特定的市场进行合作。如一家中国的创企酒咔嚓（9KaCha），就利用图像识别与搜索技术，打造了一个在线进口红酒市场。据悉，这家公司将会和其投资方海尔公司合作，帮助“海尔的智能酒柜识别并梳理上亿的数据，精确获取顾客的需求，从而全方位提升消费体验。”

　　2.线下解决方案

　　随着电子商务的发展，美国的一切商店被迫离开市场。而在这个过程中，Amazon可谓是该行业最为核心也最引人瞩目的一家公司。Amazon非常注重AI 在网上商城的运用，但同时，它也对实体零售业野心勃勃。如今，Amazon正在将AI技术投放到实体零售业中，试图通过新兴的AI能够对实体零售进行变革。

　　今年，Amazon在西雅图开立了一家名为“Amazon Go”的无人收银商店， 顾客可以在商店中选择自己喜爱的商品，不需要结账，直接离开即可。

　　用户在进入Amazon Go时需要扫描二维码，之后Amazon就会使用一个由AI技术支持的系统对顾客进行实时追踪。当顾客离店时会留下自己消费的数字足迹，之后会据此自动从用户的Amazon账户中扣除费用。

　　随着Amazon Go的问世，中国的无人收银商店也如雨后春笋般在各大城市落户。还有更多的公司，虽然没有跟上潮流，但也在自家的门店中加入了AI机器人，用于货架商品的扫描。沃尔玛最近就计划在50家门店投入货架扫描机器人，提升库存管理的效率。

          供应链&物流：产品配送

　　运输公司使用AI技术能够打造更加高效的物联网。现在，全球零售供应链正在变得越来越复杂，卖家和买家都想知道商品运输的每一个步骤，自己的货物究竟在何处，什么时候能够收到货物等等。但是，由于运输网络之复杂、涉及货物及人员之广泛使得，使得整个供应链系统的完全透明成为一个巨大的挑战。

　　因此，越来越多的公司也开始开发与供应链及物流系统相关联的AI技术，比如初创企业ClearMetal正在尝试使用机器学习来提升产品运输的可视性。这家公司开发的平台能够收集来自运输方的数据，并综合考虑天气、货币价值变动等信息，对运输事项、运输时间和需求等信息进行预测。

　　全球*的集装箱运输公司Maersk计划在印度招聘200名专业研发AI技术和数据科学的专业人员。在此时前，Maersk已经和爱立信以及Maana等公司展开合作，优化物流运输。该公司希望能够将所有数据同步到云端，从而提供更为全面的运输信息，大幅提升运输质量。

          总结

　　尽管越来越多的AI解决方案正在涌现，但只有少数传统品牌能够高效地将AI战略落到实处，从而提高营商效率。

　　但不可否认，AI技术的确给零售业尤其是人力方面带来了冲击：从制造生产到最后一英里的配送各个环节都受到影响，越来越多的零售企业不得不调整战略来适应不断变化的市场环境。

　　像Alibaba和Amazon这样的科技巨头仍在不断开拓新的领域、研发新的技术，更好地将AI和零售业结合并手机用户的数据。Alibaba就在最近宣布公司将投资150亿美元，用于开发量子计算、AI技术以及其他技术。与此同时，规模较小的创业公司也看到并抓住了市场中潜在的机遇。

　　另外，随着AI技术在零售行业中的普及，零售商之间、零售商和其他涉及零售业的科技公司之间的竞争将越来越激烈，而主要的竞争将集中于AI创企和相关专业人员的争取上。

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