人工智能正在彻底改变零售业的8种方式

人工智能（AI）正在对零售业产生巨大影响，因为机器人现在正在协助进行库存检查，监视地板是否脏了等等。 例如，由于超级市场通常很难跟上劳动力配备方面的挑战，因此机器人正在帮助他们管理消费者的交通方式并跟踪价格标签。 机器人还提供有关消费者购买行为和人群反应的商业智能（BI）。

Juniper Research预测，到2022年，零售商将在AI上花费73亿美元，而2018年约为20亿美元。实体零售商和在线零售商现在都在部署机器人。 Google Cloud零售行业解决方案全球负责人Pravin Pillai表示：“我们看到许多基于机器人技术的投资正在实现，尤其是当您需要快速运输流程时。

在上个月于纽约举行的全国零售联合会（NRF）会议的“零售业大秀”上，Pensa Systems展示了一种无人驾驶飞机，可以帮助商店监控货架库存。 巨型食品商店总裁Nicholas Bertram讨论了该连锁店将如何在其500家商店中使用名为“ Marty”的Badger Technologies机器人。 人工智能将与预测分析相结合，为零售商提供有关哪些产品最畅销以及如何个性化他们提供的产品的数据。

谷歌的Pillai指出，零售商转向技术来满足客户期望并实现微利。 零售商使用Google BigQuery和MongoDB Atlas等数据库平台来帮助他们确定最畅销的产品，并获得有关如何补充库存的见解。 “您可以获取有关货架上或货架上有哪些产品以及人们在商店中走动的位置的信息，” Pillai说。 “由于拥有的内存资源，他们可以捕获大量数据，这也导致能够构建机器学习模型。”

根据Pillai的说法，产品推荐是零售AI的合乎逻辑的第一步。 他说：“借助ML支持的预测，我们看到了很多预测。”他补充说，拥有日本时装品牌Uniqlo的Fast Retailing等公司如何利用Google Cloud构建基于ML的客户需求的预测模型。 他说，零售商使用ML来“更好地预测应该携带哪些产品”。 据皮莱说，研究公司Capgemini等公司的会话商务助手将自然语言处理（NLP）与ML模型结合在一起，以在在线购物过程中为客户提供指导。

这里有八种正在改变零售业的酷技术。

1 Caper推出智能购物车

总部位于纽约布鲁克林的零售技术供应商Caper开发了一种智能的自动结帐购物车，该购物车使用计算机视觉，传感器融合和三个摄像头自动将放置在购物车中的物品挂起。 第一次将产品放入购物车时，客户必须对其进行扫描，以便购物车可以“学习”该产品。 进行初始扫描后，计算机视觉功能将接管，并且可以将物品轻松放入购物车中。 Caper会自动计算价格，而无需购物者下载应用程序。 完成购物后，他们可以使用购物车上的信用卡读取器进行结帐。 他们可以使用移动支付或信用卡。 然后，购物者可以取出他们的行李然后出发。

Caper联合创始人兼首席执行官Lindon Gao表示：“我们采用了最传统的工具之一，即购物车，并将其变成了“强大的购物车”。 “这些部件通过传感器融合和计算机视觉得以实现，以便在将物品扔进购物车时直接识别它们。”

高指出，智能购物车是一种将数字技术整合到实体商店的方法，而以前在网上已经可以找到实体商店。 他说：“我们希望将在线购物的数字部分（可见性和透明度）引入实体店。”

雀跃购物车很快还将在内置平板电脑上为放置在购物车中的产品建议食谱。 Caper正在与一些尚无法透露名称的大型企业零售商合作。 到目前为止，该公司已经在纽约的两家商店中部署了其智能购物车：全天然食品杂货商Foodcellar&Co. Market和Gala Fresh Farms。 Caper计划在2019年向150个商店提供其智能购物车。Caper计划目前扩展到杂货店，并计划扩展到其他类型的零售商和便利店。 （图片来源：PCMag）



2 Spoon Guru使用AI帮助购物者应对食物过敏

食物搜索和发现引擎Spoon Guru提供了一个移动应用程序，该应用程序使用AI帮助过敏症患者在商店中找到含有与他们的需求相适应的成分的产品。 该应用程序扫描数字货架标签，使用信标，并与商店信息亭集成。 通过扫描条形码，购物者可以了解商店中哪些食品对他们安全，例如产品是否不含坚果或无麸质。 该服务支持180种专有饮食属性。

Spoon Guru的联合创始人兼联合首席执行官Markus Stripf说：“我们将营养领域的专业知识与AI和ML相结合，以理解非结构化数据。” “我们优化和扩充了与单个产品和食谱相关的大量元数据，并将其与素食，无麸质，低胆固醇和高纤维的饮食属性相匹配。” 斯莱特夫说，他想出了这个公司的想法，因为他的妻子在饮食上有一些限制，而且还在超市里努力阅读食品标签。

Spoon Guru在英国的Tesco超市有售，该公司正在讨论将该工具扩展到美国超市。 Stripf说：“我们的平台使特易购的客户能够准确，立即地找到满足其饮食需求的整个产品组合中的每种产品和配方。” 除了实体商店使用的扫描功能外，Spoon Guru还在在线站点上集成了属性过滤器。 （图片来源：Spoon Guru / Tesco）



3 Ocado使用Google Cloud ML处理客户投诉

总部位于英国的在线杂货店Ocado正在使用由Google Cloud机器学习引擎提供支持的机器学习（ML），以提高购物数据中的分析速度并改善客户体验。 Google Cloud的Pillai表示，当客户给投诉写信给Ocado时，Ocado可以使用ML模型对收到的消息进行分类和分类。

谷歌表示，通过使用Google Cloud ML技术，Ocado可以更快地将电子邮件回复四倍，即提高3.5％。 Ocado使用Google的TensorFlow开源ML软件库来访问ML算法，以对客户电子邮件进行标记和分类。 在线杂货店可以优先处理电子邮件以进行响应。

据皮莱说，除了机器学习和分析之外，Ocado还使用自动机器人（如上所示）帮助客户打包订单。 机器人使用Google Cloud的AI技术。 他说：“他们有一个机器人装置，这些系统在网格上运行，他们知道其他推车的存在。”

Ocado希望将ML集成到机器人中，作为其自动化仓库的一部分，以帮助从错误中恢复并增强设备的自检能力。 （图片来源：Ocado）



4 Heasy机器人将客户指向正确的方向

数字亭已经在机场，购物中心和火车站等地方存在多年，但是现在像Hease Robotics这样的公司正在使它们变得更具移动性。 该公司表示，移动信息亭将带来比固定信息亭多20倍的互动。 Hease Robotics联合创始人兼首席技术官（CTO）Jade Le Maitre表示，Hease Robotics每月生产20台“ Heasy”机器人。 该公司已在丹麦，法国和德国等国家的零售地点部署了Heasy机器人。 在法国，您可以在大型超市E.Leclerc中找到Heasy机器人。 该公司计划将Heasy机器人扩展到美国。

机器人可以轻松扫描客户的会员卡并显示与该购物者相关的交易。 然后，该公司的软件收集数据以解决购物中心的痛点，例如客户在商店中花费的时间。 机器人很容易引导顾客到商店各处。

Le Maitre说：“我们有设施的地图，以便机器人可以指示到特定商店或特价促销。” “如果是午餐时间，那么它将建议顾客吃些午餐。”

Le Maitre表示，诸如Heasy机器人之类的AI产品的最终目标是提供最相关的数据，以帮助客户和零售商。 对于商家来说，这是有关如何销售更多产品和增加收入的数据。 对于消费者而言，数据就是零售商从购物者手中获得的数据。 （图片来源：Hease Robotics）



5英特尔助力无收银员商店

亚马逊是无收银机零售商店日益增长的趋势中的领先者，据报道，计划到2021年开设3, 000个新的无收银机杂货店。 。 在另一个创新的实施方案中，Cloud Pick和英特尔正在合作在中国的无收银员商店合作，这些商店结合了自动门禁，摄像头和计算机视觉功能，使客户无需收银员的帮助即可结账。

该技术还包括称重传感器，一个Intel Core i5 8500T处理器和一个包含Intel Deep Learning的OpenVINO工具包。 英特尔零售解决方案部首席创新官（CIO）斯泰西·舒尔曼（Stacey Shulman）表示，无收银员商店技术类型的差异可能在于所用传感器的类型； 一些商店可能装有重量传感器，而其他商店可能使用蓝牙低功耗（BLE）。

身份验证门可确保移动交易的安全。 Cloud Pick的AI技术与无人驾驶汽车相似，它结合了计算机视觉，深度学习和传感器融合功能。 在后台，Cloud Pick的智能零售平台（C-IRP）使零售商能够提供数据以优化商店布局并增加商店流量。 员工仍然可以在商店里走来走去，为客户提供帮助，而无需进行结帐。 （图片来源：英特尔）



6 AWM Smart Shelf推动目标产品信息

智能货架是另一种可使客户对实体商店感兴趣的技术。 AWM Smart Shelf是其中一种产品，具有LED显示屏和目标产品信息。 摄像机收集有关购物者行为和人口统计的数据，以个性化显示的视频。 AWM可以根据年龄，性别或种族来自定义视频。 AI组件跟踪商店中货架的可用性。 AWM智能货架结合了使用计算机视觉的无收银台结帐功能。 该平台可感测哪些商品已从货架上卸下，并将这些商品添加到客户的购物车中。 然后，通过他们的数字钱包向购物者收费。 （图片来源：AWM Smart Shelf）



7 Celect ML帮助商店预测库存需求

幸运品牌是转向ML和高级分析以优化其商店商品分配的零售商之一。 Celect的预测和优化平台通过其数据建模和预测数据库使这成为可能。 Celect平台由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的AI技术提供支持，可通过从其客户关系管理（CRM）数据和销售交易中提取数据来帮助Lucky Brand等零售商。

Celect首席执行官约翰·安德鲁斯（John Andrews）说：“通过了解客户的选择，各种产品之间的环境以及产品的需求如何影响周围的更多产品，Celect可以预测本地化的未来需求。” （图片来源：Celect）



8 Zone24x7 Aziro机器人在商店中盘点库存

大型百货商店正在测试来自

Zone24x7。 它具有一个自动感应系统，该系统使用射频识别（RFID）检查货架库存。 Zone24x7说，RFID可以帮助提高库存盘点的准确性，并提高在商店中定位商品的能力。 除了商店陈列室外，Aziro机器人还将用于仓库和配送中心。

Aziro机器人具有3D，保险杠和声纳传感器以及激光测距仪，可帮助在商店中导航。 与如今的许多设备一样，Aziro机器人可以进行远程控制。 可以通过使用基于云的车队管理系统来做到这一点，该系统可以帮助商店组织维护任务。

Aziro机器人在开放源代码的机器人操作系统（ROS）上运行，并将数据馈入MySQL开源数据库系统。 它还使用Apache NiFi分发数据，并使用Ubuntu开源OS。 （图片来源：Zone24x7）