一直偷窥我的人工智能大数据，竟然算不出我下一步要买什么？

2016年10月的阿里云栖大会上，阿里巴巴马云在演讲中第一次提出了新零售，“未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售。”

新零售，一个听起来很美的名字，以至各路人马纷纷抢占这个英文为New Retailing的单词。按照百科的解释，新零售，即个人、企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段并运用心理学知识，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式 。

然而，争抢新概念的人们可能没有想到，如今的人工智能+大数据的新零售，是不是方向或者理念已经走偏了？

亲历人工智能+大数据新零售

今年恰好家里装修，体验了一次人工智能+大数据的新零售，甚至感觉有点啼笑皆非。

装修期间的每一次网上查阅和网购，都会带来一大波产品及服务广告，显然是人工智能+大数据算法，然而，这些广告和推送是这样的——

比如，我在网上查阅完装修相关文章，签了装修公司，各大系统APP就会给我推一大批装修公司信息；更有某自作聪明的APP还会反复给我推送一个经典广告：“报房屋面积前70户免费赠送家装设计，限海淀区”，这就尴尬了，首席体验观只不过是在海淀区查阅的，但我家房子并不在海淀区啊，你每天看我的快递邮寄地址，还推算不出单位和家庭地址所属区域吗？

再比如，我买完热水器，系统就会给我推一大波儿热水器产品，而目前我还没有买窗帘、地板，但是，没有一家APP给我推送窗帘、地板......

首席体验观在此次装修中，尽可能地选择了人工智能的电子产品（如智能灯、智能马桶等)，但是，一直偷窥着我的人工智能大数据，竟然没有计算出我将要购买真正意义上的智能窗帘、智能床垫！

现在看来，这些所谓的人工智能大数据，之所以只会“抄”而不会自己动“脑子”，并不是“以用户为中心”的算法，只不过是以噱头（给资本看）和商家的KPI（给广告商看）为中心的一种计算方法。

那么，到底是什么让新零售走到了今天这个方向呢？

重新审视，电商平台竞争与特色各异

让我们再重新审视一下几大电商平台。可以说目前的电商平台各有特色，所以，从长远计，首席体验观更看重能否共存，因为，只有共存，才可能不形成一家独大甚至垄断，只有共存才能形成良性的市场生态环境。

目前，公认的是，各大电商平台有竞争，也有差异化特色。

先说竞争，仅以天猫、京东、拼多多为例，三大电商平台均涉及全品类，说“网购无所不能买”并不夸张。

再说差异化特色。

天猫，老牌全品类电商平台，“万能的淘宝”到“万能的天猫”，可以说所有你想买的东西，都可以在淘宝上买到，这里就不举例了。而天猫里面的商家又是经过筛选严格管理且实名认证的电商，有效确保了真品及产品品质。

京东，老牌电子产品电商平台，而且有一个特色是没有假货，虽然初期一度因为各大品牌出售“京东定制款”而引起过争议，但目前，百姓的眼中，依然会认为有些电子产品购买，还是京东保真。首席体验观家里正在装修，在买吸顶灯时，工长就强烈建议买京东的，他的观点是，其他平台怕你买到假的。

为了公平起见，避免质疑，小编必须承认，其他产品都是从天猫上买的。

拼多多，新兴社交电商平台，而且，首个打出渠道下沉的牌，目标消费者直接瞄准三四线及弱势消费群体，小编的妈妈网购的处女作，就是在拼多多上买了一双鞋，非常便宜，而且，质量也不错。

所以，这种差异化与竞争共存的环境下，三大电商平台难分伯仲。

优劣势或成电商平台发展制约

无论中外，电商发展到今天，其对于商业生态的影响已经很明显。

优势就是方便了消费者购物，而且，因为价格的相对透明，让很多消费者得到了实惠。

而劣势就是一直饱受诟病的挤压了实体工厂的利润，让很多传统生产企业利润更薄甚至压垮了很多实业。

虽然说电商对于实体企业的影响应该从新经济及科技发展后，生产力的改变推动生产关系改变的角度来看待，但是，眼下全球经济振荡下行的现状下，想用休克疗法让实体经济“置之死地而复生”的时机显然不合适。

所以，电商平台的优劣势，在当下可能成为今后发展的制约。

新科技技术将如何改变电商生态？

随着大数据、人工智能技术的不断进步发展，会不会改变电商的生态？

首席体验观不是很看好。

有一张图是网上流传的各大平台算法：

可能有点夸张和调侃的意味，但是，应该说目前这个思路方向的人工智能、大数据已经尽力了。

虽然一直被讥笑为“人工智障”，不过，首席体验观依然看好人工智能的前景，也许算法不对，也许方向不对，也许还需要更多时间学习，但是，未来依然可能依靠人工智能算法来改变电商格局。

首席体验观认为，应该换个思路，更精准地预测用户需求、更精准地匹配进货渠道、更精准地节省成本及更精准地进行新科技产品的推荐等等，这可能才是人工智能在电商领域能起到的作用，即把多种可能性列出来并进行概率运算，毕竟，应对不确定性，反而是大数据所擅长的。