智慧零售有哪些具体的应用场景？实际落地中会有哪些难题？

科技的发展必然带动商业的新模式，从零售业的历史来看，19世纪70年代，开始流行百货商店，通过展示大量商品、明码实价等方式，实现了顾客的购物体验。随后是连锁经营，结合信息技术和专业服务在零售中的应用。在中国90年代兴起了电子商务，到如今，手机已取代电脑成为新的零售终端。

近几年，更多的信息技术融合到零售业，如图像识别技术丰富了购物体验，语音识别技术取代了人工服务，5G技术的应用给AR和VR技术带来了新的突破，未来人工智能和大数据成熟后，会不断的技术创新。商道童言（Innovationcases）记录整理。

那么新的智慧零售如何实现？从业务构成来看分为三个部分：

第一部分：基础设施的改善，是智能零售的重要基础。其中包括技术实施、数据存储和硬件网络。

第二部分：零售基础设施强化，辅助感知的强化，实现听、看、认等方面的价值。最典型的例子就是进入店面时，通过小型控制器可以快速体验各类商品。这部分的人机交互处于发展初期，用深度学习来不断的积累案例，会有各种让人惊喜的可能。

第三部分：基于智能感知优化，主要针对交互体验、业务流程。这与意图分析、决策推理、智能交互等前沿技术密切相关。

在具体的应用场景中，可以用智慧门店为例，因为门店是在零售中的重要环节。

智慧门店不是简单的门店改造，无人商店、无人货架只是其中一个触点。智慧门店应该包括门店管理的各环节，如选址、品类选择、供应链、货场管理等。此外顾客购买的全流程，如橱窗引流、进店互动、消费偏好等，通过分析客户的转化，可以更好地了解消费者的习惯，不断提高服务质量。

如在购物过程中，可以结合云端大数据和区块链溯源来提升用户体验。比如，消费者购买水果时可以知道水果从哪里来、物流运输多长时间等信息。

如消费者离开商店后，可以根据购物过程中的数据，分析门店是否需要改进，品类构成是否需要调整。如果消费者对本产品满意，通过社交工具可以与亲朋好友分享。

如物流部分的变革，可以通过智能选择和智能仓库布局，使货物最接近客户；通过运输网络智能规划，优化运输路线，提高运输网络效率；通过自动化仓库，使配送更加便捷；通过智能规划使网点的位置、辐射范围和配送路径的快递点布局更加合理；通过合理安排配送人员和无人车辆，配送速度更快。

如智能供应链领域，通过数据分析，可以预测销量和补货量。需要大量的数据积累，包括宏观行业数据、用户行为数据、商品销售数据。

在未来随着量子计算机和类脑计算技术的不断成熟，人工智能会有巨大发展，甚至可以理解人类的情感，那时候相信零售业会有极大的变化。

大湾区创新战略研究会高级研究员骆仁童认为，AI在零售场景中最大的难题是应用的落地，当前还在技术的初期，以识别为主，未来有无可能通过AR和VR技术相结合提升购物体验？有无可能通过大数据分析消费者需求实现千人千面的个性化推荐？有无可能赋能给产业上下游通过大数据指导品牌商开发新品，形成C2B的商业模式？有无可能和物联网技术结合发展更优质的购物体验？这些都充满了想像。