從IBM DeepBlue到Open AI Five，從看不見的阿爾法狗，到看得見的波士頓動力最新的跳繩機器狗，作為人工智能“三駕馬車”的數據、算法、算力中的重中之重，算法在不斷突破中持續發展進化。

2021新年伊始，作為難度之巔的自然語言理解（NLU）領域迎來新的突破。在最新測試基準SuperGLUE中，來自微軟的DeBERTa和來自谷歌的T5+Meena的兩大AI模型建立了新的里程碑。這是人工智能在自然語義理解上獲得的長足進步，這也意味著AI算法在特定環境中的表現超過人類大腦已成定局。

事實上，在長久以來的人機大戰實驗中，標準化程度越高的場景，AI表現越好，往往都可以接近或者超過人類。落地到實際應用中分析，小到棋牌、電子競技，大到醫療、安防、教育……AI落地，觸發全新商業運營之變，為不同產業帶來全新的價值創造。

在科技零售領域，人工智能正在撬動效率杠桿，實現智能商業決策，帶來“高效而智慧”的變革。

圖：Trax零售AI可提供第一時刻真相和各維度數據

作為場景相對標準化的實體零售行業，正是AI大顯身手的絕佳陣地。

Trax扎根零售數智化領域十年技術深耕，從零售圖像識別開始，融合人工智能和深度學習技術，讓零售AI表現真正卓有成效。

自動化，實現效率提升

試想一下，當您站在貨架前，目所能及的產品會有多少？尋找一個特定價簽的時間需要多久？

受限于生物學上人眼所能的捕捉范圍與人類對信息處理速度的極限，如今，在零售商品信息搜集的準確性、有效性、完整性、及時性上，AI表現已遠超人類。

AI感知智能技術已具備目標的精準分類識別能力，可以幫助企業提升業務的自動化水平，在零售業務流程中的某些環節由機器替代人工來執行，實現了提升效率和降低成本的雙重收益。

Trax Argus識別平臺可以將圖像、視頻媒介的數據轉化成格式化、細顆粒度信息，并進行量化統計分析和關聯分析。這在類別數量大、商品視覺差異小、新品更新頻次高的實體零售領域，通過AI自動化可以帶來顯著的商業價值。

智能化，實現決策升級

在更深刻的零售場景下，保持在店內的相對優勢，比如商品組合如何能獲得更大銷售可能、店內促銷如何能利潤最大化等，也是需要零售決策的關鍵環節。

相比起滯后的銷售數據無法帶來的實時洞察，Trax 利用AI+IoT設備實現對貨架持續而穩定的監測，讓決策制定更加精準和高效。

Trax零售數據能記錄商品的在架與銷售變化，并根據深度學習算法預測未來銷售表現，也就是說，貨架產品是會在6點前被賣完還是在4點前被賣完有了詳細的數據支持。

通過在全國范圍內的實時貨架數據監測，發現不同區域市場的最優商品組合、擺放位置、促銷方式等，你會更快的發現口香糖、啤酒、紙尿布等等不同品類產品應該如何去擺放，而不是僅憑經驗去嘗試。

創新化，不破不立的零售新常態

AI能看見比人類更深刻的洞察，這也就帶來了智能零售的新常態，零售企業也因此能夠調整人員配置，將人的決策能力發揮到極致，獲得更高效的零售管理價值。

在未來，實體零售將愈發拆分為體驗式場景和購物式場景。體驗向左，照顧用戶“不著邊際的企圖心”，AI洞察驅動客戶的入店體驗，帶來全新的產品推薦或者是生活場景感知；購物向右，以效率為核心，便捷高效地獲取生活所需的商品，甚至是根據消費習慣由AI來決策定期配置的必需品。

在這種創新的零售環境中，零售的新常態將更加專注地服務于人。無論是AI稱重，還是無人售賣，無論是感應式購物空間，還是便捷的人臉支付，這都是AI不斷發展帶來的零售創新新場景。

零售的下一步

在未來，商業社會中的消費者走進一家店內，消費偏好與采購路線就可以通過APP呈現；琳瑯滿目的商品永遠保持充足，店內不再需要大量員工引導，購買體驗與效率能獲得大幅度提升。

這種人貨場達到高度統一的理想形態，將得益于人工智能技術的突破性進步。讓店內實現千店千面，零售AI的未來，正在從輔助決策到引導決策，徹底超越人類洞見。

基于計算機視覺的商品識別能力已被驗證其獨有的決策價值，而基于計算機視覺的人體行為識別，也正在逐步應用到消費者購物研究領域。通過推薦算法來進行門店進貨采購，將成為AI+IoT未來零售場景的一個全新應用趨勢。

現在，Trax零售AI解決方案打通的從倉庫到貨架的整體運營流程，未來也將賦能動銷管理和供應鏈管理，形成從理貨形式到采銷形式的整體轉變。

正如Trax大中華區總裁湯勁武所說：“未來的智能零售猶如操作系統，將會形成一個大的智能體，智能體的范圍會越來越大，人在整個商業社會的效率會越來越高。而Trax將在其中扮演鏈接零售商、品牌商和消費者的重要角色?！?/p>