【沃尔玛】未来值得关注的顶尖零售ai趋势

    未来值得关注的顶尖零售ai趋势

未来值得关注的顶尖零售ai趋势自亚马逊进入生鲜日货的生意，并保证1小时送达，逼迫着超市行业尝试起ai运作的“社区配送平台”，以保持利润。

在中国，亚马逊引入的“拿了就走”无现金商店，激起了一阵无人超市的风潮。

经过对超过50家上市美国的零售商的1600多个财报会议分析发现，到2018年1月份，只有9家开始讨论与ai相关的战略。

从2013年第一季度到2018年第三季度，零售ai创业公司完成了374轮融资，融资额达到18亿美元。

01ai助力品牌有效追踪和管理超市货架商品情况超市的货架空间有限，很多品牌为了占有一席之地而耗资巨大。

据《法律与商业期刊》2010年的一项调查，apple&eve花十五万美元来确保其果酒能站在一些商店的冰箱里，frito-lay为了推广新品在每家连锁超市的花费都超过十万美元。

trax在《计算机商业评论》的一次采访中称，其95%的生意都是和制造商做成的。

而像沃尔玛这样的超市则直接向制造商贩卖这些数据，以下是沃尔玛最新的应用模式：商品供应商总想看到自己的产品在商店的情况，比如确认货品的陈列方式是恰当且到位的，又或者促销的价格是自己指定的。

比如沃尔玛和trax合作，监控其50个店铺里被错放的价格标签和缺失的货物。

然而零售店的环境仍然对计算机视觉算法是一种挑战：也许两个品牌会采用相似的包装，那么就无法看到藏在后面的货物，实际上被计算机以为的丢失商品或许只是被放到了另一条走道。

比如2018年1月，trax收购了零售智能公司quri，此前在17年收购了尼尔森的商店观察部。

2018年6月，bossanovarobotics收购了专攻人脸识别及物品识别的hawxeye……02ai与超级假货的较量现如今，假货越来越难识别了——从奢侈手袋到手表再到化妆品，网购让假货的流通更方便，这迫使品牌方和典当行开始尝试ai技术。

对于一些看上去足以乱真的仿制品，人们将之称为“超级假货”，而cbinsights平台的关键词搜索记录反映了超级假货正在爆发。

中国迅速发展的电商平台拼多多在其财报会议中，11次提到“打击假货”，称其在2017年主动撤下了1亿700万的问题产品，并禁止了4千万个假货链接，还联合400个品牌共同抗击假货。

其中，顶尖的专利应用包括sicpa，它为三星、亚马逊等各行各业提供打击假货解决方案。

打击假货阵线品牌们在打击假货战场上主要有两条阵线：1、在互联网上，识别并去除刻意仿照品牌的商标、品名、口号等。

2、在实体店，辨识出像奢侈品包仿制品这类的假货。

网上造假是一项大规模的复杂工程通常，造假者们采用与原品牌非常相似的关键词列表，从而在虚假网站或是真实合法的市场上售卖假货，也会在insgram这样的社交媒体上推销假货。

常被批评“打击假货力度不够”的电子商务巨头阿里巴巴表示，其正在深度学习并使用图像识别和语义识别，以监控网站上的商品，并持续检测平台上的ip侵权情况。

它的客户来自化妆品、奢侈表、家居用品和服装行业，包括mvmt、dope和paulhewitt等。

在现实世界中甄别假货更难也更需要人工假如有人发布要销售一个二手奢侈品包，或者去当铺要求典当时，为了验明其真假，往往要经历专业的实物检验，包括做工、材质和编制手法。

因此，需要为真货和假货建立数据库，提取其特征，然后训练一种ai算法来识别其中的差别，而这也是个非常繁琐的过程。

比如，创业公司entrupy花了两年，先从亲友那里购买真的和假的奢侈品手袋，然后与鉴定专家一起建立可供ai训练的数据库。

而付一次299美元的设备费用后，entrupy就会提供不同的套餐，从每月99美元检测五次到每月999美元检测100次。

而丝芙兰等品牌是否会因为收购而终止与modiface的协议还不得而知，但是丝芙兰仍然计划在其app上使用modiface的技术，以支持其“丝芙兰视觉艺术”的项目。

这家公司甚至宣称，由于这次收购，他们对ai和ar技术的趋势意识不断增强，丝芙兰app将深化合作。

如雅诗兰黛旗下的sam-box与modify合作，通过分析消费者的注意力来绘制热力地图，这样sambox就会知道哪些元素是最流行的，最能吸引消费者和影响其购物体验的。

wanna美甲专攻用ar来做指甲颜色尝试的体验，并且已经和opi、essie等开始合作。

04社区配送中心”帮助零售商建立与网上购物者的联系无论购物者们是选择一小时送达，还是在网上下单然后一小时内门店自取，ai运行的“社区配送中心”让超市的电子杂货铺可盈利，同时帮助他们直接与客户沟通。

以aldi为例，这家德国公司是美国最大的连锁超市之一，它在实体商店上投入巨大，但其电子商务发展非常有限，仅仅是近期与instacart开展了合作。

早在2016年就与instacart开始合作的publix，想要在2020年对所有市场都实现当天送达。

因此，“社区配送中心”为超市提供了另一种选择：迷你的，垂直管理的存货仓库能够放入一间现存的超市，还能运行自己的电子商务界面，或者利用创业企业发展出来的端对端科技解决方案。

根据尼尔森的一份报告，“点击——取货（消费者网上下单然后到店提货）”势头正猛，人口密集地区的“微小满足中心”能够提供高效的提货方案。

以色列的第三大连锁超市ramilevy正与commonsense机器人合作，到2021年7月，将在以色列建立12个配送点，2个中心会在18年年底动工。

这个“社区配送平台”将在哪里落地还不清楚，但其联合创始人在一次采访中提到了“中心辐射型”模式，一个中心可以支持8到10个2小时车程的姐妹商店。

沃尔玛则与alert创新合作，在新罕布什尔州建立超级商店，这个超级商店会成为其超市的延伸，附有路边停车取货系统。

至于建立和运营这些中心的成本目前没有透露，但有一个说法是，既然这些“社区配送中心”都会放在人口密集的城区，那么最后一公里送达的成本将会降到很低，如果消费者选择自提，成本甚至近乎为零。

就连杰夫贝索斯都不看好语音购物，在去年与billboard的一次采访中，他说：“语音交互界面只能带你到这儿了。

丝芙兰欧洲和中东地区首席数据官annebaylac说道，运用语音助手这件事……到头来只是一阵流行。

《信息》的一项调查表明，亚马逊alexa的用户中，只有2%的人在2018年用过语音购物，其中只有10%进行了再次购买。

2017年1月以来，沃尔玛至少申请了37项与无人机和地面机器人有关的专利，2016年时还只有8项。

amazongo目前只对亚马逊已有的prime会员开放，而其他对公众开放的商店，比如kindle商店，仍在使用人工结账。

此外，在刚刚提到的采访中，stevegu暗示，愿意下载“即拿即走”app的消费者将会与排队的消费者被区分开。

超市的基础设施会怎样支持这两种付款方式还不清楚，但app使用者能够在进入时扫描一次，出去时扫描一次——不像现在的流程是你只需在进门时扫描一次——以确保非app使用者的人从其他通道离开。

同时，aifi被报道有近20个零售客户，包括纽约的一家大型零售。

standardcognition则宣布了与日本最大的快消批发商paltac合作，要在2020年以前改造3000家日本商店。

08中国的无人零售店热潮过去一年，以“无现金”和“无人”为卖点的公司融资额暴增。

亚马逊的amazongo计划刚公布不久，中国的无人零售潮就崛起了，包括无人贩卖机、无人商店和无人货架等。

“f5未来商店”是最早获得融资的公司之一，700万美元被投入到其自助付费和结账系统的运营当中。

缤果盒子在2018年第一季度融到了8千万美元，总融资额达到9千4百万美元。

一些无人零售公司，比如美味生活，进行了超过900万美元的股权融资，但也只不过实现了消费者扫描二维码打开柜门取自己的商品，还有微波食物。

氢购获得了先锋金融超过100万美元的融资，声称运用计算机视觉来识别被取走的商品并自动收款，还能“监控”顾客以免其破坏机器。

果小妹融资超过600万美元来在公司里设立无人零食架，如今被报道因“盗窃和管理不当”而裁员，并向电子商务转型。

而京东用的是二维码，一个摄像头通过面部识别算法来辨认进入的消费者，每个商品都带有rfid标签，出去时，顾客站在一个特定区域，所有标签会被一次性扫描，然后商家依据面部识别技术来从其账户中收费。

2018年8月，他还在印度尼西亚开出了第一家也是最大一家的无人便利店（2900平方英尺），销售的是衣服配饰和其他的包装商品。

09食物配送走向“无人驾驶”尽管监管存在不确定性和调度难度大，实体食品公司正在与主要原始设备制造商和自动驾驶创业公司合作，以降低最后一公里的运费。

2018年6月，机器人公司nuro和kroger展开合作。

nuro发明出了自己的全自动电动车，叫做r1的这辆货车的宽度是客车的一半，专门用于在社区马路上行驶，而不仅仅是像其他配送机器人和货车原型那样只能在人行道上走。

nuro和kroger的项目于去年8月在亚利桑那州的斯科茨代尔落地，nuro将其自动驾驶技术运用在了一队丰田普锐斯和日产聆风车上，这些车收集到的数据最终都会被“投喂”给r1。

在餐厅里，披萨公司如domino和pizzardhut则都处在测试自动驾驶技术的前端。

2018年上半年，这家原始设备制造商就和超过70家公司签订了合作协议，其中包括domino。

最后一公里物流对亚马逊这样的科技公司而言，都是一项挑战，零售商和餐厅越早投入建设地面自动驾驶配送，长期看来越有机会实现低成本的最后一公里运送。

个性化设计让消费者不必在数以万计的网上商品目录中筛选查找，只需要填写一份关于其风格偏好的问卷ai算法，就能帮助其找到具有吸引力的商品，并且精确度随使用时间而增长。

最近，h&m向thread的b轮融资投入220万美元。

stitchfix也在做相似的事，但它不仅是将ai和个性化推荐结合，而是还能进行需求预测、存货管理甚至帮助设计师创造新风格。

这家公司凭借其“混合设计”系统成为ai驱动时尚的领军者，这个系统会识别出stitchfix中缺失的流行元素，以消费者最喜欢的颜色、图样和材质为基础，向设计师给出建议。

stitchfix团队说道：“……我们也会考虑很多图文数据：存货的照片、pinterest上的发布、来自客户的大量反馈等等。

”此外，18年早些时候，tommyhilfiger宣布了与ibm和科技时尚机构的合作。

这个项目运用ibm的ai工具来解读实时的时尚潮流，以及消费者对tommyhilfiger产品和秀场照片的情绪。