从上世纪五十年代起，人工智能历经多年的起伏发展，不断在业务场景中尝试应用，终于在2016年出现转折——世界围棋冠军李世石在与Alpha Go的比赛中投子认输，之后的几年里，各种形式的人机大战不断上演（从围棋、德州扑克到即时战略游戏等），机器相对人类取得一连串压倒性的胜利。人们惊讶地发觉，人工智能的力量已经不容忽视。
过去的二十年，算法的优化、数据的积累和计算力的提升，这三个要素极大地助推了人工智能的崛起。
从设备感知，到大数据分析，再到辅助决策，人工智能能力的提升逐步带来了各领域商业形式的改变。今天，人工智能被视为数字网络的升级版，相关的产品或服务，加速在不同领域商业化实践。其中，在零售业的表现尤其明显，正在经历以消费者为核心的“零售革命”，助推传统零售行业升级。
新零售是以数据为驱动的，对人、货、场等角色及相互关系的重构。互联网时代，碎片化的消费行为令传统的零售方式难以为继。而基于数据分析，综合使用各个维度来源的数据：历史交易数据、社交网络关系、购物习惯、在线浏览记录、周期性消费习惯等，人工智能在零售场景中可以实现营销预测并辅助决策。如今，智能货仓、无人快递车、精准营销等，都是人工智能与新零售结合的产物。
其中，人工智能（AI）技术是连通线上、线下场景的桥梁，可以跨越在线电商与实体门店的鸿沟，实现线上、线下数据互补，打造全新的购物体验。下面，我们从人、货、场三个维度举例说明。
类人思维：智能推荐
想象一下，施瓦辛格和赫本走进一家超市，理想情况下，我们希望门店会自动引导他们关注符合各自需求的单品，以不同的动线逛完这家店。
可实际上，目前大多数零售店提供的是完全一样的服务，因为在传统的零售市场里，他们即使被区分为不同客群，得到的也是几乎相同的服务。
众所周知，施瓦辛格和赫本无论是性别还是消费习惯等都差异极大，应当有完全不同的购物体验。这正是人工智能技术在新零售体验中发展的方向，针对不同人群的差异化需求，推出个性化的解决方案，这需要人工智能的深度融合。
个性化、定制化的推荐服务在零售行业能很好的提升顾客体验，随着消费的不断升级，品质消费、个性化消费也开始日渐崛起，越来越多的零售企业开始推出私人定制的服务：服装店可以根据尺寸定制服装，食品店可根据口味定制蛋糕，等等。
此外，线下实体店还可以创造店内互动体验，让线下购物更高效、更有趣、更个性化。相对于传统购物体验，有人工智能助力的购物更像是一种线下的生活方式，这对零售业生态提出了新的要求，也带来了巨大的变化。
查货补缺：智能监控
在零售终端的智能化管理领域，虽然消费者支付方式发生了快速的迭代，从钞票支付，到卡支付，再到移动支付，店铺的货架管理手段却还停留在比较原始的阶段。其实，实体店的货品摆放可以通过人工智能实现更有效的终端管理。
设想一下，周末晚上有场精彩的足球赛转播，作为球迷的你准备邀请几个朋友一起喝啤酒观赏比赛。但当你到超市的时候，发现自己最喜欢的啤酒已经空架了，是不是有点抓狂？
对于厂商而言，产品在各个超市的货架摆放情况、是否及时补货、销售情况及关联因素、相应调整措施等信息都要通过人工巡查获得。缺陷很明显，信息收集和反馈的时间过长，并且监测数据不一定全面。
这对于零售管理的意义重大，将会真正实现从决策到销售的全流程贯通管理。例如，当缺货或者货品信息展示不合规时，可以实时发出警示；同时，对用户的挑选、购物行为可以有大量的数据积累，从而可以结合人工智能技术进行本地化展陈优化。
场景重构：智能在现
如今，零售行业不断发展，数字化的商品信息、高效的仓储和物流，从产品的生产到配送，正形成一个完整的智慧化零售业态。国内外的电商巨头都已经开始部署智慧供应链，自动预测、采购、补货、分仓，根据实时情况调整库存精准发货，从而对海量商品库存进行自动化、精准化管理。
具体来说，目前可以看到的智能供应链应用场景主要有：
（1）自动预测备货：通过历史记录、节假日及促销、周期性因素、商品特性等数据预测备货，有效减少库存；
（2）智能选品：智能化诊断当前品类结构，优化品类资源配置，实现了商品全生命周期智能化管理；
（3）智能分仓调拨：预先将商品匹配到距离消费者最近的仓库，尽量减少区域间的调拨和区域内部仓库之间的调拨，提高时效性，同时优化调拨时的仓配方案，最大化降低调拨成本。
超弦云科以大数据为基础，人工智能为创新点，为新零售行业的商户提供支持，无论是线下生活场景的不断拓展，还是针对零售行业全面释放的产品能力，超弦云科助力推动传统零售向智慧零售的转型与升级，为广大用户提供更便捷、更具智能化的生活方式。
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