從上世紀五十年代起，人工智能歷經多年的起伏發展，不斷在業務場景中嘗試應用，終於在2016年出現轉折——世界圍棋冠軍李世石在與Alpha Go的比賽中投子認輸，之後的幾年裡，各種形式的人機大戰不斷上演（從圍棋、德州撲克到即時戰略遊戲等），機器相對人類取得一連串壓倒性的勝利。人們驚訝地發覺，人工智能的力量已經不容忽視。
過去的二十年，算法的優化、數據的積累和計算力的提升，這三個要素極大地助推了人工智能的崛起。
從設備感知，到大數據分析，再到輔助決策，人工智能能力的提升逐步帶來了各領域商業形式的改變。今天，人工智能被視為數字網絡的升級版，相關的產品或服務，加速在不同領域商業化實踐。其中，在零售業的表現尤其明顯，正在經歷以消費者為核心的“零售革命”，助推傳統零售行業升級。
新零售是以數據為驅動的，對人、貨、場等角色及相互關係的重構。互聯網時代，碎片化的消費行為令傳統的零售方式難以為繼。而基於數據分析，綜合使用各個維度來源的數據：歷史交易數據、社交網絡關係、購物習慣、在線瀏覽記錄、週期性消費習慣等，人工智能在零售場景中可以實現營銷預測並輔助決策。如今，智能貨倉、無人快遞車、精準營銷等，都是人工智能與新零售結合的產物。
其中，人工智能（AI）技術是連通線上、線下場景的橋樑，可以跨越在線電商與實體門店的鴻溝，實現線上、線下數據互補，打造全新的購物體驗。下面，我們從人、貨、場三個維度舉例說明。
類人思維：智能推薦
想象一下，施瓦辛格和赫本走進一家超市，理想情況下，我們希望門店會自動引導他們關注符合各自需求的單品，以不同的動線逛完這家店。
可實際上，目前大多數零售店提供的是完全一樣的服務，因為在傳統的零售市場裡，他們即使被區分為不同客群，得到的也是幾乎相同的服務。
眾所周知，施瓦辛格和赫本無論是性別還是消費習慣等都差異極大，應當有完全不同的購物體驗。這正是人工智能技術在新零售體驗中發展的方向，針對不同人群的差異化需求，推出個性化的解決方案，這需要人工智能的深度融合。
個性化、定製化的推薦服務在零售行業能很好的提升顧客體驗，隨著消費的不斷升級，品質消費、個性化消費也開始日漸崛起，越來越多的零售企業開始推出私人定製的服務：服裝店可以根據尺寸定製服裝，食品店可根據口味定製蛋糕，等等。
此外，線下實體店還可以創造店內互動體驗，讓線下購物更高效、更有趣、更個性化。相對於傳統購物體驗，有人工智能助力的購物更像是一種線下的生活方式，這對零售業生態提出了新的要求，也帶來了巨大的變化。
查貨補缺：智能監控
在零售終端的智能化管理領域，雖然消費者支付方式發生了快速的迭代，從鈔票支付，到卡支付，再到移動支付，店鋪的貨架管理手段卻還停留在比較原始的階段。其實，實體店的貨品擺放可以通過人工智能實現更有效的終端管理。
設想一下，週末晚上有場精彩的足球賽轉播，作為球迷的你準備邀請幾個朋友一起喝啤酒觀賞比賽。但當你到超市的時候，發現自己最喜歡的啤酒已經空架了，是不是有點抓狂？
對於廠商而言，產品在各個超市的貨架擺放情況、是否及時補貨、銷售情況及關聯因素、相應調整措施等信息都要通過人工巡查獲得。缺陷很明顯，信息收集和反饋的時間過長，並且監測數據不一定全面。
這對於零售管理的意義重大，將會真正實現從決策到銷售的全流程貫通管理。例如，當缺貨或者貨品信息展示不合規時，可以實時發出警示；同時，對用戶的挑選、購物行為可以有大量的數據積累，從而可以結合人工智能技術進行本地化展陳優化。
場景重構：智能在現
如今，零售行業不斷髮展，數字化的商品信息、高效的倉儲和物流，從產品的生產到配送，正形成一個完整的智慧化零售業態。國內外的電商巨頭都已經開始部署智慧供應鏈，自動預測、採購、補貨、分倉，根據實時情況調整庫存精準發貨，從而對海量商品庫存進行自動化、精準化管理。
具體來說，目前可以看到的智能供應鏈應用場景主要有：
（1）自動預測備貨：通過歷史記錄、節假日及促銷、週期性因素、商品特性等數據預測備貨，有效減少庫存；
（2）智能選品：智能化診斷當前品類結構，優化品類資源配置，實現了商品全生命週期智能化管理；
（3）智能分倉調撥：預先將商品匹配到距離消費者最近的倉庫，儘量減少區域間的調撥和區域內部倉庫之間的調撥，提高時效性，同時優化調撥時的倉配方案，最大化降低調撥成本。
超弦雲科以大數據為基礎，人工智能為創新點，為新零售行業的商戶提供支持，無論是線下生活場景的不斷拓展，還是針對零售行業全面釋放的產品能力，超弦雲科助力推動傳統零售向智慧零售的轉型與升級，為廣大用戶提供更便捷、更具智能化的生活方式。
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