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在亚马逊和阿里的盘踞之下,实体零售业如何靠AI活下来?

本文作者:营销分享网 更新时间:2019-05-07 14:06:00
在亚马逊和阿里根深蒂固,如何固体零售人工授精存活?

主要的竞争将集中在战斗AI唱片公司和相关专业人员。

[狩猎云网络(微信号:ilieyun)] 4月10日报道(编译:柴抗衡)

工业行业的公司都在绞尽脑汁想AI技术及其产品和服务的融合,零售也不例外。

对于传统的零售巨头,竞争领域AI想玩就意味着被添加到电商大佬亚马逊和阿里巴巴控制的 - 毕竟,这两家公司在大数据和人工智能算法的条件是得天独厚的优势,而这种优势可能在随时做好在零售行业的变化,产生翻天覆地。

美国零售市场上,除了竞争激烈,有关停的风险非常高 - 一年仅2017年,有21家零售公司申请破产,其中包括RadioShack公司,玩具R“Us和Aerosoles的曾经辉煌的荣耀。与此同时,还有其他的零售商,如梅西百货和Sears,已经宣布计划关闭数百家专卖店在全国各地 - 这意味着在改革战略迫切需要零售商。

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在大部分传统零售商都没有能够在同一时间从房屋开发AI的发展战略,其他一些企业和电商已经采用人工智能和机器人零售价为变革已经开始了 - 近日,亚马逊推出计算机视觉没有店面设计理念。在接下来的几年中,越来越多的零售商可能被迫加入“AI战争”之中。

在这个阶段,电商巨头亚马逊和阿里巴巴正在使用大数据和人工智能技术的端到端解决方案进行优化,努力提升用户的购物体验。虽然大多数其他零售商都很难对人工智能技术和零售流程的特定方面的整合。

在本文中,我们将使用CB见解,深入研究的发展不断变化的零售环境中提供的数据。我们将分析如何AI,机器学习和从制造到分销和零售行业计算机基于视觉的技术冲击。

制造业:产品推向市场

消费者不断变化的需求,要求制造商缩短产品的生产周期。出于这个原因,一些零售商推出了机器人使用计算机视觉组装服装和鞋类。

1。自动支持阿迪达斯的发展

与其他行业相比,制造业倾向于在发展中国家外包给廉价的劳动力成本。在附近的市场,--Adidas但近年来,由于工业机器人的成本不断下降,越来越多的厂商可以大规模生产是其中之一。

最近,中国的T恤厂家天元服饰有限公司。有限公司。与阿肯色州政府签署了一份谅解备忘录,计划以每小时14 $时薪雇用400名工人在阿肯色州小石城新成立的服装厂。该服装厂只需要参与零售工作部分人员,但其核心将大大自动化生产任务。该公司计划利用格鲁吉亚的创业SoftWear自动化缝制机械的阿迪达斯开发的服装生产。

这看起来,许多繁重的重复性工作将AI驱动的机器人完成,人类的工作主要是维护和操作机器人。事实上,早在2012年,DARPA(美国国防部高级研究计划局)与SoftWear自动化签订了合同,说:“完全依赖于自动化生产机器的服装是我们的终极目标。“

2015年,阿迪达斯在德国开设了一个名为Speedfactory第一家工厂机器人。目前,该公司正计划建立另一个Speedfactory全权负责在格鲁吉亚生产机器人。有了这两个鞋工厂自动化,阿迪达斯计划在五个生产与伦敦,纽约,巴黎,洛杉矶和上海等主要城市的地方特色谈。

2。老对手耐克也正在高度关注制造业的创新

2013年,耐克Grabit投资$ 3百万打造生产企业。Grabit是利用公司的e-吸附技术和机器学习,开发机器人。据彭博社报道,这些机器人只需要50-70秒产生一个鞋面,和人类的员工做同样的工作,你需要10-20分钟。

Grabit并未透露其客户信息,2017年5月的一份新闻稿中提到只生产搬运机器人材料公司运到财富100强的运动鞋和服装公司。不过,彭博社最近证实了这些机器人出现在几个耐克制造工厂。

此外,耐克公司还提交了专利申请中的鞋类自动化装配零件,履行其对制造业创新的承诺。

仓库自动化:分拣,仓储和库存管理

生产后,产品将被运到仓库和工厂,但在这些地方,并最终数字自动化技术。然而,在仓库和工厂,机器人和人类需要合作完成任务。随着越来越多的人在网上购物,仓库立即装运订单也越来越大的压力。

在2012年,亚马逊收购机器人创纪录的价格基瓦系统(现更名为亚马逊机器人),这使得机器人自动化技术得到了快速发展,在履行中心。亚马逊的机器人采用计算机视觉,深度感应,目标识别,以及其他软件和人工智能技术来实现移动荷载,包等。。经过亚马逊收购Kiva的系统,新一批创业逐步发展,填补由基瓦留下的市场空白,为了建立一个更广泛的生态系统。

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在缺乏系统性的环境中,这些机器人还存在放货在捕捉,选择一些缺点和条款。然而,不同的唱片公司已经开始引起技术缺陷的挑战。

例如右手机器人,它完成了800万$在2017年第一季度的一系列融资,主要用于机器人技术的进一步发展,以抓取。主要有关心反思机器人的生产方面,机器人也发展为物流和材料处理。

线上和线下的游戏:消费渠道

我们国家的50多个顶部列出的零售商(包括电商平台的Etsy和eBay)超过1600条财务电话会议记录进行了分析,只有九家公司在商店和专卖店建设相关的政策提到了一些人工智能。(这不包括这样的大型科技公司,包括亚马逊)。

一些零售商,如罗威,重视内部R&d重视,而像沃尔玛,丝芙兰,并通过与创业伙伴关系的其他公司,以寻求解决AI的元素的集合。下面我们将分析在少数情况下在网上商店和离线使用的AI。

1。在线解决方案

如上所述,易趣是使用品牌AI第一在线业务解决方案。该公司财务电话会议中的2015年第三季度的“机器学习”的第一提及。当时,易趣刚刚开始要求他们的产品的网上卖家详细说明,该平台将能够利用机器学习来处理,以便找到类似的产品在目录中的数据。

在2016年看的记录,该公司与AI越来越频繁互动:在第二季度,eBay的收购了一家AI Expertmaker的; 紧接着又在第三季度,收购Salespredict的; AI在季度电话会议提及数高达15倍。

在2017年第四季度的电话会议上,eBay的CEO德文Wenig公司提出了一些切实可行的建议,希望AI技术,该公司的广告,个性化,可视化搜索,以及产品配送等服务相结合。

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Etsy的也紧随其后,同季在2016年提到的机器学习的第三季度财务会议上,再次收购计算机视觉来创造企业的黑鸟。还有其他一些公司,如GAP,虽然人工智能技术在会议上提及,但并未制定切合实际的AI策略。

有许多的零售方式和山脉创建合资企业,开发AI战略,为贵公司。图片搜索和创建企业ViSenze在优衣库,Myntra和电商巨头乐天日本建立了合作关系。ViSenze技术已经为客户提供了能给人爱把商品的图片在店里,然后简单地上传照片,你会在网上找到这个产品。

该唱片公司在2016年完成,B轮$ 10融资。500万,最近加入了联合利华工厂,在东南亚地区试点的主要任务。

一些创业公司将合作和特定的市场。作为中国葡萄酒企业创造咔嚓(9KaCha),对使用图像识别和搜索技术来创建一个在线的进口葡萄酒市场。据悉,该公司及其投资者将海尔共同帮助“智能海尔酒柜识别和挑选出数十亿的数据,获得准确的客户需求,从而全方位提升消费者的体验。“

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2。在在线解决方案

随着电子商务的发展,所有商店都被迫离开美国市场。在此过程中,亚马逊可谓是行业中最核心和最令人印象深刻的公司。亚马逊非常重视在网上商店使用AI,但与此同时,它也雄心勃勃的零售实体。今天,亚马逊推出的AI技术,零售实体,企图能够通过AI进行修改新的物理零售。

今年以来,亚马逊在西雅图开了一家店收银没有一个公司名为“亚马逊去”,客户可以选择在店里自己喜欢的商品,不需要检查,可以直接离开。

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当用户进入亚马逊转到需要扫描二维码后,亚马逊将使用客户技术支持AI系统的实时跟踪。当一个顾客离去将数字足迹自己消费,进行相应的自动遵循从用户的亚马逊账户中扣除的费用。

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亚马逊去随着中国无人收银商店的问世落户各大城市如雨后春笋般。有越来越多的公司,虽然没有跟上潮流,而且在自己的专卖店加盟AI机器人,用于扫描货物的货架。沃尔玛最近计划投资在扫描货架上50家门店的机器人,提高库存管理效率。

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供应链与物流:产品分销

运输公司使用人工智能技术来创建一个更有效的事情。现在,全球零售供应链变得越来越复杂,卖家和买家想知道货物运输的每一个环节,他们的货物究竟何时何地收到货物,等。不过,由于交通网络的复杂性,涉及范围广,商品和人员做整个供应链中,充分的透明度已成为一个巨大的挑战。

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因此,越来越多的企业已经开始研发和供应链,并与人工智能技术系统,如初创ClearMetal相关物流正在尝试使用机器学习来提高产品的知名度运输。该公司已经开发了一个平台,从运输方收集数据,并考虑到天气信息,货币价值等变动后,信息传输问题,运输时间和需求预测。

世界上最大的集装箱航运公司马士基计划招收印度200名人的专业R&d AI技术和数据科学专业人员。在此之前,马士基拥有Maana和爱立信等公司合作,优化物流运输。该公司希望能够将所有数据同步到云中,提供了更全面的运输信息,显著提高运输质量。

总结一下

尽管越来越多的AI解决方案的不断涌现,但只有少数传统品牌可以有效地实现AI策略,以提高业务效率。

不可否认,人工智能技术确实已经产生了影响,尤其是对零售业人力资源:从制造和分销到最后一英里的所有方面都受到影响,越来越多的零售商不得不调整策略,以适应不断变化的市场环境。

科技巨头如阿里巴巴和亚马逊的不断开放,研究和开发新技术新领域,更好的AI和合并零售和移动电话用户数据。阿里巴巴最近宣布,该公司将投资$ 15十亿量子计算,人工智能技术和其他技术的发展。同时,较小的初创公司也看到并抓住潜在的市场机会。

另外,随着人工智能技术在零售行业的普及,零售商之间,零售商和其他科技公司涉足零售行业之间的竞争将更加激烈,而主要的竞争将着力打造企业和相关专业AI战斗。

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