AI+零售=无人化？
——消费升级本质是数据与体验的革命
淘宝造物节的 TaoCafe 在 Amazon Go 之后再一次将“新零售”、“人工智能+零售”等概念推上了各大媒体的头条，有别于 Amazon Go，这次中国的一波“AI+零售 ”则更多传递出马上将走入生活的感觉。纵观这波的“AI+零售 ” 概念，各家都不约而同的大规模使用了机器视觉技术，虽说“无人化”是被大家看到的现象，而其中的本质是赋予零售“如何更懂顾客“以及”如何消灭服务介质“。
“如何更懂客户”是基于每个购物者的所有线下购物行为及信息做数据最大化和透视，淘宝主页可以根据你的每一次点击让你的购物主页与众不同，今日头条可以根据每一次新闻的阅读与分享给用户定制千千万万的主页，然而在零售场景里，如何更有效的刺激购买，如何让每个人的购物轨迹都是一场剁手之旅，则是需要对顾客每一次停留、每一次拿起货品、每一次询问店员等行动做到最大数据化及分析——所以说到底这是一场线下零售的数据革命。
“如何消灭服务介质”是让用户获取服务无须任何额外介质，比如会员卡、现金、银行卡、手机都是所谓的额外介质，由于这些额外的介质让很多零售场景的体验并不顺畅。当手里拎着大兜东西的时候又如何实现购物积分、购买的行为？自古以来，人们最高的服务体验就是获得各种服务却不需要出示任何东西——刷脸有面。当不用任何人力却又能提高 50% 以上服务效率，商家也对消灭这些介质有着极高的兴趣——所以消灭服务介质是一场线下零售的体验革命。
机器的智能式拟人化服务
基于数据和体验的革命，在现实零售场景因为人的生物极限中很难实现“完全的识别”与“完全的记忆”，而旷视的AI+行业解决方案的 1.0 则是让机器成为具有这些能力的服务者，并代替人类承担这些责任和职能 。以AI+零售为例，旷视(Face++)端到端的AI+零售解决方案成功模拟了零售店内的三个角色，从而实现“无人化”。
1 用闸机通道模拟迎宾/安保员
一个普通人能够记住多少张脸？也许500也许5000，因人而异。然而机器可以轻松储备上万甚至十万张人像数据，并能轻松认出你。具备人脸识别的闸机通道和会员识别门禁可以让顾客丢掉会员卡也能彰显尊贵身份。
2 用自助支付模拟收银员
计算机视觉技术已经可以支持顾客通过刷脸的方式完成支付，在造物节上，顾客离店前需经过一道“支付门”，商品经过识别后就可以在几秒内即被自动扣款完成支付。而无论是配合式还是无感式的自助支付都极大限度地提升了顾客的消费体验。
3 用智能柜台模拟服务员
机器也能够很好地充当服务员和导购，例如在造物节的体验空间，机器很好的识别出每一位顾客并实时同步排号信息。当然，通过机器也能够记录顾客的消费行为，并结合消费数据为顾客进行商品推荐。
这些看似简单却需要大量记忆的工作，机器天然具备优势。而旷视的“AI+行业”则是通过算法让机器具备了超强感知及一定认知的能力，并成为上述岗位的佼佼者。这一做法的另一个案例就是 DeepMind 所塑造出来鼎鼎大名战胜人类的“超级棋手”—— AlphaGo。
然而看似已经是未来的新零售，其实也远远不是终点而只是一个起点。
人工智能商业化的落地期
深度学习对大脑的模拟、识别最终都是要机器在一些现实场景协助人类做决策才能产生商业价值。结合自身的技术路径，旷视将人工智能商业化分为“平台－行业－平台”三个阶段，并让机器慢慢从识别 “人”到识别“图像”最终实现独立的“感知与决策 ”。
旷视早期建立了开放的技术平台为开发者们提供免费的人工智能云服务，并通过这个技术平台赢得了数十万的用户积累；过去的两年，旷视则专注于从技术平台到行业应用的下沉，并集中于金融和物联两个领域的渗透，其中智能零售就是旷视正在构建的感知物联网的一个子领域。
除了零售之外，旷视(Face++) 目前已经将＂AI+行业＂落地到机场、车站、小区、校园、医院等多个与人民生活密切相关的场所，截止到7月1日最新数据，旷视在AI+行业的服务中，线上服务为 2.1 亿人完成实名验证，而线下服务则并每天提供 1000 万次以上的动态智能识别。
零售行业是旷视在从平台到行业下沉阶段的一大标的，也是利用人工智能助力消费升级的最佳场景。通过人脸可以帮助实体零售和大型商超实现会员识别、顾客属性分析、顾客消费记录，打通线上与线下的用户数据，对顾客消费行为等多个维度进行分析，形成以人为核心的数据运营服务。目前，旷视的 AI+零售已为多家连锁便利店、健身房、咖啡厅和品牌专柜是提供了会员识别、二次到店、用户画像的智能方案支持。
