从IBM DeepBlue到Open AI Five，从看不见的阿尔法狗，到看得见的波士顿动力最新的跳绳机器狗，作为人工智能“三驾马车”的数据、算法、算力中的重中之重，算法在不断突破中持续发展进化。
2021新年伊始，作为难度之巅的自然语言理解（NLU）领域迎来新的突破。在最新测试基准SuperGLUE中，来自微软的DeBERTa和来自谷歌的T5+Meena的两大AI模型建立了新的里程碑。这是人工智能在自然语义理解上获得的长足进步，这也意味着AI算法在特定环境中的表现超过人类大脑已成定局。
事实上，在长久以来的人机大战实验中，标准化程度越高的场景，AI表现越好，往往都可以接近或者超过人类。落地到实际应用中分析，小到棋牌、电子竞技，大到医疗、安防、教育……AI落地，触发全新商业运营之变，为不同产业带来全新的价值创造。
在科技零售领域，人工智能正在撬动效率杠杆，实现智能商业决策，带来“高效而智慧”的变革。
图：Trax零售AI可提供第一时刻真相和各维度数据
作为场景相对标准化的实体零售行业，正是AI大显身手的绝佳阵地。
Trax扎根零售数智化领域十年技术深耕，从零售图像识别开始，融合人工智能和深度学习技术，让零售AI表现真正卓有成效。
自动化，实现效率提升
试想一下，当您站在货架前，目所能及的产品会有多少？寻找一个特定价签的时间需要多久？
受限于生物学上人眼所能的捕捉范围与人类对信息处理速度的极限，如今，在零售商品信息搜集的准确性、有效性、完整性、及时性上，AI表现已远超人类。
AI感知智能技术已具备目标的精准分类识别能力，可以帮助企业提升业务的自动化水平，在零售业务流程中的某些环节由机器替代人工来执行，实现了提升效率和降低成本的双重收益。
Trax Argus识别平台可以将图像、视频媒介的数据转化成格式化、细颗粒度信息，并进行量化统计分析和关联分析。这在类别数量大、商品视觉差异小、新品更新频次高的实体零售领域，通过AI自动化可以带来显著的商业价值。
智能化，实现决策升级
在更深刻的零售场景下，保持在店内的相对优势，比如商品组合如何能获得更大销售可能、店内促销如何能利润最大化等，也是需要零售决策的关键环节。
相比起滞后的销售数据无法带来的实时洞察，Trax 利用AI+IoT设备实现对货架持续而稳定的监测，让决策制定更加精准和高效。
Trax零售数据能记录商品的在架与销售变化，并根据深度学习算法预测未来销售表现，也就是说，货架产品是会在6点前被卖完还是在4点前被卖完有了详细的数据支持。
通过在全国范围内的实时货架数据监测，发现不同区域市场的最优商品组合、摆放位置、促销方式等，你会更快的发现口香糖、啤酒、纸尿布等等不同品类产品应该如何去摆放，而不是仅凭经验去尝试。
创新化，不破不立的零售新常态
AI能看见比人类更深刻的洞察，这也就带来了智能零售的新常态，零售企业也因此能够调整人员配置，将人的决策能力发挥到极致，获得更高效的零售管理价值。
在未来，实体零售将愈发拆分为体验式场景和购物式场景。体验向左，照顾用户“不着边际的企图心”，AI洞察驱动客户的入店体验，带来全新的产品推荐或者是生活场景感知；购物向右，以效率为核心，便捷高效地获取生活所需的商品，甚至是根据消费习惯由AI来决策定期配置的必需品。
在这种创新的零售环境中，零售的新常态将更加专注地服务于人。无论是AI称重，还是无人售卖，无论是感应式购物空间，还是便捷的人脸支付，这都是AI不断发展带来的零售创新新场景。
零售的下一步
在未来，商业社会中的消费者走进一家店内，消费偏好与采购路线就可以通过APP呈现；琳琅满目的商品永远保持充足，店内不再需要大量员工引导，购买体验与效率能获得大幅度提升。
这种人货场达到高度统一的理想形态，将得益于人工智能技术的突破性进步。让店内实现千店千面，零售AI的未来，正在从辅助决策到引导决策，彻底超越人类洞见。
基于计算机视觉的商品识别能力已被验证其独有的决策价值，而基于计算机视觉的人体行为识别，也正在逐步应用到消费者购物研究领域。通过推荐算法来进行门店进货采购，将成为AI+IoT未来零售场景的一个全新应用趋势。
现在，Trax零售AI解决方案打通的从仓库到货架的整体运营流程，未来也将赋能动销管理和供应链管理，形成从理货形式到采销形式的整体转变。
正如Trax大中华区总裁汤劲武所说：“未来的智能零售犹如操作系统，将会形成一个大的智能体，智能体的范围会越来越大，人在整个商业社会的效率会越来越高。而Trax将在其中扮演链接零售商、品牌商和消费者的重要角色。”
