从百货商店、连锁商店、超级市场到电子商务和即将到来的第四次零售革命，零售的实质是不变的。
历史的发展一贯环绕着“本钱、效率、体验”在做文章。
每一次新业态的涌现，都至少在某一方面有所创新，而且那些经得起韶光磨练的业态每每能够同时知足本钱降落、效率提高和体验升级的哀求。
以是第四次零售革命将是建立在互联网根本上，又超越互联网的一次革命，意在实现消费主权和智能商业的领悟，资源的统一折衷和共享代价的最大化。

传统零售商与电商平台的现状比拟

对付大型传统零售商来说，他们已经积累了大量的固定客户人群，电商平台只是人们购物的一种补充形式，并不会造成很大的影响。
以沃尔玛为例，售卖食品和日用品是超市的主营业务，而超市所供应的商品种类完好，质量可靠，带给消费者良好的购物体验。
以是人们对那些希望急速得到的并且保质期短的商品，如蔬果、鲜肉常日不会选择网购，以是纵然电商平台的发卖量逐年上升，也没有对沃尔玛的发卖量造成明显的影响。
而对付主营业务是家电、数码的零售商，人们看中耐用品的质量，希望能够亲自体验，只要这些零售商在价格上略微调度，增加一些匆匆销活动，还是能够保留大部分的消费者。

但是对付竞争力不强的小型传统零售商而言，网购的冲击无疑是颠覆性的，它们快捷方便的上风不再，而房租等本钱却一贯在增加，很难在多个电商平台的夹缝中生存，有的商铺已经倒闭，而剩下的险些还同时经营网店或者外卖业务，成为了电商平台的一员。

通过沃尔玛和亚马逊发卖量的比拟，可以看出沃尔玛的发卖量增长缓慢，近年持续持平，而亚马逊发卖量在十年间则从无到有，迅猛上升，并且在2016年超过沃尔玛，这足以解释电子商务巨大的潜力和影响力。

中国是电子商务发展的广袤沃土。
资料显示，虽然中国有许多购物中央，但是相对付弘大的人口，购物中央渗透率仍旧较低，每百万人购物中央数量远远低于发达国家和部分发展中国家的水平，以是在中国的实体零售业还不足发达，消费者对网购的需求也远远高于其他国家。
电子商务相符了青年人购买力不敷却追求潮流的生理，定期的折扣日、购物节点燃了一贯压抑着的消费冲动。
当然，人们都想用最低廉的价格购买到最优质商品和做事，但这统统并不能仅仅依赖打造狂欢节、发放优惠券来知足，还须要建立健全法制，完善监管体系，而更主要是零售业自身的修炼和进化。

互联网时期授予零售“数字化”的新内涵

当“数字化”的外延从旗子暗记领域扩大抵家当领域，它的内涵也就随之变革了。

首先，数字意味着海量的打算。
互联网中的数据来自社会的各个方面，个人用户的每一次点击行为，都不断地产生新数据，而这些数据遍布在互联网能到达的每一个角落。
供应商可以剖析预测产品的销量，从而决定后续的生产进程，零售商也可以通过预测商品的发卖情形来调度不同商品的订单比例。

其次，数字是精准的。
零售商通过剖析用户的活动数据、社交行为、消费习气等，为每个用户定制个性化的标签画像，挖掘出用户的兴趣点，进行有目标有重点的广告推送，乃至精心打造迎合用户市场的新品进行精准营销。
原来处于被动地位的零售商从此可以霸占主导地位，他们不是供应很多商品来等待顾客挑选，而是直接为消费者供应那些他们很可能正想买的商品。
这样就可以有效掌握发卖的本钱，而效率却能得到显著提升。

末了，数字是一条可以把线上和线下紧密联结在一起的无形纽带，它使得供给和需求不再是对立的两个方面，而是一个“你中有我，我中有你”和谐统一的整体。
通过RFID或条形码识别商品类型，多传感器识别商品数量，机器视觉进行身份确认，或者自助机器人供应做事，这就形成了无人零售的基本条件。
它作为零售数字化的实验产物，引发热议。
只管现阶段的无人零售店在设计和技能两方面都不足成熟，但人们对其依然充满好奇和期待。
大概和电子商务对传统零售商的冲击一样，无人零售也会给全体零售行业带来颠覆性的变革。

2013年，人工智能的热潮爆发，各大科技公司都在研发方面投入巨资，研究成果也同样令人震荡。
2015年，微软亚洲研究院在ImageNet图像识别大赛中准确率实现打破，系统缺点率首次低于人类水平；2016年，AlphaGo 在围棋大战中击败李世石之后，2017年又击败柯洁。

而AlphaGo的超强能力在带给人们惊喜的同时又让人担忧，人工智能会不会像科幻片中那样威胁人类的安全，并终极取代人类呢？实在，现阶段的技能水平还处于弱人工智能阶段，现在的人工智能只是看起来像人而已，并不能真正推理和解决问题，更不可能产生自我意识。
这或许还是我们的一厢宁愿，10月份谷歌的人工智能团队宣告AlphaGoZero（新版AlphaGo）可以彻底摆脱人类知识了。

大数据时期的人工智能有着无可比拟的上风，也同样存在局限性。
它们在感知任务中表现突出，而在认知任务中表现欠佳，比如它们可以识别出图像中的物体，却不知道物体的功能；它们善于履历性的问题如下围棋、下象棋，却不善于发明创造。

利用人工智能技能的上风，并结合海内环球领先的移动支付态势，无人零售作为新零售的实践样本得到了极大关注。
无人零售旨在利用视觉识别、传感器领悟、深度学习算法等技能，让顾客能够自助完成选购、结账等操作，实现无人值守。
无人零售具有非常迅猛的增长前景，以及弘大的市场，估量到2022年，市场交易额超 1.8万亿，用户规模达 2.45亿（如图3所示）。

目前的无人零售紧张有四种办法：RFID或者条码、自助机器人、机器视觉和多传感器。

“淘咖啡”集商品购物、餐饮于一身，采取人脸识别技能，用户通过手机淘宝扫码便可进入无人零售店，离店前通过“支付门”会被自动扣款。
存在的问题是高度依赖网络，利用的RFID标签则会限定商品的材质和数量，并增加本钱。

“缤果盒子”和普通的便利店类似，采取人脸识别技能，用户在关注微信服务号后可进入，离店时扫描RFID标签自助收银。
面临的问题有RFID的技能毛病，并且自助收银台影响购物体验。

“F5未来商店”像一个升级版的自动售货机，能够供应便利商品和鲜食，用机器臂实现自助加工烹煮，末了用户在微信商城支付。
不过熟食商品种类较少，还存在机器故障的风险。

深兰科技“TakeGo”无人便利店须要用户扫手进门，注册掌静脉，无需利用手机APP，通过快猫机器人跟踪抓取动作进行购买行为识别和商品识别，出门直接扣款。
但是对在店购物人数有限定，在遮挡等分外场景下的识别率较差。

“Amazon Go”须要***APP，扫码进门，通过人脸识别和多传感器（RFID、压力感应、音频识别、视觉识别）打算有效购物行为并进行商品识别，识别精度高，但是系统人数过多会引发故障，并且由于RFID和感压层板的局限，商品的间隔太远会影响追踪的准确性。

京东无人超市从2016年初布局，到实现商品“拿了就走”，紧张运用了卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等人工智能领域的前沿技能和多种传感器相结合，除了集成了以上智能、传感、互联的技能外，未来将从金融、供应链、物流、商品运营、用户运营等五大方面全面升级，赋能品牌商，通过大数据挖掘和剖析，搭建一个消费者、品牌商、渠道商交互共赢的新平台。

总之，无人零售店各具特色，并且可规模化复制，运用于更多场景。
在节省人力本钱的同时，可以跟踪顾客购物行为，帮助经营者优化店面设计，调度商品摆放位置，定制更好的经营策略。
无人零售店也面临着寻衅，超市的商品类型多、同一品类内差异小、样本不屈衡。
还有繁芜的遮挡和光照环境都增加了商品识别的难度，此外，传感器识别能力和物品追踪算法水平欠佳，须要增加技能职员的投入和物流的事情强度。

无人零售还在精准营销中表示着重要代价，利用无人零售店的数据，可以跟踪某件商品的发卖情形，统计该商品的浏览次数和消费次数，剖析该商品面向的人群，得出该商品是哪部分消费者的关注热点。
同时，通过基于人脸识别的轨迹跟踪和身份认证，可以定向剖析消费者的勾留韶光和购买行为，天生个性化的用户画像标签。
对供货商来说，商品消费群体剖析和商品生命周期跟踪可以作为生产决策依据，同时通过这些数据还可以预测将来消费者对某个产品的需求，实现个性化的产品定制。
而对零售商而言，剖析客户热点和客户购买行为，可以帮助商店不断进行升级改造，并优化广告投放的精准度，终极提高客户对商店的虔诚度。

无人零售有望对运营效率、选址灵巧性、后端供应链的数据支持等多个环节带来巨大影响，目前无人零售还在初期阶段，是对零售业自我补充和优化的一种形式。
随着人工智能技能的发展和成熟，会驱动全体零售系统的资金、商品和信息流动不断优化，在供应端提高效率、降落本钱，在需求端实现便捷、高效的全新购物体验。

（本文首发《企业管理》杂志，作者单位：京东集团公司）

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