2020年中国AI 零售行业发展研究报告-2020.06
人工智能技术在零售行业的应用现状与未来发展前景
人工智能技术在零售行业的应用现状与未来发展前景引言：随着科技的不断进步和人们生活水平的提高，人工智能技术正在迅速渗透到各个行业。
零售行业作为人们生活的重要组成部分，也在不断利用人工智能技术来提升服务质量和顾客体验。
本文将探讨人工智能技术在零售行业的应用现状以及未来的发展前景。
一、人工智能技术在零售行业的应用现状1.1 智能客服助力顾客服务人工智能技术的应用已经使得零售行业的顾客服务更加智能化和个性化。
通过深度学习和自然语言处理技术，智能客服系统可以根据消费者的需求智能回答问题，解决问题，提供个性化的购物建议，并且具备24小时不间断的服务。
在一些电商平台上，智能客服系统已经成为顾客与商家之间重要的沟通工具，大大提高了顾客的满意度和购物体验。
1.2 数据分析助力市场营销零售行业拥有海量的销售和消费数据，而人工智能技术可以利用这些数据进行精确的分析和预测。
通过机器学习算法，人工智能系统可以对顾客的消费行为、偏好和趋势进行分析，从而帮助企业制定更准确的市场营销策略。
例如，根据顾客的购物历史和个人资料，人工智能系统可以个性化推荐商品，提高购买转化率。
同时，通过数据分析，企业还可以预测商品需求，优化库存管理，降低运营成本。
1.3 无人货架和智能支付方便快捷随着人工智能技术的发展，无人货架和智能支付正在成为零售行业的热点。
通过人脸识别和物体识别技术，无人货架可以自动识别顾客选择的商品，并实现自动结算。
这种无人货架不仅可以提高购物效率，减少顾客排队时间，还可以降低人力成本。
智能支付则利用了人工智能技术的安全性和便捷性，通过人脸识别或指纹识别等方式，顾客可以快速完成支付，无需携带钱包或手机。
二、人工智能技术在零售行业的发展前景2.1 智能化供应链管理随着互联网的发展和物流技术的进步，零售行业面临着供应链管理的挑战。
而人工智能技术可以帮助企业实现供应链的智能化管理。
通过数据分析和预测，人工智能系统可以准确预测商品需求和库存情况，协助企业进行供需匹配和物流调度。
2020年中国AI+零售行业发展研究报告
3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
——艾瑞咨询研究院
2
开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售
AI在智能零售的应用调研报告
AI在智能零售的应用调研报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经逐渐渗透到各个行业，零售业也不例外。
智能零售作为一种新兴的零售模式，正凭借着AI 技术的应用带来前所未有的变革。
为了深入了解 AI 在智能零售中的应用情况，我们进行了本次调研。
二、AI 在智能零售中的应用场景（一）智能库存管理AI 系统可以通过对销售数据、市场趋势以及季节性需求等因素的分析，实现对库存的精准预测。
这不仅有助于避免库存积压，降低成本，还能确保商品的及时供应，满足消费者的需求。
例如，当某款商品的销售速度加快时，AI 能够自动触发补货指令，确保货架始终充足。
（二）智能定价策略基于大数据和机器学习算法，AI 可以实时分析竞争对手的价格、市场供需关系以及消费者的购买行为和偏好，从而为商品制定最优化的价格策略。
这有助于零售商在保证利润的同时，提高商品的竞争力。
（三）智能客户服务通过自然语言处理和语音识别技术，智能客服能够快速准确地回答消费者的问题，提供 24 小时不间断的服务。
同时，AI 还可以根据客户的历史购买记录和浏览行为，为其提供个性化的推荐和服务，提升客户满意度和忠诚度。
（四）智能货架与商品陈列利用计算机视觉技术，AI 可以实时监测货架上商品的摆放情况，及时发现缺货、错放等问题，并通知工作人员进行处理。
此外，AI 还能根据消费者的购买习惯和热点商品的销售数据，优化商品的陈列布局，提高销售额。
（五）智能支付与防损AI 技术在支付领域的应用，如人脸识别支付、指纹支付等，为消费者提供了更加便捷、安全的支付体验。
同时，通过视频监控和数据分析，AI 能够有效地识别和防范盗窃、欺诈等行为，保障零售商的利益。
三、AI 在智能零售中应用的优势（一）提高效率AI 能够自动化处理大量繁琐的任务，如库存盘点、价格调整等，大大节省了人力和时间成本，提高了运营效率。
（二）提升精准营销能力基于对消费者的深入了解，AI 可以实现精准的个性化营销，推送符合消费者兴趣和需求的商品信息，提高营销效果和转化率。
2020智慧零售行业分析调研
2020 年智慧零售行业分析调研报告2020 年 3 月目录1. 智慧零售行业概况及市场分析 (5)1.1 智慧零售市场规模分析 (5)1.2 智慧零售行业结构分析 (6)1.3 智慧零售行业 PEST 分析 (7)1.4 智慧零售行业特征分析 (8)1.5 智慧零售行业国内外对比分析 (9)2. 智慧零售行业存在的问题分析 (11)2.1 政策体系不健全 (11)2.2 基础工作薄弱 (11)2.3 地方认识不足，激励作用有限 (11)2.4 产业结构调整进展缓慢 (12)2.5 与用户的互动需不断增强 (12)2.6 管理效率低 (13)2.7 盈利点单一 (13)2.8 供给不足，产业化程度较低 (14)3. 智慧零售产业发展前景 (14)3.1 中国智慧零售行业市场驱动因素分析 (14)3.2 中国智慧零售行业市场规模前景预测 (15)3.3 智慧零售进入大面积推广应用阶段 (15)3.4 政策将会持续利好行业发展 (15)3.5 细分化产品将会最具优势 (16)3.6 智慧零售产业与互联网等产业融合发展机遇 (16)3.7 智慧零售人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17)3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18)3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19)4. 智慧零售行业发展趋势 (20)4.1 线上线下打通，体验与购买融合 (20)4.2 宏观机制升级 (20)4.3 服务模式多元化 (20)4.4 新的价格战将不可避免 (21)4.5 社会化特征增强 (21)4.6 信息化实施力度加大 (21)4.7 生态化建设进一步开放 (22)4.8 呈现集群化分布 (22)4.9 各信息化厂商推动"智慧零售"建设 (23)4.10 政府采购政策加码 (24)4.11 政策手段的奖惩力度加大 (24)5. 智慧零售行业竞争分析 (26)5.1 中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (26)5.2 中国智慧零售行业竞争强度分析 (26)5.3 初创公司大独角兽领衔 (27)5.4 上市公司双雄深耕多年 (28)6. 智慧零售产业投资分析 (28)6.1 中国智慧零售技术投资趋势分析 (28)6.2 中国智慧零售行业投资风险 (29)6.3 中国智慧零售行业投资收益 (30)1. 智慧零售行业概况及市场分析1.1 智慧零售市场规模分析智慧零售简单来说就是运用互联网、物联网技术，感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。
人工智能在零售业的发展现状与未来趋势分析
人工智能在零售业的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的飞速发展和数字化转型的推动，人工智能成为了零售业中的热门话题。
人工智能技术的应用正在为零售行业带来深刻的变革，并且在未来有着巨大的发展潜力。
一、发展现状1.1 顾客体验的提升人工智能技术能够帮助零售商更好地了解顾客需求，并提供个性化的服务。
智能语音助手可以通过语音识别和自然语言处理技术与顾客进行实时互动，提供产品推荐、解答问题等服务，提升顾客购物的体验。
1.2 供应链管理的优化人工智能技术可以分析大量数据，优化供应链管理。
通过数据模型和预测算法，零售商可以更精准地预测需求，优化库存管理，降低成本。
同时，人工智能还能够监控货物流动，实时跟踪货物状态，提高物流效率。
1.3 营销策略的变革人工智能技术的应用使得零售商可以更加精确地进行市场定位和目标客户的识别。
通过大数据分析，零售商可以分析用户的购物行为和喜好，推送个性化的广告和优惠券，提高市场营销的效果。
二、未来趋势分析2.1 智能商店成为主流未来，智能商店有望成为零售业的主流模式。
智能商店使用无人值守的技术，通过人工智能和传感器技术识别和跟踪顾客的购物行为，实现自动结账和库存管理。
这种模式不仅提高了购物的便利性，还降低了零售商的运营成本。
2.2 虚拟试衣镜的普及应用虚拟试衣镜利用人工智能技术和增强现实技术，使顾客能够在线上试穿衣物。
顾客只需要在屏幕前输入身高、体重等相关信息，虚拟试衣镜就可以根据身体特征生成一个虚拟形象，顾客可以在屏幕上选择自己喜欢的款式和尺码进行试穿。
这种新的购物模式不仅减少了试衣的时间和劳动成本，还可以更好地满足顾客的个性化需求。
2.3 机器人店员的广泛应用在未来，机器人店员将广泛应用于零售业。
机器人店员能够为顾客提供相关信息和产品介绍，还可以为顾客提供咨询和解答问题的服务。
机器人店员的出现不仅可以提高店铺的效率，还能够创造出一种新的购物体验。
2.4 数据安全与隐私保护的挑战随着人工智能在零售行业的普及，数据安全和隐私保护问题也越来越突出。
人工智能在零售业中的现状与未来趋势分析
人工智能在零售业中的现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各行各业，零售业也不例外。
人工智能技术的广泛应用正在改变零售行业的运营模式和消费者的购买体验，为零售商带来了巨大的潜力和机遇。
本文将介绍人工智能在零售业中的现状，并探讨未来的发展趋势。
一、现状分析1. 数据分析与个性化推荐随着消费者互联网购物的普及，零售业积累了大量的用户数据。
人工智能的出现为零售商提供了更好的机会来利用这些数据，从而实现更精准的个性化推荐。
通过分析用户的购买历史、兴趣偏好等信息，人工智能可以向消费者推荐他们可能感兴趣的产品，提高购买转化率和用户满意度。
2. 聊天机器人与智能客服人工智能技术的另一个重要应用是聊天机器人与智能客服。
借助自然语言处理和机器学习算法，聊天机器人可以实现与顾客的实时对话，回答顾客的问题，提供产品信息和服务建议。
在忙碌的商场或大型超市中，聊天机器人可以快速回应顾客的需求，并解决简单的问题，提高服务效率。
3. 供应链管理和预测销售人工智能可以在零售业的供应链管理中发挥重要作用。
通过分析市场需求和销售数据，人工智能可以预测销售量、优化库存管理，降低库存成本。
同时，人工智能技术还可以与供应商的信息系统对接，实现供应链的智能化管理，提高供应链的透明度和效率。
二、未来趋势展望1. 无人商店的发展随着人工智能技术的不断突破，无人商店正逐渐成为零售业的新趋势。
无人商店通过感应器和摄像头等设备实现自动识别和结算，消费者可以随时扫码进入商店、选择商品并自助完成支付。
在无人商店中，人工智能技术可以实现实时库存监控和商品布局优化，提供更便捷的消费体验。
2. 虚拟试衣和AR购物体验虚拟试衣和增强现实（AR）购物体验是人工智能在零售业中的另一个重要应用。
通过虚拟现实技术，消费者可以在线上购物平台上试穿衣物，避免了传统试衣带来的不便。
另外，AR技术可以在实体店中为消费者提供更生动、沉浸式的购物体验，让消费者更好地了解和体验产品。
人工智能在零售行业的现状和未来展望
人工智能在零售行业的现状和未来展望近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为了许多行业的热门话题之一。
在零售行业，人工智能的应用也逐渐受到广泛关注。
本文将从现状和未来展望两个方面探讨人工智能在零售行业的发展。
从现状来看，人工智能已经在零售行业的各个环节产生了积极的影响。
首先，在销售端，人工智能可以通过分析大数据和消费者行为，提供个性化的推荐和定制化服务。
比如，许多电商平台已经开始利用人工智能技术，根据用户的购买历史和浏览行为，为其推荐适合的商品，提高购物体验和销售转化率。
同时，人工智能还能预测消费者的需求，帮助零售商调整库存和补货策略，提高运营效率。
其次，在供应链管理方面，人工智能也发挥着重要作用。
传统零售业中，供应链管理过程繁琐而容易出错，但人工智能的应用改变了这一现状。
通过人工智能算法的支持，零售商可以更准确地预测销售量和需求变化，从而优化配送和库存管理，降低物流成本。
此外，人工智能还可以帮助零售商在供应链中识别潜在的风险和问题，并提供相应的解决方案，提高供应链的安全性和可靠性。
然而，虽然人工智能在零售行业已经取得了一定的成就，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，随着人工智能的快速发展，对于数据的需求也越来越大。
然而，很多零售企业在数据管理和分析能力方面仍然存在不足。
他们需要加强数据采集、清洗和存储能力，培养专业的数据团队，以更好地利用人工智能技术。
其次，人工智能的应用在某些领域还面临着法律和道德问题。
例如，人工智能技术可能会收集和分析消费者的个人隐私信息，涉及数据安全和隐私保护等问题。
此外，人工智能算法的不透明性，也会引发对于算法决策是否公正的争议。
因此，在推进人工智能应用的同时，社会和政府也需要建立相应的法规和道德准则，保护消费者权益，确保人工智能的公正和透明。
展望未来，人工智能有望进一步改变零售行业的格局。
首先，随着技术的进步和成本的下降，人工智能将更广泛地应用于零售业，为企业带来更高的效益。
人工智能技术在零售业中的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术在零售业中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和创新，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术开始在各个领域得到广泛应用。
其中，零售业作为一个庞大而繁忙的行业，也逐渐意识到了人工智能的巨大潜力。
本文将分析人工智能技术在零售业中的发展现状以及未来的趋势。
首先，回顾过去几年来零售业中人工智能技术的发展，我们可以清晰地看到其巨大的影响。
一方面，人工智能通过大数据技术为零售商提供了更准确的市场洞察。
通过对消费者数据的分析，人工智能可以帮助企业了解消费者的购买偏好、行为习惯和需求趋势，从而更好地定位市场和制定销售策略。
另一方面，人工智能技术也在实体店面中起到了重要作用。
例如，无人商店的兴起，使得消费者能够通过人工智能技术实现无人结账购物，从而提高了购物的便利性和效率。
然而，人工智能技术在零售业中的应用远不止于此。
在未来，我们可以预见到更多的创新和变革。
首先，人工智能将更加深入地渗透到零售业的所有环节。
除了市场研究和销售策略的优化，人工智能还可以在供应链管理和库存预测等方面发挥重要作用。
通过分析海量的数据和实时监控，人工智能可以帮助零售商准确预测需求，优化库存和物流，做出更明智的决策。
其次，人工智能还将推动零售业向更智能化和个性化的方向发展。
随着人工智能技术的不断进步，更多的智能设备和系统将被应用于零售业中。
例如，智能机器人和语音助手可以为顾客提供个性化的购物建议和服务；虚拟现实和增强现实技术可以改变传统的购物体验，使顾客可以在家中或者店内体验产品；而智能支付系统和人脸识别技术则能够提供更方便和安全的支付方式，提升用户体验。
此外，人工智能技术还将与其他相关技术相结合，进一步创造出新的商业模式和业态。
例如，与物联网技术相结合，人工智能可以实现智能零售柜、智能垃圾桶等创新产品的开发和应用。
而与大数据和云计算相结合，人工智能可以实现更高效的数据管理和分析，为企业提供更深入的信息和智能化的服务。
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49.7%
2014-2019年中国社会商品零售总额及网上零售额
10.3%
30.1% 12.9%
26.2% 15.5%
32.2% 19.6%
23.9% 23.6%
25.8% 16.5%
12.0% 27.2
10.7% 30.1
10.4% 33.2
10.2% 36.6
9.0% 38.1
8.0% 41.2
2.8
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售 渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。 虽然大型零售卖场、各类连锁超市等均已致力拥抱电子商务，打造线上销售渠道，但线下销售场景的消费者引流和企业降 本增效需求也亟待解决；同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行 期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转 型，谋求发展新动能以应对挑战。
中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。AI技术对 零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求；同时加速促进零售业“人货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式 。目前，“AI+零售”行业整体仍处于探索阶段，随着零售企业数字化基础设施水平的提 高及典型用例的出现，AI技术将为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业 整体价值增长。
2014 社零总额（万亿）
3.9
5.2
7.2
9.0
10.6
2015
2016
2017
2018
网上零售额（万亿）
社零增速（%）
网上零售额增速（%）
2019 网上零售额占比（%）
注释：社会消费品零售总额是指企业（单位）通过交易售给个人、社会集团，非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。而网上零售额是指通过公共网 络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额之和。网上零售额与社会消费品零售总额两者不是完全的包含与被包含关系。 来源：国家统计局；艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
2
AI+零售供需逻辑与玩家类型
3
AI+零售典型企业案例解析
4
AI+零售趋势展望
5
4
AI+零售行业概念界定
本报告聚焦于人工智能技术在零售场景中的实际应用情况
近年来零售行业重塑行业结构及生态圈，终端零售商、品牌商等多处于升级转型阶段。人工智能（AI）作为新兴技术在零 售业链条的多场景、多环节有所渗透。本报告希望全面地展现AI技术在零售生态中的具体应用及各环节的核心价值；从AI 解决零售业各环节痛点的角度切入，讨论技术方案需求方的真实诉求和应用场景的落地逻辑，探讨不同类型技术提供企业 的发展路径和市场机会。意在描绘人工智能+零售行业的发展现状及未来前景，为行业未来发展提供思考。
6
零售业技术应用驱动因素(2)
零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口
从行业生产要素来看，零售业是典型的劳动力密集型行业，在销售、营销、客服、供应链、运营多环节需要大量的人力资 源。近年来我国劳动力市场规模正在收缩，零售业也面临用工短缺。据估算，我国连锁零售行业目前面临人才缺口达477 万人以上；同时，零售行业从业人员劳动效率（商品零售额/零售业从业人数）从2018年开始也出现下跌趋势。在零售市 场竞争加剧的大背景下，零售企业需要收银、营销、客服、门店管理等多领域的智能化手段，辅助行业从业人员提高效率 ； 推进智能化转型以应对人才缺口、节省人工成本支出。需求的产生为人工智能等新兴技术在零售领域的融合应用提供了 增 长空间，同时技术创新也使零售行业的人才需求类型发生相应变革。
➢ 发展趋势：总体处于行业探索期，AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。 即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。这需要服务提供方加深对零售业 务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI化的业务发展战略视角。
3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
➢ 应用程度：从各场景的发展程度来看，精准营销及智能客服的发展相对成熟，但长尾客户的市场仍 待开发；智能化运营、商品识别分析的发展速度相对较快，其中供应链网络效率优化未来增益价值 巨大；无人零售在经历风口后，逐渐摒弃追逐新技术的噱头，转而回归销售商品的本质，帮助零售 门店降低人工成本、提升经营效率；而消费者行为洞察作为CV技术的前沿应用，各类头部零售企业 入局试水，意在积累数据资源、跑通业务落地逻辑，以在线下场景的流量争夺中抢占先机。
➢ 竞争格局：玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四 大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度及广度。云服务巨头保 持相对领先地位；AI技术厂商则依靠算法优势寻求发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费 者行为洞察等垂直细分领域的破局者已初显锋芒。未来，异类玩家间的生态合作将持续增多，助推 产业发展。
——艾瑞咨询研究院
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开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
人工智能+零售概念界定
计算机视觉
自然语言处理
知识图谱
智能语音
机器学习
“AI 相关技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理、机器学习、知识图谱等）
应用于零售行业各环节，以行业降本增效、提升消费者体验为目的，助力精准营销、商
品识别分析、消费者识别分析、智能化运营、无人零售、智能客