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首先我的答案是肯定的。未來物聯網、人工智能一定會得到更全面、深入的發展，而新零售是物聯網、大數據發展的必然趨勢。
我們先來了解一下物聯網，物聯網的概念從提出到現在已經有很長時間了，簡單的說物聯網就是物物相連的網絡，作用是拓展了互聯網的使用邊界，物聯網讓我們在生活中處處能夠感受到網絡的存在，處處能夠享受到網絡的便利。
物聯網是大數據的重要基礎，反過來大數據的發展也會極大的促進物聯網的發展，物聯網的行業應用、場景應用都有廣闊的空間，未來智能化的很多落地產品都要通過物聯網這個渠道來完成，所以物聯網的前景一定會非常好。
大數據的發展極大的促進了人工智能的發展，人工智能經歷了半個多世紀的發展，期間也經歷過起起伏伏，雖然有困難，但是科研人員對於人工智能的研究從來沒有停下腳步。人工智能目前在很多特定場景中已經有了廣泛的應用，智能交通、智能物流、智能管理等等概念已經逐步得到實現。智能化帶來的好處已經得到越來越多的認可，而這也說明了人工智能的未來發展前景光明。
從新零售概念的提出到現在已經有一段時間了，目前新零售的一些新趨勢已經在行業中掀起了討論的熱潮，從線上到線下，新零售給了我們很多新的購物體驗，也給商家提出了新的要求。新零售通過網絡平臺強大的導流能力完成線下消費，這個模式讓線下商家獲得了新的發展機會。這種新零售模式必然是未來發展的一個趨勢，所以新零售的“新”字一定程度上體現在銷售模式上的變化。
人工智能是我的主要研究方向之一，想學習人工智能的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
謝謝！
IT人劉俊明
線下實體零售人均基礎設施遠落後於發達國家，並且由於城鄉差異顯著，各地發展水平懸殊，區域間供求結構性矛盾突出。比如一二線城市零售商品相對過剩，而在三四五線小城市以及廣大農村地區則供給相對不足，便利程度也相去甚遠。
從過去的此消彼長競爭狀態，到網絡零售發展遇到增速拐點以後，線上線下相融合的新零售成為網絡零售商和實體零售商共同的訴求，因此新零售的發展具備其必然性。一方面國內零售行業現有模式必須改變，渠道融合已經成為必由趨勢，零售行業的發展必須重回商業本質，零售商通過主導或者參與零售行業的變革與升級，提升行業效率以實現持續增長，另一方面，國內消費升級引發需求的結構性變化，零售商必須洞悉並滿足消費需求的變化，才能不被時代淘汰。
而新零售、零售新物種的產生，離不開移動互聯網基礎設施、智能移動終端的普及，以及包括物聯網、人工智能等核心技術的成熟落地，這些新興技術為零售新物種的產生提供了技術上的可能。在渠道融合的背景下，除了線上的數據，在線下實體店，可以藉助各類物聯網智能自助終端獲得豐富精準的消費者數據，並將這些線上線下消費行為產生的零售大數據同步至數據倉庫，經由維度建模、機器學習等方式提取有效信息，運用至個性化推薦、全鏈路營銷、智能補貨、銷量預測等實際運營環節，從而大幅度提升行業效率。
媒體媒介從報紙，雜誌，視頻電視等到今天的智慧媒體，媒體人總是在不斷的嘗試新的傳播介質。說到傳播媒介就不得不說智慧媒體是2018年的新秀，一經問世就備受關注，各位看官不要錯過。
智慧媒體是星宏傳媒經過7年的探索和發展，從最初的一個小的構想，不斷的完善探索，終於在2017年年中推出智慧媒體，它是基於雲計算，大數據，人工智能技術為基礎的向社會提供領先的智慧服務，星宏視界首推“普惠媒體”的概念，打破傳統的廣告瓶頸，重塑消費場景廣告價值。有不少人會擔心星宏視界的智慧媒體，究竟能否配得上“智慧媒體”的智慧擔當，而事實證明這個擔心是多餘的。
核心配置：
智慧媒體的硬件支撐主要有星宏慧眼，智慧屏幕，星宏媒體雲，星宏密客四部分組成，其中慧眼（CNNHO Eye）是星宏視界的“感官”，是星宏視界業務中用於進行大數據採集的前端設備，基於人工智能技術，集成於CNNHO VU中，可實時採集各屏前的人流量數據及人群特徵，為廣告客戶進行精準投放提供數據支持。讓準確分析目標用戶人群，精準營銷成為可能。
每塊CNNHO VU屏幕都會配備一個獨立的二維碼，鏈接星宏密客（CNNHO Mix）。通過掃描二維碼，而智慧屏幕（ CNNHO VU）所有播放內容將以播放列表形式展現在觀看者手機上，可供觀看者搜索感興趣的內容或通過相應網址直接購買感興趣的產品，增強其互動效果，並提高廣告播放熱度。
星宏媒體雲是星宏視界的大腦，可以將大數據進行彙總、分析、重構，讓受眾群體畫像逐步明晰，為精準高效的智慧化廣告投放提供強大支持。
智慧媒體還有一個特別的地方，媒體主可以通過星宏媒體雲高效便捷的進行設備管理 、內容管理 、播放管控和受益統計。同時，隨時實時查看在售媒體點位資源，根據自己所需進行購買；並出售自己的媒體點位資源，這個進行點位的平臺叫互動營銷。
從智慧屏幕的外觀設計，到核心配置再到讓人眼花繚亂的配件。星宏視界智慧屏幕展示了智慧屏幕該有的樣子，如果要給智慧媒體立一個flag的話，星宏視界絕對當之無愧。
星宏視界
要對新零售、物聯網以及人工智能的發展前景做一個預判，視美泰認為，首先要了解這三者，清楚這三者間的關係，才能做出正確的判斷。
瞭解新零售，得從其源頭說起：為什麼會出現新零售？
1、實體零售先天不足，區域間存在供求結構性矛盾
線下實體零售人均基礎設施遠落後於發達國家，並且由於城鄉差異顯著，各地發展水平懸殊，區域間供求結構性矛盾突出。比如一二線城市零售商品相對過剩，而在三四五線小城市以及廣大農村地區則供給相對不足，便利程度也相去甚遠。
2、線上購物黃金時代，流量紅利得天獨厚
隨著移動互聯網基礎設施以及智能終端的普及，為網絡購物的蓬勃發展提供了可能。基數龐大的網民以及旺盛的購物需求為國內的網絡購物提供內在動力，而實體零售的先天不足則為線上購物提供了充分的生長空間。根據艾瑞網的數據核算，2010-2016年期間，國內網絡購物市場符合年平均增長率為47.17%，可以說國內網絡購物經歷了相當長一段時間的黃金時代。
3、流量觸及天花板，網絡零售增速放緩，升級勢在必行
經過多年的高速增長，到2016年網絡零售市場增速首次低於30%，流量已開始觸及天花板，紅利已逐漸消失。如何保持持續增長成為網絡零售商關注的焦點。根據艾瑞研究數據核算，截止到2016年末，國內網絡零售滲透率僅為14.1%，這就意味著僅靠線上業務，已經很難達成，線上線下融合全渠道運營的升級已經勢在必行。
現實情況是，網絡零售增速放緩的同時，線下的實體零售逐步回暖。據商務部數據顯示，2017年全年，專賣店、專業店、超市、百貨店各業態的銷售額增速分別為8.3%、6.2%、3.8%和2.4%，實體零售的增速已經在明顯回升。
從過去的此消彼長競爭狀態，到網絡零售發展遇到增速拐點以後，線上線下相融合的新零售成為網絡零售商和實體零售商共同的訴求，因此新零售的發展具備其必然性。一方面國內零售行業現有模式必須改變，渠道融合已經成為必由趨勢，零售行業的發展必須重回商業本質，零售商通過主導或者參與零售行業的變革與升級，提升行業效率以實現持續增長，另一方面，國內消費升級引發需求的結構性變化，零售商必須洞悉並滿足消費需求的變化，才能不被時代淘汰。
而新零售、零售新物種的產生，離不開移動互聯網基礎設施、智能移動終端的普及，以及包括物聯網、人工智能等核心技術的成熟落地，這些新興技術為零售新物種的產生提供了技術上的可能。在渠道融合的背景下，除了線上的數據，在線下實體店，可以藉助各類物聯網智能自助終端獲得豐富精準的消費者數據，並將這些線上線下消費行為產生的零售大數據同步至數據倉庫，經由維度建模、機器學習等方式提取有效信息，運用至個性化推薦、全鏈路營銷、智能補貨、銷量預測等實際運營環節，從而大幅度提升行業效率。
（視美泰智慧零售解決方案）
物聯網和人工智能在新零售發展中佔據重要位置，比如智慧倉儲、智慧門店等，都起著重要作用。以業態創新融合與科技融入重塑線下零售空間為例：
門店物聯網、人工智能等技術融入對於優化購物流程以及沉浸式購物體驗的構建具有重要意義，通過以AR、VR、人臉識別為代表的技術，增進購物過程中的人機互動，為消費者提供更為豐富的感官體驗，營造浸入式購物體驗，提升消費者在購物過程中的心理溢價。
（視美泰智慧自助終端解決方案）
我們以優衣庫為例來進行分析：
2015年以來，在國內服裝零售業整體不景氣的情況下，優衣庫仍然在國內市場保持業績的高速增長，並且還在不斷向低線城市下沉，與許多品牌（比如達芙妮等）的大範圍的關店潮形成了鮮明對比。這與優衣庫在零售升級方面的努力密不可分，主動擁抱變化，洞察消費者新需求，運用數字化手段驅動價值鏈的重塑，以產品與體驗為切入點，準確迅速地滿足消費者需求。
舉個栗子，在打造更好地購物體驗上，優衣庫主要是通過數字化手段提升消費者線上和線下的購物體驗，實現便捷購物與智能購物，打通了線上和線下，消費者可以通過智能手機隨時瀏覽選購商品，支持線下自提，解決了線上選購時出現的尺寸顏色不合適的問題。在門店體驗方面，利用“智能買手”等智慧數字標牌，消費者可以自主查詢新品信息，優惠活動等，虛擬試衣鏡讓試穿更便利之外還提供了更多搭配信息。
（視美泰智慧數字標牌解決方案）
因此，視美泰認為新零售與物聯網、人工智能相結合將成為未來零售業發展的重要方向，在探索出可行的新商業模式以後，業務深耕與模式的複製將成為零售商發力的重點，利用技術的力量持續的優化流程，不斷提升行業效率，將成本控制在可控範圍內，優化結構成倍，實現規模化複製與市場滲透，將成為零售行業未來一段時期內典型的發展路徑。引領消費需求迴歸本質，通過提升品質和更智慧化便捷化的購物體驗，滿足消費者需求將成為零售業升級的長期趨勢。
視美泰
新零售是要慢慢培育的，急不得，但一定是方向。物聯網的工業應用是發力點，但還有一堆難點要過，現在還在場景勾劃階段。人工智能不是前景而是已經在金融、法律這些金領領域發力了，只是一般人不知道而已。今後，在教育、商業、藝術、醫療的初級崗位發力應該就是3、5年內發生的事。工業級應用需要一些可靠性驗證，可能時間要再久一些；軍事應用和機器人結合已經開始戰場無人化很久了。
