毫無疑問，隨著技術的普及和成本下降，AI 還將繼續變革更多行業，創造全新的應用場景。
零售業的智能化轉型
隨著大規模並行處理技術的發展和大數據時代的到來，以深度學習為代表的人工智能技術再次迎來複興，出現了第三次人工智能熱潮。而和前兩次最終偃旗息鼓的人工智能熱潮不同，這一次人工智能有望真正“改變一切”。在圖像識別、語音識別、大數據分析和棋盤遊戲等領域，人工智能技術在一些指標上已經達到了可媲美甚至超越人類的水平；同時，機器翻譯、數字助理和自動機器（機器人、無人機和自動駕駛載具等）等領域也一直突破不斷，並正越來越顯著地改變著我們的生活方式和觀念。
零售業是與我們的日常生活聯繫最為密切的行業之一，也當然是人工智能的用武之地。不管是線上還是線下，不管是電子商務零售還是實體店零售，在整個“人貨場”場景中，以深度學習為代表的人工智能技術都能帶來顛覆性的變革。
在電子商務方面，人工智能可根據用戶的基本信息和購買歷史實現個性化商品推薦和精準營銷；可根據用戶購買和瀏覽情況優化商品呈現方式；可根據大範圍用戶購買行為分析優化庫存和供應鏈……人工智能幾乎可以在電子商務的整個產業鏈條中發揮作用——甚至在快遞和分揀方面，自動化分揀系統和快遞無人機也正在變革商品抵達消費者的過程。
在實體店零售方面，已經出現了刷臉支付、超市客流分析、無人超市、貨架陳列優化和機器人智能導購等實際應用，涉及到圖像分析、人臉識別、人像跟蹤等技術。但總體而言，和線上零售相比，線下零售數據化的程度和範圍目前都仍還遠遠不及。一是因為傳統線下零售商主要依靠人力方式進行數據統計，工作效率低、易出錯且速度慢；二是因為之前的智能和自動化處理技術還沒達到能夠實際應用的要求。
隨著深度學習技術的發展，這一問題在技術上基本已經得到了解決，可以實現在零售行業實際應用的轉化了，也由此催生了一些創業公司。
如何讓AI技術落地實體店
如今，零售業正向著智能化、數據化、透明化水平大幅提升，且線下線上數據融合的“新零售”或“智能零售”方向發展。
目前的電商已有很強大的數據能力，能通過網站或移動應用上的瀏覽情況以及用戶購買記錄等信息分析消費者在線上的行為。為了實現“新零售”的願景，線下零售門店藉助 AI 技術也能夠具備和電商一樣的數據能力，從而實現客流分析、精準營銷、貨架陳列優化和機器人智能導購等。
線下零售智能化的挑戰和未來
儘管在線下零售中的部分場景上已有相當成熟的人工智能技術，但整體應用仍然還存在諸多難題。
首先是零售業本身的複雜性。雖然目前已有很多研究分析人員在探索 AI 技術在零售業的應用，但相對於安防和醫療等領域，AI 技術與零售領域的距離會更遠一些，因為零售業的整體鏈條更為複雜，涉及到供應鏈、庫存管理、與消費者交互以及售後服務等諸多環節，其中很多環節的 AI 應用技術的開發都還需要更多探索。
其次，人工智能的技術方面也還存在一些仍有待進一步解決的難題。一是模型小型化，即如何將模型壓縮變小，以便用在各種終端設備上，而不是隻能在雲上或有大型 GPU 的設備上運行。二是視頻識別上還存在難題：視頻中所要處理和傳輸的數據量很大，另外存在抖動和跟蹤等問題。三是技術成本問題，因為零售店數量很大，在門店內佈置攝像頭等的成本可能會很高。
另外，技術和實際應用也可能存在差異——技術的落地過程中可能出現研究過程中沒遇到過的難題。比如，客戶的需求通常也是動態變化的，新商品和新需求會不斷出現，很多標準化的技術不能真正解決客戶痛點。所以，找到技術和客戶需求的匹配點，創造最適合客戶的技術方案，讓技術發揮出最大的價值是 AI 技術落地過程中所要解決的一大難題。這既需要行業背景，也需要技術分析，所以幾乎是其中最耗時的過程。
最後，市場的認可對技術的成功應用也至關重要。以深度學習為首的人工智能技術正在爆發式的發展，也已經出現了強化學習和對抗學習等相當成功的新技術思想；同時，人工智能創業公司和大公司的人工智能項目也正如雨後春筍般不斷湧現，在各行各業爭奪市場機會。要在這樣的市場環境中得到市場和資本認可通常既需要先發制人的優勢，還需要真正強大可靠的技術實力，更需要深刻透析所在行業的專業視野。
毫無疑問，隨著技術的普及和成本下降，AI 還將繼續變革更多行業，創造全新的應用場景。要知道，就在幾年前，像這種能把物理貨架識別成結構化數據的貨架識別技術還遠達不到可實際應用的準確率；而現在，用戶只需通過手機拍攝一張照片，就能很快得到對貨架情況的分析識別結果。
但同時，AI 顯然還並沒有完全成熟，很多挑戰和難題依然存在，但這不應該成為阻礙 AI 進一步應用的理由。整個行業要以更加積極的心態來擁抱這樣的變化。可以預見，未來線下零售和線上零售一樣是全面數據化的，而且線下和線上的‘人貨場’數據是打通的。
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