DS导读 ：
目前，阿里云已大规模实践产业AI，将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践，在报告里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径，总结出人工智能在零售、制造、教育、传媒、金融、保险及政务等领域的应用实践并分享大量商业案例，为企业人工智能应用提供指导。
近期，阿里云研究院发布了《人工智能应用实践与趋势》报告，小编将其中零售业相关的内容进行了摘录与编辑，与大家一起分享。
对于消费品品牌商和实体零售商而言，解读和实践新零售的商业方式不尽相同，但以数据和前沿技术武装和升级自己却已成为行业共识，“（人工）智能变革”正在开始发生。
2017年，智能变革所引发的关注更多体现在与消费者直接观感相关的“场的前端”。
一方面，以线上线下商业融合为焦点，以盒马为代表的零售新物种突破原有业态，从多个维度提升消费者服务和体验；
另一方面，图像识别、传感等技术开始大量应用于售场，催生出无人超市、无人货架等新业态。
如今，中国泛零售行业的数字智能化变革将更明显的下沉至消费品品牌和零售产业链内部，即“场的后端”，在人工智能、物联网、云计算、区块链等技术驱动下，重构消费者关系和运营决策流，以更细的颗粒度推动从消费者到零售商、品牌商的全链路业务和体验优化。微粒化数据作为核心生产资料，成为整个智能化变革“升维”的基础，撬动整个零售产业为消费者带来革命性的体验。
智能化数字技术为传统品牌和零售企业实现转型升级提供了切实可行的路径。配合商业业态和企业组织流程的深度改造，智能化数字技术将在以下几方面重新定义企业的竞争力：
重构消费者关系，
实现企业IP的强认知与客户体验的优化
人工智能能够帮助企业建立对消费者的立体认知，并在此基础上进行全域触达和精细运营，从而提升顾客转化率与复购率，这也是智能数字化变革重构消费者关系的基本维度。
与此同时，人工智能可以高效帮助企业设法建立和培养可识别、可运营的用户资源池，在此基础上深度运营，建立深度连接，形成忠实粉丝群，实现消费者关系的彻底重构。
突破运营效率天花板，
实现智能决策与产业网络协同
原本用于衡量自动驾驶的分级标准从自动化程度来讲，同样可以用来类比衡量零售行业的智能决策。
目前在门店运营、库存控制、物流优化等环节广泛采用的数字化智能解决方案大多可以做到“有条件的自动化”，即对数据流给出分析结果和建议，但结果必须经过人工确认和调整才会作为下一环节的输入。
例如，某服装品脾门店的智能补货系统可以根据历史销售数据和环境因子计算出某门店下周上新品时的 SKU 推荐列表，店长获得推荐结果后会根据经验调整总量和个别单品数，再向总部发出订单。
在 “高度自动化”的阶段，随着算法的提升和零售全链路数字化，智能决策系统可以在确定优化目标的前提下，在更多局部环节实现不再依赖人工经验的智能决策和自动化行为。
随着技术进步，智能决策已经开始在全渠道运营、门店管理、供应链、产销智能一体化等方面体现。智能化可以最大程度的实现标准化运营，减少经验因素带来的影响。
一方面帮助运营者实现中心化、智能化统筹决策；
另一方面有效帮助单个门店提升业绩水平。以超市门店的运营管理为例，在各类技术驱动下，大量目前要求人工决策或人工记录的场景都正在或有极大潜力被智能化自动决策代替。
在前两点基础上，颠覆现有供需关系
以技术赋能催生全新商业生态
当集中于前端的、针对消费者群体的数字化沉淀模式逐渐趋于明确时，细颗粒度的市场数据流在智能分析的基础上重构企业运营、供应链、生产制造流程，实现基于真实市场需求的柔性生产和柔性供给，是零售行业数字智能化变革的引领核心。
尤其对于品牌而言，产品研发与生产制造是现实中消费数据需要触达的“最后一公里”，利用人工智能对于数据的解读，实现规模化的柔性生产，使“新零售”拥抱“新制造”，是数据赋能实现“人-货-场”彻底重构的完全体现。
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