Trax：AI技术在实体零售的三种落地方式

　　多元化的中国零售市场，面对独特复杂的数智化转型挑战：市场渠道复杂、零售场景多样、企业数字化程度不一又各有需求侧重。人工智能时代已经来临，AI技术想要在零售行业获得广泛而普及的应用，需要在当下有更全面的布局和更深入的考量。

　　全场景覆盖，是零售现场最首当其冲的需求——从零售的数据统计上看，标准货架带来的销售，占据了销售额总量的50%左右，这意味着主货架之外的场景需要被全面的覆盖才能客观了解业务的真实情况。

　　Trax深入每一个零售场景，无论是货架、冰柜，还是割箱、端架、地堆……Trax的小店场景自动识别和分割技术，及大店场景全景拼接技术，专门针对中国零售市场设计，提供全渠道数字化解决方案，助零售企业在此消彼长的零售战场上获取竞争优势。

　　AI落地实体零售，推动零售企业业务智能化发展，加速企业数智化转型，给产业带来不同程度的价值创造。根据技术发展趋势主要存在三种落地方式。

　　落地方式一：自动化

　　依靠AI技术来提升业务的自动化程度。这种AI落地方式并不改变原有业务流程，而是在业务流程中的某些环节由机器替代人工来执行，提升效率，降低成本。此种落地方式操作比较简单，易于企业内部推行，根据企业的图片量级，落地价格在几十万到几百万不等，可适用于绝大多数零售行业品牌方，是企业信息化，数智化转型的基础。

　　实体零售作为劳动力密集产业，每天都需要大量的销售人员下到市场终端进行巡店工作。目前市场上有不少提供销售巡店系统的SFA公司，这些巡店系统集成了标准的作业流程，为销售管理和信息收集提供了极大的便捷性，但这种作业方式中有一个重要环节需要耗费大量的时间记录门店内商品的各种信息，包括不同场景不同产品的分销，排面，价格，促销活动，以及商品所属场景，所在层数，节数等等，信息量大，精准度难以保障。

　　Trax的Argus识别平台聚焦在自动化落地方式，为各大品牌方提供全场景零售AI服务。

　　落地方式二：智能化

　　智能化是更高于自动化落地的一种方式，主要利用认知智能技术，让机器具备分析和决策能力，可以模拟人工，对业务流程进行改造，从而创造增量价值。例如利用历史销售数据做销量预测，利用在主要进出口安装摄像头来做客流分析预测，这种落地方式需要有较全面、多维度、海量信息数据做支持，比较适用于信息化程度比较高的大品牌方或零售商。

　　智能化落地从技术层面主要利用数据挖掘，NLP、深度学习、增强学习等认知智能技术和算法来进行分析、推理和决策性的工作，这些算法都已经比较成熟的应用于金融、零售、营销、教育、搜索等领域。

　　落地方式三：创新化

　　伴随着AI技术、物联网、摄像头等科技的发展，以及各种技术与行业的深度融合，在零售行业催生了一种新的商业模式。以电商巨头亚马逊推出的“无人超市”为典型代表，市场涌现出了一大批以无人货架、无人货柜、自助贩卖机、人脸识别支付设备等为形态的产品。这种创新方式重构了整个商业模式和产业链结构，从商业本质来讲会有比较可观的前景，但现阶段落地还存在技术实施成本较高以及人们消费习惯短期难以改变的挑战。

　　Trax引领实体零售AI行业，目前可以提供从传统的手机拍照采集，到IoT智能摄像头采集，再到更先进的机器人采集的全方位解决方案。从目前行业应用来说，日化、食品、酒水、饮料等品类应用更多，3C、家装、OTC等品类也在越来越多地应用。

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