智能新零售，一眼“看”穿你

人工智能正在对零售产生影响。

说的更具体一点，声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法，会对零售行业带来根本性的推动。

人工智能音箱产品，例如亚马逊Echo、小度在家、都是声音识别的应用。智能音箱相当于一个深度学习的智能管家，提醒你什么时间应该购买什么样的产品。

图像识别方面，人脸识别与顾客会员体系挂钩。顾客到店里，超市会提供更好的服务；结账时的自助扫码购，会更加节省时间，让购物更加便捷。

数字化的人工智能算法，对进销存、订货、选品、商业选址都是很有帮助。大数据预测的算法，会根据近几年的数据，加上天气、节日、时间段的影响，机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为，对未来的选品和定价都非常有帮助。

智能冷柜则是运用这些最新技术的新产品，例如Walgreens推出了“智能冷柜”，其实是装备了摄像头的冰箱，能够扫描购物者的脸来推测他们的年龄和性别。

地理信息对零售店而言十分关键。零售商家想知道，人们在买些什么，将购物者按照性别、年龄、收入水平等特征进行分类，从而针对细分市场进行产品定位。所以这时候大数据和AI算法就派上了用场。

比如说，如果Pepsi打算针对年轻女性进行广告推销，它可以使用这些智能冷柜收集的数据来预测这个广告推销是否有效。

这些机器能够得出各种有效的推论：如果广告在Mountain Dew旁展示，年轻女性们可能会买更多的Sprite。或者，一周里，年长的女性可能更喜欢在周四晚上买冰淇淋等。

当然，应用到具体，还应该包含“虹膜追踪”这项技术，你在哪款商品上多看了几眼，系统立马能够判断出来。

有些智能冷柜镜头系统没有使用人脸识别技术，购物者被扫描时不会被识别身份，系统只是对购物者的脸部进行分析来推测他们的年龄和性别。

首先，镜头拍摄照片，AI系统进行分析度量，眼距、嘴唇和鼻子之间距离和其它细微差别等。之后，系统能够估计这个开门进入的人究竟是一个20来岁的女人，还是一个快50的男人。它使用的是分析技术，而非人脸识别技术。

两者的区别是非常重要的。在伊利诺斯州，公众场合地区使用人脸识别技术是违反《生物识别隐私法案》（BIPA）的。

Google和Facebook因违反BIPA的集体诉讼打了两年官司，原告起诉这两家公司称他们未经同意收集用户脸部数据。例如Nest或Amazon的Ring牌带人脸识别能力的家用安保摄像头，在伊利诺斯州不允许使用该功能。

甚至Google那个火得不行的“艺术自拍”app也被禁了。针对Facebook的起诉1月被驳回，但拥护隐私保护的BIPA法案可能成为世界上所有对人脸识别技术需要进行监管的地区作为潜在的模版。

去年，加拿大有个商场使用摄像头来记录购物者信息，收集信息对片区偏好的店铺进行推论。购物者的身份未被收集或储存，但该商场受到大范围的强烈抵制，只好停止了该试点行为。

除了智能冷柜，例如在Amazon Go商店——也即无人超市，装有各式的感应器来记录购物者的消费行为，并从他们Amazon账户里进行扣款。最后的数据作为对模型反馈的数据的一部分，公司从而可以更精准地对消费者进行广告定位，也就能赚更多的钱了