随着继续影响经济和产业，零售业是遭受重大破坏的行业之一。购物行为肯定已经在两个方向上发生了巨大的转变-转向大型在线商店，以及在本地购买商品背后的强化含义。
为了应对这种不断变化的格局，零售商已经提出了技术投资以加速其数字业务转型，特别是在人工智能(AI)技术方面，零售商通常在采用更具战略意义的部署之前，通常使用支持AI的第三方供应商应用程序来解决眼前的挑战一旦他们获得好处的证据。这些步骤为零售解决方案供应商提供了基于AI的应用程序套件的重要机会。
我们探索了五种新兴的AI技术-边缘AI，智能机器人，机器学习(ML)，云AI开发人员服务以及AI业务和技术服务-它们在当今零售业中的采用和潜在影响，以及为零售解决方案提供商带来的机遇。
零售中的Edge AI
Edge AI可在响应时间很重要的情况下实现实时操作，以进行数据采集和决策。在零售业中，当希望通过监视，分析和跟踪商店中部署的各种端点技术来改善商店的活动时，这一点尤其重要。用例包括动态定价管理，混合现实体验，实时库存管理和欺诈预防。
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希望实施边缘AI的零售解决方案提供商应：
评估目标零售商针对本地化边缘部署的数字成熟度。检查将需要高带宽和低延迟的用例，并评估可优化的零售物理足迹中部署的当前人员。
通过与创新的早期采用者零售商和网络运营商共同创建产品发布计划，以交叉推广解决方案和创新实验室，从而制定出强有力的产品推出计划。
聘请能够为您的产品开发路线图提供深入的零售特定知识的人才。
零售中的智能机器人
智能机器人是可以自动工作的机电形式的因素。他们在人为监督的培训和示范中，或通过工作经验，在短期内学习。
导致该领域的增长加速，预计主要零售商将在未来3-4年内增加支出。这种增长正在迅速推动采用智能机器人来接管较低级别的重复性任务，从而以更低的成本实现更高的可靠性和生产率。这将有助于释放人类工人以便在更有价值的活动中重新部署。
智能机器人的用例包括拣选和包装库存，处理危险废物，常规清洁，库存审核和补给。一些先驱者已经在面向客户的角色中安装了智能机器人，例如商店导航和服务台。
寻求开发智能机器人解决方案的零售解决方案提供商应：
制定强大的产品路线图，将触发的短期用例与其他用例的长期视图结合在一起，以增加零售商的整体实物和各种形式的价值。
通过创建记分卡来衡量机器人解决方案可能带来的每项收益的价值，使零售商能够评估部署的投资回报率并降低采用的障碍。
机器学习
机器学习(ML)是一门AI学科，它将数学模型应用于数据，以通过提取知识，查找模式和建议操作来解决业务问题。基于ML如何累积和处理数据将其分为三个子学科-监督学习，非监督学习和强化学习。通常，监督学习提供问题的答案，无监督学习探索数据，强化学习提供两者的平衡。
随着越来越多地使用电子商务，对于AI和ML技术，零售商品销售功能已被设为零，以实现智能自动化并改善以数据为依据的决策。零售商可以使用ML通过使用实际需求(直至库存单位或位置级别)来测量预测偏差来测量和提高预测准确性。
希望部署基于ML的应用程序的零售解决方案提供商应：
与零售买方合作，在单个业务中寻求较小的概念证明(POC)，以清楚地展示在尝试实施多个项目之前创造的价值。
确定零售商内部已经在使用的机器学习，高级分析和数据科学方面的关键资源。
要清楚了解开箱即用的解决方案使用了哪些培训模型以及培训是如何完成的。
零售中的Cloud AI开发人员服务
云AI开发人员服务使IT团队可以将AI和机器学习的优势与其现有的云计算和云存储技术集成在一起。服务包括自然语言处理(NLP)，情感分析，图像识别和自动ML模型创建。
在大流行初期就开始进行数字化转型的公司，为希望在减少基础架构停机时间的同时迁移到云的零售后来者铺平了道路。即使一部分工作负载将留在私有云或本地数据中心中，但Gartner预计，基于云的AI解决方案将在整个基于零售的基于AI的应用程序市场中占据最大份额。
希望将云AI开发人员服务实施到其解决方案集中的零售解决方案提供商应：
通过支持NLP，图像识别和autoML模型等各种云AI服务作为路线图的一部分，从而提高当前产品的功能。
建立解决安全风险，监管/隐私规定和零售商技术成熟度的价值主张。
通过零售细分创建案例研究，以展示相似的客户如何将数据移至云中。
零售中的AI业务和技术服务
与AI相关的业务和技术服务提供了连续的服务，以帮助零售公司为目标业务成果构建和运行以AI为中心的项目和解决方案。它们包括诸如AI战略制定，业务就绪评估以及云AI服务的独立验证和确认之类的服务。
计划利用AI业务和技术服务的零售解决方案提供商应：
提供服务以帮助零售商建立评估框架，以根据其当前的基础设施，技术和人为因素确定其对AI项目的准备程度。
通过开发基于零售细分市场(例如，杂货店，特色商品，大众商品)或细分市场之间的相似性(例如，服装/鞋类和奢侈品)的AI服务来创建行业解决方案。
通过基于用例的方法来考虑客户的数字成熟度和AI技能，确保AI计划专注于业务成果和客户需求。
通过创建知识库，培训材料和测试环境，专注于教育零售商的技术人员。