深度剖析:人工智能正在重塑商业,零售业面临“生死时刻”
零售业正面临着来自人工智能的压力。
毕竟,每个行业的企业都在争先恐后地将人工智能融入它们的产品中,零售业也不例外。
对于传统零售巨头而言,这意味着要与亚马逊和阿里巴巴等电子商务巨头短兵相接,这两家公司正在利用大数据和强大的人工智能算法来改变零售空间。
除了激烈的竞争外,许多美国零售商正在以创纪录的方式倒闭,也强调了战略变革的必要性。
仅在2017年,就有21家连锁零售商申请破产,其中包括RadioShack,Toys R'Us和Aerosoles等知名品牌。与此同时,像梅西百货(Macy)和西尔斯(Sears)等零售商也宣布它们将在全国范围内关闭数百家商店。
尽管大多数传统零售商尚未制定人工智能战略,但一些商店和电子商务参与者已开始使用人工智能和机器人来改变零售空间了。随着计算机视觉技术的发展与无人零售商店的出现与普及,未来几年,越来越多的零售商将会被迫卷进这场人工智能游戏。
基于CB Insights的数据,我们深入挖掘了不断变化的零售环境。下面,我们分析人工智能、机器学习和基于计算机视觉的技术(包括用于重型起重、导航和装配任务的机器人)是如何影响零售链的所有环节的。
目录
人工智能和机器人攻击零售链的不同环节
制造业
仓储自动化
消费者渠道:线上销售与线下销售
供应链和物流
桥接线上和线下零售业
结论
人工智能和机器人攻击零售链的不同环节
电子商务巨头亚马逊和阿里巴巴可能会利用大数据和人工智能,来部署侧重于整体零售体验(包括线上和线下)的端到端解决方案。然而,大多数零售商都在将它们从人工智能那里获得的启发,集中运用在零售链的更具体的环节。
我们研究了产品从生产到交付的不同阶段,以及企业是如何使用人工智能驱动的自动化(包括面部识别、需求预测和基于计算机视觉的机器人)来强化这些阶段的。
制造业:将产品带到市场
想要满足不断变化的消费者需求,商家需要缩短制造周期。为此,一些零售商正在转向使用计算机视觉的机器人来生产服装和鞋类产品。
阿迪达斯受益于内部和第三方的制造自动化
制造业的工作很容易被外包到劳动力成本较低的发展中国家。
但是,工业机器人成本的下降,使得制造基地能够更接近于需求地点,像阿迪达斯这样的零售商就受益于这一趋势。
最近,中国T恤制造商天元服装公司与阿肯色州政府签署了一项谅解备忘录,计划2018年在阿肯色州小石城建造新服装工厂,并以每小时14美元的价格雇用400名工人。
虽然这家工厂正在创造一些零售业的工作机会,但它的核心生产任务将会被严格自动化。天元的工厂将使用由佐治亚州创业公司SoftWear Automation开发的、基于机器视觉的缝纫机器人来为阿迪达斯生产服装。
“我们将安装21条生产线。系统全面投入运行时,每22秒就能制作一件T恤衫。我们每天将为阿迪达斯生产80万件T恤......在世界范围内,即使是最便宜的劳动力市场也无法与我们竞争。”
——中国天元服装公司董事长唐新红
很多繁重的工作将由人工智能驱动的机器人完成,人类工作人员将负责机器人维护和操作的工作。
事实上,2012年美国国防部高级研究计划局(DARPA)授予SoftWear Automation公司的合同中指出:“把生产那些能够直接把零件制作为成衣的设备作为最终目标。”
2015年,阿迪达斯在德国建立了一个名为Speedfactory的机器人工厂,目前正计划不久后在格鲁吉亚建立另一家全面运营的Speedfactory。
在这两个工厂中,阿迪达斯计划在5个主要城市(伦敦、纽约、巴黎、洛杉矶和上海)制造本地化的鞋类。这些鞋类将根据每个城市运动员收集的数据以及当地地形和天气数据进行设计。
竞争对手耐克也重点关注制造业的创新和速度
2013年,耐克参与了制造业创业公司Grabit300万美元的A轮投资。Grabit使用电附着技术和机器学习技术开发机器人。据彭博社报道,这些机器人只需50-70秒就能完成一个鞋面,如果是人类员工来做的话,需要花费10-20分钟的时间
“通过减少30%的步骤和50%的劳动力,我们可以在30秒内生产出一双完整的鞋面,减少浪费。”
——耐克首席运营官埃里克·斯普伦克(Eric Sprunk)
对于客户群体,Grabit一直都很保密:2017年5月的一份新闻稿显示,该公司的材料处理机器人正被运往财富100强的“行业领先的运动鞋和服装公司。”不过,最近彭博社证实,机器人部署在了几家耐克的制造工厂。
耐克还申请了实现鞋类零件的组装和识别自动化的专利,强调了其对制造业创新的承诺。
零售商在制造业中利用人工智能的另一个例子是跨国化妆品牌资生堂(Shiseido),最近在其工厂生产线上试用了仿真机器人。该公司旨在进一步开发人工智能技术,使机器人能够执行更复杂的任务。
仓储自动化:分拣、存储和库存管理
通往自动化的道路会经过仓库和工厂,在那里,机器人会与人类合作。随着越来越多的人在网上购买产品,订单履行中心按时发货的压力变得越来越大。
在亚马逊于2012年收购机器人创业公司Kiva Systems(现称为亚马逊机器人公司)时,其履行中心的机器人自动化发展势头变得越来越好。亚马逊的机器人使用计算机视觉、深度感应、物体识别和其他人工智能软件来实现移动重物和处理包装等功能。
在亚马逊收购Kiva Systems后,新的创业公司涌现出来,填补Kiva留下来的空白,构建了更广泛的生态系统。
在非结构化环境中,机器人在拾取、挑选和处理物品方面的表现仍然不够完美。但创业公司已经开始解决机器人拾取和处理精致商品时遇到的一些挑战。
例如,RightHand Robotics在2017年第一季度完成了800万美元的A轮融资,用于开发拾取机器人。重点关注制造业的Rethink Robotics也在开发用于物流和物料搬运的机器人。它得到了高盛,CRV,Draper Fisher Jurvetson,Bezos Expeditions和GE Ventures等投资者的支持,并筹集了近1.5亿美元的资金。
基础设施即服务:公司正在通过向其他需要的零售商出售其自动化解决方案而获利
最近关于仓储自动化领域最大的一个新闻来自欧洲。
与亚马逊一样,英国的线上杂货超市Ocado(提供类似于FreshDirect和AmazonFresh的服务)早期投资仓库自动化,并强调机器学习是公司的“核心竞争力”。
“目前,我们在创新方面投入了大量的资金。我们正在自动化和机器人技术、数据科学和人工智能、大数据和云计算以及物联网等领域进行投资。”
——泰姆·施泰纳(Time Steiner),Ocado首席执行官,2017年第二季度财报电话会议
2002年,Ocado开设了第一个订单履行中心,大小“相当于11个足球场,高20米”。此后,它开设了第二个和第三个,每次都增加了技术能力和仓储能力。
Ocado表示,公司开发了大部分关于仓库自动化的软件与硬件。
在CB Insights 平台搜索发现,Ocado在美国提交的专利显示了该公司一直在研究的仓库自动化技术的类型有:包裹分拣器、机器人物品处理、自动化包装处理等等。
Ocado看到了一个机会,围绕着这些技术构建了商业模式。除了运营电子商务业务之外,它还开始向英国的其他零售商提供软件和基础设施即服务。
2017年第四季度,Ocado与法国食品杂货巨头Groupe Casino建立了合作伙伴关系,使Ocado的股价暴涨。作为合作的一部分,Ocado将为Groupe Casino构建“最新一代、最先进的自动化仓库”,在软件方面,提供前端Web界面和最后一英里交付路线规划等解决方案。
这笔交易使Groupe Casino拥有了超过像家乐福,甚至亚马逊这样的竞争对手的可能性。有传言称,亚马逊正在与法国各大超市巨头洽谈潜在的收购交易。
2018年,Ocado进入北美市场,与加拿大食品零售商Sobeys就建立仓库自动化方面达成合作协议。
消费者渠道:线上销售VS.线下销售
在我们对50多家美国顶级上市零售商(包括Etsy和eBay等电子商务网站)的1600多份财报电话会议记录进行分析时,仅有9家零售公司提到了与其网站或实体店相关的人工智能策略。(注:我们的分析排除了像亚马逊这样的大型科技公司)。
一些零售商,如Lowe's,专注于内部研发,而像丝芙兰和沃尔玛等这样的零售商,则通过与创业公司建立合作伙伴关系,来尝试新的基于人工智能的解决方案。下面,我们来看看一系列在线上和线下实体店部署人工智能和机器人的公司。
线上的解决方案
如上所示,eBay是最早开始在线上业务中引入基于人工智能的解决方案的品牌。
该公司第一次提到“机器学习”是在2015年第三季度财报的电话会议中,当时,eBay刚刚开始强迫卖家编写产品说明,并使用机器学习来处理这些数据,以便在目录中找到类似的产品。
快进到2016年第二季度,公司关于人工智能的动作开始频繁起来:在这一季度,eBay收购了一家人工智能公司(Expertmaker),正在洽谈收购另一家公司(Salespredict,在第三季度完成了收购),在电话会议上提到人工智能大约有15次。
最近,在该公司2017年第四季度财报电话会议上,首席执行官戴文·维尼格(Devin Wenig)谈到了基于人工智能的广告投放、个性化、可视化搜索,以及对C2C销售商的配送建议。
在eBay之后,Etsy是下一个提及人工智能战略的零售商。它在2016年第三季度的财报电话会议中首次提到了机器学习。在同一季度,Etsy收购了计算机视觉创业公司Blackbird technologies。
其他公司,如GAP,提到了人工智能技术,但尚未讨论强大的人工智能策略。
对于一些零售商来说,与创业公司建立合作伙伴关系,在建立人工智能策略方面占有很重要的地位。
图像搜索创业公司ViSenze与优衣库,Myntra和日本电子商务巨头乐天(Rakuten)等客户合作。ViSenze允许用户在商店内拍下他们喜欢的东西,然后上传照片在线上找到确切的产品。
这家在加利福尼亚州和新加坡设有办事处的创业公司,在2016年从包括乐天旗下风险投资部门在内的投资者那里获得了1050万美元的B轮融资。最近,它进入了联合利华的铸造厂,这个工厂允许这家东南亚的创业公司用其品牌测试试点项目。
其他的创业公司则专注于非常具体的细分市场。例如,中国的酒咔嚓(9KaCha)提供了一个进口葡萄酒的在线市场,使用计算机视觉进行产品搜索。
据报道,该公司将与投资者海尔合作,协助“海尔的智能葡萄酒柜识别近1亿个数据,准确获取用户需求并创造最佳用户体验。”
另一家为在线搜索推荐开发人工智能的创业公司是位于以色列的Twiggle。
这家阿里巴巴支持的公司正在开发一种能够用在现有电子商务搜索引擎之上的语义API,为买家非常具体的搜索反馈结果。
人工智能还在个性化消费体验中找到了应用场景。
例如,据报道,俄罗斯电子商务零售巨头Lamoda将其用户分为160个地理区域,并在banner广告中推荐基于当地天气的产品。它还使用其他指标,如过去的购买行为和用户喜欢的品牌和颜色来推动用户进行决策。
Lamoda的一个个案研究(由个性化技术创业公司Dynamic Yield发布)声称,“一个团队中只有一个人”取得的ROI非常高,这表明人工智能正在开始重组零售业的员工队伍。
像丝芙兰,Urban Outfitters,宜家和Stitch Fix等流行品牌已与Dynamic Yield合作。这家总部位于纽约的创业公司得到了百度投资和Bessemer Venture Partners等投资者的支持。
除了线上扩展个性化体验之外,零售商还希望了解消费者使用各种设备的行为。
例如:消费者更有可能在手机或笔记本电脑上点餐吗?人们什么时候使用平板电脑而不是移动设备?
这种信息使得品牌不仅可以为每个用户量身定制营销信息,还能更具体地针对每个用户的设备进行个性化推广。
一家专注于这个领域的创业公司是台湾的Appier,该公司在2017年第三季度获得了软银集团的支持。Appier的客户包括美国奢侈品制造商雅诗兰黛,日本护肤系列Naruko和联合利华的品牌AXE。
其人工智能平台,Axion,可以识别设备所有权并创建相关的用户配置文件。这使得零售商可以选择最适用的策略与跨平台的用户群体进行互动。
线下的解决方案
由于电子商务的增长,一些美国的商店被迫倒闭。这个过程中,最引人注目的要属于亚马逊了,一个以人工智能为核心的公司,在电子商务市场中占据了主导的地位。
但与此同时,亚马逊正在进军实体零售业务。
该公司正在将人工智能技术应用到实体零售世界中,利用人工智能来帮助实体店的运营。
亚马逊在线下追踪消费者。
今年,亚马逊在西雅图开设了基于计算机视觉的、无收银员的“Amazon Go”商店。在人工智能算法的追踪下,顾客可以走进商店,随心所欲地选购商品,然后“不用结账”,直接走人。
顾客在进入商店时,要出示二维码,作为身份标示。然后,亚马逊使用人工智能支持的追踪系统监控顾客的活动。当顾客离开商店时,会留下一系列关于他的购买活动的数字足迹,亚马逊会据此进行结算。
在亚马逊宣布推出Amazon Go商店的同时,中国也掀起了一场无收银员商店的热潮。
在CB Insights平台上进行关键词搜索显示,2017年,无人商店创业公司一共达成了27笔交易。相比之下,2016年这一领域仅有1笔交易,而前几年没有交易。(注意:并非所有的交易都使用与人工智能相关的技术。)
总部位于广东的缤果盒子在2018年第一季度融资8000万美元,总融资达到9400万美元。其无人商店目前在很大程度上依赖于射频识别(RFID)标签,但该公司最近宣布正在向基于人工智能的图像识别解决方案迈进。
一些美国商店开始尝试在店内使用机器人进行货架扫描。
沃尔玛在最近宣布,将在50家门店推出货架扫描机器人来管理库存。位于加州的Bossa Nova Robotics正在开发可扫描货架并协助员工的机器人。
其他零售商也一直在门店中测试与库存管理和客户互动协助的技术。
Lowe's的创新实验室与创业公司Fellow Robots合作制造了零售机器人OSHBot和LoweBot,这些机器人可以帮助客户在商店里找到特定的产品。该实验室也正在尝试用AR / VR解决方案来帮助客户。
2016年,Target在旧金山测试了Tally——一款由Simbe Robotics开发的机器人,也在商店库存管理方面提供帮助。
然而,店内机器人的采用仍处于初期阶段,还没有什么具体的措施来改善零售商的客户体验或成本效益。正如Capgemini咨询公司前消费品包装产品执行副总裁比尔·刘易斯(Bill Lewis)所解释的那样,“这些机器人的成本很高,特别是要进行许多测试。用例仍在被理解的过程中。”
一些美容品牌正在使用VR技术
除了上面提到的店内机器人解决方案之外,一些品牌也在尝试使用面部识别和VR技术来吸引店内顾客。
Modiface使用人工智能和AR技术为丝芙兰和其他美容品牌提供虚拟试用体验。另一家研发类似技术的创业公司是Perfect Corp,该公司在2017年第四季度筹集了2500万美元的资金。据报道,Perfect Corp的应用下载量已经超过了5亿次。
供应链与物流:向消费者交付订单
物流公司正在使用人工智能和物联网来更好地跟踪全球货运。
全球零售供应链正变得越来越复杂。
卖家和消费者都想知道他们的产品/货物在哪里,处于何种状态,交付时间是多久等等。
但是,从物流代理和物流经营者到零售商和仓库所有者,涉及货物运输的人员规模庞大,网络复杂,这使得供应链可见性成为了一个挑战。
像ClearMetal这样的创业公司正在尝试使用机器学习来提高货运的可视性。该公司正在开发一个预测性智能平台,收集来自运输公司的数据,并汇总数据点,如实时天气和货币波动,以帮助预测运输事件、运输时间和运输需求。
全球最大的集装箱航运公司马士基集团(Maersk)正在印度招聘200名专注于数据科学和人工智能的工程师。马士基此前与爱立信和Maana等公司合作开发工业物联网解决方案。
该公司希望将其所有资产连接到云上。例如,可以为连接的船舶提供有关意外天气状况的实时信息。马士基公司还利用物联网在运输过程中提高冷藏容器中食品质量的可见度。
在最后一英里的交付中,亚马逊可能会颠覆15万亿的物流行业。
亚马逊是UPS等传统货运代理的最大客户之一。长期以来,人们一直担心亚马逊的内部物流和自动化工作将使公司成为FedEx和UPS等货运巨头的竞争对手。
2016年,亚马逊首次将自己描述为一个“运输服务提供商” 。它还在美国和中国申请关于货运代理商的经营执照。
亚马逊也在测试使用机器视觉的无人机交付服务,但是,在这成为主流的最后一英里交付选项之前,它将会受到严格的监管审查,尤其是在城市中。
不过,亚马逊的下一代无人机专利表明,该公司非常重视开发这种技术,以便在配送中心和交付中使用。
桥接线上和线下零售业
尽管许多零售商专注于线上或线下的解决方案,但其他零售商正在整合这两种解决方案。
例如,阿里巴巴正在使用人工智能来更好地理解线上和线下的消费者行为是如何协作的。
在某些方面,阿里巴巴在使用人工智能对线上和线下整合方面领先于亚马逊。它依赖于技术——如智能商店、深度学习和AR / VR——并采用新的商业模式,来弥合中国线上和线下的鸿沟。
阿里巴巴将此称为“ 新零售” 策略。
为了测试其零售一体化工作的效率,该公司在“双11”进行了测试。
2017年,这家电子商务巨头的单日销售额达到了253亿美元。在高峰期,阿里云每秒处理 32.5万个订单。
这一天其他的亮点包括:
一款类似于PokemonGo的“捉猫”游戏,激励线上客户去实体店抓虚拟猫,来获取折扣和优惠。
在12个城市销售P&G和雅诗兰黛等品牌产品的快闪店中,都配备了虚拟试用设备。
在线上,聊天机器人和机器学习算法自动解析与购物门店相关的问题。
在物流方面,阿里巴巴在3D立体包装方面使用了深度学习技术,目标是在尽可能小的空间内打包更多的东西。
在一些实体店面,阿里巴巴实验了人工智能时尚顾问FashionAI。一个屏幕会扫描客户所持产品上的标签,然后利用机器学习来提供如何配对产品相关的建议。
阿里巴巴致力于将线下与线上的商业结合起来,并改善消费者的整体零售体验。阿里巴巴明确表示,新零售是全方位的,并用一种融合实体和数字购物体验的跨渠道的方式来完成这一目标。
结论
尽管基于人工智能的解决方案正在兴起,但只有少数传统品牌在有效地实施人工智能策略,来提高业务效率。
但人工智能正在重塑零售业的劳动力队伍。从制造业到最后一英里的物流业,零售生态系统中的参与者将不得不适应这种变化,以保持相关性。
像阿里巴巴和亚马逊这样的技术巨头将继续推进边界,将人工智能应用到零售业中,并积累大量的消费者数据集。前不久,阿里巴巴宣布,它将在量子计算、人工智能和其他技术方面投入150亿美元。
规模较小的创业公司也在这里看到了机会并抓住了它。例如,总部位于加利福尼亚的创业公司AiFi最近筹集了400万美元,来实现“无收银店”自动化解决方案的大众化,帮助零售商建造类似于Amazon Go的商店。
最后,还有一个趋势值得注意:随着人工智能继续在整个零售生态系统中蔓延,零售商可能会越来越多地与其他行业的高科技公司争夺与人工智能相关的创业公司和人才。