2020数据智能AI行业市场发展前景分析，数据智能（AI）零售和消费品行业迎来
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，未来十年将是人工智能技术加速普及的爆发期。自1956年人工智能的概念被正式提出以后，人工智能技术在60多年的发展历史里，经历过3次发展与2次低谷，在数据支持、技术突破与政策推动的合力下，当前人工智能规模化应用已经具备爆发条件。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。我们认为，未来十年人工智能将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。
图：人工智能三大驱动力：计算力、算法、数据
资料来源：公开资料整理
零售和消费品行业中目前有40%的企业采用了人工智能驱动的智能自动化，三年内，这一数字有望跃至80%。零售和消费品企业正在进入技术创新的新阶段，而智能自动化是这个阶段的核心。IBM商业价值研究院面向1900名消费品和零售业高管开展了一项调研，调研发现，零售和消费品企业正在以令人惊叹的速度采用人工智能驱动的智能自动化，而且这个过程还在不断加速，80%以上的受访高管预计自己的企业将在三年后使用智能自动化，促进消费品的制造和设计，改进零售业中的供应链和实体店运营。
人工智能给消费行业带来什么样的影响？我们认为主要有以下五大方面：生产端（提高生产决策效率、优化制造周期），产品端（一批新型消费品商业化落地，例如AI芯片、智能家居、智能汽车等），供应链端（AI算法降低供应链失误率，做出最佳决策），场景端（创新消费场景，例如AI试妆、AI换衣等），营销端（AI助力精准营销，全面优化营销效率）。
①生产端——人工智能应用在生产制造领域，可以有效提高生产决策效率、优化制造周期。制造业作为现代社会的支柱产业，其景气程度一直都是宏观经济的重要指标之一，而生产的产能与效率又与工厂“智力水平”息息相关。通过引入人工智能先进技术，现代工厂生产和制造环节得以“智能化”与“提前化”，利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型，可以提升工厂控制管理系统的能力，进而显著优化制造周期和效率，改善产品质量，降低人工成本。
②产品端——人工智能相关产业的商用场景正在快速落地，催生一批新型消费品商业化落地，例如智能扫地机器人、智能按摩椅、智能网联汽车等。在移动互联网、大数据、云计算、物联网等理论技术和经济社会发展需求的驱动下，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将促使各行各业发生由内至外的改变，催生出新技术、新产品、新产业、新模式，例如智能扫地机器人、智能按摩椅、智能网联汽车等一系列AI＋落地，进一步推进人工智能领域成果转化进程。
智能扫地机器人：采用LDSslam（激光测距式导航）或Vslam（视觉导航）技术的全局规划类扫地机器人可以构建完整的室内环境地图并实现自主定位，实用程度大幅提升，低功耗、低成本的视觉AI技术进一步促进智能扫地机器人的商业化和规模化，预计2024年城镇渗透率提升至15%，市场规模有望超过200亿元。
智能按摩椅：过去低端的按摩椅仅是简单的机械捶打，在精准度、力道控制度方面依然有较大提升空间，导致很多真正有按摩需求的消费者并未购买按摩椅；而目前伴随AI智能算法、精准穴位定位、4D力反馈技术、智能酸痛按摩检测技术不断成熟，高端按摩椅体验已逐渐接近人手按摩的程度，用户体验不断提升，渗透率有望伴随增长。
智能网联汽车：人工智能、边缘计算等前沿技术的快速融合与迭代，推动着传统汽车产业的智能化、网联化加速变革。汽车制造商和科技公司正在都在汽车上增添越来越多的AI功能，智能汽车通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。以智能汽车行业标杆特斯拉为例，采用AI算法、无人驾驶技术、电动车技术，为汽车行业带来了大量颠覆式创新。
③供应链端——AI算法降低供应链失误率，做出最佳决策。大型企业每天都会收到数百万条订单，企业需要就网络布局战略、补货方法、运输方式等战略问题做出大量决策，所有这些决策均会对服务水平和成本产生直接影响。随着人工智能技术嵌入自我学习型供应链，AI算法能够对供应链战略进行检查，主动构建风险缓解的策略，帮助企业以最低的成本、最高的效率解决潜在的供应链失误风险。智慧供应链实力较强的企业包括Inditex、宜家、南极电商、安踏、阿里零售通、京东新通路等。
④场景端——人工智能将进入到更多的细分场景进行深度应用，例如AI试妆、AI换衣、AI客服等，大幅提升消费者购物体验，引导和刺激消费者更快做出购买决策。
AI试妆：减少导购和产品消耗，为消费者提供新奇的互动体验。在线试妆是AI技术在美妆领域的应用，主要是利用人脸识别技术，来跟踪面部关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴、甚至是眼睫毛的位置，再通过AI和增强现实技术呈现出化妆的效果，例如添加口红、眼线、眼影、眉毛、腮红、粉底等。对于美妆品牌而言，AI试妆1秒即可完成，免去实际上妆/卸妆的过程，还能够减少导购和产品消耗、降低成本，为消费者提供新奇的互动体验，引导和刺激消费者更快做出购买决策。目前国内美妆市场已经出现AI试妆营销案例，不论是线上试妆还是线下体验都有涉及，一些品牌也逐渐开始将AI试妆技术融入在线商城、门店体验、产品APP中。
AI试衣：解决尺码配货及退换货问题，提高消费者转化率和粘性。传统的线上购物，用户只能看到图片展示或者是模特上身的效果，判断较为单一，而且用户体验也不及线下零售，但随着AI试衣技术趋向成熟，虚拟试衣蓬勃发展，线上服装零售正在发生改变。对消费者而言，AI试衣解决预售中出现尺码配货比问题以及可能存在的退换货问题，实现精准选购，优化用户购物体验；对企业而言，AI试衣可以实现线上线下数据资源互动，能够提高消费者转化率和粘性，优化供应链、降低人工成本，使服装定制可以规模化应用。
AI客服：替代传统客服场景下重复性工作，全方位提升用户服务体验。当前全国客服话务行业从业人数已达到600万人，并保持着增量发展态势，未来该行业需求有望达到1000万人。从企业角度，企业呼叫从业员工培训成本高、压力大、管理难度较大；而从消费者角度，客服系统繁忙、接入按键通道繁琐、使用体验较差。AI客服可以有效解决这些痛点，AI技术可以在封闭的场景下取代人，通过自然语言分析及语义分析，实现复杂用户咨询的更精准的回答。例如，拥有10亿活跃用户的腾讯公司，每月收到的用户需求达到数千万单，涉及更换绑定号码、申请账户临时冻结、查询交易记录、投诉建议等等，腾讯公司AI智能客服每天仅在微信支付问题的对话量就达40万-50万次，极大缓解座席人员的工作强度和难度，为客户带来了全新的服务体验。
⑤营销端———AI助力精准营销，全面优化营销效率。人工智能通过机器学习、自然语言处理等相关技术，赋能数据处理、内容投放以及效果监测等营销关键环节，优化投放策略、增强投放针对性。AI营销领域最成功的案例当属字节跳动，无论是今日头条还是抖音，旗下产品均在AI的赋能下发展得如鱼得水。字节跳动将AI技术全面应用于创作、分发、管理与营销等多个层面，其个性化的内容推荐机制基于算法系统，主要结合内容特征、用户特征、环境特征、协同特征等多维度，为用户推荐在特定场景下最适合浏览的内容，形成了千人千面、精准营销的营销方式，大大提升了营销投放的效率、降低营销投放成本。
AI的演进时间表？AI与传统经济深度结合的商业化时代已经到来，各类人工智能技术落地速度存在差异。整体而言，AI正处在“从感知智能向认知智能演进”的阶段，AI已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。从技术角度而言，计算机视觉、自然语言、生物识别、语音识别等技术成熟度更高的AI技术，在商业落地上走得更快，部分细分领域已经诞生独角兽企业。从落地速度和效果上看，生物识别（语音识别、人脸识别、自然语言处理、自动化客服等）、智慧城市（车辆识别、智能路灯、智能交管等）多个场景下均有较为成熟的产品和应用，智能制造（智能工厂、QC自动化等）、智能家居（智能音箱、智能机器人等）处在大规模商业化的临界点，而智能医疗（辅助诊断与早期筛查、智能诊疗）、自动驾驶等仍处在探索阶段。
图：AI商业化时代已经到来，各类AI技术落地速度和效果存在差异
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