数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
从上述零售商的举措中，我们可以看到，AI技术已然成为了新“康波周期”中的决定性力量。根据NVIDIA发布的《2024年零售与消费品行业AI现状与趋势》报告数据显示，当前有42%的受访零售商已经在使用AI。而在分析年收入超过5亿美元的大型零售商时，会发现更明显的趋势，其中64%的零售商已经使用AI，比零售业的总采用率高出55%。
由此可见，AI技术的应用对零售商的营收增长起到了显著的促进作用。此外，另一个变化则是，AI技术同样在不断迭代更新中，只不过早期并不为大众所熟知。2018年前后就已经有大型购物中心等业态进行客流量监测，但彼时这些庞大的数据对于商家而言更像是一个巨大的“黑盒”，如果没有更多的数据分析，他们很难深入地了解消费者每天从何处来，消费时长、体验门店数量如何等等。
除此之外，也有部分零售企业在这一时期运用了智慧工牌的方式提升运营水平，此举可以利用大数据分析和自然语言处理等技术，分析消费者画像及需求，以便零售商优化自身服务及在未来更加精准的展开营销。
但总体来看，这一时期的AI技术相对单薄，且零售商的管理更多依赖于“人”的经验。当时间的指针指向今天，AI应用已经发生了日新月异的变革。生成式AI时代到来，为用户的消费体验带来了前所未有的升级。
举例来看，假设顾客此前过生日时，他需要描述自己需要怎样的蛋糕、蜡烛等等，但借助于生成式AI，他只需要向APP表明自己准备过生日这一需求以及预算的金额、宴会地点、参与人数等等，一个极具沉浸式的画面就会呈现出来，用户通过这一画面就可以感受到他将来过生日当天的场景效果，并最终形成一个购物清单及生日陈列方案。这既有效改进了消费者的购物体验，同时其需求被一次性满足后还有利于商家有效提升复购率，无疑是一次双赢。
不仅如此，生成式AI在零售行业还有很多应用，例如购物助理（shopping assistant）也在国内外被部分零售商进行尝试，甚至将其导入到自有的生产系统内。当人工智能不断向前发展，AI技术也已从早期的辨别式升级为生成式，换句话说，以前的技术模型更多体现了人的观察、理解能力，而新的模型则更强大地替代了人的演绎、归纳、推论等各种能力，这就从根本上改变了零售业务运营管理的范式。
总体来看，无论是在初期的辨别式AI阶段，还是今天的生成式AI阶段，零售三要素中的“人”被赋予了新的能力，我们都可以借助于新的技术，去解决传统零售时代下的“供需”难题。
何为“供需”难题？事实上，这是线下及线上两种不同渠道所面临的共同要点，就是最小化供需错配的问题。一方面客户个性化、定制化需求不断升级，另一方面，零售商盈利需要一定规模，前者需要精、尖、专，后者需要大、全、多，如何找到平衡，如何改进效率至关重要。
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