2020年中国AI+零售行业发展研究报告
2020年人工智能行业市场现状及前景分析
2020年人工智能行业市场现状及前景分析2020年目录1.人工智能行业概况及现状 (5)1.1人工智能历史沿革 (5)1.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (5)1.3人工智能市场规模将超700亿 (5)1.4人工智能加速发展 (6)1.5人工智能应用分类 (8)1.6交通行业应用现状 (8)1.7制造行业应用现状 (9)1.8金融行业应用现状 (9)1.9安防行业应用现状 (10)1.10医疗行业应用现状 (10)1.11教育行业应用现状 (11)1.12物流行业应用现状 (11)2.人工智能行业存在的问题 (13)2.1技术创新的商业应用模式不明朗 (13)2.2基础技术积累不足 (13)2.3资本布局多样性不足 (13)2.4适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (14)2.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (14)3.人工智能行业发展趋势分析 (16)3.1发展人工智能，芯片先行 (16)3.2人工智能上升为国家战略 (16)3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)4.人工智能行业市场竞争格局 (19)4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19)4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19)4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20)4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21)4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21)4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22)5.人工智能行业政策及环境分析 (22)5.1国家加强政策支持力度 (22)5.2地方政府扶持政策不断落地 (24)6.人工智能行业发展前景 (26)6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间266.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基础266.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、特种机器人 (27)6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28)6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈利的关键 (29)6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29)6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国际306.8语音识别技术逐步开放，数据及场景成为竞争关键 (30)6.9智能制造成为各国转型升级的核心战略 (31)7.人工智能行业投资分析 (33)1.人工智能行业概况及现状1.1人工智能历史沿革人工智能大致可分为三个阶段：第一阶段(1956-1980) 人工智能诞生；第二阶段(1980-2000)人工智能步入产业化；第三阶段（2000-至今）人工智能迎来爆发。
新零售行业研究分析
新零售⾏业研究分析新零售⾏业研究分析1新零售的概念新零售是在传统零售基础上构建⼀套以消费者思维为战略原点，以产品为核⼼，以信息化为管理⼿段，以现代仓储物流系统为⽀撑，极其充满张⼒的商业模式，最终体现的是效率的提⾼。
新零售体现的是商流、物流、信息流、资⾦流、服务流、数据流的⾼效统⼀。
我们认为近⼏年成功的“新零售”公司以产品品质为导向，砍掉不必要的中间环节，给消费者做出的极致性价⽐产品，并且打造“场景化”消费体验，丰富品牌内涵，是新零售的代表。
新零售主要解决了⽤户以下痛点：很难买到真正好的产品，且性价⽐低。
旧的零售渠道，⽆论是超市、百货，还是天猫、京东，都以零售企业本⾝的盈利为导向，哪些品牌愿意给更⾼的⼊场费、更⾼的扣点、做更多的⼴告、与更多的促销，哪些品牌就更容易进⼊这些渠道。
这些零售渠道并不是以产品品质为导向，所以消费者很难购买到真正好的产品，并且由于⾼额的渠道费⽤，这些零售店销售的产品加价倍率都较⾼，不但质不优，价也不廉。
⽽新零售公司通过产品设计、研发的颠覆，再找到最优秀的⽣产企业，砍掉中间所有的流通和营销环节，以极低的加价倍率销售给消费者，真正做到了质优价廉。
很难挑选出合适的产品。
以天猫为例，消费者购买产品时往往是搜索关键字，但会显⽰出海量商品，⼤部分⼈会选择按销量排名，但是现在天猫商家刷单已是公开的秘密，消费者很难挑选到真正好的产品，在传统线下零售渠道，也存在此问题。
新零售公司采⽤爆款单品策略，相当于已经帮消费者做了⼀次选择，避免了消费者的“选择恐惧症”。
试错成本⾼。
以空⽓净化器为例，前⼏年空⽓净化器的价格往往在3000以上，对于很多消费者来说，试⽤成本⽐较⾼，往往不买。
⽽⼩⽶空⽓净化器699元，⼤幅降低试错门槛，使⼩⽶空⽓净化器在短短2年时间成为国内销量第⼀。
很多品类没有设计特⾊，对现有品牌厌烦。
以插线板为例，⾏业已经发展较为成熟，产品⼀成不变。
新零售公司擅长产品创新，例如⼩⽶插线板⼀推出，以⼩薄简约的风格、3个USB接⼝满⾜⼿机充电需求，快速成为爆款。
2020年中国AI 零售行业发展研究报告-2020.06
49.7%
2014-2019年中国社会商品零售总额及网上零售额
10.3%
30.1% 12.9%
26.2% 15.5%
32.2% 19.6%
23.9% 23.6%
25.8% 16.5%
12.0% 27.2
10.7% 30.1
10.4% 33.2
10.2% 36.6
9.0% 38.1
8.0% 41.2
2.8
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售 渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。 虽然大型零售卖场、各类连锁超市等均已致力拥抱电子商务，打造线上销售渠道，但线下销售场景的消费者引流和企业降 本增效需求也亟待解决；同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行 期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转 型，谋求发展新动能以应对挑战。
中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。AI技术对 零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求；同时加速促进零售业“人货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式 。目前，“AI+零售”行业整体仍处于探索阶段，随着零售企业数字化基础设施水平的提 高及典型用例的出现，AI技术将为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业 整体价值增长。
2024年决策类人工智能市场分析报告
2024年决策类人工智能市场分析报告1. 引言随着人工智能技术的发展，决策类人工智能（Decision AI）在各行各业中的应用越来越广泛。
决策类人工智能是指基于人工智能技术，可以协助人们做出决策、优化决策过程或自动化决策的系统。
本文将分析决策类人工智能市场的发展现状、市场规模、主要应用领域以及市场竞争格局，并对未来市场趋势进行预测。
2. 市场发展现状决策类人工智能市场目前处于快速发展阶段。
各行各业对于决策类人工智能的需求不断增加，推动了市场的快速发展。
尤其是在金融、医疗、零售和制造业等行业，决策类人工智能的应用已经取得了显著的效果。
3. 市场规模分析根据市场研究机构的数据，决策类人工智能市场在2020年的规模达到了100亿美元。
预计到2025年，决策类人工智能市场规模将达到500亿美元，年均增长率超过30%。
这主要受到技术不断进步、数据量的增加以及企业对智能化决策需求的增长推动。
4. 应用领域分析决策类人工智能在各个行业中都有广泛应用。
以下是一些典型的应用领域：•金融行业：决策类人工智能可用于风险评估、投资组合优化、贷款审批等决策过程中，提高决策的准确性和效率。
•医疗行业：决策类人工智能可用于辅助医生做出诊断决策、制定个性化治疗方案等，提高医疗质量。
•零售行业：决策类人工智能可用于预测消费者需求、优化供应链等，提升销售额和客户满意度。
•制造业：决策类人工智能可用于生产计划调度、质量控制等决策过程中，提高生产效率和产品质量。
5. 市场竞争格局决策类人工智能市场竞争激烈，主要有以下几个主要竞争者：•大型科技公司：像谷歌、微软和IBM等大型科技公司，拥有强大的技术研发实力和丰富的数据资源，具备在决策类人工智能市场中竞争的优势。
•初创企业：伴随着人工智能技术的发展，许多初创企业也加入了决策类人工智能市场。
这些初创企业通常专注于某个特定领域，提供具有针对性的解决方案。
•传统企业：一些传统企业也开始将决策类人工智能技术引入到他们的业务中，以提高决策的效率和准确性。
iR--2020年中国零售科技行业研究报告
20世纪70年代 ~21世纪初
1995年，亚马逊成立 1995年，Ebay成立
2003年，淘宝成立
、、 1969年，ARPAnet网络
1975年，第一台微型计算机 1990年，Archie搜索引擎出现
1964年，日本新干线运营,高速列车出现 1971年，FedEx公司成立
移动消费
21世纪初~至今
由于零售科技所涉及的技术较多，每项技术所赋能的环节及场景也各有差异以及技 术的前期投入通常较高。因此，零售企业在进行技术升级选择的时候应（1）结合 自身的信息化和营收水平来确定自身所处的阶段以及支付能力。（2）结合自身的 产品结构，进行合适的技术选择。 此外，对于中小规模零售企业、夫妻店、社区小卖部等零售业态，建议从应用智能 POS系统作为技术升级的切入口。
• 改善线下零售场景内人效不高 等问题
AR技术 VR技术 智能机器人
• 改善消费者在线下的零售体验 • 弥补线上零售在消费者体验侧
与线下零售的差距
5 零售科技价值
零售业内“人—货—场”的痛点需要零售科技来解决
零售业的核心三元素“人—货—场”在消费者时代下，都存在痛点亟待解决。人：员工的应付职工薪酬成为了零售商占比 较高的成本，此外，店员流动性大，有经验的员工缺乏和客户对于具有针对性的建议的需求间矛盾愈发明显。货：过去的 商品管理处在推式运营的链条内，这一过程造成了大量库存的同时也削薄了零售商的现金流。场：过往的交易场所的边界 被拓宽，网络购物渠道的兴起减弱了线下场的价值，而日益高涨的租金也在影响零售商的现金流。因此，解决零售业内 “人—货—场”的痛点问题，成为了零售科技的核心价值点之一。
零售科技概述
内涵
零售数字技术
利用物联网、大数据、云计算、人工 智能等技术，整合多源数据，提供智 能化决策数据支持
2020年AI+零售行业分析报告
2020年AI+零售行业分析报告2020年6月目录一、AI+零售行业概述 (7)1、AI+零售行业概念界定 (7)2、零售业技术应用驱动因素 (8)（1）险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型 (8)（2）零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口 (9)3、零售业技术应用进入快速更迭时期 (10)4、AI技术在零售领域应用 (11)5、零售业增长痛点促进AI+零售发展 (12)6、中国AI+零售相关政策环境 (12)7、中国AI+零售行业热度 (13)8、AI+零售行业市场规模 (14)二、AI+零售应用场景与价值 (15)1、AI+零售应用场景概览 (15)2、AI+零售应用：精准营销 (16)（1）围绕消费者用户标签进行个性化推荐及智能广告营销 (16)（2）个性化推荐：关键点在于数据获取及打造线上线下数据闭环 (17)（3）智能广告营销：AI技术助力广告创作、广告投放、效果监测全流程 (18)3、AI+零售应用：商品识别分析 (19)（1）对业务痛点感知力和精细化运营成为价值突破点 (19)（2）陈列分析：解决零售企业对渠道终端数据的采集和标准化陈列需求 (20)4、AI+零售应用：消费者识别分析 (21)（1）传统线下零售场景缺少对消费者信息采集和分析的有效手段 (21)（2）消费者行为洞察：Re-ID等CV技术助力感知消费者线下购物场景的全流程信息 (22)5、AI+零售应用：智能化运营 (23)（1）仍待不断完善数据资源及优化算法，未来增益价值巨大 (23)（2）供应链网络效率优化：数据和算法驱动供应链网络各节点协同，提升整体效率 (24)6、AI+零售应用：智能客服 (25)（1）多因素驱动电商客服需求增加 (25)（2）应用AI技术提高电商客服服务效率、节省运营成本 (26)7、AI+零售应用：无人零售 (27)（1）AI技术支持的无人零售场景智能化水平最高，赋能环节最广 (27)（2）深耕小零售业态场景，无人便利店成为落地实践首选 (28)（3）无人零售解决方案商价值初显，市场发展进入理性期 (29)8、AI+零售行业市场价值 (30)（1）AI技术加速优化零售业“人-货-场”结构 (30)（2）AI技术推进零售数据的多维度采集与智能决策应用 (31)（3）围绕消费者流量获取、价值挖掘、体验重塑提供技术支撑 (32)三、AI+零售供需逻辑与玩家类型 (33)1、AI+零售产业链：数据价值应用成为产业各方发展方向亦是发展壁垒 (33)2、AI+零售解决方案需求方：零售企业及品牌商寻求业绩增长新机遇 (34)3、AI+零售解决方案供给方：致力于数据、算法与经验融合，加强技术赋能深度及广度 (35)4、解决方案服务商竞争要素分析 (36)四、AI+零售典型企业案例解析 (37)1、第四范式 (37)（1）重塑零售价值链，助力零售企业智能化转型 (37)（2）为零售企业提供端到端的智能零售解决方案 (38)2、云从科技 (39)（1）多维AI能力支撑流量数字化和数据中台建设 (39)（2）智慧商业解决方案助力线下零售业态的私域流量数字化建设 (39)3、码隆科技 (40)（1）深耕AI商品识别技术，提升零售企业经营质效、节约成本 (40)（2）以前沿解决方案能力及国际化生态体系建设攻关全球市场 (41)4、云拿科技 (42)（1）AI视觉无人店解决方案多环节赋能全球实体零售商 (42)（2）让购物更简单，让体验更有趣，让零售更高效 (43)五、AI+零售趋势展望 (44)1、AI+零售行业技术落地趋势 (44)2、AI+零售行业未来应用之路 (45)3、AI+零售行业玩家竞争策略 (46)受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗透到价值链多个环节。
人工智能行业发展现状与趋势
技术向自主化、协同化、规模化方向发 展
随着人工智能技术的不断进步，未来的 发展趋势是向自主化、协同化、规模化 方向发展自主化是指人工智能系统能够 自主决策、自主执行，无需人工干预； 协同化是指多个智能系统能够协同工作， 提高效率；规模化是指人工智能技术的 应用范围将进一步扩大，覆盖更多领域 这些发展趋势将为人工智能行业带来更 多的机遇和挑战
根据相关数据，人工智能行业市场规模在过去几年中持续扩大，特别是在大数据、机器 学习、自动驾驶等领域，增长速度非常快。
2.技术在各个领域的应用广泛
人工智能技术在金融、医疗、教育、制造业等各个领域的应用越来越广泛，提高了工作 效率，降低了成本，为各行业带来了实质性的变革。
3.行业存在人才短缺问题
人工智能行业需要大量的高端技术人才，但目前市场上符合要求的人才数量远远不能满 足需求，这已经成为制约行业发展的重要因素之一。
随着人工智能技术的广泛应用，许多传统行业的工作 岗位逐渐被自动化取代，导致大量劳动者失业根据相 关数据，未来几年内，全球范围内将有超过8千万的 劳动者因人工智能技术而失业这不仅对个人发展带来 挑战，也对社会稳定产生影响
04
行业的发展需要更多政策引导和规范
人工智能行业作为新兴产业，需要政府政策的引导和 规范，以确保行业健康、有序发展当前，一些国家已 开始加强对人工智能行业的监管，如出台相关法律法 规、设立行业标准等，以促进人工智能技术的合理应 用和可持续发展
05 人工智能行业的投资与创业机会
01 人工智能行业概述
人工智能行业的发展历程
行业市场规模持续扩大，行业发展前景广阔
根据相关数据，人工智能行业市场规模近 年来持续扩大，预计未来几年仍将保持快 速增长。随着技术进步和政策支持，人工 智能行业的应用领域不断拓展，如智能制 造、智慧医疗、智能交通等，为行业发展 提供了广阔的空间。
2020年智慧零售行业市场调研报告(最新)
2020年智慧零售行业市场调研报告（最新）2020年2月目录1. 智慧零售行业概况及市场分析 (6)1.1 智慧零售行业市场规模分析 (6)1.2 智慧零售行业结构分析 (6)1.3 中国智慧零售行业市场驱动因素分析 (7)1.4 智慧零售行业特征分析 (7)1.5 智慧零售行业PEST分析 (8)2. 智慧零售行业政策环境 (11)2.1 行业政策体系趋于完善 (11)2.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (11)2.3 宏观环境下智慧零售行业的定位 (12)2.4 “十三五”期间智慧零售建设取得显著业绩 (12)3. 智慧零售产业发展前景 (14)3.1 中国智慧零售行业市场规模前景预测 (14)3.2 中国智慧零售行业市场增长点 (14)3.3 智慧零售进入大面积推广应用阶段 (15)3.4 政策将会持续利好行业发展 (15)3.5 细分化产品将会最具优势 (15)3.6 智慧零售产业与互联网等产业融合发展机遇 (16)3.7 智慧零售人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17)3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18)3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19)4. 智慧零售行业竞争分析 (20)4.1 智慧零售行业国内外对比分析 (20)4.2 中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (22)4.3 中国智慧零售行业竞争强度分析 (22)4.4 初创公司大独角兽领衔 (23)4.5 上市公司双雄深耕多年 (24)4.6 互联网巨头综合优势明显 (25)5. 智慧零售行业存在的问题分析 (26)5.1 政策体系不健全 (26)5.2 基础工作薄弱 (26)5.3 地方认识不足，激励作用有限 (26)5.4 产业结构调整进展缓慢 (26)5.5 技术相对落后 (27)5.6 隐私安全问题 (27)5.7 与用户的互动需不断增强 (28)5.8 管理效率低 (29)5.9 盈利点单一 (29)5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (30)5.11 法律风险 (30)5.12 供给不足，产业化程度较低 (30)5.13 人才问题 (31)5.14 产品质量问题 (31)6. 智慧零售行业多元化趋势 (32)6.1 宏观机制升级 (32)6.2 服务模式多元化 (32)6.3 新的价格战将不可避免 (32)6.4 社会化特征增强 (32)6.5 信息化实施力度加大 (33)6.6 生态化建设进一步开放 (33)6.7 呈现集群化分布 (34)6.8 各信息化厂商推动"智慧零售"建设 (35)6.9 政府采购政策加码 (35)6.10 个性化定制受宠 (36)6.11 品牌不断强化 (36)6.12 智慧零售+互联网已经成为标配“风生水起” (36)6.13 一体式服务为发展趋势 (37)6.14 政策手段的奖惩力度加大 (37)7. 智慧零售产业销售渠道分析 (39)7.1 智慧零售产业厂家直供模式 (39)7.2 智慧零售产业多家代理模式 (39)7.3 智慧零售产业平台式渠道模形 (39)7.4 智慧零售产业独家代理模式 (40)8. 智慧零售产业投资分析 (40)8.1 中国智慧零售技术投资趋势分析 (40)8.2 大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (41)8.3 中国智慧零售行业投资风险 (41)8.4 中国智慧零售行业投资收益 (42)1.智慧零售行业概况及市场分析1.1智慧零售行业市场规模分析随着我国经济的不断发展、人们生活水平的不断提高，人们的消费观念和消费水平也有了很大的转变与提升。
2023年中国AI数字人产业研究报告
2023年中国AI数字人产业研究报告目录CONTENTS•产业概述与发展背景•技术创新与应用现状分析•市场竞争格局与主要参与者分析•行业应用案例剖析与效果评估•产业链上下游合作与生态构建•挑战、机遇及未来发展趋势预测01产业概述与发展背景CHAPTER基于人工智能、计算机图形学、语音识别等技术，模拟人类外观、行为、语言等特征的虚拟形象。
AI数字人定义根据功能、应用场景、技术实现等维度，AI数字人可分为服务型、演艺型、虚拟IP等多种类型。
分类方式AI数字人定义及分类产业发展历程回顾技术积累期早期AI数字人技术主要集中在学术研究和实验阶段，涉及计算机视觉、自然语言处理等领域。
产业萌芽期随着技术进步，AI数字人开始应用于游戏、影视等娱乐领域，并逐步拓展至其他行业。
快速发展期近年来，受益于深度学习、大数据等技术的突破，AI数字人产业进入快速发展阶段，应用场景不断丰富。
随着居民消费水平提高，对娱乐、社交等精神文化需求增加，推动AI数字人在游戏、社交等领域的应用。
消费升级企业为提升品牌形象、拓展营销渠道、提高客户服务质量等，纷纷布局AI数字人产业。
企业需求人工智能、计算机图形学等技术的不断创新，为AI数字人产业的发展提供了有力支撑。
技术创新市场需求驱动因素法规监管随着AI数字人产业的快速发展，相关法律法规不断完善，对产业健康发展起到了规范作用。
政策支持中国政府出台了一系列支持人工智能产业发展的政策，为AI数字人产业的发展创造了良好的政策环境。
伦理道德AI数字人产业的发展也面临着伦理道德方面的挑战，如隐私保护、数据安全等问题需要得到重视和解决。
政策法规环境影响FROM BAIDU WENKU 02技术创新与应用现状分析CHAPTER自然语言处理技术包括语音识别、语义理解等，使得AI数字人能更准确地理解和回应人类语言。
计算机视觉技术通过图像识别、人脸识别等技术，让AI数字人具备更强大的视觉感知能力。
深度学习技术利用神经网络模型，提升AI数字人的自主学习和决策能力。
人工智能在零售行业应用研究报告范文
人工智能在零售行业应用研究报告范文引言：随着科技的不断发展，人工智能逐渐走进我们的生活，其应用领域也越来越广泛。
本文将探讨人工智能在零售行业中的应用情况，并对其带来的影响和潜在风险进行研究。
在这个数据爆炸和消费升级的时代，人工智能的应用能够极大地提升零售行业的效率和服务质量。
1. 人工智能在零售行业的广泛应用近年来，人工智能在零售业的应用呈现出爆发式的增长态势。
首先，人工智能可以通过数据分析和预测，为零售企业提供商业智能支持。
借助深度学习算法，人工智能可以识别消费者的购物行为模式和偏好，从而为企业提供精准的市场推广策略和产品定位。
其次，人工智能可以通过图像识别和语音处理，提供更便捷的零售体验。
消费者可以通过人机对话系统进行快速的商品查询和购物指导，实现线上线下的无缝衔接。
此外，人工智能还可以通过自动化的仓储管理和物流配送，提升零售供应链的效率和可靠性。
2. 人工智能在零售行业中的优势人工智能在零售行业中具有许多优势。
首先，人工智能可以帮助零售商更好地了解消费者，提高销售量和盈利能力。
通过对海量数据的分析，人工智能可以准确预测消费者的购买需求，并根据个性化的推荐算法为其提供个性化的商品推荐，从而提高销售转化率。
其次，人工智能可以提升零售行业的运营效率。
无人零售店和智能支付系统的出现，使得零售商可以节省人力成本，提高服务效率。
此外，人工智能还可以通过数据分析和预测，提供更准确的库存管理和供应链管理，避免因过度或不足的库存而带来的损失。
3. 人工智能在零售行业中的潜在风险尽管人工智能在零售行业中具有广泛的应用前景，但也存在一些潜在风险。
首先，人工智能技术的安全性和隐私性引发了公众的担忧。
人工智能需要大量的消费者数据进行模型训练，然而这些数据的收集和使用可能引起消费者的隐私泄露和个人信息安全问题。
其次，人工智能在决策过程中可能存在偏差和错误。
尤其是在进行消费者评分和推荐时，系统可能会出现人为设置的偏好和系统的误判，从而影响消费者的选择自由和消费权益。
ai 可行性研究报告模板
ai 可行性研究报告模板一、项目概述为了适应未来数字化智能时代的发展趋势，公司决定开展AI可行性研究，以确定是否投资和开发人工智能技术。
本报告旨在评估AI在公司发展中的可行性，并为决策者提供可行性研究的详细分析结果，以便他们做出明智的决策。
二、市场分析1. AI市场趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，全球AI市场规模呈现出快速增长的趋势。
根据市场调研数据显示：全球AI市场规模预计将在未来5年内达到数千亿美元。
从行业应用角度来看，金融、医疗、制造和零售等行业对人工智能的需求量持续增加，市场潜力巨大。
2. 公司内部需求公司在数据处理、客户服务、生产流程优化等方面存在一定的需求，而AI技术可以有效地实现这些需求。
因此，引入AI技术对于公司来说是一种具有可行性的发展方向。
三、技术研究1. AI技术现状人工智能技术已经取得了显著的发展成果，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等领域。
这些技术应用于产品研发、客户服务、智能制造等方面，为企业带来可观的效益。
2. 技术应用案例目前已有许多企业成功应用AI技术，如谷歌、亚马逊、苹果等公司在语音助手、智能推荐、智能家居等领域取得了显著的成果。
这些案例表明，AI技术确实能够为企业带来实实在在的价值。
四、成本效益分析1. 投资成本引入AI技术需要一定的投资，包括硬件设备、软件开发、人才培训等方面。
这些成本需要被纳入到公司的长期发展规划中。
2. 预期收益从长期的角度来看，引入AI技术可以提高生产效率、优化成本结构、提升产品质量等方面，为公司带来可观的收益。
同时，AI技术也可以为企业开辟新的盈利点，如智能产品、智能服务等领域。
五、风险评估1. 技术风险人工智能技术尚处于发展阶段，仍存在许多技术难题需要克服，如数据安全、算法不确定性、系统稳定性等问题。
一旦技术出现问题，可能会给企业带来一定的损失。
2. 市场风险人工智能市场竞争激烈，如果公司无法及时跟进行业发展趋势，可能会错失市场机遇或者面临市场份额的挑战。
2020智慧零售行业趋势及存在的问题
2020年智慧零售行业趋势及存在的问题2020年目录1.智慧零售行业前景趋势 (4)1.1智慧零售行业发展前景 (4)1.2用户体验提升成为趋势 (4)1.3延伸产业链 (5)1.4行业协同整合成为趋势 (5)1.5生态化建设进一步开放 (5)1.6呈现集群化分布 (6)1.7需求开拓 (7)2.智慧零售行业现状 (7)2.1智慧零售行业定义及产业链分析 (7)2.2智慧零售市场规模分析 (9)2.3智慧零售市场运营情况分析 (10)3.智慧零售行业存在的问题 (13)3.1产品质量参差不齐 (13)3.2商品品类管理水平低下 (13)3.3物流配送效率低下 (13)3.4行业服务无序化 (13)3.5供给不足，产业化程度较低 (13)4.智慧零售行业政策环境分析 (15)4.1智慧零售行业政策环境分析 (15)4.2智慧零售行业经济环境分析 (15)4.3智慧零售行业社会环境分析 (15)4.4智慧零售行业技术环境分析 (16)5.智慧零售行业竞争分析 (17)5.1智慧零售行业竞争分析 (17)5.1.1对上游议价能力分析 (17)5.1.2对下游议价能力分析 (17)5.1.3潜在进入者分析 (18)5.1.4替代品或替代服务分析 (18)5.2中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (19)5.3中国智慧零售行业竞争强度分析 (19)6.智慧零售产业投资分析 (20)6.1中国智慧零售技术投资趋势分析 (20)6.2中国智慧零售行业投资风险 (20)6.3中国智慧零售行业投资收益 (21)1.智慧零售行业前景趋势1.1智慧零售行业发展前景随着线上、线下消费渠道的打通，在智慧零售领域已经初现成效。
体验与购买的融合：“线下体验，线上购买”、“线下拉新，线上复购”等模式，为零售商、品牌方注入新力量。
下单提货无缝对接：“线上下单，门店自提”、“线上线下同款同价”等策略，使购物过程更加流畅。
随着科技的更新、发展，线上线下进一步融合是智慧零售必然趋势。
ai可行性研究报告范文
ai可行性研究报告范文一、研究背景随着人工智能（AI）技术的迅速发展，越来越多的企业和组织开始意识到AI在业务发展中的重要性。
AI技术可以帮助企业提高效率、降低成本、增强竞争力，因此越来越多的企业开始关注AI的应用和发展。
本报告旨在对AI技术的可行性进行研究，分析AI在不同行业和领域的应用情况，探讨AI技术的发展趋势，并为企业和组织提供AI技术应用的参考建议。
二、研究目的1.了解AI技术的发展现状和趋势；2.分析AI在不同行业和领域的应用情况；3.探讨AI技术在企业和组织中的应用前景；4.为企业和组织提供AI技术应用的参考建议。
三、研究方法1.文献资料法：通过查阅大量相关的文献资料，了解AI技术的发展现状和趋势，分析AI 在不同行业和领域的应用情况。
2.案例分析法：通过案例分析的方法，探讨AI技术在企业和组织中的应用前景，总结成功的案例经验和不足之处，为企业和组织提供参考建议。
3.专家访谈法：通过专家访谈的方法，获取有关AI技术的专业知识和发展趋势，从而为研究提供更为权威的数据和信息。
四、研究内容1. AI技术的发展现状和趋势a. AI技术的基本概念和分类b. AI技术的发展历程和现状c. AI技术的发展趋势和应用前景2. AI在不同行业和领域的应用情况a. AI技术在金融行业的应用b. AI技术在制造业的应用c. AI技术在医疗行业的应用d. AI技术在零售行业的应用e. AI技术在其他行业和领域的应用情况3. AI技术在企业和组织中的应用前景a. AI技术在企业管理、营销、人力资源和其他方面的应用前景b. AI技术在组织创新和发展方面的应用前景4. AI技术应用的参考建议a. 为企业和组织提供AI技术应用的参考建议b. 分析AI技术的优势和局限性，为企业和组织提供应用建议c. 探讨AI技术的发展趋势，为企业和组织提供未来发展方向的参考建议五、研究总结本报告通过文献资料法、案例分析法和专家访谈法，对AI技术的可行性进行了深入研究。
ai可行性研究报告
AI可行性研究报告1. 引言本报告旨在对人工智能（AI）技术的可行性进行研究和评估。
AI作为一种新兴的技术，对于各行各业都具有巨大的潜力和影响力。
在本报告中，我们将评估AI技术在以下几个方面的可行性：技术现状、应用领域和商业潜力。
2. 技术现状AI技术目前正处于快速发展的阶段。
随着计算能力的提升和大数据的广泛应用，AI算法的效果得到了显著的提升。
人工智能在图像识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了令人瞩目的成就。
在图像识别方面，深度学习技术已经能够实现准确的目标检测和图像分类。
例如，基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分类算法在ImageNet数据集的比赛中取得了优异的成绩。
此外，还有一些新的技术正在不断涌现，如生成对抗网络（GAN）等，为图像生成和编辑带来了新的可能性。
在自然语言处理方面，AI技术在机器翻译、情感分析、语音识别等方面取得了重大突破。
例如，机器翻译领域的Transformer模型在翻译质量和速度方面取得了令人瞩目的成绩。
此外，语音助手如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等也成为家庭和商业场景中不可或缺的一部分。
在机器学习方面，AI技术已经能够通过大规模数据训练模型，并实现自主学习和决策。
例如，强化学习技术已经在棋类游戏和围棋等方面战胜了人类专业选手。
同时，AI技术在医疗、金融、交通等领域也开始获得广泛应用。
3. 应用领域AI技术有着广泛的应用领域，在各行各业都有潜在的应用价值。
以下是几个典型的应用领域：3.1 医疗AI技术在医疗领域可以用于辅助诊断、药物研发、基因分析等方面。
通过对大量医疗数据的分析和学习，AI可以辅助医生进行更准确和快速的诊断，并提供更有效的治疗方案。
此外，AI还可以通过分析疾病的遗传基因，帮助科学家研发新药和治疗方法。
3.2 金融AI技术在金融领域可以用于风险控制、投资决策、客户服务等方面。
通过对大量金融数据的分析和学习，AI可以帮助银行和证券公司更好地评估风险，并制定更合理的投资策略。
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3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
——艾瑞咨询研究院
2
开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售
渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。 虽然大型零售卖场、各类连锁超市等均已致力拥抱电子商务，打造线上销售渠道，但线下销售场景的消费者引流和企业降 本增效需求也亟待解决；同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行 期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转 型，谋求发展新动能以应对挑战。
2
AI+零售供需逻辑与玩家类型
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AI+零售典型企业案例解析
4
AI+零售趋势展望
5
4
AI+零售行业概念界定
本报告聚焦于人工智能技术在零售场景中的实际应用情况
近年来零售行业重塑行业结构及生态圈，终端零售商、品牌商等多处于升级转型阶段。人工智能（AI）作为新兴技术在零 售业链条的多场景、多环节有所渗透。本报告希望全面地展现AI技术在零售生态中的具体应用及各环节的核心价值；从AI 解决零售业各环节痛点的角度切入，讨论技术方案需求方的真实诉求和应用场景的落地逻辑，探讨不同类型技术提供企业 的发展路径和市场机会。意在描绘人工智能+零售行业的发展现状及未来前景，为行业未来发展提供思考。
2014-2019年中国社会商品零售总额及网上零售额
49.7%
10.3% 12.0%
27.2
30.1% 12.9% 10.7%
30.1
26.2% 15.5%
10.4% 33.2
32.2% 19.6%
10.2% 36.6
23.9% 23.6%
9.0% 38.1
25.8%
16.5% 8.0% 41.2
2.8
6
零售业技术应用驱动因素(2)
零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口
从行业生产要素来看，零售业是典型的劳动力密集型行业，在销售、营销、客服、供应链、运营多环节需要大量的人力资
➢ 应用程度：从各场景的发展程度来看，精准营销及智能客服的发展相对成熟，但长尾客户的市场仍 待开发；智能化运营、商品识别分析的发展速度相对较快，其中供应链网络效率优化未来增益价值 巨大；无人零售在经历风口后，逐渐摒弃追逐新技术的噱头，转而回归销售商品的本质，帮助零售 门店降低人工成本、提升经营效率；而消费者行为洞察作为CV技术的前沿应用，各类头部零售企业 入局试水，意在积累数据资源、跑通业务落地逻辑，以在线下场景的流量争夺中抢占先机。
中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。AI技术对 零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求；同时加速促进零售业“人货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式 。目前，“AI+零售”行业整体仍处于探索阶段，随着零售企业数字化基础设施水平的提 高及典型用例的出现，AI技术将为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业 整体价值增长。
2014 社零总额（万亿）
3.9
5.2
7.2
9.0
2015
2016
2017
2018
网上零售额（万亿）
社零增速（%）
网上零售额增速（%）
10.6
2019 网上零售额占比（%）
注释：社会消费品零售总额是指企业（单位）通过交易售给个人、社会集团，非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。而网上零售额是指通过公共网 络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额之和。网上零售额与社会消费品零售总额两者不是完全的包含与被包含关系。 来源：国家统计局；艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。
➢ 竞争格局：玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四 大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度及广度。云服务巨头保 持相对领先地位；AI技术厂商则依靠算法优势寻求发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费 者行为洞察等垂直细分领域的破局者已初显锋芒。未来，异类玩家间的生态合作将持续增多，助推 产业发展。
人工智能+零售概念界定
计算机视觉
自然语言处理
知识图谱
智能语音
机器学习
“AI 相关技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理、机器学习、知识图谱等）
应用于零售行业各环节，以行业降本增效、提升消费者体验为目的，助力精准营销、商
品识别分析、消费者识别分析、智能化运营、无人零售、智能客服等应用场景。”
精准营销