AI智能零售行业发展研究报告
2023年人工智能行业市场发展现状
2023年人工智能行业市场发展现状人工智能（AI）作为数字时代的核心技术之一，正在快速发展。
AI已经在各种行业中得到了广泛应用，包括医疗保健、零售、金融服务和制造业等。
根据市场研究公司Tractica的数据，人工智能市场的规模预计在2025年将超过1180亿美元。
以下是2023年人工智能行业市场发展现状的调研报告：一、行业应用领域广泛在各个领域中，AI技术都有不同的应用，推动着相关行业的发展。
在医疗保健领域，AI技术被应用于数据分析，帮助医生更好地诊断疾病。
在零售行业，AI技术可以通过数据分析协助业主了解消费者的行为模式，这样可以更好地针对各种消费者群体进行营销和促销。
在金融服务领域，AI技术可以通过对大量数据进行分析，协助投资人更好地投资和风险管理。
在制造业中，AI技术可以帮助管理生产线，避免了生产线出现故障时需要停机维修的问题。
二、市场规模增长迅速AI市场规模正在快速增长。
根据市场研究公司IDC的数据，全球人工智能硬件、软件和服务的支出额从2019年的35亿美元增长到2024年的2,06亿美元。
此外，这个领域的增长速度非常快，预计从2020年到2024年每年将增长33.2%。
三、技术创新的进展AI技术领域的快速发展离不开技术创新。
就目前而言，深度学习（deep learning）技术是一种获得广泛应用的AI技术。
不过，随着各种新技术的推出，在未来AI技术的发展将更具多样性。
例如，在医疗保健领域，AI技术可通过使用自然语言处理技术，对患者的状况进行更详细的评估，提供更好的诊断和治疗方案。
四、挑战与机遇并存AI的广泛应用在提高效率的同时，也存在着一些挑战。
例如，基于AI的自动化工具可能会带来新的就业岗位，但是它们也有可能取代一些传统的工作，也可能会对人类构成威胁。
在未来的几年内，AI技术的应用将带来挑战和机遇的并存，如何实现平衡和可持续发展是这个领域的重要问题。
总之，AI作为一项核心的数字技术，已经深入到各个行业中，并成为了促进各个领域发展的强力驱动力。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
AI技术在无人零售业的应用现状与趋势研究
AI技术在无人零售业的应用现状与趋势研究摘要：当前，AI技术在商业领域呈蓬勃发展态势，AI技术的成熟为无人零售业的商业科技化、消费便捷化、发展普遍化注入不竭动力。
为研究当前AI技术在无人零售业的应用现状，阶段特征与发展趋势，本文基于近年来CNKI中发表的论文，利用以AI技术及无人零售业为关键词的核心期刊论文及相关指标数据，并借助时事新闻及实地考察相结合进行阶段性对比分析，深入了解了AI技术在新零售下的现状，以传统零售模式为参考对象，探索AI技术在零售领域中新模式的发展规律，多角度、全方位地研究AI技术在无人零售业发展过程中出现的问题与对策。
关键词：AI技术；无人零售业；应用；发展；对策引言在1956年的达特茅斯会议上，"人工智能"概念被首次提出，自此，人工智能正式被看作一个独立的研究领域。
经过数年的发展，AI技术广泛应用于金融、医疗、交通、教育、零售和文娱等行业。
AI技术在与各行各业不断融合的同时，造就的不仅仅是行业的智能化，更是生产效率化。
近年来，传统零售业正面临转型之痛，人工、租金以及水电成本居高不下导致歇业几近业界常态。
相反，得益于移动支付、生物识别和人工智能技术的进步，无人零售风生水起，堪称当下实体零售的一抹靓色。
2016年11月11日，国务院出台《关于推动实体零售创新转型的意见》，提出“创新发展方式，促进跨界融合，促进线上线下融合”。
目前，我国传统零售业整体萧条疲软，行业转型迫在眉睫，“无人零售”作为新零售探索下的新型业态，它的诞生不仅仅恰逢政策性机遇，更是传统零售业转型的需求。
同时，随着AI技术的不断成熟和智能终端设备的逐渐普及，在此背景下产生的广泛用户基础，使得无人零售业成为时代趋势。
本文通过对无人零售业的应用现状展开调查，对无人零售业结构性特征进行剖析，研究其发展所面临的问题，并有针对性的提出建议，推动AI技术未来在无人零售业中的健康发展。
1．无人零售业及其发展无人零售业是一种新的商业场景和社交场景的链接，依托于贩卖机、货架以及便利店等商业模式，实现降本提效，形成消费体验和大数据链接的通道。
企业aigc商业落地应用研究报告
企业aigc商业落地应用研究报告1. 引言1.1 概述企业AIGC是一家致力于研发和应用人工智能技术的公司。
随着人工智能的快速发展，商业落地应用成为企业关注的重点。
本研究报告旨在探讨AIGC在商业落地应用领域的研究成果，并分析其对不同行业的影响和挑战。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分，即引言、研究背景、商业落地应用案例研究、影响因素和挑战分析以及结论与建议。
引言部分主要介绍了本研究报告的背景和目标，并对各个章节进行了简要概述。
1.3 目的本报告旨在提供有关AIGC商业落地应用的全面描述和评估，并深入探讨该技术在零售、制造和金融领域中的实际应用案例。
此外，我们还将分析影响该技术实施和推广过程中出现问题的相关因素，并提供相应建议以促进未来发展。
以上是“1. 引言”部分内容，主要包括概述文章结构、介绍研究背景以及明确本报告的目的。
在后续部分中，将更详细地介绍AIGC公司的背景，商业落地应用案例研究以及分析相关因素和挑战，并给出结论和建议。
2. 研究背景:2.1 AIGC公司介绍AIGC（Artificial Intelligence Global Corporation）是一家全球领先的人工智能技术公司，专注于开发和应用创新的人工智能解决方案。
成立于2005年，总部位于美国硅谷，AIGC在全球范围内设有多家研发中心和办事处。
公司以其先进的算法和强大的计算能力而闻名，致力于将人工智能技术推向商业落地应用。
2.2 商业落地应用的重要性随着人工智能技术的快速发展和应用场景的不断增加，商业落地应用已成为企业获取竞争优势和实现可持续发展的重要途径。
通过将人工智能技术与各个行业相结合，企业可以提高运营效率、降低成本、优化客户体验，并探索新的商业机会。
因此，对于AIGC等人工智能科技公司来说，研究商业落地应用具有重要意义。
2.3 前沿技术与趋势分析目前，人工智能技术正处于快速发展阶段，并呈现出以下几个趋势和特点：1) 强化学习：强化学习作为一种机器学习方法，能够使计算机代理根据环境的反馈进行自主学习和决策。
人工智能应用情况调研报告
人工智能应用情况调研报告一、引言随着信息技术的飞速发展，人工智能作为新一轮产业革命的核心驱动力，正在深刻改变着人们的生产生活方式。
它在各个领域的广泛应用，不仅为经济社会发展带来了新的机遇，也给人们的生活带来了巨大的便利。
本报告旨在对人工智能在多个领域的应用情况进行深入调研，分析其现状、特点、挑战及未来发展趋势，以期为相关行业和决策者提供有益的参考。
二、人工智能应用领域1.医疗保健疾病诊断与预测：人工智能通过对大量医疗数据的分析，可以辅助医生进行疾病的诊断和预测。
例如，IBM Watson for Oncology系统可以帮助医生更好地识别和诊断癌症。
药物研发：利用人工智能技术可以加速药物研发的过程，提高药物的疗效和安全性。
例如，深度学习模型可以预测药物的副作用和潜在的药物相互作用。
医疗影像分析：AI算法可以对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生更快速准确地诊断疾病。
例如，斯坦福大学的研究人员利用深度学习算法识别X光图像中的肺炎迹象。
2.金融领域风险评估与信用评级：通过大数据和机器学习技术，人工智能可以对客户的信用风险进行评估，为金融机构提供决策支持。
市场预测与投资建议：AI可以分析市场数据，预测股票价格走势，为投资者提供投资建议。
例如，一些智能投顾平台利用机器学习算法进行投资组合管理。
反欺诈与合规监测：人工智能可以识别金融交易中的欺诈行为，监测合规风险，保障金融市场的稳定运行。
3.教育领域智能教学系统：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习内容和方案。
例如，自适应学习系统可以根据学生的学习进度和能力调整教学内容。
教学辅助工具：如智能辅导机器人、自动化评分系统等，可以减轻教师的工作负担，提高教学效率。
虚拟现实与教育互动：利用虚拟现实技术创建沉浸式学习环境，提升学生的学习体验和参与度。
4.制造业智能制造：包括智能生产线、工业机器人等，可以提高生产效率和产品质量，实现制造业的智能化转型。
设备预测维护：基于传感器数据和机器学习算法，对设备的运行状态进行监测和预测，提前发现潜在问题，降低维修成本。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
人工智能市场分析报告
人工智能市场分析报告1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和系统。
近年来，随着科技的迅速发展，人工智能在各个领域的应用逐渐扩大，引发了广泛的关注。
本文将对当前的人工智能市场进行深入分析，并探讨其未来发展趋势。
2. 市场规模根据市场研究公司发布的报告，2019年全球人工智能市场规模达到XX亿美元，并预计到2025年将增长至XX亿美元。
云计算、大数据和物联网技术的快速发展为人工智能的普及和应用提供了强大的支撑。
3. 市场应用领域3.1 机器学习与数据分析机器学习是人工智能的核心技术之一，广泛应用于数据分析和预测。
在金融、医疗、零售等领域，通过机器学习算法可以挖掘出更多的商业价值和洞见。
3.2 语音与图像识别语音和图像识别技术的快速发展为人工智能在智能助理、智能驾驶等领域的应用打下了基础。
语音识别技术已经实现了高准确度的语音转文本功能，图像识别技术则可应用于人脸识别、图像搜索等方面。
3.3 智能客服与机器人人工智能技术的广泛应用使得智能客服与机器人成为了许多企业提升服务效率的重要手段。
通过智能客服与机器人，企业可以实现24小时在线服务，并通过自动化处理解决常见问题，节省劳动力成本。
4. 市场竞争态势当前，全球各大科技企业都在积极布局人工智能市场，并争相推出自己的人工智能产品和服务。
包括谷歌、微软、亚马逊等在内的跨国科技巨头抢占了市场领先地位。
此外，一些初创企业也在人工智能领域崭露头角，他们通过积极创新和技术突破，为市场竞争带来了新的活力。
5. 市场挑战与机遇5.1 隐私与安全问题人工智能在大数据环境下的广泛应用，给个人隐私和数据安全带来了新的挑战。
如何保护用户数据的安全和隐私成为了人工智能企业需要面对的重要问题。
5.2 人机协作与人才素质提升人工智能技术的发展与人力资源的协同是人工智能市场的重要课题。
人机协作的模式需要不断优化，同时，提升从业人员的专业能力也是发展人工智能市场的关键。
人工智能技术在零售业中的应用分析报告
人工智能技术在零售业中的应用分析报告引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术已经逐渐渗透到各个行业中，其中零售业是受益最深远的行业之一。
通过智能化的分析和预测，人工智能技术为零售业带来了诸多优势，从而提升了顾客体验、增加了销售额，并优化了整个供应链管理。
本报告将对人工智能技术在零售业中的应用进行详细的分析和研究。
2. 人工智能在零售业中的智能营销2.1 智能营销的概念•智能营销是通过人工智能技术，对市场和用户进行智能分析和预测，从而精准定位目标用户，并通过个性化的营销方式与用户进行沟通和交互。
2.2 智能营销的应用场景•通过人工智能技术，结合用户的行为轨迹和购买喜好，可以提供个性化的优惠券、促销活动和推荐广告，从而吸引用户的关注和购买。
2.3 智能营销的优势和挑战•智能营销可以显著提高市场营销的效果和ROI，但同时也面临着用户隐私保护和信息安全等问题。
4. 人工智能在零售业中的店铺和货架布局优化4.1 店铺和货架布局优化的重要性•优化店铺和货架的布局，可以提高顾客的购买欲望和销售转化率，从而实现零售业的利润最大化。
4.2 人工智能在店铺和货架布局优化中的应用•通过人工智能技术，结合顾客的购买历史和行为轨迹，可以对店铺和货架的布局进行智能化的分析和优化，提高商品的曝光度和销售效果。
4.3 店铺和货架布局优化的效果和挑战•优化店铺和货架的布局可以显著提高销售转化率和客户满意度，但同时也面临着空间限制和商品分配的问题。
结论人工智能技术在零售业中的应用已经取得了显著的成果，通过个性化推荐、智能营销、供应链管理、店铺和货架布局优化以及风险管理等方面的应用，零售企业可以提高客户满意度、降低成本、提高销售效果，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。
然而，人工智能技术的应用也面临着一些挑战，如用户隐私保护、数据安全和算法解释性等，零售企业需要积极应对这些挑战，以确保人工智能技术能够实现最大的效益和价值。
AI在各行业的投资与应用研究报告
AI在各行业的投资与应用研究报告AI（人工智能）作为一项前沿科技，已经开始在各行各业得到广泛应用。
本文将对AI在各行业中的投资与应用情况进行研究，并对其前景进行展望。
一、医疗行业AI在医疗行业中的应用已经取得了一定的成果。
通过深度学习和大数据分析，AI可以帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。
同时，AI还可以提高医疗设备的精度和效率，从而提高患者的生存率和治疗效果。
因此，越来越多的投资正在涌入医疗AI领域，并且有望取得更多的突破。
二、金融行业AI在金融行业中的应用主要体现在风控和投资决策方面。
通过智能算法的运用，AI可以在短时间内对风险进行准确评估，并制定相应的风控策略。
同时，AI还可以通过数据分析和模型预测来辅助投资决策，提高投资回报率。
由于AI在金融领域的广泛应用，金融机构对其的投资也日益增加。
三、制造业在制造业中，AI的应用主要体现在生产过程的优化和自动化方面。
通过AI技术的引入，制造企业可以实现生产过程的智能化和自动化，从而提高生产效率和产品质量。
此外，AI还可以通过大数据分析和预测模型来实现供应链的优化，降低企业的运营成本。
因此，制造业对AI的投资也越来越多。
四、交通运输AI在交通运输领域的应用主要包括自动驾驶和交通管理。
通过AI技术，车辆可以实现自动驾驶，提高驾驶安全性和效率。
同时，AI还可以通过交通数据分析和智能调度来降低拥堵和事故的发生率。
因此，交通运输行业对AI的投资也在增加。
五、零售业AI在零售业中的应用主要体现在销售和客户服务方面。
通过AI技术，零售企业可以提高销售预测的准确性，优化商品推荐和定价策略。
同时，AI还可以通过智能客服系统提供更优质的客户服务。
随着电商的发展和消费者需求的变化，零售业对AI的投资将会不断增加。
六、教育行业AI在教育行业中的应用主要集中在教学辅助和个性化教育方面。
通过AI技术，教师可以利用智能教育平台提供个性化的学习资料和教学方案，从而提高学生的学习效果。
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。
人工智能AI行业分析报告 (63)
人工智能AI行业分析报告1、人工智能的市场规模及发展趋势随着技术的不断进步，人工智能（AI）正在成为一个极具潜力的市场，其市场规模正在持续扩大，预计到2025年人工智能产业将达到1.7万亿美元。
以下是人工智能市场发展趋势：1）行业很有前景目前，人工智能技术已经在各个行业广泛应用，其中包括金融、医疗保健、零售、制造、安全、物流等。
这些行业对人工智能的需求非常高，未来将随着技术的发展而更加广泛。
2）投资额持续上升随着人工智能技术逐渐成熟，企业对人工智能的投资额也在不断增加。
截至2020年底，全球人工智能企业的融资总额已经超过230亿美元。
3）技术方向向智能化转变人工智能技术正在向智能化转变，不再局限于单一的任务，而是广泛应用于自然语言处理、机器人技术、计算机视觉等方向，将成为人工智能技术的重要发展方向。
2、人工智能的最新技术解决方案随着人工智能技术的不断发展，人工智能方面的最新技术解决方案也在不断涌现。
以下是一些最近推出的人工智能技术解决方案：1）自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能的核心技术之一，其应用场景极为广泛。
最近推出的自然语言处理技术可以更好地实现解析文章、提出问题和生成答案等任务，为自动化问答和智能客服提供支持。
2）机器人技术机器人技术近年来发展迅猛，可以广泛应用于制造、农业、医疗等领域。
最新的机器人技术引入了深度学习技术和计算机视觉技术，让机器人更加智能化。
3）图像识别技术图像识别技术非常重要，可以广泛应用于电商和物流领域。
最新的图像识别技术使用卷积神经网络来进行图像分类和识别，可提高图像识别的准确性和速度。
3、人工智能企业的市场占有率及竞争格局在人工智能产业，目前全球领先的企业有很多，其中包括谷歌、微软、IBM、亚马逊等。
但市场占有率最高的三大企业是谷歌、亚马逊和IBM，这三家公司在人工智能领域占据了主导地位。
1）谷歌谷歌以其强大的技术实力和卓越的市场表现从2020年开始占据了人工智能领域的领导地位。
2024年人工智能的商业应用
供应链管理
运用AI技术预测市场需求 、优化库存管理等，提高 供应链的响应速度和成本 效益。
零售业应用
精准营销
智能客服
基于AI算法分析消费者行为、购买历 史等数据，实现个性化推荐和精准营 销。
通过AI自然语言处理技术提供智能客 服服务，快速响应消费者问题，提高 客户满意度。
无人商店
运用AI技术实现自动结账、库存管理 等功能，提高零售业的运营效率和客 户体验。
大损失。
02
数据合规性挑战
随着全球范围内对数据安全和隐私保护的法规日益严格，企业需要确保
人工智能系统的数据处理符合相关法规要求，否则可能面临法律诉讼和
罚款。
03
加密技术与匿名化处理
为解决数据安全和隐私保护问题，企业可采用先进的加密技术对数据进
行保护，同时通过对数据进行匿名化处理以降低泄露风险。
技术成熟度与可靠性问题
3
智能视频分析与处理
利用深度学习技术，对视频进行自动分析和处理 ，包括视频内容理解、行为识别、情感分析等应 用。
基于自然语言处理的智能客服模式
智能问答与对话系统
通过自然语言处理技术，构建智能问答和对话系统，实现自动回 答用户的问题和提供相关信息。
情感分析与情绪识别
利用自然语言处理技术，对用户的文本信息进行情感分析和情绪识 别，了解用户的需求和情感状态。
风险管理
通过AI模型预测市场波动 、评估投资风险等，为金 融机构提供更加精准的风 险管理工具。
智能投顾
基于AI算法为客户提供个 性化的投资建议和资产配 置方案，降低投资门槛， 提高投资收益。
制造业应用
智能制造
利用AI技术优化生产流程 、提高生产效率，实现柔 性生产和定制化生产。
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3.9
5.2
7.2
9.0
10.6
2015
2016
2017
2018
网上零售额（万亿）
社零增速（%）
网上零售额增速（%）
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；研究院根据公开资料自主研究绘制。
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
中国AI+零售行业发展研究报告
www. ir e s ea rc h. co m . cn
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。
➢ 发展趋势：总体处于行业探索期，AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。 即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。这需要服务提供方加深对零售业 务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI化的业务发展战略视角。
来源：研究院自主研究绘制。
3
目录
来源：研究院自主研究绘制。
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。
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
2
AI+零售供需逻辑与玩家类型
3
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。
➢ 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。
商品识别分析
来源：研究院自主研究绘制。
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。
➢ 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。
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
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。