中國風險投資公司華映資本看好人工智慧在零售領域的應用，分析2019將蓬勃發展的10大零售科技趨勢。
1. AI即時監控店內場景
為了能使自家產品佔據有限的貨架資源，品牌通常會此支付高昂的費用，然而即便如此，這些產品仍可能不容易被顧客察覺到，而AI便可以改善這一現象。
有些新創開始透過銷售即時商店數據來盈利，例如機器視覺平台Trax Retail，利用店內攝影機、機器人或手機拍攝圖像，生成實體店的數位場景以進行監測。
2.AI算法對抗假貨，線上線下雙重對策
隨著造假技術的發展，仿得越來越真的假貨難以被消費者察覺，尤其是在網購時，這是一個讓所有類型零售商頭痛的問題。
商務巨頭阿里巴巴正在使用深度學習對其平台進行不間斷掃描，以發現知識產權侵權產品，也透過圖像識別技術去監測發佈在其平台產品的名稱和標語。
新創Entrupy還開發了一種可連接智慧手機的便攜式顯微鏡，用戶拍攝並上傳產品圖片，AI算法會分析每種產品獨有的微觀簽名，並根據已知真品的數據庫進行驗證。
3. AR和機器視覺下的虛擬體驗，關於「美」的數據生意
虛擬試妝被用於美容零售業具有雙重目的：一是解決美容購物者的試妝問題；二是為零售商收集消費者的產品偏好數據。
在為消費者提供試用的同時收集行為數據，包括消費者的面部形狀、膚色、皺紋等數據，幫助零售商了解具有特定面部特徵的人可能購買何種特定類型的產品，從而更準確的預備庫存。
4. AI驅動智慧配送
不論網購顧客選擇1小時送貨上門，還是選擇1小時內自取貨物，以AI為驅動的智慧配送中心，可以幫助零售商在與顧客直接接觸的同時實現盈利。
微型配送中心的出現為零售商們提供了一種新選擇：迷你垂直堆疊倉庫。經營者們可以將此迷你倉庫放在現有場域中，並選擇經營自己的電商介面或者利用配送中心所提供的端對端解決方案。
在整個微型配送中心系統中，AI技術發揮了重要的作用：決定貨架上商品的擺放位置，對任務進行優先排序，並向地面機器人發送導航指令等。
5. 語音購物何時起飛？
The Information的一份報告發現，2018年（截至報告發布）只有2％的Amazon Alexa用戶使用語音交互進行產品購買，而這2%群體中只有10％是回頭客。畢竟，對於需要查看商品、比較產品和價格、或閱讀產品功能的細則的在線購物者來說，語音不是一個方便的選擇。
6. 看好無人化，Amazon與Walmart的技術PK仍將持續
自2017年1月起，Walmart已申請至少37項與無人機和地面機器人相關的專利，而2016年僅為8項。這似乎昭示了Walmart涉足AI領域的勃勃雄心，特別是在最後一哩運輸方面，畢竟，這是競爭對手Amazon的主要關注領域。
7. 不止Amazon與Walmart，中國掀起無人零售大潮
截至目前，中國有超過10家公司為其「無人銷售」籌集資金，其中包括無人商店、無人貨架等。作為中國第二大電子商務平台的京東在今年1月開設了一家無人便利店，如今在中國開設了20多家無人商店，今年8月則在雅加達開設了一家面積約為2,900平方英尺的商店，主要出售服裝和配飾等商品。
8.不可避免的貨品丟失，玩家們的部署成本和庫存損失成本增加
Amazon Go的運營受到了嚴格的參數控制。若想防止盜竊行為，商店經營者必須要能夠掌控進入商店的消費者並對其進行自動收費，Amazon Go目前便僅向其Prime會員開放。防止盜竊的複雜性還取決於商店運營的規模以及貨架上的產品類型。Amazon Go商店的面積僅為1,800至3,000平方英尺，並使用數百台相機覆蓋了幾乎每一寸天花板空間，也在貨架上設置了重量傳感器用以識別貨品。
但短期來看，與亞馬遜這樣的科技巨頭相比，規模較小的零售商若想實現無人商店的模式，將面臨部署成本和庫存損失成本等各種威脅。
9.降低最後一哩的運輸成本
儘管存在監管不確定性等諸多挑戰，但不少食品企業正在與主要原始設備製造商、自動駕駛汽車新創公司進行合作，以降低運輸成本。
無人送餐對於多數食品零售商來說並不是一項短期盈利項目，也沒有對其進行廣泛部署。如果能夠早早地加入自動地面交付的研究，無疑對零售商來說是一件利好的事情，畢竟，從長遠來看，經濟實惠的運輸也是零售商們所追求的。
10. AI造型師湧現，優化消費者個性購物體驗
AI正在幫助零售商們個性化消費者的購物經歷，這也有助於零售商蓄力時尚界的下一個大的流行趨勢。與早期消費者需要填寫關於風格偏好的問卷相比，如今的AI算法可以從消費者的購買歷史和瀏覽行為中進行學習，幫助零售商們更高效地獲取消費者偏好數據。
Tommy Hilfiger宣布與IBM和時尚科技學院（Fashion Institute of Technology）進行合作，使用IBM AI工具來解讀實時時尚產業趨勢、Tommy Hilfiger產品和T台圖像周圍的客戶反應，並在趨勢中重新呈現主題。這些算法的結果將被反饋給真實的設計師，他們可以使用這些算法為下一個產品做出明智的設計決策。
