首先，新零售強調的是線上服務、線下體驗與物流各個環節的全部打通和深度融合，最終，非常重要的是要提升消費者的體驗。
其中，需要注意的是，新零售基於的是網際網路平臺，而大資料、人工智慧等技術的應用也是必不可少的。
先看一下，作為消費者而言，當我們透過淘寶、京東、唯品會等電商平臺網購時，就已經在觸AI。譬如，在搜尋商品時頁面出現“相似商品”的圖案，這就是最簡單的AI應用，即藉助AI技術自動為購物者提供有效的建議，減少消費者瀏覽商品的時間和精力。
然而，消費者在購物過程中僅僅是透過關鍵字來搜尋顯然已經不是最最佳化的體驗，也不能滿足現下消費者的“胃口”。使用文字、語音和圖片進行綜合搜尋正在成為新的趨勢，無疑這將為使用者提供更豐富、更有效的搜尋渠道。這種模式被稱為“多模態購物”。
舉例來說，基於機器學習和深度學習的影象識別能力，就比標準的影象識別更準確，並隨著時間的推移，獲得越來越高的精準度。無論是看到一個喜歡的顏色、一種喜歡的材質、還是一款喜歡的商品，我們都可以拍下來，透過圖片搜尋出類似的產品。這對於“剁手黨”而言無疑是巨大的福音。
美國一家紅遍全球的裝修設計網站——Houzz已經透過一套能夠掃描包含傢俱和配件的房間影象的深度學習系統，並且在自己的資料庫中為消費者提供類似家居的購買渠道。該平臺在2014年推出，目前已經透過15,000個商家提供了約600萬種產品。
不久前，Facebook也推出了類似技術的自動替代文字，透過影象的研究為視障者提供書面描述。此外，Google還推出了根據地標線索如植被型別、建築風格、道路上的車輛等就可以識別拍攝照片位置的深度學習程式PlaNet。
據Gartner預測，到2020年，85％的消費者互動將透過AI實現自動化管理，跨渠道機器人能夠在2018年之前識別消費者的聲音和麵孔。
當然，目前就行業應用而言，我們只接觸到AI的皮毛，無論是企業還是消費者都期待AI技術在商業環境中有更大的發展空間，譬如為品牌商和消費者之間的互動提供更多的新形式、打造更為個性化的體驗，而這也必然是未來的商業趨勢。在接下來的幾年中，基於AI的類似於Google Home、Siri和Cortana的購物助手將大量接入到各類數字裝置和平臺中，使得消費者的所有購物行為都可以透過圖片、語音和文字進行。AI個人助理將變得無處不在，變成我們日常生活中的一部分，加之虛擬現實和增強現實平臺的商業化，我們在簡訊、微信、Instagram、淘寶等各種APP上的體驗都將變得越來越智慧化、越來越“炫酷”。
與此同時，技術的更新迭代也正不斷推動新的演算法的出現，從而大大增加機器學習的速度和深度。當下，深度學習甚至可以做到在短短几秒鐘內跨越數十億個資料點、數千個訊號和數十個層次。
基於此，AI對於零售行業的“改造”將不僅僅是在消費者的體驗端。具體來說，AI本身是一種“催化劑”而不是獨立存在的技術，因而，隨著更多、更復雜的應用程式的推出，企業應該關注的重點方向是如何更好地利用資料釋放AI的價值。在與消費者的互動中，能夠產生的大量資料，並且反饋到AI演算法平臺中，不斷調整和最佳化語義理解、預測模型和深度學習模型，形成對應的知識圖譜和畫像，建立知識庫，從而更深入地分析消費者偏好和需求，為消費者創造高度個性化的服務和體驗。
目前，已經有許多零售商已經部署了相關軟體或平臺，使計算機能夠更好地預測和實時提供智慧選擇。
以李寧公司為例，結合相關資料，透過機器學習技術，並基於單店需求分析、商品賣點分析、競品和相似款分析、需求預測、需求與供應計劃建議等演算法和模型，李寧公司已經實現了對不同消費者及地區的差異化營銷和個性化跟蹤服務，並透過對消費者需求進行預測，幫助集團更好地進行產品規劃設計、單店組貨分析、匹配產品需求與供應鏈生產計劃，在快速滿足消費者需求的同時，最佳化內部成本，最大化企業利潤。
再舉個國外的例子，eBay推出的個人購物助手eBay ShopBot，可以透過消費者資料的反饋，分析消費者喜歡的衣服尺寸或者品牌，並進行針對性的推送。所以當你喜歡阿迪達斯時，便不會繼續推送給你耐克的相關資訊。此外，eBay ShopBot還可以透過計算機視覺技術，根據類似的影象或照片，匹配找到相類似的產品。
首先，新零售強調的是線上服務、線下體驗與物流各個環節的全部打通和深度融合，最終，非常重要的是要提升消費者的體驗。
其中，需要注意的是，新零售基於的是網際網路平臺，而大資料、人工智慧等技術的應用也是必不可少的。
先看一下，作為消費者而言，當我們透過淘寶、京東、唯品會等電商平臺網購時，就已經在觸AI。譬如，在搜尋商品時頁面出現“相似商品”的圖案，這就是最簡單的AI應用，即藉助AI技術自動為購物者提供有效的建議，減少消費者瀏覽商品的時間和精力。
然而，消費者在購物過程中僅僅是透過關鍵字來搜尋顯然已經不是最最佳化的體驗，也不能滿足現下消費者的“胃口”。使用文字、語音和圖片進行綜合搜尋正在成為新的趨勢，無疑這將為使用者提供更豐富、更有效的搜尋渠道。這種模式被稱為“多模態購物”。
舉例來說，基於機器學習和深度學習的影象識別能力，就比標準的影象識別更準確，並隨著時間的推移，獲得越來越高的精準度。無論是看到一個喜歡的顏色、一種喜歡的材質、還是一款喜歡的商品，我們都可以拍下來，透過圖片搜尋出類似的產品。這對於“剁手黨”而言無疑是巨大的福音。
美國一家紅遍全球的裝修設計網站——Houzz已經透過一套能夠掃描包含傢俱和配件的房間影象的深度學習系統，並且在自己的資料庫中為消費者提供類似家居的購買渠道。該平臺在2014年推出，目前已經透過15,000個商家提供了約600萬種產品。
不久前，Facebook也推出了類似技術的自動替代文字，透過影象的研究為視障者提供書面描述。此外，Google還推出了根據地標線索如植被型別、建築風格、道路上的車輛等就可以識別拍攝照片位置的深度學習程式PlaNet。
據Gartner預測，到2020年，85％的消費者互動將透過AI實現自動化管理，跨渠道機器人能夠在2018年之前識別消費者的聲音和麵孔。
當然，目前就行業應用而言，我們只接觸到AI的皮毛，無論是企業還是消費者都期待AI技術在商業環境中有更大的發展空間，譬如為品牌商和消費者之間的互動提供更多的新形式、打造更為個性化的體驗，而這也必然是未來的商業趨勢。在接下來的幾年中，基於AI的類似於Google Home、Siri和Cortana的購物助手將大量接入到各類數字裝置和平臺中，使得消費者的所有購物行為都可以透過圖片、語音和文字進行。AI個人助理將變得無處不在，變成我們日常生活中的一部分，加之虛擬現實和增強現實平臺的商業化，我們在簡訊、微信、Instagram、淘寶等各種APP上的體驗都將變得越來越智慧化、越來越“炫酷”。
與此同時，技術的更新迭代也正不斷推動新的演算法的出現，從而大大增加機器學習的速度和深度。當下，深度學習甚至可以做到在短短几秒鐘內跨越數十億個資料點、數千個訊號和數十個層次。
基於此，AI對於零售行業的“改造”將不僅僅是在消費者的體驗端。具體來說，AI本身是一種“催化劑”而不是獨立存在的技術，因而，隨著更多、更復雜的應用程式的推出，企業應該關注的重點方向是如何更好地利用資料釋放AI的價值。在與消費者的互動中，能夠產生的大量資料，並且反饋到AI演算法平臺中，不斷調整和最佳化語義理解、預測模型和深度學習模型，形成對應的知識圖譜和畫像，建立知識庫，從而更深入地分析消費者偏好和需求，為消費者創造高度個性化的服務和體驗。
目前，已經有許多零售商已經部署了相關軟體或平臺，使計算機能夠更好地預測和實時提供智慧選擇。
以李寧公司為例，結合相關資料，透過機器學習技術，並基於單店需求分析、商品賣點分析、競品和相似款分析、需求預測、需求與供應計劃建議等演算法和模型，李寧公司已經實現了對不同消費者及地區的差異化營銷和個性化跟蹤服務，並透過對消費者需求進行預測，幫助集團更好地進行產品規劃設計、單店組貨分析、匹配產品需求與供應鏈生產計劃，在快速滿足消費者需求的同時，最佳化內部成本，最大化企業利潤。
再舉個國外的例子，eBay推出的個人購物助手eBay ShopBot，可以透過消費者資料的反饋，分析消費者喜歡的衣服尺寸或者品牌，並進行針對性的推送。所以當你喜歡阿迪達斯時，便不會繼續推送給你耐克的相關資訊。此外，eBay ShopBot還可以透過計算機視覺技術，根據類似的影象或照片，匹配找到相類似的產品。