智慧零售作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在政策環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新、用戶(hù)變遷與消費(fèi)升級(jí)的驅(qū)動(dòng)下，已進(jìn)入了快速發(fā)展的階段。在線(xiàn)上線(xiàn)下零售業(yè)態(tài)中，不斷涌現(xiàn)出新型消費(fèi)渠道和營(yíng)銷(xiāo)模式，比如電商直播、社區(qū)團(tuán)購(gòu)、免稅經(jīng)濟(jì)等。2016年以來(lái)興起的主播直播帶貨在2019年和2020年得到了爆發(fā)，2020年疫情更是催化直播電商進(jìn)入“萬(wàn)億時(shí)代”。我們認(rèn)為AI在直播+電商賽道大有可為：（1）智能主播數(shù)據(jù)分析打造智能直播間；（2）虛擬主播帶來(lái)“永不打烊”的助播；（3）智能選品等等。新興的零售場(chǎng)景集中在線(xiàn)上領(lǐng)域，這就為數(shù)據(jù)使用帶來(lái)了更多的適用場(chǎng)景。

智能零售的核心在于重構(gòu)“人-貨-場(chǎng)”。根據(jù)羅戈網(wǎng)援引艾瑞咨詢(xún)，AI+零售主要的應(yīng)用場(chǎng)景包括精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、商品識(shí)別分析、智能客服、無(wú)人零售、消費(fèi)者識(shí)別分析以及智能化運(yùn)營(yíng)等。我們認(rèn)為零售場(chǎng)景解決的是“人-貨-場(chǎng)”匹配的問(wèn)題，而AI帶來(lái)的是零售“人貨場(chǎng)”的重構(gòu)，現(xiàn)階段較為重要的應(yīng)用場(chǎng)景是智能營(yíng)銷(xiāo)、智能運(yùn)營(yíng)和智慧供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)，智能營(yíng)銷(xiāo)通過(guò)對(duì)“人”和“貨”的數(shù)字化，充分挖掘消費(fèi)者的需求，進(jìn)行二者更精準(zhǔn)的匹配，重點(diǎn)在于流量的變現(xiàn)；智能運(yùn)營(yíng)則充分利用AIoT等設(shè)備對(duì)于“場(chǎng)”進(jìn)行改造升級(jí)，提升效率，重點(diǎn)在于效率的提升；智能供應(yīng)鏈?zhǔn)窍M(fèi)閉環(huán)的重要保證，重點(diǎn)在于成本端的管控，同時(shí)也是O2O成功的關(guān)鍵。

面對(duì)龐大的內(nèi)需市場(chǎng)，自阿里巴巴提出新零售開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)巨頭借助流量和技術(shù)已開(kāi)始悄然重塑零售行業(yè)。根據(jù)IT之家消息，2016年在云棲大會(huì)上阿里巴巴提出新零售理念；之后騰訊迅速跟進(jìn)，根據(jù)哈佛商業(yè)評(píng)論消息，2018年，騰訊在2018中國(guó)零售數(shù)字化創(chuàng)新大會(huì)上首次對(duì)外闡述了騰訊智慧零售的理念與核心主張，解析智慧零售如何在零售商為主導(dǎo)的前提下，提升全鏈路運(yùn)營(yíng)效率。我們認(rèn)為新零售O2O的理念成功的基石是如何數(shù)據(jù)化以及如何有效利用數(shù)據(jù)以達(dá)到提速零售發(fā)展的效果，核心就在于零售業(yè)務(wù)智能化。在阿里和騰訊紛紛表示賦能零售行業(yè)后，二者對(duì)于零售的布局可謂是重塑了中國(guó)零售市場(chǎng)。根據(jù)騰訊云社區(qū)，阿里巴巴在智慧零售行業(yè)的重要投資布局包括餓了么、盒馬、百聯(lián)、大潤(rùn)發(fā)、菜鳥(niǎo)等；阿里巴巴在智慧零售行業(yè)的重要投資布局包括美團(tuán)、京東、家樂(lè)福、永輝超市、每日優(yōu)鮮等。二者均借助自身線(xiàn)上的流量、支付體系以及強(qiáng)大的技術(shù)正在對(duì)零售行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化和智能化升級(jí)。

1 阿里商業(yè)操作系統(tǒng)力求覆蓋全商業(yè)要素

我們認(rèn)為阿里對(duì)于零售行業(yè)智能化的理解可以從其“商業(yè)操作系統(tǒng)”中探尋一二。

根據(jù)云棲社區(qū)援引一點(diǎn)財(cái)經(jīng)消息，2019年1月，阿里發(fā)布了與眾多合作伙伴協(xié)作的“A100計(jì)劃”，力求實(shí)現(xiàn)“商業(yè)要素的全覆蓋”，即“品牌、商品、銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)、渠道、制造、服務(wù)、金融、物流供應(yīng)鏈、組織、信息技術(shù)”等11大商業(yè)要素的在線(xiàn)化和數(shù)字化。

具體實(shí)現(xiàn)上，打造業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)全渠道銷(xiāo)售能力。根據(jù)阿里云官網(wǎng)，阿里針對(duì)商超連鎖的解決方案中打造了數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)，前臺(tái)通過(guò)大數(shù)據(jù)AI分析進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)推廣，后臺(tái)包括ERP、倉(cāng)儲(chǔ)管理等模塊。其中中臺(tái)有機(jī)銜接穩(wěn)定的后臺(tái)系統(tǒng)和靈活多變的前端業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)抽取后臺(tái)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以共享服務(wù)中心的方式，為前臺(tái)的各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供統(tǒng)一調(diào)用服務(wù)，保證數(shù)據(jù)一致性；同時(shí)，采用微服務(wù)架構(gòu)構(gòu)建的中臺(tái)，可彈性伸縮，支撐高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)。

落地商家案例（根據(jù)阿里云《AI時(shí)代零售業(yè)的智能變革》）：

世紀(jì)聯(lián)華

世紀(jì)聯(lián)華在浙江地區(qū)擁有600多萬(wàn)會(huì)員。在過(guò)去對(duì)于消費(fèi)者的理解停留在消費(fèi)結(jié)果上，對(duì)商品選擇歷史、消費(fèi)動(dòng)機(jī)等缺乏認(rèn)知手段；現(xiàn)在將通過(guò)門(mén)店客流分析、購(gòu)買(mǎi)行為歷史等產(chǎn)生顆粒度更小的智能分析結(jié)果，減少人工判斷誤差產(chǎn)生的試錯(cuò)成本?；诎⒗镌茢?shù)據(jù)中臺(tái)，聯(lián)華希望可以對(duì)會(huì)員的購(gòu)物行為進(jìn)行分析，對(duì)顧客進(jìn)行標(biāo)簽重構(gòu)，重新定義會(huì)員運(yùn)營(yíng)的方式。與此同時(shí)，利用“鯨選”APP實(shí)現(xiàn)顧客深度觸達(dá)，升級(jí)顧客體驗(yàn)。

特步

全渠道運(yùn)營(yíng)管理：在引入阿里云大中臺(tái)概念之前，特步的線(xiàn)上線(xiàn)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)資源是割裂的，庫(kù)存獨(dú)立、促銷(xiāo)規(guī)則不統(tǒng)一、物流成本高。在中臺(tái)系統(tǒng)上線(xiàn)以來(lái)這樣的局面得以徹底改變：會(huì)員、訂單、庫(kù)存、物流、結(jié)算系統(tǒng)全部打通，線(xiàn)下門(mén)店作為前臵倉(cāng)，收到訂單后系統(tǒng)會(huì)根據(jù)“先就全，再就近”的智能算法將訂單自動(dòng)派送至最近的門(mén)店，并且通過(guò)阿里星盤(pán)自動(dòng)通知物流公司進(jìn)行配送。2017年的“雙十一”期間，特步的22萬(wàn)張線(xiàn)上訂單幾乎都通過(guò)這樣的方式實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)派送，不僅做到下單第二天6點(diǎn)前準(zhǔn)時(shí)發(fā)貨，且同城發(fā)貨占到23%，同省發(fā)貨占到78%，與以前中心倉(cāng)的方式相比節(jié)約了一半以上的物流費(fèi)用，庫(kù)存水平也顯著降低。

門(mén)店生命周期管理：從店面選址，到顧客管理、商品選擇，特步正在試圖用更加智能化的工具來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工決策。例如，根據(jù)店面的銷(xiāo)售歷史，結(jié)合天氣、區(qū)域喜好等，智能調(diào)撥系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)出門(mén)店未來(lái)一周的需求并給出精確到SKU的補(bǔ)貨訂單；生產(chǎn)制造側(cè)據(jù)此進(jìn)行SKU調(diào)整，由“收到訂單后發(fā)貨”改為“基于預(yù)測(cè)提前備貨”，出貨時(shí)間由平均45天減少至20天，也極大的減少了缺貨情況，提高了門(mén)店收益。在這樣的賦能下，加盟商也更有意愿與品牌打通平臺(tái)，共享數(shù)字化帶來(lái)的效能提升。

我們認(rèn)為阿里智慧零售在前端消費(fèi)場(chǎng)景方面，通過(guò)場(chǎng)景、移動(dòng)端等流量入口完成對(duì)用戶(hù)的清晰畫(huà)像，以“推送+服務(wù)”的形式響應(yīng)用戶(hù)的個(gè)性化需求；中臺(tái)以消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)為核心，由數(shù)據(jù)端打通消費(fèi)者認(rèn)知購(gòu)買(mǎi)、興趣及反饋的全鏈條，以消費(fèi)者數(shù)據(jù)反向幫助企業(yè)提升供應(yīng)鏈的管理與生產(chǎn)；后臺(tái)則利用物聯(lián)網(wǎng)、AI等技術(shù)構(gòu)建線(xiàn)下基礎(chǔ)設(shè)施，提升消費(fèi)體驗(yàn)?；诎⒗锏碾娚袒?，選擇下場(chǎng)親自做零售，比如盒馬，投資并購(gòu)布局上也更傾向于戰(zhàn)略控股。

2  騰訊智慧零售：幫助零售商實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的商業(yè)伙伴

我們認(rèn)為相比阿里，騰訊不具備“商業(yè)”基因，社交屬性帶來(lái)的是擅長(zhǎng)做“連接”，而騰訊在智慧零售業(yè)務(wù)的打法即圍繞連接和流量展開(kāi)。

根據(jù)騰訊科技消息，2020年9月，在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)零售專(zhuān)場(chǎng)暨智慧零售數(shù)字增長(zhǎng)峰會(huì)上，騰訊智慧零售產(chǎn)研副總裁蔣杰表示在智慧零售領(lǐng)域仍存在很多困難：（1）私域連接難。中國(guó)線(xiàn)下零售占比仍超過(guò)74%，盤(pán)活線(xiàn)下商品、門(mén)店、銷(xiāo)售人員的觸點(diǎn)是第一座“大山”。（2）私域運(yùn)營(yíng)難。如今消費(fèi)者和品牌的觸點(diǎn)平均已達(dá)到5.2個(gè)，將碎片化的觸點(diǎn)綜合運(yùn)營(yíng)起來(lái)，對(duì)企業(yè)提出了新的挑戰(zhàn)。（3）數(shù)據(jù)融通難，2019年小程序交易額超過(guò)8000億，企業(yè)亟需將越來(lái)越豐富的線(xiàn)上線(xiàn)下、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)融通，積累真正自主、可運(yùn)營(yíng)的數(shù)字資產(chǎn)。結(jié)合騰訊對(duì)智慧零售的思考和定位，正式發(fā)布了其智慧零售產(chǎn)品體系：提供私域連接、私域運(yùn)營(yíng)和私域數(shù)據(jù)三方面能力支撐，全方位助力零售企業(yè)構(gòu)建規(guī)模化私域業(yè)態(tài)。

“騰訊有數(shù)”重點(diǎn)在于通過(guò)數(shù)據(jù)分析智能化驅(qū)動(dòng)商家的精細(xì)運(yùn)營(yíng)。根據(jù)騰訊科技，“騰訊有數(shù)”有三大核心能力，（1）打通騰訊生態(tài)內(nèi)公私域觸點(diǎn)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)融通管理；（2）通過(guò)更長(zhǎng)效的效果追蹤，使經(jīng)營(yíng)效果評(píng)估更加準(zhǔn)確，從而找到實(shí)現(xiàn)企業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。（3）針對(duì)商品經(jīng)營(yíng)管理場(chǎng)景，以及用戶(hù)資產(chǎn)管理場(chǎng)景提供全面的數(shù)據(jù)服務(wù)能力；在商品經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景方面，提供包括小程序選品、商品推廣、制定個(gè)性化商品運(yùn)營(yíng)策略；在消費(fèi)者資產(chǎn)管理方面，提供完善的生命周期管理工具，服務(wù)品牌深度洞察私域用戶(hù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。時(shí)尚品牌ZARA基于有數(shù)的數(shù)據(jù)分析，針對(duì)小程序流量觸點(diǎn)進(jìn)行了盤(pán)點(diǎn)和優(yōu)化，并通過(guò)首頁(yè)改版、功能動(dòng)線(xiàn)優(yōu)化、商品分類(lèi)調(diào)整等方式，將小程序的轉(zhuǎn)化率提升了1倍，跳失率下降了40%。同時(shí)，ZARA還通過(guò)有數(shù)實(shí)現(xiàn)了廣告ROI的長(zhǎng)效追蹤，并基于追蹤數(shù)據(jù)，進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，最終廣告ROI提升了1.75倍。

我們認(rèn)為騰訊在智慧零售領(lǐng)域的定位是做企業(yè)助手，通過(guò)流量構(gòu)建自己的產(chǎn)品矩陣，當(dāng)前處于和商家以及合作伙伴共同探索零售智能化機(jī)會(huì)的階段。同時(shí)，投資零售企業(yè)并進(jìn)行技術(shù)賦能，對(duì)于被投企業(yè)來(lái)說(shuō)提升其智能化水平，對(duì)于騰訊自身來(lái)講補(bǔ)足零售行業(yè)know-how能力。

可以看出面對(duì)國(guó)內(nèi)巨大的零售市場(chǎng)，阿里騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在通過(guò)數(shù)字化與智能化改造零售業(yè)態(tài)。面對(duì)線(xiàn)上經(jīng)濟(jì)的沖擊，當(dāng)前線(xiàn)下零售行業(yè)普遍存在獲客難、庫(kù)存周轉(zhuǎn)難等方方面面的問(wèn)題，在營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)以及供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)，AI將會(huì)有力輔助企業(yè)進(jìn)行決策，而這離不開(kāi)AI零售產(chǎn)業(yè)鏈各方的努力，在他們的大力布局下，智慧零售時(shí)代已經(jīng)加速走來(lái)。

3 AI+零售產(chǎn)業(yè)格局

根據(jù)羅戈網(wǎng)援引艾瑞咨詢(xún)，AI+零售產(chǎn)業(yè)圖譜分為了基礎(chǔ)服務(wù)、人工智能技術(shù)服務(wù)、應(yīng)用提供方以及零售企業(yè)和品牌商，其中基礎(chǔ)服務(wù)包括云服務(wù)、IT基礎(chǔ)設(shè)施、通信服務(wù)以及數(shù)據(jù)服務(wù)；人工智能技術(shù)服務(wù)則對(duì)應(yīng)不同的AI領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、語(yǔ)音語(yǔ)義等；應(yīng)用提供方針對(duì)不同的場(chǎng)景應(yīng)用，比如智能客服、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、智能化運(yùn)營(yíng)、無(wú)人零售業(yè)態(tài)等；我們認(rèn)為最上層可以理解成用戶(hù)層，包括零售企業(yè)和品牌商。

目前國(guó)內(nèi)AI+零售產(chǎn)業(yè)格局大致可以分為互聯(lián)網(wǎng)巨頭和細(xì)分領(lǐng)域AI技術(shù)服務(wù)商兩大陣營(yíng)。我們認(rèn)為由于互聯(lián)網(wǎng)巨頭掌握海量數(shù)據(jù)，同時(shí)有著深厚的AI算法基礎(chǔ)，是AI零售產(chǎn)業(yè)鏈的重要組成部分，比如在技術(shù)服務(wù)層面，BATJ都具備相關(guān)技術(shù)實(shí)力，而在應(yīng)用提供方和零售企業(yè)層面，互聯(lián)網(wǎng)巨頭大多進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)鏈并購(gòu)布局或者本身就是線(xiàn)上零售巨頭，掌握海量的線(xiàn)上商家，更是具備得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。而專(zhuān)業(yè)的AI技術(shù)服務(wù)商憑借在技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)，不斷切入細(xì)分場(chǎng)景，比如云從科技、商湯科技在視覺(jué)解決方案上更具優(yōu)勢(shì)，面對(duì)廣大的中小型客戶(hù)，AI技術(shù)服務(wù)商可以憑借專(zhuān)業(yè)的技術(shù)和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

零售AI領(lǐng)域處于起步培育階段，市場(chǎng)規(guī)模正在快速增加。根據(jù)羅戈網(wǎng)援引艾瑞咨詢(xún)，AI技術(shù)在零售領(lǐng)域的應(yīng)用于2017年起步、2018年落地推進(jìn)。估計(jì)2019年AI+零售市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到6.5億（統(tǒng)計(jì)口徑包括以云服務(wù)或軟件形式提供的打包零售解決方案中AI授權(quán)費(fèi)收入部分、單獨(dú)提供AI標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品（例如智能客服機(jī)器人）的收入、AI攝像頭等硬件產(chǎn)品收入），隨著AI解決方案能力的不斷提升和需求增多，預(yù)計(jì)到2022年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到26.7億元，2018-2022年CAGR達(dá)到44.6%。另一方面，零售企業(yè)AI研發(fā)投入也在迅速增長(zhǎng)，2019年零售企業(yè)在A(yíng)I技術(shù)上的投入達(dá)到14.8億元，預(yù)計(jì)到2022年將達(dá)到42.6億元，2018-2022年CAGR達(dá)到37.0%。我們認(rèn)為高研發(fā)投入保證零售AI茁壯發(fā)展的重要保證，有利于從技術(shù)層面更好的幫助零售行業(yè)智能化升級(jí)。

4 落地實(shí)踐案例——盒馬鮮生：端到端數(shù)字化零售體系，AI全方位滲透

根據(jù)極數(shù)《2020年上半年中國(guó)生鮮電商行業(yè)發(fā)展分析報(bào)告》，當(dāng)前我國(guó)生鮮電商行業(yè)中：（1）中國(guó)城鎮(zhèn)居民年食品支出近七萬(wàn)億元；（2）2020年7月，網(wǎng)上食品消費(fèi)同比增長(zhǎng)近四成，遠(yuǎn)超電商行業(yè)整體增速18.6%；（3）生鮮電商月活用戶(hù)超7100萬(wàn)，同比增長(zhǎng)75.4%；（4）2020年上半年，生鮮電商交易額達(dá)1821.2億元，同比增長(zhǎng)137.6%。可以看到，生鮮電商已經(jīng)成為食品消費(fèi)領(lǐng)域高速增長(zhǎng)的細(xì)分賽道之一。

我們認(rèn)為生鮮電商是表面框架，核心在于供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，比拼的是流量、數(shù)據(jù)挖掘和供應(yīng)鏈能力，當(dāng)前生鮮電商賽道在高速成長(zhǎng)，巨頭也在奮力角逐，唯有做到高度智能化敏捷化才有望勝出。生鮮電商這一細(xì)分零售領(lǐng)域固然有著高損耗等行業(yè)特性，但其較高的AI 智能化水平可以為整個(gè)零售行業(yè)樹(shù)立標(biāo)桿。

根據(jù)阿里云官網(wǎng)，盒馬技術(shù)負(fù)責(zé)人何崚表示，盒馬的快速發(fā)展得益于通過(guò)智能化手段很好的構(gòu)建了供給網(wǎng)絡(luò)、履約網(wǎng)絡(luò)和銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)以及解決三張網(wǎng)的動(dòng)態(tài)平衡問(wèn)題。供給網(wǎng)絡(luò)解決賣(mài)什么，賣(mài)多少的問(wèn)題：品類(lèi)規(guī)劃上，基于行業(yè)數(shù)據(jù)和本地會(huì)員畫(huà)像，充分挖掘區(qū)域人群的偏好，給出品類(lèi)建議；庫(kù)存策略上，基于銷(xiāo)售預(yù)測(cè)，平衡供應(yīng)鏈各個(gè)庫(kù)存節(jié)點(diǎn)的庫(kù)存水位和供給節(jié)奏，以平衡生鮮的缺貨和損耗。供給網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)難點(diǎn)，在于生鮮商品的非標(biāo)品屬性給數(shù)字化決策帶來(lái)的挑戰(zhàn)，針對(duì)消費(fèi)者需求快速響應(yīng)，盒馬利用歸因分析和仿真手段，加速業(yè)務(wù)應(yīng)對(duì)的速度和效率。比如通過(guò)人工智能大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，盒馬發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)生鮮商品的食品安全訴求特別強(qiáng)烈?！吧B(yǎng)”、“野生海捕”、“進(jìn)口”等商品心智能夠較好符合消費(fèi)食品安全方面的訴求。此后重點(diǎn)沖刺此類(lèi)商品，整個(gè)類(lèi)目的銷(xiāo)量得到了大幅度提升。再比如，可以通過(guò)生鮮知識(shí)圖譜幫助上游農(nóng)業(yè)種植養(yǎng)殖進(jìn)行生產(chǎn)決策，真正實(shí)現(xiàn)訂單式農(nóng)業(yè)。

銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)倉(cāng)配物流領(lǐng)域是盒馬業(yè)務(wù)的基石，計(jì)單算法的智能優(yōu)化是關(guān)鍵。盒馬半小時(shí)送達(dá)的履約服務(wù)是以單一門(mén)店為中心的及時(shí)履約體系。在此履約體系中，計(jì)單算法的優(yōu)化至關(guān)重要，多大的計(jì)單時(shí)間窗口才能夠平衡履約時(shí)效、最大化單一配送訂單量。其次是路徑優(yōu)化問(wèn)題，包括配送員的配送路徑和訂單的先后順序，以保證配送員手中的訂單均能在大約半小時(shí)內(nèi)送到。且考慮到了路徑夾角問(wèn)題，避免配送員繞路，提高配送效率。同時(shí)，盒馬通過(guò)AI推薦算法優(yōu)化勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，降低物流成本。盒馬產(chǎn)品技術(shù)部利用算法推薦每日最優(yōu)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，結(jié)合預(yù)測(cè)的每日的波峰、波谷，安排自營(yíng)、第三方和外包員工數(shù)量和比例，結(jié)合智能排班，確定出勤數(shù)量和出勤時(shí)間。實(shí)際作業(yè)中，需根據(jù)出勤的實(shí)際情況，動(dòng)態(tài)分派任務(wù)，同時(shí)跨崗位調(diào)動(dòng)店、倉(cāng)的人員，平衡各個(gè)崗位產(chǎn)能。

云+端構(gòu)建智能門(mén)店。為了支撐高速發(fā)展，解決專(zhuān)業(yè)人才和一線(xiàn)作業(yè)人員用工瓶頸問(wèn)題，盒馬建設(shè)了云端一體業(yè)務(wù)解決方案，為勞動(dòng)密集型的營(yíng)運(yùn)作業(yè)提供輔助執(zhí)行和自動(dòng)化執(zhí)行，降低門(mén)店作業(yè)人員的絕對(duì)數(shù)量。云側(cè)是零售全鏈路角色的生意協(xié)同和任務(wù)下達(dá)的運(yùn)籌優(yōu)化，比如門(mén)店管理策略（倉(cāng)庫(kù)何時(shí)收貨、門(mén)店智能檢查等）、門(mén)店任務(wù)排班（用工規(guī)劃、庫(kù)存管理等）以及基層作業(yè)輔助（以AI代替專(zhuān)業(yè)角色做現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)和決策，包含AI智能防損、AI防火防害、AI員工作業(yè)規(guī)范檢查、設(shè)備實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)等）。端側(cè)是門(mén)店的AIoT設(shè)備，比如智能貨架、智能防損、手持移動(dòng)終端、邊緣計(jì)算降低AI店均成本等。

我們認(rèn)為AI已經(jīng)滲透盒馬運(yùn)營(yíng)的方方面面，很難去衡量AI具體創(chuàng)造的價(jià)值，但是沒(méi)有大數(shù)據(jù)算法的支撐，就沒(méi)有百億收入規(guī)模的盒馬，可以說(shuō)數(shù)據(jù)和智能成就了盒馬，而盒馬的高速發(fā)展同時(shí)也印證了智能零售強(qiáng)大的魅力。