艾瑞-2020年中国AI+零售行业发展研究报告-2020.6-54页_3mb

报告摘要

中国AI+零售行业发展研究报告总结

核心内容

本报告围绕人工智能在零售行业的应用展开，分析了AI技术对零售业的赋能价值、应用场景、供需逻辑、典型企业案例以及未来发展趋势。AI+零售行业正处在探索与快速发展的关键阶段，技术与零售业务的融合不断深化，为零售企业带来了降本增效、提升消费者体验、优化供应链管理等多方面的价值。

主要观点

AI+零售技术驱动因素
- 消费者数据增长、AI算法提升、算力资源增强、大数据、智能硬件、AIoT、5G等新兴技术的发展，推动了AI在零售行业的应用。
- 零售业面临传统渠道占比萎缩、线上流量增长放缓、用工成本上升等问题，亟需AI技术进行智能化转型。
- AI技术在精准营销、智能客服、商品识别、消费者行为洞察、无人零售、智能化运营等场景中发挥重要作用。
AI技术应用场景
- 精准营销：通过用户画像和个性化推荐技术，实现“千人千面”的营销策略，提升转化率和客户粘性。
- 商品识别分析：包括以图搜图、陈列分析、自助结算等，提高商品管理效率和消费者购物体验。
- 智能客服：借助NLP、语音识别等技术，实现全天候服务，降低人力成本，提高客户满意度。
- 无人零售：AI技术赋能无人店、无人货柜等，实现无感支付、消费者引流和运营效率提升。
- 消费者识别分析：通过计算机视觉技术，如人脸识别、Re-ID等，实现对消费者行为的洞察与管理。
- 智能化运营：AI技术帮助零售企业优化“人-货-场”结构，提升供应链效率和运营决策能力。
AI+零售行业竞争格局
- 主要玩家包括云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司等。
- 云服务巨头在技术输出和生态构建方面保持领先；AI技术厂商在垂直领域如推荐算法、商品识别等形成突破。
- 随着技术发展和市场成熟，玩家间的生态合作将逐步增多，推动行业整体发展。
AI+零售行业发展趋势
- 行业整体处于探索期，需解决数据采集到分析再到决策的“落地鸿沟”。
- 需要加深对零售业务的理解、提升算法稳定性与准确度、优化方案成本。
- 数字中台和AI中台的建设加速AI与零售业务的融合，提升技术复用性与开发效率。

关键信息

市场规模：2019年AI+零售市场规模为6.5亿元，预计2022年将达26.7亿元，年复合增长率（CAGR）为44.6%。
技术投入：2019年零售企业在AI技术研发上的投入为14.8亿元，预计到2022年将达42.6亿元，CAGR为37.0%。
主要应用领域：精准营销、智能客服、商品识别、消费者行为分析、无人零售、智能化运营等。
典型企业案例：
- 第四范式：提供智能推荐、销量预测、智能客服等解决方案，服务百胜、永辉等企业。
- 云从科技：以计算机视觉为核心，覆盖消费者行为分析、数据中台建设、线下流量数字化等场景。
- 码隆科技：深耕商品识别技术，提供资产保护、智能称重、智能货柜等解决方案，服务全球23个国家和地区的零售企业。
- 云拿科技：以AI视觉无人店解决方案为核心，实现无感支付、商品识别、门店管理等，覆盖全球多国市场。