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01 | 课程介绍:AI进阶需要落地实战
02 | 内容综述:如何快速⾼效学习AI与TensorFlow 2
03 | TensorFlow 2新特性
04 | TensorFlow 2核心模块
05 | TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x
06 | TensorFlow 2落地应⽤
07 | TensorFlow 2开发环境搭建
08 | TensorFlow 2数据导入与使⽤
09 | 使用tf.keras.datasets加载数据
10 | 使用tf.keras管理Sequential模型
11 | 使用tf.keras管理functional API
12 | Fashion MNIST数据集介绍
13 | 使用TensorFlow2训练分类网络
14 | 行业背景:AI新零售是什么?
15 | 用户需求:线下门店业绩如何提升?
16 | 长期⽬标:货架数字化与业务智能化
17 | 短期目标:自动化陈列审核和促销管理
18 | 方案设计:基于深度学习的检测/分类的AI流水线
19 | 方案交付:支持在线识别和API调用的AI SaaS
20 | 基础:目标检测问题定义与说明
21 | 基础:深度学习在目标检测中的应用
22 | 理论:R-CNN系列二阶段模型综述
23 | 理论:YOLO系列一阶段模型概述
24 | 应用:RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么
25 | 应用:检测数据标注方法与流程
26 | 应用:划分检测训练集与测试集
27 | 应用:生成 CSV 格式数据集与标注
28 | 应用:使用TensorFlow 2训练RetinaNet
29 | 应用:使用RetinaNet检测货架商品
30 | 扩展:目标检测常用数据集综述
31 | 扩展:目标检测更多应用场景介绍
32 | 基础:图像分类问题定义与说明
33 | 基础:越来越深的图像分类网络
34 | 应⽤:检测SKU抠图与分类标注流程
35 | 应⽤:分类训练集与验证集划分
36 | 应⽤:使⽤TensorFlow 2训练ResNet
37 | 应用:使用ResNet识别货架商品
38 | 扩展:图像分类常用数据集综述
39 | 扩展:图像分类更多应⽤场景介绍
40 | 串联AI流程理论:商品检测与商品识别
41 | 串联AI流程实战:商品检测与商品识别
42 | 展现AI效果理论:使用OpenCV可视化识别结果
43 | 展现AI效果实战:使用OpenCV可视化识别结果
44 | 搭建AI SaaS理论:Web框架选型
45 | 搭建AI SaaS理论:数据库ORM选型
46 | 搭建AI SaaS理论:10分钟快速开发AI SaaS
47 | 搭建AI SaaS实战:10 分钟快速开发AI SaaS
48 | 交付AI SaaS:10分钟快速掌握容器部署
49 | 交付AI SaaS:部署和测试AI SaaS
50 | 使⽤TensorFlow 2实现图像数据增强
51 | 使⽤TensorFlow 2实现分布式训练
52 | 使⽤TensorFlow Hub迁移学习
53 | 使⽤@tf.function提升性能
54 | 使⽤TensorFlow Serving部署云端服务
55 | 使⽤TensorFlow Lite实现边缘智能
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TensorFlow项目进阶实战
小册名称:TensorFlow项目进阶实战
### 14 | 行业背景:AI新零售是什么? 在当今这个数字化时代,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度渗透到各行各业,其中,零售业作为传统行业之一,正经历着深刻的变革。AI新零售,作为这一变革的前沿阵地,正逐步重塑消费者的购物体验、优化供应链管理、提升运营效率,并引领着零售业向智能化、个性化、高效化的方向迈进。本章将深入探讨AI新零售的概念、核心要素、应用场景以及对行业产生的深远影响。 #### 一、AI新零售的概念解析 **AI新零售**,简而言之,是指运用人工智能、大数据、云计算、物联网等先进技术,对传统零售模式进行全方位、深层次的改造升级,实现线上线下深度融合,构建以消费者为中心、数据驱动、高效协同的新零售生态体系。它不仅仅是一种技术革新,更是一种商业模式的重塑,旨在通过智能化手段提升顾客体验、优化运营效率、增强市场竞争力。 #### 二、AI新零售的核心要素 1. **智能感知与识别**:利用传感器、摄像头、RFID等技术,实现对顾客行为、商品状态、环境变化的实时监测与精准识别,为数据分析提供丰富的基础数据。 2. **大数据分析与挖掘**:通过对海量数据的收集、处理与分析,挖掘消费者的购物偏好、消费习惯、需求趋势等信息,为精准营销、库存管理、供应链优化等提供决策支持。 3. **个性化推荐与服务**:基于大数据分析,为每位顾客提供个性化的商品推荐、优惠信息、售后服务等,增强顾客粘性与满意度。 4. **无人零售与自动化**:通过引入自助结账系统、无人便利店、智能仓储机器人等自动化设备,减少人力成本,提高运营效率,同时为消费者带来新颖便捷的购物体验。 5. **供应链协同与优化**:利用AI技术优化供应链管理,实现库存精准预测、物流路径优化、供应链透明化等,提升整体运营效率与响应速度。 #### 三、AI新零售的应用场景 1. **智能门店**:智能门店是AI新零售的重要应用场景之一。通过人脸识别、行为追踪等技术,分析顾客在店内的行为轨迹与停留时间,为店铺布局、商品陈列提供科学依据。同时,结合智能试衣镜、AR试妆等互动体验设备,提升顾客的购物乐趣与参与感。 2. **无人零售**:无人便利店、自动售货机等无人零售形式,利用物联网、移动支付等技术,实现了24小时不间断服务,降低了人力成本,提高了运营效率。顾客只需通过手机扫码、人脸识别等方式完成支付,即可快速完成购物过程。 3. **精准营销**:基于大数据分析,企业可以精准定位目标客户群体,制定个性化的营销策略。例如,通过社交媒体、电子邮件、APP推送等方式,向潜在顾客发送定制化的商品推荐与优惠信息,提高营销转化率。 4. **智能供应链**:AI技术在供应链领域的应用,使得库存预测、物流调度、订单处理等环节更加智能化。通过算法优化,企业可以实现库存水平的动态调整,减少库存积压与缺货风险;同时,通过智能调度系统,提高物流效率,降低运输成本。 5. **智慧仓储**:智能仓储是AI新零售的重要组成部分。通过引入自动化仓储设备、智能分拣系统以及物联网技术,实现仓库作业的自动化与智能化。这不仅提高了仓储作业的效率与准确性,还降低了人力成本与安全风险。 #### 四、AI新零售对行业的影响 1. **重塑消费者体验**:AI新零售通过个性化推荐、无人零售等形式,为消费者提供了更加便捷、高效、有趣的购物体验。这种体验的提升,有助于增强消费者对品牌的忠诚度与满意度。 2. **优化运营效率**:通过大数据分析与智能决策支持系统,企业可以更加精准地预测市场趋势、优化资源配置、提升运营效率。这有助于降低运营成本、提高盈利能力。 3. **推动行业创新**:AI新零售的发展,促进了零售业与其他行业的跨界融合与创新发展。例如,与金融、物流、制造等行业的深度融合,为零售业带来了更多的发展机遇与增长点。 4. **促进产业升级**:AI新零售的普及与应用,推动了传统零售业的转型升级。传统零售企业纷纷加大科技投入,引入AI技术,以应对市场变化与消费者需求的升级。这种转型升级有助于提升整个行业的竞争力与可持续发展能力。 5. **挑战与机遇并存**:虽然AI新零售带来了诸多机遇,但也面临着数据安全、隐私保护、技术成熟度等方面的挑战。企业需要加强技术研发、完善法律法规体系、提升数据安全防护能力等措施,以应对这些挑战并抓住发展机遇。 总之,AI新零售作为新零售领域的重要分支之一,正以其独特的魅力与潜力引领着零售业的未来发展。随着技术的不断进步与应用场景的持续拓展,我们有理由相信AI新零售将会为消费者带来更加美好的购物体验,为零售企业创造更大的价值空间。
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