例如，相较于电商知道自己的消费者是谁、知道用户在PC或APP端每个商品上停留了多长时间、把什么商品放进了购物车、最后怎么结账等所有的交易环节，线下零售企业对此了解的很少。因此，将消费者的交易行为数字化，这对线下企业而言就显得十分重要。此外，当前线下零售企业需要招聘大量员工来完成收银、导购等工作，但该行业人员流失率非常高，这导致线下零售企业的管理成本很高，影响企业运营效率，而AI赋能下的零售则能很好地解决这些问题。
就技术环境而言，AI处于技术成熟的早期，本身存在巨大的机会，AI+零售则是一个更大的刚需市场。
40年前被发明出来的RFID，至今仍未在零售领域大规模推广应用。主要因为RFID识别的前提是将芯片标签贴到商品上，而目前理货环节只能靠人工来粘贴，这将增加零售企业人工成本。其次，RFID技术应用成本太高，假设每件物品芯片标签和人工粘贴的成本为0.6元，一天卖100件商品，一年就需增加成本2万多元，对于大型商超而言，一天可能售卖上万件商品，那运营成本将更高。此外，可乐等金属易拉罐商品、锡箔纸包装的鸭脖、鸡爪等熟食制品对RFID芯片是有屏蔽作用的，存在识别难题。另外，人工粘贴的芯片标签容易被撕掉，如果消费者将商品芯片粘贴到货架上的其他物品上，然后带走该商品，理论上RFID技术也是无法识别的。
AI则可能将有效解决前两种技术存在的难题。例如，对于生鲜等非标品，AI大概在几年前的的技术就已经验证，机器识别生鲜物品的能力已经超越了人类，因此技术上已经具备了代替条形码的基础。此外，当零售领域用到AI视觉相关技术的时候，是不需要额外增加人力和物力成本的，是对原有零售业态技术的飞跃式提升。此外，除了视觉技术在结算端的应用，AI的预测技术也将对零售行业带来更长远的影响。
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