新零售的關(guān)鍵技術(shù)與技術(shù)邊界

王甫 付鵬飛 崔蕓

摘 要：技術(shù)革新和消費(fèi)體驗(yàn)是零售模式不斷變革的根本驅(qū)動(dòng)力，本文對(duì)新零售起關(guān)鍵支撐作用的大數(shù)據(jù)處理、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)品編碼等技術(shù)進(jìn)行了探析，對(duì)新零售目前存在的技術(shù)邊界進(jìn)行了闡述，對(duì)新零售業(yè)態(tài)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：新零售 第四次零售革命 關(guān)鍵技術(shù) 技術(shù)邊界

中圖分類號(hào)：F724.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2017）12（b）-001-02

零售業(yè)圍繞著“成本、效率和體驗(yàn)”進(jìn)行不斷的創(chuàng)新與變化，自2016年10月，馬云提出“新零售”概念以來(lái)[1]，無(wú)論是傳統(tǒng)零售巨頭，還是各電商平臺(tái)，或是街邊的傳統(tǒng)便利店，都在高舉“新零售”大旗，摩拳擦掌的想在第四次零售革命中占得先機(jī)，這種以業(yè)態(tài)變遷為標(biāo)志的零售革命主要是技術(shù)革新驅(qū)動(dòng)。

1 新零售的概念

自1852年世界上第一家“百貨商店”在法國(guó)誕生以來(lái)，有著上千年歷史的“作坊”式零售模式淡出歷史舞臺(tái)，隨后在不到80年的時(shí)間里，“百貨商店”“連鎖便利店”和“超級(jí)市場(chǎng)”三種零售模式先后誕生并興起，“效率和成本”是這三次零售經(jīng)營(yíng)模式變革的驅(qū)動(dòng)主因，這三種零售模式也被稱為三次零售革命[2]。

20世紀(jì)90年代中期開(kāi)始，在“互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”迅猛發(fā)展的猛烈沖擊下，各類電子商務(wù)公司的出現(xiàn)拉開(kāi)了第四次零售革命的帷幕。經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，傳統(tǒng)電商積累了大量有關(guān)“生產(chǎn)商”“商品”和“消費(fèi)者”相關(guān)的數(shù)據(jù)，為零售業(yè)數(shù)字化發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)。與此同時(shí)，云技術(shù)、計(jì)算能力、智能算法的突破和系統(tǒng)工程、價(jià)值工程和配送技術(shù)的成熟使“新零售”成為可能。

新零售是以人為核心，在消費(fèi)側(cè)、供給側(cè)、產(chǎn)品與服務(wù)和供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)字化的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能終端、實(shí)體店等節(jié)點(diǎn)，以數(shù)據(jù)的方式串聯(lián)各消費(fèi)場(chǎng)景，用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)體與虛擬供應(yīng)鏈、交易交付鏈、服務(wù)鏈的全面融合，以物流替代實(shí)體交付形式為特點(diǎn)的泛零售業(yè)態(tài)[3]。簡(jiǎn)單地說(shuō)，新零售是以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的泛零售形態(tài)，其核心價(jià)值是最大程度地提升全社會(huì)流通零售業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

相較于傳統(tǒng)零售，新零售主要有以下四個(gè)特征。一是全渠道。全渠道是新零售的首要特征，是PC網(wǎng)店、APP、微信商城、直營(yíng)或加盟門店等多種線上線下的全面打通、深度融合，商品、庫(kù)存、會(huì)員、服務(wù)等環(huán)節(jié)皆貫穿為一體。二是數(shù)字化與智能化。一是依托IT技術(shù)，顧客、商品、營(yíng)銷、交易4個(gè)環(huán)節(jié)完成運(yùn)營(yíng)數(shù)字化；二是店鋪以物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行智能化，應(yīng)用智能貨架與智能硬件延展店鋪時(shí)空，通過(guò)技術(shù)與硬件重構(gòu)零售賣場(chǎng)。三是新型店鋪。門店不僅僅是售賣的功能，更應(yīng)富有體驗(yàn)的功能，同時(shí)會(huì)是社交、教育的場(chǎng)所，還有門店不僅僅是商品的陳列，更多的是商品多元化的展示。四是去庫(kù)存。一方面通過(guò)庫(kù)存共享，改變傳統(tǒng)門店大量鋪陳與囤積商品現(xiàn)狀，引導(dǎo)顧客線下體驗(yàn)，線上購(gòu)買，實(shí)現(xiàn)門店去庫(kù)存；另一方面從消費(fèi)需求出發(fā)，倒推至商品生產(chǎn)，零售企業(yè)按需備貨，供應(yīng)鏈按需生產(chǎn)，真正實(shí)現(xiàn)零售去庫(kù)存。

2 新零售的關(guān)鍵技術(shù)

“未來(lái)十年沒(méi)有純電商一說(shuō)，未來(lái)十年傳統(tǒng)零售也即將被顛覆，未來(lái)十年必須線上與線下緊密結(jié)合起來(lái)。[3]”這一切的改變?cè)醋杂陬櫩托枨蟮母淖儯@一切的改變更源自于科學(xué)技術(shù)的日新月異。

2.1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2017年6月，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)到5.14億[4]，根據(jù)艾瑞咨詢中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)數(shù)據(jù)，2017年第一季度中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)1.26萬(wàn)億元，根據(jù)Alexa統(tǒng)計(jì)，京東2017年日均PV瀏覽量達(dá)到1.26億，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是高達(dá)50TB[5]。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用[4]。根據(jù)IDC和Mckinsey的研究報(bào)告，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能通過(guò)解析人/技術(shù)/事物的過(guò)去和現(xiàn)在的特質(zhì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)的“預(yù)測(cè)功能”，從而在新零售中挖掘潛在商業(yè)價(jià)值，其方法主要分為四種：顧客群體細(xì)分、模擬實(shí)際環(huán)境、強(qiáng)化供應(yīng)鏈、產(chǎn)品和服務(wù)[5]。

2.2 云計(jì)算技術(shù)

從Salesforce提出“云計(jì)算”的概念開(kāi)始，云計(jì)算已經(jīng)成為了國(guó)內(nèi)外IT企業(yè)相追逐的主要目標(biāo)，并且已經(jīng)慢慢地開(kāi)始完善。云計(jì)算技術(shù)分為硬件、云操作系統(tǒng)、云平臺(tái)軟件和云應(yīng)用軟件四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，利用高速互聯(lián)網(wǎng)的傳輸能力，將數(shù)據(jù)的處理過(guò)程從個(gè)人計(jì)算機(jī)或企業(yè)服務(wù)器轉(zhuǎn)移到云上[6]。

云計(jì)算技術(shù)在新零售的應(yīng)用，就是云計(jì)算、商務(wù)、經(jīng)濟(jì)等相交叉而形成的新的盈利方式。第一可以提高服務(wù)效率，它能夠根據(jù)企業(yè)需求即時(shí)做出反應(yīng)，可以為新零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)彈性的擴(kuò)展應(yīng)用部署操作；第二可以降低新零售成本，電商企業(yè)只需按照需求即可找到自己需要的服務(wù)，可以將更多的精力放在主要的業(yè)務(wù)上，同時(shí)又大大降低了企業(yè)的IT維護(hù)成本；第三可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在“云”端[7]，有效地避免本地設(shè)備落后、技術(shù)落后而產(chǎn)生的存儲(chǔ)安全風(fēng)險(xiǎn)；第四可以更便捷，幫助企業(yè)隨時(shí)隨地方便快捷地進(jìn)行日常的商業(yè)活動(dòng)[8]，企業(yè)員工、消費(fèi)者可以利用各類職能終端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備在任何時(shí)間任何地點(diǎn)進(jìn)行商品的查詢、支付等商業(yè)活動(dòng)。

2.3 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)分支，是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù)，該領(lǐng)域包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)的各方面的綜合技術(shù)。近幾年，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用人工智能技術(shù)布局新零售，主要集中在智慧供應(yīng)鏈、智能客服、無(wú)人便利店等幾大方面。

智慧化的供應(yīng)鏈以市場(chǎng)和消費(fèi)者需求為導(dǎo)向，圍繞“人員、商品、場(chǎng)景”，以人工智能算法為基礎(chǔ)，通過(guò)提供商品管理、動(dòng)態(tài)定價(jià)、需求計(jì)劃、訂單承諾履行、庫(kù)存管理、自動(dòng)補(bǔ)貨和調(diào)撥、協(xié)同計(jì)劃、供應(yīng)計(jì)劃、成本效益分析等應(yīng)用場(chǎng)景的解決方案，為上游企業(yè)構(gòu)建和優(yōu)化全新的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃和決策體系；智能客服涉及多項(xiàng)人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義分析和理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等，其中Deep Learning算法通過(guò)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型的運(yùn)用，主要通過(guò)“意圖識(shí)別”“命名實(shí)體識(shí)別”“自動(dòng)問(wèn)答”“用戶畫像”等4個(gè)方面來(lái)提升用戶滿意度；無(wú)人便利店通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)（人臉和語(yǔ)音識(shí)別）、深度學(xué)習(xí)、RFID技術(shù)融合、生物特征自主感知和物聯(lián)網(wǎng)支付等技術(shù)，免去了傳統(tǒng)收銀結(jié)賬的過(guò)程。

2.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)是整個(gè)新零售產(chǎn)業(yè)閉環(huán)的最后關(guān)鍵點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)作為一種感知層的物理實(shí)現(xiàn)，能夠以極低的成本將商品信息數(shù)據(jù)化，從而將整個(gè)線下零售的所有商業(yè)行為都搬到互聯(lián)網(wǎng)上，并用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行處理和分析，形成一個(gè)線上線下商業(yè)行為的全圖景。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心是RFID/NFC和各類傳感器技術(shù)，輔以二維碼、機(jī)器視覺(jué)、GPS、ESL等技術(shù)。前期主要應(yīng)用在醫(yī)療健康和汽車行業(yè)，相關(guān)技術(shù)的逐漸成熟直接帶動(dòng)了全球物聯(lián)網(wǎng)芯片市場(chǎng)的發(fā)展，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行各業(yè)應(yīng)用的不斷深入，零售行業(yè)將后發(fā)制人、超越其他領(lǐng)域[9]。美國(guó)Zebra在《零售業(yè)前瞻性研究》（2017年）研究表明，基于RFID的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以將零售業(yè)的庫(kù)存精確度提高到95%左右，物品級(jí)RFID的應(yīng)用已被證明能夠?qū)⒘闶蹘?kù)存缺貨情況的發(fā)生率降低80%左右[3]。據(jù)調(diào)查，超過(guò)70%的零售業(yè)者有正在使用物品級(jí)或計(jì)劃使用RFID系統(tǒng)，達(dá)到提升供應(yīng)鏈可視化程度，并節(jié)省更多的相關(guān)庫(kù)存成本[10]。

2.5 產(chǎn)品編碼技術(shù)

產(chǎn)品編碼主要是指對(duì)每件貨品、商品實(shí)行唯一編碼。編碼技術(shù)主要包括以標(biāo)簽或直接刻印在產(chǎn)品包裝上的二維碼、以標(biāo)簽形式附著在產(chǎn)品外部或內(nèi)部的RFID、伴隨二維碼實(shí)現(xiàn)更高級(jí)應(yīng)用的數(shù)字矩陣和藏匿于產(chǎn)品內(nèi)部且肉眼往往不可見(jiàn)的NFC。

目前產(chǎn)品編碼主要以二維碼和射頻識(shí)別方式為主，通過(guò)產(chǎn)品編碼，可以打通從生產(chǎn)、物流、倉(cāng)儲(chǔ)到銷售環(huán)節(jié)的產(chǎn)品管理和追蹤。該模式下，對(duì)于零售商而言，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)追蹤可實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品脫銷、滯銷、不合格等情況的快速響應(yīng)，同時(shí)可采集消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)全流程的監(jiān)控來(lái)挖掘最大化的利潤(rùn)空間；對(duì)于消費(fèi)者而言，可以自助驗(yàn)證產(chǎn)品真?zhèn)巍⒖焖佾@得成為會(huì)員、獲取更多產(chǎn)品推廣信息等，獲得的服務(wù)更加高效便捷。線下實(shí)體店方面，借助傳感器融合、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)購(gòu)、采集消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、跟蹤商品狀態(tài)等應(yīng)用。新技術(shù)幫助零售商提供更高效、優(yōu)質(zhì)的線下服務(wù)，增強(qiáng)客戶粘性。

3 新零售的技術(shù)邊界

新零售發(fā)展至今，取得了舉世矚目的成就，但就其發(fā)展趨勢(shì)而言，還存在一些技術(shù)壁壘和技術(shù)邊界。

3.1 AR/VR技術(shù)

對(duì)于消費(fèi)者C端，要提供線上、線下綜合的購(gòu)物體驗(yàn)，構(gòu)建豐富多彩的各式場(chǎng)景，但是由于帶寬問(wèn)題，AR目前還無(wú)法達(dá)到理想中的場(chǎng)景。

3.2 圖片視頻搜索技術(shù)

圖片視頻搜索這種所見(jiàn)即所得的電商交互模式，能滿足更多場(chǎng)景下消費(fèi)者的購(gòu)物需求，這一應(yīng)用提高了購(gòu)物體驗(yàn)，在一定程度上形成了流量閉環(huán)。但目前還無(wú)法做到把識(shí)別技術(shù)和檢索技術(shù)進(jìn)行有效的統(tǒng)一，真正把原來(lái)兩步過(guò)程（檢索、識(shí)別分成兩個(gè)單獨(dú)的步驟）變成統(tǒng)一的一個(gè)過(guò)程來(lái)做檢索。

3.3 GPU技術(shù)

目前基于深度學(xué)習(xí)的AI技術(shù)在新零售領(lǐng)域飛速發(fā)展，但是AI需要大量平行運(yùn)算（Parallel Computing）支撐處理器GPU。但由于現(xiàn)階段的GPU還無(wú)法擺脫傳統(tǒng)的圖形加速器身份，而圖形領(lǐng)域SIMD和VLIW是數(shù)據(jù)并行性和操作并行性的典型結(jié)構(gòu)，而SIMD和VLIW在數(shù)據(jù)打包發(fā)送和拆包過(guò)程存在明顯弱勢(shì)。

4 未來(lái)展望

新零售在國(guó)內(nèi)仍處于起步階段，未來(lái)的發(fā)展?jié)摿薮蟆５珴摿Σ坏扔诳梢悦つ孔放酰枰J(rèn)清新零售在發(fā)展中暴露的問(wèn)題，才能夠好地促進(jìn)零售發(fā)展轉(zhuǎn)型。

4.1 線下零售技術(shù)手段仍需進(jìn)一步提升

就目前而言，零售業(yè)線下在技術(shù)的深度和廣度方面與線上相比都還有明顯的不足。相比線上動(dòng)輒幾億十幾億的技術(shù)成本，線下企業(yè)一方面銷售數(shù)據(jù)積累體量有限，另一方面缺乏互聯(lián)網(wǎng)基因，這讓其線下發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于線上。

4.2 線上線下還未真正融合

“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的轉(zhuǎn)型，必定要經(jīng)過(guò)“線上+線下”這條路，盡管一直在強(qiáng)調(diào)線下線上需要緊密結(jié)合，但在新零售這條路上，一方面線上巨頭具有大數(shù)據(jù)和壟斷優(yōu)勢(shì)，整合能力和調(diào)動(dòng)資源能力都比較強(qiáng)，而線下企業(yè)所占市場(chǎng)份額非常有限；另一方面，即便線上巨頭主動(dòng)和線下零售業(yè)合作，也要考慮到流量轉(zhuǎn)化問(wèn)題。

4.3 成本問(wèn)題

無(wú)論是發(fā)展新的業(yè)態(tài)還是新的技術(shù)，都需要源源不斷的資金支撐，也就是成本，包括技術(shù)成本、時(shí)間、人力和物力成本。如果成本控制不好，就難以實(shí)現(xiàn)新零售提供物美價(jià)廉商品的商業(yè)本質(zhì)。

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