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从百货商店、连锁商店、超级市场到电子商务和即将到来的第四次零售革命，零售的本质是不变的。历史的发展一直围绕着“成本、效率、体验”在做文章。每一次新业态的出现，都至少在某一方面有所创新，而且那些经得起时间考验的业态往往能够同时满足成本降低、效率提高和体验升级的要求。所以第四次零售革命将是建立在互联网基础上，又超越互联网的一次革命，意在实现消费主权和智能商业的融合，资源的统一协调和共享价值的最大化。
传统零售商与电商平台的现状对比
对于大型传统零售商来说，他们已经积累了大量的固定客户人群，电商平台只是人们购物的一种补充形式，并不会造成很大的影响。以沃尔玛为例，售卖食品和日用品是超市的主营业务，而超市所提供的商品种类齐全，质量可靠，带给消费者良好的购物体验。所以人们对那些希望立刻获得的并且保质期短的商品，如蔬果、鲜肉通常不会选择网购，所以即使电商平台的销售量逐年上升，也没有对沃尔玛的销售量造成明显的影响。而对于主营业务是家电、数码的零售商，人们看中耐用品的质量，希望能够亲身体验，只要这些零售商在价格上略微调整，增加一些促销活动，还是能够保留大部分的消费者。
但是对于竞争力不强的小型传统零售商而言，网购的冲击无疑是颠覆性的，它们快捷方便的优势不再，而房租等成本却一直在增加，很难在多个电商平台的夹缝中生存，有的商铺已经倒闭，而剩下的几乎还同时经营网店或者外卖业务，成为了电商平台的一员。
通过沃尔玛和亚马逊销售量的对比，可以看出沃尔玛的销售量增长缓慢，近年持续持平，而亚马逊销售量在十年间则从无到有，迅猛上升，并且在2016年超过沃尔玛，这足以说明电子商务巨大的潜力和影响力。
中国是电子商务发展的广袤沃土。资料显示，虽然中国有许多购物中心，但是相对于庞大的人口，购物中心渗透率仍然较低，每百万人购物中心数量远远低于发达国家和部分发展中国家的水平，所以在中国的实体零售业还不够发达，消费者对网购的需求也远远高于其他国家。电子商务切合了青年人购买力不足却追求潮流的心理，定期的折扣日、购物节点燃了一直压抑着的消费冲动。当然，人们都想用最低廉的价格购买到最优质商品和服务，但这一切并不能仅仅依靠打造狂欢节、发放优惠券来满足，还需要建立健全法制，完善监管体系，而更重要是零售业自身的修炼和进化。
互联网时代赋予零售“数字化”的新内涵
当“数字化”的外延从信号领域扩大到产业领域，它的内涵也就随之变化了。
首先，数字意味着海量的计算。互联网中的数据来自社会的各个方面，个人用户的每一次点击行为，都不断地产生新数据，而这些数据遍布在互联网能到达的每一个角落。供应商可以分析预测产品的销量，从而决定后续的生产进程，零售商也可以通过预测商品的销售情况来调整不同商品的订单比例。
其次，数字是精准的。零售商通过分析用户的活动数据、社交行为、消费习惯等，为每个用户定制个性化的标签画像，挖掘出用户的兴趣点，进行有目标有重点的广告推送，甚至精心打造迎合用户市场的新品进行精准营销。原本处于被动地位的零售商从此可以占据主导地位，他们不是提供很多商品来等待顾客挑选，而是直接为消费者提供那些他们很可能正想买的商品。这样就可以有效控制销售的成本，而效率却能得到显著提升。
最后，数字是一条可以把线上和线下紧密联结在一起的无形纽带，它使得供给和需求不再是对立的两个方面，而是一个“你中有我，我中有你”和谐统一的整体。通过RFID或条形码识别商品类型，多传感器识别商品数量，机器视觉进行身份确认，或者自助机器人提供服务，这就形成了无人零售的基本条件。它作为零售数字化的实验产物，引发热议。尽管现阶段的无人零售店在设计和技术两方面都不够成熟，但人们对其依然充满好奇和期待。 也许和电子商务对传统零售商的冲击一样，无人零售也会给整个零售行业带来颠覆性的变化。
人工智能技术在无人零售中的实践
2013年，人工智能的热潮爆发，各大科技公司都在研发方面投入巨资，研究成果也同样令人震撼。2015年，微软亚洲研究院在ImageNet图像识别大赛中准确率实现突破，系统错误率首次低于人类水平；2016年，AlphaGo 在围棋大战中击败李世石之后，2017年又击败柯洁。
而AlphaGo的超强能力在带给人们惊喜的同时又让人担忧，人工智能会不会像科幻片中那样威胁人类的安全，并最终取代人类呢？其实，现阶段的技术水平还处于弱人工智能阶段，现在的人工智能只是看起来像人而已，并不能真正推理和解决问题，更不可能产生自我意识。这或许还是我们的一厢情愿，10月份谷歌的人工智能团队宣布AlphaGoZero（新版AlphaGo）可以彻底摆脱人类知识了。
大数据时代的人工智能有着无可比拟的优势，也同样存在局限性。它们在感知任务中表现突出，而在认知任务中表现欠佳，比如它们可以识别出图像中的物体，却不知道物体的功能；它们擅长经验性的问题如下围棋、下象棋，却不擅长发明创造。
利用人工智能技术的优势，并结合国内全球领先的移动支付态势，无人零售作为新零售的实践样本得到了极大关注。无人零售旨在利用视觉识别、传感器融合、深度学习算法等技术，让顾客能够自助完成选购、结账等操作，实现无人值守。无人零售具有非常迅猛的增长前景，以及庞大的市场，预计到2022年，市场交易额超 1.8万亿，用户规模达 2.45亿（如图3所示）。
目前的无人零售主要有四种方式：RFID或者条码、自助机器人、机器视觉和多传感器。
“淘咖啡”集商品购物、餐饮于一身，采用人脸识别技术，用户通过手机淘宝扫码便可进入无人零售店，离店前通过“支付门”会被自动扣款。存在的问题是高度依赖网络，使用的RFID标签则会限制商品的材质和数量，并增加成本。
“缤果盒子”和普通的便利店类似，采用人脸识别技术，用户在关注微信服务号后可进入，离店时扫描RFID标签自助收银。面临的问题有RFID的技术缺陷，并且自助收银台影响购物体验。
“F5未来商店”像一个升级版的自动售货机，能够提供便利商品和鲜食，用机械臂实现自助加工烹煮，最后用户在微信商城支付。不过熟食商品种类较少，还存在机械故障的风险。
深兰科技“TakeGo”无人便利店需要用户扫手进门，注册掌静脉，无需运用手机APP，通过快猫机器人跟踪抓取动作进行购买行为识别和商品识别，出门直接扣款。但是对在店购物人数有限制，在遮挡等特殊场景下的识别率较差。
“Amazon Go”需要下载APP，扫码进门，通过人脸识别和多传感器（RFID、压力感应、音频识别、视觉识别）计算有效购物行为并进行商品识别，识别精度高，但是系统人数过多会引发故障，并且由于RFID和感压层板的局限，商品的距离太远会影响追踪的准确性。
京东无人超市从2016年初布局，到实现商品“拿了就走”，主要应用了卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等人工智能领域的前沿技术和多种传感器相结合，除了集成了以上智能、传感、互联的技术外，未来将从金融、供应链、物流、商品运营、用户运营等五大方面全面升级，赋能品牌商，通过大数据挖掘和分析，搭建一个消费者、品牌商、渠道商交互共赢的新平台。
总之，无人零售店各具特色，并且可规模化复制，应用于更多场景。在节省人力成本的同时，可以跟踪顾客购物行为，帮助经营者优化店面设计，调整商品摆放位置，定制更好的经营策略。无人零售店也面临着挑战，超市的商品类型多、同一品类内差异小、样本不均衡。还有复杂的遮挡和光照环境都增加了商品识别的难度，此外，传感器识别能力和物品追踪算法水平欠佳，需要增加技术人员的投入和物流的工作强度。
无人零售有望对运营效率、选址灵活性、后端供应链的数据支持等多个环节带来巨大影响，目前无人零售还在初期阶段，是对零售业自我补充和优化的一种形式。随着人工智能技术的发展和成熟，会驱动整个零售系统的资金、商品和信息流动不断优化，在供应端提高效率、降低成本，在需求端实现便捷、高效的全新购物体验。 （作者单位：京东集团公司）
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