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面對電商巨頭,實體零售業如何與新創合作、靠 AI 活下來?

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各產業的公司都絞盡腦汁想要將 AI 技術和自己的產品服務進行融合,零售業當然也不例外。

對於傳統的零售業巨頭來說,想要玩 AI 就意味著要加入到電商龍頭 Amazon和Alibaba 控制的競爭場中——畢竟這兩家公司在大數據和 AI 算法方面都別具優勢,而這種優勢隨時可能讓零售業產生天翻地覆的變化。

美國零售業市場除了有激烈的競爭,還有著極高的關門風險——僅2017年一年,就有21家零售企業申請破產,其中包括曾經輝煌榮耀的的RadioShack、 Toys R’ Us以及Aerosoles。與此同時,還有其他一些零售商,如梅西百貨和希爾斯百貨,都宣佈將在美國關掉上百家門店——這意味著零售商在戰略方面急需進行改革。

在大部分傳統零售商還沒能制定出自家的 AI 發展戰略的同時,其他一些商家和電商卻已經開始使用 AI 和機器人技術對零售業進行變革——最近,Amazon就推出了以計算機視覺為設計理念的無人商店。在未來的幾年中,越來越多的零售商可能會被迫加入「AI戰」之中。

現階段,電商巨頭Amazon和Alibaba 正在使用大數據和 AI 技術對端到端解決方案進行改善,試圖提升用戶的購物體驗。而其他的大多數零售商則在將零售過程的特定環節與 AI 技術的融合上下功夫。

本文將利用CB Insights提供的數據,對不斷變化的零售業發展環境進行深入的研究。我們將分析 AI 、機器學習以及基於計算機視覺的技術如何影響從產品製造到分銷的零售各環節。

製造環節:將產品推向市場

消費者需求的不斷變化要求生產商縮短產品的製造週期。為此,一些零售商引進了使用計算機視覺的機器人來裝配服裝和鞋類產品。

1.自動化支持Adidas發展

相比其他產業來說,製造業往往會被外包給勞動力成本更為低廉的發展中國家。但是近年來,由於工業機器人的成本不斷地下降,越來越多的生產商可就近在市場所在處進行大規模生產——Adidas就是其中一員。

最近,中國T恤製造商天源服裝有限公司與阿肯色州政府簽署了一項諒解備忘錄,計劃年以每小時14美元的時薪在阿肯色州Little Rock新設的服裝廠雇傭400名工人。這家服裝廠只需要一些人員參與零售工作,而其核心的生產任務將大大地自動化。該公司計劃使用由佐治亞州的創業公司SoftWear Automation開發的縫紉機器人來生產Adidas的服裝。

這樣看起來,眾多繁重重復的工作將由 AI 驅動的機器人完成,而人類的工作則主要是機器人的維護和操作。事實上,早在2012年,DARPA (美國國防部高級研究計劃局)就在一份與SoftWear Automation簽訂的合同中表示:「 完全依靠自動化機器生產成衣是我們的最終目標。

2015年,Adidas在德國開設了第一家名為的Speedfactory 機器人工廠。目前,該公司正計劃在喬治亞州設立另一家完全由機器人負責生產的Speedfactory。有了這兩家自動化工廠,Adidas計劃針對倫敦、紐約、巴黎、洛杉磯和上海等五座主要城市生產具有本地話特色的鞋子。

2.競爭對手Nike也高度關注製造業的創新

2013年,Nike向製造業新創Grabit投資300萬美元。Grabit是一家利用電子吸附技術和機器學習開發機器人的公司。據彭博社報道,這些機器人只需要50-70秒就能製作出一個鞋面,而人類員工完成同樣的工作則需要10-20分鐘。

Grabit並沒有公開自己客戶的訊息,2017年5月的一篇新聞稿也只提到這家公司生產的物料搬運機器人被運往了一家位列財富100強的運動鞋和服裝公司。不過,彭博社最近證實這些機器人出現在了幾家Nike製造工廠中。

另外,Nike還提交了鞋靴零件自動化組裝識別的專利申請,履行了其製造創新的承諾。

倉儲自動化:分揀、儲存與庫存管理

結束了生產之後,產品將會運往倉庫和工廠,而在這些地方也少不了自動化技術的身影。不過,在倉庫和工廠,機器人需要和人類合作才能順利完成工作。隨著在網上購物的人越來越多,倉庫及時按訂單發貨的壓力也不斷加大。

2012年,Amazon收購了機器人新創Kiva Systems(現更名為Amazon Robotics),這使得機器人自動化技術在履行中心獲得了快速的發展。Amazon的機器人使用計算機視覺、深度感測、物體識別以及其他 AI 軟體及技術來完成移動重物、處理包裝等工作。在Amazon收購了Kiva Systems之後,新一批的新創企業逐漸發展起來,填補了Kiva留下的市場空白,從而構建了更為廣泛的生態體系。

在缺乏系統性的環境中,這些機器人在抓取、挑選和運送物品方面仍舊存在一些缺陷。不過,各家新創已經紛紛開始著手應對由技術缺陷引發的種種挑戰。

比如說RightHand Robotics,它在2017年第一季度完成了800萬美元的A輪融資,主要用於進一步開發機器人抓取技術。還有主要關注生產環節的Rethink Robotics,也同樣在開發用於物流和物料運輸的機器人。

消費者通路:線上和線下的博弈

我們對全美50多家上市零售商(包括電商平台Etsy和eBay)的1600多份財務電話會議記錄進行了分析,僅有9家公司在網路商店和實體店建設方面提到了一些與 AI 相關的策略。(這其中並不包括諸如Amazon在內的大型科技公司)。

有一些零售商,比如說Lowe,就非常注重企業內部的研發,而其他像絲芙蘭和沃爾瑪這些公司則透過與新創企業建立合作關係,尋求融合了 AI 元素的解決方案。下面我們將透過幾個案例來分析 AI 在線上和線下門市中的使用。

1.線上解決方案

上面提到,eBay是最早在線上業務中使用 AI 解決方案的品牌。這家公司在2015年第三季的財務電話會議中就第一次提到了「機器學習」。當時,eBay剛剛開始要求線上賣家對自己的產品進行詳盡的描述,這樣平台就能夠利用機器學習來處理這些數據,從而在產品目錄中找到同類商品。

再看2016年的記錄,這家公司與 AI 的互動變得愈加頻繁:第二季,ebay收購了一家 AI 公司Expertmaker;緊接著又在第三季收購了Salespredict;在季度電話會議中提到 AI 的次數高達15次。

在2017年第四季的電話會議中,eBay公司CEO Devin Wenig提出了一些可行性建議,希望將 AI 技術同公司的廣告投放、個性化、視覺化搜索以及產品配送等服務相結合。

Etsy也緊隨其後,在2016年第三季度的財務會議中提到了機器學習,又在同一季收購了一家電腦視覺新創Blackbird。還有其他的一些公司,如 GAP,雖然在會議中提到了 AI 技術,但並沒有制定切實的 AI 戰略。

有一些零售商選擇和創企聯合為自己的公司制定 AI 策略。圖像搜索新創 ViSenze 就和優衣庫、Myntra 以及日本電商巨頭 Rakuten 建立了合作關係。有了 ViSenze 提供的技術,顧客可以在實體店給喜歡的商品拍照,然後只要將照片上傳,就能在網上找到這款產品。

這家新創在 2016 年完成了 1050 萬美元的 B 輪融資,最近又加入了聯合利華的製造廠,主要在東南亞進行試點任務。

還有一些新創公司會和特定的市場進行合作。如一家中國的新創酒咔嚓(9KaCha),就利用圖像識別與搜索技術,打造了一個在線進口紅酒市場。根據了解,這家公司將會和其投資方海爾公司合作,幫助「海爾的智慧酒櫃識別並整理上億的數據,精確獲取顧客的需求,從而全方位提升消費體驗。」

2.線下解決方案

隨著電子商務的發展,美國一些商店被迫離開市場。而在這個過程中,Amazon可謂是該產業最為核心也最引人矚目的一家公司。Amazon非常注重AI在網上商城的運用,但同時,它也對實體零售業野心勃勃。如今,Amazon正在將AI技術投放到實體零售業中,試圖透過新興的AI能夠對實體零售進行變革。
今年,Amazon在西雅圖開立了一家名為「Amazon Go」的無人收銀商店, 顧客可以在商店中選擇自己喜愛的商品,不需要結帳,直接離開即可。

用戶在進入Amazon Go時需要掃描二維碼,之後Amazon就會使用一個由AI技術支持的系統對顧客進行實時追蹤。當顧客離店時會留下自己消費的數字,之後會據此自動從用戶的Amazon帳戶中扣除費用。

隨著Amazon Go的問世,中國的無人收銀商店也如雨後春筍般在各大城市落戶。還有更多的公司,雖然沒有跟上潮流,但也在自家的門店中加入了 AI 機器人,用於貨架商品的掃描。沃爾瑪最近就計劃在50家門店投入貨架掃描機器人,提升庫存管理的效率。

供應鏈&物流:產品配送

物流公司使用 AI 技術能夠打造更加高效的物聯網。現在,全球零售供應鏈正在變得越來越複雜,賣家和買家都想知道商品運輸的每一個步驟,自己的貨物究竟在何處,什麼時候能夠收到貨物等等。但是,由於運輸網路之複雜、涉及貨物及人員之廣泛使得,使得整個供應鏈系統的完全透明成為一個巨大的挑戰。

因此,越來越多的公司也開始開發與供應鏈及物流系統相關聯的 AI 技術,比如新創企業ClearMetal正在嘗試使用機器學習來提升產品運輸的可視性。這家公司開發的平台能夠收集來自運輸方的數據,並綜合考慮天氣、貨幣價值變動等訊息,對運輸事項、運輸時間和需求等訊息進行預測。

全球最大的集裝箱物流公司Maersk計劃在印度招聘200名專業研發 AI 技術和數據科學的專業人員。在此時前,Maersk已經和愛立信以及Maana等公司展開合作,改善物流運輸。該公司希望能夠將所有數據同步到雲端,從而提供更為全面的運輸訊息,大幅提升運輸質量。

總結

儘管越來越多的 AI 解決方案出現,但只有少數傳統品牌能夠有效地將 AI 戰略落實,進而提高營運效率。

但不可否認,AI 技術的確給零售業尤其是人力方面帶來了衝擊:從製造生產到最後的配送各個環節都受到影響,越來越多的零售企業不得不調整戰略來適應不斷變化的市場環境。

像Alibaba和Amazon這樣的科技巨頭仍在不斷開拓新的領域、研發新的技術,更好地將 AI 和零售業結合併手機用戶的數據。Alibaba就在最近宣佈公司將投資150億美元,用於開發量子計算、 AI 技術以及其他技術。與此同時,規模較小的新創公司也看到並抓住了市場中潛在的機遇。

另外,隨著 AI 技術在零售產業中的普及,零售商之間、零售商和其他涉及零售業的科技公司之間的競爭將越來越激烈,而 主要的競爭將集中於 AI 新創和相關專業人員的爭取上。

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本文授權自《創業邦》,作者:蔡怡然

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