下一页零售业的大事——生成式人工智能处于领先地位，但并不孤单

多年来，由于新技术的出现，零售业发生了翻天覆地的变化。例子包括条形码、电子商务和手机，所有这些都对购物者从零售商处购买商品的方式产生了深远影响，重塑了消费者的期望。（对于超市形式和购物中心等非技术发明也可以这样说，但我们将只使用技术。）掌握新兴趋势的零售商更有可能调整和接受这些进步，以造福他们的业务。

以下是最有可能对零售业产生重大影响的四种技术的摘要。其他详细信息，包括零售专用用例和解决方案，请参阅《零售业的巨大变化》电子书。

生成式 AI 和机器学习

生成式 AI（人工智能）和机器学习技术已成为具有零售行业变革潜力的强大工具。他们彻底改变了零售商分析数据、了解客户行为和做出明智决策的方式。通过利用这些技术，零售商可以解锁宝贵的见解，提供个性化体验并优化运营的各个方面。

机器学习涉及使用算法，这些算法使系统无需明确编程即可从数据中学习并随着时间的推移提高性能。它允许系统根据从数据中获得的模式和见解自动分析和做出预测或决策。零售商一直在以不同的身份使用机器学习来优化预测和个性化等内容。

生成式 AI 是一种特定类型的机器学习，是指使用算法和模型生成新内容，例如图像、视频、文本，甚至整个虚拟环境。这些模型从现有的数据模式中学习，可以创建与原始数据相似的新输出。

Web3 和空间计算

以区块链和加密货币等去中心化技术为特征的Web3以及虚拟共享空间元宇宙正在重塑数字格局。随着这些技术的不断发展，零售业正处于重大转型的边缘。零售商可以利用沉浸式技术来创建虚拟店面，使客户能够探索产品，虚拟试用产品，并以新颖的方式与品牌互动。

计算机视觉和传感器

近年来，计算机视觉和传感器技术取得了重大进步，有助于真正实现实体商店的数字化。计算机视觉涉及使用算法和人工智能使机器能够解释和理解视觉数据。它包含各种功能，例如物体检测、面部识别、图像分类和跟踪。传感器是检测和测量物理输入（例如光线、温度、运动、距离等）的设备。在零售环境中，传感器可以部署在不同位置，包括货架、购物车、商店入口和更衣室，以收集数据并实现实时监控。

零售商不仅可以收集有关客户流量模式的数据，还可以使用亚马逊的 Just Walk Out技术消除结账过程中的大部分摩擦。

组合型商务

数字革命改变了零售业，实现了新的商业模式和消费者期望。为了保持竞争力并满足不断变化的客户需求，零售商必须采用创新方法。组合型商务已成为一种前景光明的战略，它使零售商能够迅速有效地进行调整。Composable commerce 是一种方法，它使企业能够通过组装预先构建的独立组件（称为微服务）来构建和修改数字商务体验。这些微服务包含各种功能，例如产品目录管理、结账流程、支付网关、个性化引擎等。通过解耦这些功能，零售商可以使用微服务和容器、A mazon API Gatewa y 和亚马逊云科技 AppSync 等服务创建灵活且可扩展的商务架构。

亚马逊云科技能提供什么帮助？

亚马逊云科技与零售商进行反向合作，合作设想问题的最终解决方案，然后进行备份以确定实现目标的任务。我们一直在零售背景下探索这些技术，并欢迎与对转型感兴趣的零售商合作。

结论

在研究的四种技术中，机器学习对零售业的潜力最大，包括深度学习、生成式人工智能等领域，最终是人工通用智能（一种超越人类能力的自主系统）。就其本质而言，机器学习技术继续 “学习” 和改进。但是其他技术也将产生令人印象深刻的影响，因此零售商应密切关注这四种技术，研究哪些用例为他们提供了最大的价值。

要了解有关这些技术的更多信息，请下载《零售业的巨大变化》电子书，您将在其中看到零售商的用例、优势和解决方案。

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