ai相機如何在零售業活用

⑴ 小米ai相機怎麼用

小米ai相機是近兩年才出現的新模式，照相更清晰，目前在米八等手機已經上線。

工具/材料

小米手機

• 01

  打開小米手機，找到並打開相機。

• 02

  請注意，目前ai相機只支持拍照和方形兩種，至於人像、全景並不支持。

• 03

  在上方有個ai標志，點亮就可以開啟了。

• 04

  打開相機設置，使用ai相機，最好將照片質量調為高。

特別提示

希望對各位有幫助，謝謝！

⑵ 人工智慧在電商零售領域中的應用不包括哪些

目前，人工智慧在電商領域的應用主要體現在以下幾個方面：
1、智能客服機器人
智能客服機器人涉及到了機器學習、大數據、自然語言處理、語義分析和理解等多項人工智慧技術。智能客服機器人主要功能是自動回復顧客問題，消費者可以通過文字、圖片、語音與機器人進行交流。智能客服機器人可以有效降低人工成本、優化用戶體驗、提升服務質量、最大程度挽回夜間流量，以及幫助客服解決重復咨詢問題。此外，據市場調研公司Gartner預測，到2020年有超過80%的零售業消費者互動都將由人工智慧來完成。
2、推薦引擎
推薦引擎是建立在演算法框架基礎之上的一套完整的推薦系統。利用人工智慧演算法可以實現海量數據集的深度學習，分析消費者的行為，並且預測哪些產品可能會吸引消費者，從而為他們推薦商品，這有效降低了消費者的選擇成本。
3、圖片搜索
電商平台的商品展示與消費者的需求描述之間，是通過搜索環節產生聯系的。不過，基於文字的搜索行為有時很難直接引導用戶找到他們想要的商品。通過計算機視覺和深度學習技術，可以讓消費者輕松搜索到他們正在尋找的產品。消費者只需將商品圖片上傳到電商平台，人工智慧能夠理解商品的款式、規格、顏色、品牌及其他的特徵，最後為消費者提供同類型商品的銷售入口。
4、庫存智能預測
多渠道庫存規劃管理是困擾電子商務最大的問題之一。庫存不足時，補貨所浪費的時間會對商家的收入帶來很大的影響。但是如果庫存過多，又會使營業風險和資金需求增加。因此，想要准確預測庫存並不是一件容易的事情。這時人工智慧和深度學習演算法可以在訂單周轉預測中派上用場了，它們可以識別訂單周轉的關鍵因素，通過模型計算出這些因素對周轉和庫存的影響。此外，學習系統的優勢在於它可以隨著時間的推移不斷學習而變得更加智能，這就使庫存的預測變得更加准確。
5、智能分揀
智能機器人分揀不僅靈活高效還適用性很強，機器人對場地要求比較低，數量也能根據場地條件進行增減。與人工分揀相比，在相同分揀量的情況下，貨物分揀更及時、准確，分揀環節的減少讓貨物搬運次數相應減少，貨物更有安全保障。

6、趨勢預測
一般來說，圖片中會隱藏著大量的用戶信息。所以，根據用戶瀏覽的圖片，利用深度學習演算法可以從中分析出最近某品類的流行趨勢，如顏色、規格、材質、風格等，這也是電商平台與供貨商進行談判的重要依據。
7、商品定價
傳統模式下，企業需要依靠數據和自身的經驗制定商品的價格。然而，在日趨激烈的市場競爭環境中，商品價格也要隨著市場的變動做出及時調整。這種長期持續的價格調整，即便是對於一個只有小規模庫存的線上零售商來說，也是一項很大的挑戰。而這種定價問題正是人工智慧所擅長的，通過先進的深度學習演算法，人工智慧技術可以持續評估市場動態以解決商品定價問題。
寫在最後：
目前，電商巨頭都在積極應用人工智慧技術，優化自身電商平台，以此來增加行業競爭力。阿里巴巴、京東以及亞馬遜相繼推出了智能客服機器人。在物流領域，電商巨頭也紛紛發力，都推出了各自的產品。在推薦引擎方面，阿里巴巴有可視化人工智慧平台「DT PAI」，京東則推出圖像信息平台「鍾馗系統」和文字識別系統。可以說，在人工智慧的具體應用上，電商企業各有千秋。
當前，人工智慧已經駛入快車道，它對電子商務中的交易、客戶維系、客戶滿意度等方面正在產生越來越大的影響。隨著時間的推移，電子商務領域在人工智慧技術的不斷作用下，會有更廣闊的發展前景。我們有理由相信，人工智慧技術必將成為電商變革的重要助推力。

⑶ AI對銷售有幫助嗎

人工智慧為銷售帶來了效率和有效性。

AI如何支持銷售？

作為銷售領導者，你可能聽說人工智慧將統治世界。你可以想像一個未來，所有銷售都由廉價而有效的 AI 助手完成。我們還沒有做到這一點，主要是因為人工智慧還不夠成熟，無法處理銷售所需的復雜對話和關系建立，因此，Gartner預測，只有 30% 的 B2B 公司會使用某種人工智慧來至少增強他們的主要業務之一。

銷售流程，到2020年 的今天AI的目的並不是要取代銷售代表，但作為一個助理來幫助他們自動執行重復性任務，例如數據輸入和會議安排或不需要個人關系的復雜工作，例如銷售預測通過突出客戶響應中的模式，使他們能夠更有效地確定優先順序並成為更好的銷售人員為團隊領導提供銷售代表與潛在客戶之間所有溝通的詳細分析，包括電子郵件、電話和聊天。

我們已經確定了 15 個人工智慧用例，並圍繞當今銷售領導者的 4 項關鍵活動構建了這些用例。我們目前專注於內部銷售，例如，零售銷售職能有不同的主要活動，因此有不同的 AI 用例。

這些活動中的主要銷售活動和人工智慧用例是：

• 預測銷售

需求預測

預測很復雜，但可以自動化。AI 允許根據所有客戶聯系人和以前的銷售結果自動准確地進行銷售預測。為你的銷售人員提供更多的銷售時間，同時提高預測准確性。

• 啟用銷售代表

更好的優先排序可以使銷售代表更好地利用他們的時間。銷售代表通常會利用他們過去 5 到 10 年的經驗來決定關注哪個潛在客戶。但是，人工智慧系統可以利用來自數百名銷售代表的數據來了解增加潛在客戶購買可能性的因素，並幫助你的銷售代表專注於合適的潛在客戶。

領先一代

如果你喜歡你的銷售代表，請為他們提供線索！如果沒有潛在客戶，銷售代表會花費寶貴的時間來尋找潛在客戶，而不是達成交易。

預測銷售/潛在客戶評分

潛在客戶生成後，需要確定潛在客戶的優先順序。 這些平台根據 3rd 方和公司數據對客戶的轉化可能性進行評分，讓你的銷售代表能夠有效地確定優先順序。

潛在客戶優先順序的另一個數據來源是貴公司的流量。網站識別工具 可以幫助企業利用潛在客戶與貴公司數字資產的互動方式來管理潛在客戶的優先順序。這些工具使你能夠識別在公司網站上花費時間並提供公司聯系信息的潛在客戶。你定義高質量潛在客戶的標准，然後這些平台會自動將「觸發報告」發送到你的銷售代表的收件箱。

銷售內容個性化和分析

一旦確定了優先客戶，銷售代表就會根據他們的需求和偏好提供個性化的銷售內容，為他們提供更好的服務。潛在客戶的參與率隨著個性化內容的增加而增加，企業可以轉化訪客並留住客戶。

銷售代表下一步行動建議

AI 將分析你的銷售代表的行動，並分析潛在客戶以建議下一個最佳行動。沒有人願意在電子郵件設置演示上浪費時間，因為他們本可以完成另一筆交易。

• 自動化銷售活動

不需要建立關系的簡單活動或活動可以自動化。

銷售數據輸入自動化

AI 將輕松、智能地將來自各種來源的數據同步到你的 CRM 中。

銷售代表回應建議

AI 將在與潛在客戶的實時對話或書面消息中建議回復。

會議設置自動化（數字助理）

讓 AI 安排會議，為你的銷售代表騰出時間。例如，Calendy 將電子郵件和對話鏈接到你的日歷，而 Clara 回復你的電子郵件並組織你的會議。

銷售代表聊天/電子郵件機器人

商界領袖聲稱聊天機器人可以將銷售額平均提高67%。這是因為銷售聊天機器人可以通過個性化消息幫助打破僵局，讓客戶更容易在那一刻參與或稍後返回聊天。AI 演算法還可以創建特定於某個人的定製電子郵件，並幫助銷售代表拓展潛在客戶，而無需浪費時間編寫大量電子郵件。

店內銷售機器人

這主要與 B2C 相關。 實體機器人已在各種類型的商店中試用。自 2016 年以來，Lowe's 一直在與 Fellow Robotics 合作試驗 LoweBot。鑒於在各種任務中替代人類的成本和難度，這些機器人似乎將在未來幾年內保持小眾地位。

人工智慧頭像

隨著你的銷售AI Avatar學習，它會變得更加智能並自動與潛在客戶建立數字營銷互動。這是另一個可以提高客戶參與度的應用程序，因為人類更願意與類人生物互動。例如，Dave.ai是 AI Avatar 供應商，可幫助企業在 VR 的幫助下將概念室中的家居生活方式產品可視化，並提供基於 AI 的推薦。

• 銷售分析和績效管理代表

銷售歸因

利用大數據准確地將銷售歸因於營銷和銷售工作。

客戶銷售聯系人分析

分析包括電話或電子郵件在內的所有客戶聯系方式，以了解推動銷售的行為和行動。與你的所有銷售人員分享這些見解以提高生產力。

價格優化

基於機器學習的動態定價工具自動抓取網路以收集競爭對手的數據，並根據競爭對手的定價信息和個人客戶的價格感知提供定價建議。

布局優化

在 B2C 零售中，人工智慧驅動的分析可幫助企業根據客戶行為數據優化店內/網頁布局。

如需更多信息，請隨時閱讀我們關於銷售分析的文章。

現在你了解了銷售中的 AI 應用程序，你可以在我們的銷售中的 AI部分閱讀更多關於這些應用程序的信息。你可以發現市場上所有最新的AI 支持的銷售助理軟體，並了解如何將人工智慧引入你的工作環境，使其更加高效和創新。

⑷ 人工智慧在實體零售業的應用類型有哪些例如織點智能無人收銀台，沃爾瑪的AI貨架以外

1
優化人員配置

通過分析員工即背景、銷售經驗、上一份工作等等歷史績效屬性，AI可以描繪出優秀員工的畫像，這將大大減少公司的招聘成本。

2
優化產品銷售策略

優化定價：人工智慧演算法可以綜合評估一件產品的評分、用戶評價、性價比和服務質量，並根據這些指標最終決定產品的排名；人工智慧還能不斷地對市場動態和競爭環境進行評估。人工智慧的參與，讓零售商頭疼的定價問題迎刃而解。

⑸ 如何看待大數據、AI等新技術的出現對零售業的影響

這個問題非常大，寫篇論文，甚至寫篇專著都不為過，以下只描述一個很小的細節吧，希望能夠見微知著。
傳統零售業（線下商超）和近十幾二十年的線上零售業（傳統B2C商城、微商等）的整個銷售過程是由商家主導的，換句話說，生產什麼、銷售什麼、怎麼銷售等所有環節都是以商家為主的，消費者的需求只能通過事後銷售業績以及商家的主動調研完成。這導致了商品的售賣，以及銷售策略的制定具有一定盲目性和隨機性。
但大數據和所謂AI的出現已經逐漸改變了這種模式，商家通過收集大量消費數據，這不僅僅包括消費者的歷史消費行為，還包括消費者的社交數據、交通出行數據、金融信用數據等一系列數據，通過對這些數據融合，展開對消費者主動且全面的畫像，在已經確知消費者的消費傾向和消費習慣後，非常有針對性地圈定售賣品、制定銷售策略等一系列細節。而後續消費者的消費行為又一次次對這次指定的銷售策略進行反饋修正，讓商家掌握的消費者畫像越來越准確。
這直接導致了從商品的生產、批發到零售，乃至到配送都全面從以商家主導轉變為以消費者主導，消費者的購買意願和購買習慣成為了決定零售商家業績的關鍵因素。處在這種浪潮中商家，如果跟不上潮流，不能對消費者的消費習慣進行精確定位，一定會被淘汰，這也能夠解釋為什麼現在小商家非常注重消費者的購買體驗，因為他們往往不具備大數據分析的能力，他們只能通過柔性的服務和完善的售後來彌補他們不了解消費者的短板。
以上就是從商家和消費者角色的轉變過程中，嘗試談談大數據的影響，希望對你有啟發，謝謝。

⑹ 當AI人工智慧遇上圖像感測器：智能相機驅動無人收銀超市等應用

不止是拍的更清晰，索尼近期推出了首個集成AI人工智慧功能的圖形感測器IMX500/IMX501。藉助智能視覺感測器可以無需通過雲計算，在晶元中完成對圖像的分析和處理，降低延遲並保護隱私數據。

這顆1/2.3英寸的感測器並不計劃用於火熱的智能手機市場，而是瞄準零售及工業設備領域的AI攝像機。相比動輒6400萬像素的手機攝像頭，IMX501的1230萬像素指標更偏重實用化。

IMX501由一個像素晶元和一個邏輯晶元堆疊組合而成，像素晶元捕獲的信號可由感測器上的AI引擎直接處理，而無需藉助外部CPU或存儲器的幫助。

1230萬像素感測器支持以60FPS錄制4K視頻，或者以240FPS錄制1080P視頻，邏輯晶元則以30FPS輸出元數據。自帶的AI處理可實現實時對象追蹤、面部定位，可根據需要只輸出元數據（如識別圖形中的人或物的類型），或者只輸出ROI（興趣區域）的圖形，從而減少需要傳輸的數據量，並提高對敏感數據（如面部信息）的保護。

用戶可將自己選擇的AI模型寫入到嵌入式存儲器當中，在零售店中實現對入店顧客數量統計、實時貨架商品動態、分析顧客喜好，或者創建熱圖像、檢測和分析區域擁堵狀況。

Amazon Go早在2018年就實現了類似的功能：無人收銀超市中顧客無需排隊等待結算，只需"拿了就走"，店內的攝像機和感測器會記錄人們購買的商品，並在離店時自動計費。不同的是，Amazon Go需要藉助雲計算來處理大量數據，而索尼的新感測器可以簡化這一過程。

⑺ 做線下零售太難了AI讓零售業起死回生的N種方法

京東數科編譯自bbc.com

在零售業領域，人工智慧（AI）的加入到底意味著什麼?這意味著它的加入不但能幫助零售行業在激烈的競爭中生存下來，還能幫助他們在後疫情時代再次走向繁榮富強。那麼，人工智慧到底如何幫助零售業走出困境？

零售業主管們利用 AI 找到消費者的癢點，並盡力滿足他們，通過AI解析相關的產品信息，為消費者購物提供科學指導。 眼下，實體店和數字購物體驗正在融合，AI技術可以為消費者提供安全高效的購物所需的數據。

Statista 的數據顯示，即使美國市場雜貨配送的在線銷售額已經從 2019 年 8 月的 12 億美元飆升至 2020 年 6 月的 72 億美元，但絕大多數的雜貨購物仍然在傳統的實體店進行。疫情當道，消費者希望盡可能減少購物次數，減少接觸的機會。這讓零售商和品牌方可以從消費者身上獲取更有價值的數據。

例如，一家名為 Locai 的初創公司使用 AI 來解析食譜的成分信息，讓消費者能更輕松地規劃飲食。只要提供給消費者的數據是准確和完整的，那麼人們想要用AI來預測消費者的需求，並且讓網路購物和在實體店購物體驗趨同的這種技術需求也是會持續增長的。

零售信息主管們可以利用 AI 來分析需求模式，確保消費者的需求能得到及時滿足。 疫情讓消費者開始嘗試他們從未試過的新品牌和商店，麥肯錫 6 月份的消費者情緒研究顯示，75% 的美國人因疫情而改變了購物方式。零售商和品牌方正在利用新的技術手段來分析商店的活動，並對流程進行自動化升級，如貨架上產品的庫存數量，可以根據數據分析，及時補充庫存，以跟上消費者的需求。

舉例來說，Pathr.ai 推出了一個基於 AI 的空間智能平台，可以評估商店的運輸模式以及客戶與店內商品的互動模式。Pathr.ai 看到了提升店內體驗的機會，我們可以在消費者購物時向他們提供有針對性的促銷活動信息及其他獎勵方式。

AI 只有能對現有的商品做出數據分析，比如說，如果不知道店內箱子的准確數量，AI 就無法准確地呈現出現有商品的庫存和位置。

為了加快交付速度，AI 在庫存管理中發揮著越來越大的作用。 然而，一些零售業務在產品數據管理方面缺乏具體的信息內容。但是AI 需要盡可能多的信息才能進行分析，如果沒有設置好所有的產品細節，消費者可能得到的信息不完整或不準確。

舉例來說，在疫情期間，一家急於將所有庫存放到網上進行銷售的商店，可能因為沒有搞清楚自己其實有 27 種不同口味的冰淇淋，而AI因此沒有獲取足夠多的信息，只能把冰淇淋的口味分成了巧克力或香草味的，那麼就無法滿足消費者多樣化的需求。

零售信息主管們正與供應商們合作，以滿足人們網上訂貨、路邊取貨和送貨上門的需求。Brick Meets Click 的數據顯示，越來越多的美國家庭正在使用配送服務來滿足他們所有的購物需求，這與以前的購物模式大不相同。在以前，人們只能買貨架上的商品，而且需要自己親自去到線下進行采購。但是現在完全可以一鍵搞定。交付速度提升，消費購物方式也發送巨大改變。

今年，疫情為零售業的發展創造了一個獨特的機會，讓它們能從消費者的行為中學習，並採用了能長期滿足消費者需求的 AI技術。從商店智能化到實時庫存管理，AI 有能力幫助企業度過當前難關，並再次走向繁榮。

⑻ 人工智慧有哪些商業應用方向

人工智慧在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。某東自主研發的無人倉採用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智慧、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智慧技術應用於客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。

⑼ 人工智慧如何幫助零售

新零售就是通過貼心的服務來引導消費者消費，並且通過更多更好的技術來提升整個服務體系，同時基於大數據的支撐，通過新的AI技術，來更快速更高效的分析客戶潛在需求。

⑽ AI換臉軟體總是曇花一現，AI變臉技術下的相關應用如何才能走向商業化

在這個風起雲涌的大時代，總是會涌現出一些新鮮的產業來。就比如這幾年隨著AI技術的發展，涌現出了一個新產業叫ai換臉，但是ai換臉這個產業並沒有得到大規模的普及，並沒有得到大規模的商用。那麼該如何才能讓AI換臉這個產業、這個技術得到大規模的商用、得到大規模的普及呢？我想可以從以下幾個方面著手吧，首先，解決人民需求。其次，政策推廣。