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“无人零售”遍地开花 “人工智能”落地生根

时间:2018-1-11 11:57:00 来源:信息时报 点击:475
“无人零售”与“人工智能”都是不可或缺的创业热词。年初,自无人便利店掀起热潮后,就陆续出现了一系列的无人货架、无人小卖柜等,抢占着新零售市场。2017年,人工智能也异常火热,仅上半年产生的融资就超过了150亿元,累计融资额达635亿元。过去这一年,“人工智能”从概念进入了落地期,利用AI技术为各行业赋能,出现了无人驾驶汽车、智能音箱等,让人感受到了科技带来的变化。

回顾:智能零售进入场景争夺战

 “无人零售”在2017年开始火了起来。随着亚马逊推出的Amazon Go无人便利店,一时引起了市场对零售业态的探索。不久后,F5未来商店、缤果盒子在国内市场落地,主打的都是24小时无人值守便利店。其中,缤果盒子的面积在15平米左右,主要布局在高档小区和写字楼,为社区居民提供生鲜及便利服务。如今,两个项目都已获得了A轮融资。

此外,自动售货机在无人零售领域也引起了不小关注。其中,橙汁机与咖啡机表现较为亮眼,主要铺向学校、医院、写字楼等。如“天使之橙”目前已有4000多台终端设备,每月销售量为700多万杯;“友饮”签约点位也超过了1000个,目前运营着500多台设备,毛利率超过80%。

下半年,“无人货架”在创投圈走红,入局者众多。据中商产业研究院发布的《2017年中国无人货架市场前景研究报告》显示,截至2017年9月末,已有至少16家无人货架获得投资,最高达3.3亿元,融资总额超过25亿元。以“猩便利”为例,它以无人值守的货架为主要模式,主要将零食货架放在企业茶水间等空闲位置,主要收入则来自商品销售。到了年底,无人零售又涌现出了一种新玩法“小卖柜”。据了解,该项目由阿里与美的联手,初始投资为5000万元。其中,小卖柜则类似于一个三门冰箱,用户只需用支付宝扫下柜门上的二维码,门就会打开,可自由取货。当关上门后,支付宝会进行自动扣款。

思考:巨头市场比拼整合供应链能力

据中信证券发布的《无人零售深度报告》,无人零售未来主要会有三种形态:一是无人售货机,单柜占地约1平米、SKU 数十个(可延展);二是无人盒子,占地数十平米、SKU数百个、拆卸移动方便;三是传统商超技术应用,利用无人收银、物联网、人工智能等提升效率及体验,如Amazon Go等。不管哪种形态,都面临几个共同问题:用户群高度重合;人员、资本等竞争;供应链、系统和运营能力的挑战。

 “无人货架和新型便利店等本质上都是在重构消费场景,借助互联网思维和技术等对传统消费进行升级改造。”创业者谢楠表示,这个方向没有问题,市场规模非常大,但这个行业一定会是巨头的市场,留给中小玩家的时间和机会不多,最终也会只剩下几家瓜分整个场景。“现在比拼的实际是向上整合供应链的能力,在竞争过程中会有一些能力不足的公司掉队,被收购也是一种很好的退出方式。”

在逸马集团连锁顾问田永强看来,无人零售是一场持久战。“无人零售需要解决四大问题,技术研发、供应链、用户运营与线下管理。”他认为,技术研发应有更多的软硬件结合和大数据利用;供应链上要解决选品数量及时效性问题;用户运营方面则要更注重消费者体验和个性需求;线下管理则从定点服务转向流动服务,从远距离低密度转向近距离高密度。

中信证券也指出,未来无人零售的发展将会以体验升级与成本下降为切入点,更看好零售数字化的整体解决方案,而非简单的“收银环节无人化”等工具类应用,长期意义则在于消费场景的全面数据化,推动零售“人—货—场”全产业链的改造提效。

回顾:“行业场景”与“消费级终端”成热门

2017年的“人工智能”不再停留于空泛概念,而进入了不同应用场景中。据不完全统计,2017年国内AI领域的融资额超过200亿人民币,有近600家AI初创企业。其中,“行业场景”与“消费级终端”成了应用领域的两大热门。

行业场景上,从事交通、医疗、金融的初创公司占成主流。其中,无人驾驶被认为是汽车行业的未来趋势,涌现出了智行者、智驾科技、中科慧眼等初创企业,通过输出产品、技术或与物流公司合作等来盈利。如中科慧眼就与传统车载硬件商展开合作,并抓住无人物流送货车、园区小型车等电动车细分领域,还与车辆制造商协作开发,摸索出多渠道变现模式。

医疗也是人工智能应用的主要场景。目前,涉足“AI+医疗”的初创企业有近140家,包括医学影像识别、智能虚拟助手、医疗机器人等细分领域,通过与政府、医疗机构、保险公司等合作来进行收费。其中,“AI+医学影像”因数据积累丰富、AI技术及商业模式相对成熟、临床价值较大而成为热门赛道。在金融领域,AI则带来了智能语音、人脸识别等,通过与银行、企业合作,更易实现商业变现,云从科技、商汤科技、旷视科技、依图科技等都是其中佼佼者。

思考:人才储备和商业化落地是关键

人工智能领域的创业也是人才的比拼。相关数据显示,我国人工智能领域人才供求出现了1:10的比例,人才需求十分旺盛。“可通过高校设置人工智能一级学科、加大高校人工智能专业招生规模、推进产学研合作联合培养、加大国际人才引进等方式加强人工智能人才的培养和储备。”工信部赛迪研究院互联网研究所副所长陆峰建议道。

 “拥有大量科研人才有利吸引VC的投资,但也可能带来过高成本。”在创业者严素看来,要把握好研发团队和产品工程团队的比例,做2C的创业需要创始团队非常有产品思维,这往往是以科学家为主的团队最缺乏的;而做垂直领域的应用,也需要创始团队有行业资源。这些都需要寻找合作伙伴来补齐。

另外,商业化落地也是问题之一。据了解,消费级终端领域中从事“虚拟助理”的“智能万事屋”、“应应-雨恒矩阵”等因技术、商业模式等不成熟而导致了关闭。“2C产品上,消费者不会为算法和技术买单,技术必须转化为产品,用于改善产品体验或者提升效率。”声智科技合伙人李智勇认为。

目前大部分企业都选择了2B模式。“2B 的优势在于相对容易变现,因为从企业用户更容易收费。”严素认为,这也更适合创业团队,能让自身更专注于某些问题。“劣势在于规模效应不一定明显,周期也可能很长,还需要拼企业资源或者政府资源。”

“开发见效快、实用性强、市场广的人工智能产品。”中央财经大学教授刘权认为,中小型初创企业可去开发智能家居产品、智慧城市产品、智慧医疗产品、智能APP等,还可定位为解决某个垂直领域的痛点,专门开发人工智能的中下游产品,如无人驾驶汽车的传感器、激光扫描器、雷达、定位仪、摄像机等配套产品。

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