大數據、人工智能等新技術廣泛滲透，直播電商、短視頻電商、社區團購等新業態新模式快速發展，促進市場銷售增長。同時疫情黑天鵝事件，也是對各企業的考驗，考驗企業內部的組織能力，以及與外部消費者連接的能力，誰的連接能力越強，誰就更有競爭力，相信不少企業已經反應過來，而在這中間最關鍵的是數字化運營，新消費時代的洗牌已經開始。

    本文盤點2021年零售、餐飲智能十大新技術應用的快速發展、應用場景和功能。

    AI視覺秤、AI圖像識別、客流統計等廣泛應用于門店運營

    與以往的傳統電子秤相比，AI生鮮秤通過圖像識別方式進行稱重，識別之后屏幕會顯示果蔬的品類，數量，價格，重量，全部菜品識別完畢之后，可點擊結算，顯示屏上將顯示出支付二維碼，消費者只要用手機掃二維碼就可以完成付款，消費者付款后，會自動打印出小票。作為零售門店場景中的一部分，從產品與方案的優化角度，打通支付、訂單、商品、會員等數據模塊，提升更高的價值空間。

    同時，在餐飲領域，菜品的識別稱重也受到關注。在菜品出菜環節，通過AI稱重，可識別、稱重菜品以及分析菜品各個指標，為餐飲標準化提供保障。

    AI秤是2021年度較受關注的零售智能技術應用之一。AI秤綜合能力的要素包括信息的獲取、信息的預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。通過樣本增強、數據處理（圖像處理）、 算法優化等。

    此外，AI視覺功能與算法廣泛應用于門店運營，如客流識別、行為分析、物體（商品）識別等。在食安與營銷、運營管理方面提供幫助，極大地提高了零售餐飲效率與安全保障。

    掃碼點餐、大屏點餐、自助收銀等應用支持觸點數字化

    某知名餐飲連鎖企業IT負責人表示：近兩年餐飲因為疫情影響較大，傳統餐飲在營銷方面的基礎是很薄弱，細化來講，消費者對加入會員比較反感。那么在不做會員（無感）的情況下是否可以了解消費者畫像，如復購率與篩選優質客戶。未來在消費者畫像與復購分析方面會加大力度。在流量獲取越來越貴的背景下，如何打造營銷體系與會員制度，提高復購率的同時提高效率。

    觸點數字化，趣味化，無感化一直以來是零售餐飲營銷端的重點。而掃碼點餐、大屏點餐、自助收銀等不僅讓消費者有了不錯的點餐、購物體驗，同時通過無感的方式加入免費會員，用戶標簽積累與智能推薦菜品，實現精準營銷。掃碼點餐通過整合到POS系統，實現餐飲收銀會員一體化+掃碼點餐、統一會員入口實現全品牌會員權益互通，提升會員復購率，增加會員入會率，助力提升運營效率。

    智能貨柜、取餐柜、快遞柜、自助咖啡機等迎來新一波浪潮

    人口老齡化已成為中國基本國情，預計十四五期間，中國將進入中度老齡化社會；到2035年，中國社會將步入重度老齡化社會。人口老齡化背景下，勞動力人口供給下降，人力成本逐年上升，這將深刻影響中國的經濟發展的結構與前景。

    伴隨著人力成本的逐年上升，無人零售行業迎來了發展機遇。如北京地鐵開放無人便利店，寫字樓、醫院、工業園區等場景無人售貨柜，取餐柜、自助咖啡機、無人貨柜等又在2021年迎來一波新的浪潮。

    我國零售消費需求、人工成本及場地租金的上漲，將催生出更大的自動售貨機市場需求。隨著人們消費觀念和接受程度的轉變，消費者對設備的智能化需求與日俱增，自動售貨機行業在中國市場發展潛力大。

    AGV等倉儲物流智能化技術顯現優勢

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    目前很多實業企業面臨招工難、工人貴、管理難的問題，企業開始轉型升級，引進各種機器人、AGV自動搬運車等來代替大量繁雜、耗時耗力的工作。

    AGV自動化物流系統是完成自動裝載、搬運、卸載貨物功能的物流系統，具有柔性好、靈活性強、工作效率高、自動化水平高等特點。

    AGV揀貨系統為零售企業解決了密集存儲問題；同時自動分揀系統與輸送包裝系統解決B2C揀選分播問題；通過AGV實現貨到人+小件交叉帶分揀+自動封箱粘標解決B2C揀選分播問題；AGV搬運系統和線下揀貨輸送系統，可以解決B2B揀選分播問題；集貨分揀系統與四向庫暫存系統實現交叉帶+四向穿插車庫解決集貨暫存問題。

    如在服裝行業，AGV能夠幫助工人節省50%以上的行走時間，場地越大，產品SKU越多，通過智能化分揀起到的效果也會越好。相比于傳統人工拆零揀選倉，貨到人揀選最高的揀選效率提高1倍以上，揀選人效可達 300-450 PCS/H，這就是機器人的優勢了。

    RPA（Robotic process automation）機器人流程自動化提升效率

    機器人流程自動化（RPA）是一種軟件技術，通過該技術來模擬人的操作自動處理業務流程。

    在零售與餐飲市場，RPA管理無處不在，對于RPA技術的熟練應用，大大提高了零售餐飲企業數字化多各模塊的運營工作效率。

    用RPA提升零售餐飲企業工作效率，體現在以下幾個方面：

    財務管理（財務分析、應收賬款、開票、采購付款、訂單、收款、財務報告、存貨盤點、資產管理）、 人力資源（招聘、入職、考勤、教育及培訓、薪酬、福利等）、 銷售/客成（客戶關系、客服支持、信息采集、工單分發、續約提醒）、供應鏈/制造（存貨管理、采購需求計劃、供應商管理、合同管理、詢價管理、訂單管理、物流配送、退貨處理）、 IT管理（安裝、FTP下載上傳備份、文件管理、郵件管理、文件同步等）

    AI技術和RPA融合是未來的商業聚焦點，為此需要有足夠的AI能力，把RPA逐步的推向IPA的全新階段，整個行業的發展一定是沿著這個方向，未來會有越來越多的數字員工高效穩定地在客戶的工作場景中運行。業務人員只需簡單學習一下RPA的產品，那就可以像使用Excel一樣使用自動化工具來為自己的工作賦能。

    同時，數字化硬件產品（RPA+IOT 財務作業機器人，如票據清分、發票掃描、智能投遞柜、報稅機器人等），助力企業快速進行數智化升級。也是值得關注的方向之一。

    5G應用實現了更多的商業落地，未來將支持元宇宙的創新應用

    對于5G網絡的發展，工信部明確了建設的目標，2022年要穩妥有序開展5G和千兆光網建設，預計到2022年底，我國5G基站將超過200萬個，5G的終端連接數將達到6億。

    隨著5G網絡建設的完善，5G應用正在覆蓋產業諸多領域，5G賦能經濟社會數字化轉型的潛能也在不斷釋放。據工信部總工程師韓夏介紹，近五成的5G應用實現了商業落地。據統計，目前全國5G應用創新的案例已超過1萬個，覆蓋22個國民經濟重要行業。個人應用方面，我國5G應用發展基礎扎實，用戶群體已成規模。其中，5G消息展現了良好的發展態勢。

    同時，在新型信息消費行業重點布局發力，圍繞元宇宙所延伸出來的VR和AR以及高清視頻行業以技術融合創新為切入點，分階段逐步推進個人應用走深向實。此外，在教育、醫療等領域5G應用也在加速發展。未來，5G高質量精品網絡有望驅動游戲娛樂、賽事直播、居住服務等信息消費領域多點開花。

    目前，基于5G的“殺手級應用”還未出現，因此市場需求度和滲透率還不高。元宇宙的通信基礎是5G，5G的高速率、低時延、低能耗、大規模設備連特性，能夠支持元宇宙所需要的大量應用創新。元宇宙有可能以其豐富的內容與強大的社交屬性打開5G的大眾需求缺口，提升5G網絡的覆蓋率。

    零售、餐飲企業上云思考

    上云是目前的大趨勢，但上云的工作量不少。零售企業如自建云機房難度極高，而租賃云服務器對于零售企業來說相對合適，上私有云也是租云合適。目前市場上具備很多成熟的云服務器供應商。

    公有云的概念簡單理解就是申請一臺接入Internet的云主機，只需要購買類似租賃費用，而并不需要購買它，同時可以對其隨意安裝軟件或應用；私有云是為了解決安全問題的云計算方案。雖然公有云很方便，但是畢竟是把數據和資源都交給了其他第三方，這對于企業管理來說，是一個很大的隱患。畢竟，很多數據是無價的，很多企業把用戶數據作為他們的靈魂支柱；混合云是在成本和安全方面的一種折中方案。數據依然是存到本地的機器上，但是一旦出現大規模的訪問或者計算時，就會把這部分計算的需求轉移到公有云平臺上，實現不同場景的切換；私有云比起公有云，更加安全，但是，成本也更高�；旌显圃谑褂闷饋砭哂懈�高的靈活性，是企業在考慮成本效益下的首選方案。

    多云是多個公有云或多個私有云的協同管理，涉及到從不同的服務提供商實現各種云服務。多云管理目前來看能相對很好的利用單個云的優勢與服務，也能有效的避免服務商鎖定；同時企業還能根據業務、技術及性能等需求動態調整多云部署的策略。

    SaaS功能的場景延展性進一步延伸

    在中國零售餐飲業，SaaS產品功能存在多樣性。2021年SaaS功能的場景延展性進一步延伸，如SaaS+支付，SaaS+電商，SaaS+短視頻平臺等。此外零售餐飲全鏈路數字化要素眾多，想要通過一套完整的SaaS服務去覆蓋全流程業務，難度極大。一般而言，SaaS服務與企業原有系統打通并非難事。難點在于后續的數據實時性與接口服務的標準化統一問題。同時SaaS服務之間的協同更需要標準化的構建。

    SaaS在架構上很大可能是未來的趨勢，國內有眾多廠商都在往Saas轉型，如果應用場景和平臺架構上能夠做到優秀，新的獨角獸公司誕生的可能性很大。

    SaaS服務目前在國內還留在早期階段，SaaS轉型并非一朝一夕之事。在眾多各類SaaS服務商中，零售企業應擦亮眼睛，選擇穩定且合適的SaaS服務商。

    AI更多應用在偏好分析、數據營銷、商品預測方面

    如私域流量方面：通過SQL統計和預測模型收集會員信息，通過價值分層和智能企微進行老客戶關懷，實現多次激活。正確預測用戶的生命周期變化，才能找到激發躍遷的合適時機。

    商品偏好方面：通過歷史交易和訂單明細，為用戶提供個性方案，從而提頻升單。智能推薦標簽可以對五大營銷要素進行動態推薦組合，實現精準營銷，建立良性的健康成長的用戶結構，滿足不同客群的需求，實現全生命周期經營；“預測+推薦”，讓動態標簽引擎能夠推動業務。

    內容偏好方面：通過歸因算法對瀏覽內容進行分析，發現用戶興趣內容，進而種草培育。通過提升用戶種草小程序瀏覽數，促進用戶復購。并且隨著購買次數的增加，高瀏覽次數的用戶的GMV占比逐漸增加。

    行為反饋方面：通過行為數據和文字語言進行時間分析，讓用戶獲得峰值體驗——互聯網增長實踐中的“Aha Moment”（峰值體驗/驚喜時刻），都追求在一系列場景或產品/服務組合拳中打動客戶，實現的核心則在于主觀創新與客觀數據。利用行為反饋標簽，實時感知用戶；關鍵時刻對用戶觸達，效果翻倍。通過圖數據抓取社交鏈路，進行投放優化，培養私域達人，進而實現裂變拉新。裂變進入下半場，利用權益和內容讓極少的KOC影響上萬的潛客。

    商用服務機器人進入新一輪快速發展階段

    自疫情爆發以來，大量“無接觸、無人化”的需求場景，推動我國商用服務機器人進入新一輪快速發展階段�！罢�策+經濟+勞動+商業”四輪驅動商用服務機器人發展，據測算2023年中國商用服務機器人市場規模將接近495.36億元。商用清潔、終端配送、講解引導是商用服務機器人的主要應用領域。

    疫情的出現使人們重新思考商用服務機器人的應用場景，未來各公共領域包括交通樞紐、醫療機構、寫字樓、娛樂場所等都場景都將成為商用服務機器人的發展突破口。另一方面，盡管形態和功能有所差異，但商用機器人的功能部件已經逐漸模塊化，降本提效實現規模經濟將推動商用機器人進一步落地，大規模的落地將推進產品進一步升級和降本，實現產業良性循環。

    商用服務機器人的困境主要在技術端。由于視覺盲區的存在，出于安全考慮，企業不得不降低商用服務機器人的運行速度和效率，大大降低了客戶替換人工的價值。

    無論是通過推薦和個性化來推動銷售，還是通過機器人或傳感器來提高效率，或者提供新的購物和管理商店的方式，人工智能技術已涉及零售行業的各個領域。