如今，零售行業不斷發展，數字化的商品信息、高效的倉儲和物流，從產品的生產到配送，正形成一個完整的智慧化零售業態。國內外的電商巨頭都已經開始部署智慧供應鏈，自動預測、采購、補貨、分倉，根據實時情況調整庫存精準發貨，從而對海量商品庫存進行自動化、精準化管理。

具體來說，目前可以看到的智能供應鏈應用場景主要有：

（1）自動預測備貨：通過歷史記錄、節假日及促銷、周期性因素、商品特性等數據預測備貨，有效減少庫存；

（2）智能選品：智能化診斷當前品類結構，優化品類資源配置，實現了商品全生命周期智能化管理；

（3）智能分倉調撥：預先將商品匹配到距離消費者最近的倉庫，盡量減少區域間的調撥和區域內部倉庫之間的調撥，提高時效性，同時優化調撥時的倉配方案，最大化降低調撥成本。

以蘇寧為例，蘇寧超級云倉是自主研發的定制化、系統化解決方案。它使貨物從入庫、補貨、揀選、分撥到出庫全流程自動化、智能化作業，極大的提升了倉儲水平以及工作效率。在這個過程中，采用了大量的物流機器人進行協同與配合，通過人工智能技術，讓機器人適應不同的應用場景，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。

與傳統倉儲或者僅在單個環節實現自動化的倉儲模式相比，智能倉儲最大的特點在于機器人融入生產，改變生產模式，以及人工智能算法指導生產。因此，機器人技術、人工智能算法、海量商品的精準識別成為實現無人倉的主要技術瓶頸。

近年來，無人駕駛技術的研發得到了眾多企業的重視，在商業化應用中不斷成熟，包括無人重卡、快遞機器人、快遞無人機等，在物流運輸、無人配送方面，構成一個完整的智慧物流配送體系。其中，無人重卡是連接區域物流中心的橋梁，快遞機器人為最后一公里配送構建基礎，快遞無人機則全方位、無死角的保證這一公里的配送。越來越多的無人智能化設備被應用到具體場景，每個智能化的場景應用連成一體，構成智慧零售的關鍵一環。

當前，人工智能已經成為傳統行業轉型升級的助推力，持續地改變我們的商業模式和生活方式。而人工智能技術在新零售體驗中的應用，必將進一步推動深度定制購物體驗的發展，深度定制購物體驗則會帶來用戶使用的粘性。當然，在發展過程中，也面臨著一些困難與挑戰。首先，在目前階段，數據是AI應用的必要基礎，在長期的業務開展中，積累的數據維度多樣、體量巨大、形式復雜，并且數據間很多時候無法融合互聯，形成數據壁壘。

其次，零售行業注重利潤率，而科技落地的成本不是每個零售企業都能夠接受的。例如，對于大型的連鎖便利店，如要實現眾多門店的智能化，一次性投入成本較高，因而升級門檻較高，往往傾向于依舊采用傳統方式。

盡管存在重重困難，眾多的科技企業仍然進行了有益的嘗試，在一些典型場景中探索人工智能技術的應用。尤其在零售行業，新技術的應用落地呈現爆發趨勢。例如，零售企業在加速與人工智能技術融合，在“物”端深耕供應鏈管理的同時，在“人、貨”端的用戶體驗上也增強了線上、線下的融合。從無人值守的便利架到無人配送車，從單個的機器人到智能化的無人超市，各種技術、產品和解決方案，向人們展示了人工智能助跑“新零售”的誘人前景。