R e t n e w s ｜ 第 433 期
“作为世界三大零售盛会的亚太零售商大会暨国际消费品博览会，在时隔14年之后再次在中国举办。
文｜洛克
编辑｜小荼
微信公众号ID｜Retnews
9月7日，由中国商业联合会主办的第19届亚太零售商大会暨国际消费品博览会落下帷幕。作为世界三大零售盛会的亚太零售商大会暨国际消费品博览会，在时隔14年之后再次在中国举办。
《新零售百科》作为重要合作伙伴受邀参展，并与同期参展的450家企业进行了深入交流。此次参展企业及展品涉及零售行业全产业链技术及解决方案，包括智慧零售、智慧物流、商业ERP系统、智能支付、无人零售、高端零售品牌、中华老字号、自动售货系统设施、无人售货机、冷链运输等。
此次博览会在重庆举办。重庆正在加速建成“一带一路”重要流通节点和长江上游地区现代商贸中心，博览会的成功举办为此提供了很好的发展契机，尤其是在智能建设、培育新消费方向上，整体上讲提升重庆零售业国际化的水平。
在促进消费升级、创新市场流通的基础上，中国商业联合会、《新零售百科》与众多行业大咖共同探讨了零售业智能化升级的未来与发展趋势，尤其是如何推动互联网技术在零售业板块的落地与融合。
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商汤科技工程院院长沈徽：
AI赋能要切入到整个零售环节
商汤一直在构建智慧零售的一个平台，叫Sense 30。零售是通过人、货、场连接在一起，零售也是一个历史非常悠久的行业，有着几千年的演化（历史）。
我们希望能了解消费者，希望能够优化运营和营销的效果定理。在过去传统的零售业态里面，大家很多时候是靠经验，靠“老司机”，但是随着经济不断发展，需求的快速增长，以及商业形态和商品的不断细分，包括新服务的涌现，光靠“老司机”不能承载这样一个需求。能够把商业的活动去做数字化，然后从数字中挖掘，把人的智能构建在计算机里面，其实就变成了很普遍的一个需求。
一个零售的完整闭环，其实包含了多个环节，包括从最初的市场行为获得用户的感知，然后到获客，真正引领推介，最后达成真正的销售。对于线上的环境而言，由于本身就是一个数字化的环境，数据已经有了，要做的事情是在数据上获取很多的洞察，利用这些洞察不断提高营销的能力和效率，来更好的达成。这也是为什么过去20年，随着互联网的不断普及，包括移动互联网的普及，包括各种类型电商的发展，现在零售的成长速度过去几十年超过线下的。
即使如此，其实线下的零售仍然是我们的主体。超过80%的零售在线下，线下仍然是我们主战场，线下做数字化是一件非常难的事情。
一是数据获取的手段相对比较少，数据的质量，准确性各方面都是存疑的；另一方面由于数据的稀疏性和不准确性客户决策的旅程其实是有很多步骤的。任何一个环节的缺失都会导致转化率的降低。所以数据不关联，导致无法对客户或者对零售运营有一个整体的认识；第三数据可用性的问题，本身这些数据的形态，数据的结构，以及关联性，能不能够从中间去找到规律，在线下这些方面也是做得不够的。
计算机视觉技术给我们带来了很大的机会，能够去帮助线下的零售做好数字化的工作。这里面包括感知能力，去真正感知在线下的人、货、场这样一些行为的发生。当我们感知到以后，对它的意图、流程形成一种理解，这样的理解最后变成了一些数据，这些数据是可以计算的。我们可以做分析、看趋势、进行统计，最后帮助决策。而这样的决策导致的行为，它对人货场的变化，我们又可以通过新的闭环再去统计效果，我们在线下就有更多的数据可以去用，可以更好去提升大家决策的能力。
真正的AI，特别是视觉想要赋能零售，绝不是一个单个的产品或者技术放在那里就可以做的，必须要切入到整个零售环节中去。从最初数据采集到数据的聚合和分析，最后潜入到业务运营的流程和决策的流程当中去，然后去为运营者去提供决策的依据，然后去做一些决策的行为，然后这些决策行为同时又会影响到线下的人货场的关联关系和互动，然后从而衡量运营或者营销决策是不是能够达到效果。
用AI去赋能，其实不是0和1的关系。当AI的精准度，能力涵盖范围超过一定的域值的时候，才会对一定的场景或者一定的业态形成一个有效的赋能。商汤对于各个场景涵盖的能力体现在几个参数上，第一是单日客流量10万，针对一个特定的零售体，我们可以有效管理他们每日十万的管理，可能就是一个大型商超、购物中心的流量。
（同时）对一个平台性的产品来说，光提供比较原始的技术能力是很难得到应用的，商汤针对场景做有效的抽象和开发，这样便于（在实际场景中）使用。
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奇点云创始人兼CEO张金银：
阿里巴巴的大数据之路
我在2004年加入阿里巴巴，在阿里巴巴工作了12年，基本在技术线工作。我搭建了阿里巴巴第一个数仓，以及数据团队。
2004年我加入阿里巴巴的时候，在数据这块没有做任何事情。那时候阿里巴巴只有一家公司，淘宝还是一个项目组。那个时候马总要看一些报表怎么办呢？我们技术人员从前台的业务库里面把数据拿出来，拼成一张报表给到马总。后来我来了之后，就觉得这样不行的，因为业务和数据肯定要分开，懂技术的同学都知道，我们做数据不能干扰前线的业务。所以我们就做了一个数字仓库。
2008年淘宝业务增长特别快，我所带领的团队，已经使用了20多个接点了，可以认为是Oracle的一个数字仓库。Oracle这种通过传统的IOE的技术是没有办法再支撑我们整个业务做100倍或者1000倍的增长的。第一个它的技术本身是受限的，技术本身没法让节点数从20多个扩到两百，或者两千多个。第二个原因，发现每年交给IOE的钱实在太多了，那个时候王坚博士正好过来，我们就想怎么从底层技术上“去IOE”。当时阿里巴巴内网公布王坚成为CTO之后，我们很多工程师都会说他不配当CTO，大家觉得他不太懂技术。但是我觉得他有很好的眼光能够看到未来。
最开始他给马云画了一张云的图，没人看得懂，但是马总还是很相信他。2009年马云带着很多高管在宁波开会，讨论未来阿里巴巴要成为一家什么样的公司。那时候确定了四个字，未来阿里巴巴要成为一家“数据公司”。这件事情在当时大部分人都不太理解。马总说你们不理解，过几年你们就理解了。确实过几年就理解了。
阿里巴巴的执行力还是很好，虽然不懂，但是我们要执行。我们要怎么成为一家数据公司呢？第一个王坚博士过来成立了阿里云，决定要走自研这条路，一定要做到自主可控，而不是把自己的这些软件架在IOE上面。
2009年又成立了阿里金融。阿里金融是中国第一个纯信用贷款，就是阿里小贷。当时是第一个吃螃蟹的，为什么能够做到，因为背后所有靠数据来做支撑。阿里金融我们内部叫做数据工厂，从源头把商家或者消费者数据全部采集过来，放在一个工厂里面进行加工，放到模型里面再运算，最后出结果。为什么说我可以一秒钟给一个人或者一个商家做贷款，你只要把ID号输进去，给两个数据，第一个该不该贷，第二个该贷多少钱？这都是我们把整个数据跑完了，所以实际是完全基于数据的一块产品。正是因为有了阿里金融，我们整个阿里巴巴对数据这件事情的认知发生很大改变。以前大家都认为数据是要靠磁盘来存的，数据靠很多技术、很多软件管理的，所以数据对企业来说是一个成本，他认为数据放在那没有用。但是通过阿里小贷业务来看就知道，数据是生产资料，并且我们意识到只有把数据大集中之后，才能产生这种业务。
很多技术都是被业务场景倒逼出来的，也是为了解决一个问题。淘宝上线之后有会员体系，后来上线淘宝商城，就是天猫的前身，它也有会员体系，交易体系，后来要上巨划算，就发现问题来了。最早以前是在淘宝里面搜不到天猫商品，是独立的，我们要上巨划算这个模块。后面导致巨划算上线就用了7个人，半年就上线了。
由于我们对数据的认识不足，我们以前对数据的安全性、历史资料保存不够好。并且我们没有一个自己可以掌控的大规模的，去处理数据的一个组件。所以2010年就启动了ODPS这样一个计算平台的研发。
这个研发出来之后，我们就把整个集团的数据做了大集中，启动了登月计划，让阿里巴巴一些小的集群全部下线，迁移到超级大的集群下面。到2016年陆兆禧接了数据平台部，提出一切业务数据化，一切数据业务化。一切业务数据化讲的是用数据衡量前面所有的业务，一切数据业务化，我要从数据里面去延伸出新的业务出来。阿里小贷，芝麻信用，都是数据业务化的一个典型的案例。
所有这些业务，我认为都是我的数据的一个接触点，能够放到数据平台部，在阿里云进行存、通、用。例如可以把消费者数据全部联结在一起，对每块业务都有非常大的益处。2015年我把阿里巴巴内部的基础设施外化了。
2016年12月份，我出来创立奇点云。我发现在阿里学到的经验在线下还没有被很好地去使用。我们发现实际上整个社会成交总额80%还是发生在线下，我们这些工具也能被线下很好的使用。所以我们专注于帮助线下的这些企业，能够做数字化转型和升级。我们的定位就叫AI驱动数据中台，我们重心还是落在数据中台之上。
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