亚马逊

亚马逊以137亿美元收购拥有逾460家实体门店的有机食品杂货连锁超市——全食后,零售行业引发了一场不小的地震。当天,沃尔玛也宣布以3.1亿美元收购线上电商网站Bonobos。

两大零售巨头正面碰撞,火花四溅。外界难免将二者对比一番,猜测未来谁将在这场零售大战中更胜一筹。在大多数人的印象中,亚马逊是一家涉足零售行业的科技巨头,而沃尔玛不过是个只会卖货的传统零售商。但将大数据和AI技术落地到零售业务中,亚马逊并不见得能够碾压沃尔玛。

任何AI与大数据技术都是基于具体的场景和业务才能发挥它的最大价值,亚马逊虽然在线上电商业中积累了与业务紧密结合的AI技术,但线上的模型往往难以全面迁移在线下,甚至完全不适用。

其次,AI是建立在强健稳定的IT基础设施系统中,在这一维度,沃尔玛有着几十年的开发积累。

而亚马逊线下零售店小范围试点的成功,并不能代表它能迅速复制,保持试点的水准开遍全球。同时大数据中心和AI系统也面临能否把成本协调到恰当好处的问题。

那么沃尔玛和亚马逊在线下零售店中到底应用了哪些AI技术,为此,雷锋网对亚马逊和沃尔玛的进行对比。

传统巨头并不传统

大数据系统

众所周知,亚马逊的大数据分析系统在电商行业冠绝群雄。它利用其20亿用户账户的大数据,通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊会追踪你在电商网站和APP上的一切行为,尽可能多地收集信息。你只要看一下亚马逊的“账户”部分,就会发现其强大的账户管理,这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分,例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”,亚马逊保持对用户行为的追踪,为用户提供卓越的个性化购物体验。

收购全食后,亚马逊的大数据分析能力也将逐渐落地到全食的几百家线下门店。

不过沃尔玛在大数据大规模流行前就已经开始利用大数据分析了。为了能够提供卓越的用户体验,沃尔玛收购了一家叫做Inkiru的初创公司以提高其运用大数据的能力。Inkiru可以在有针对性的市场营销、销售和反欺诈等方面为沃尔玛提供帮助。Inkiru的预测技术平台从不同来源获取数据,并通过数据分析帮助沃尔玛加强个性化营销。

沃尔玛的大数据的生态系统每天要处理数TB级的新数据和PB级的历史数据。沃尔玛通过店内的WiFi搜集了将近1.45亿美国客户(相当于美国成年人的60%)的详尽数据,包括他们购买的物品、他们住的地方,以及他们喜欢的产品等。

沃尔玛实验室的大数据团队还能通过分析用户在Walmart.com的点击行为,消费者在店内和线上购买的物品以及推特上的趋势,判断当地的活动(如旧金山巨人队赢得世界大赛)和天气变化将如何影响用户的购买模式等。

根据大数据分析出的结果,沃尔玛可以灵活调控仓库中的货物存储,动态调整价格,以短信和直邮的形式进行精准营销,进而实现销售利润的最大化。

仓储机器人

亚马逊于2012年收购了机器人公司Kiva Systems,并将其应用到了仓储系统中。据数据统计,kiva 的作业效率比传统的物流作业提升了2到4倍,机器人每小时可移动 30 英里,位置到达准确率高达 99.99%。亚马逊机器人部门每年可帮助亚马逊节省大约9亿美元的人力成本。

而在位于宾夕法尼亚州的伯利恒小镇(Bethlehem),沃尔玛建有一个面积120万平方英尺的仓库,里面安装了2个40英尺高的机器塔用于运送产品。据了解,沃尔玛热销产品70%的订单都是由该仓库处理的。

仓库的工作人员的手腕上还佩戴类似智能手机的设备,该设备可以告诉员工在哪里可以找到商品,需要用多大的箱子以及需要多少胶带进行打包。这些设备不仅让沃尔玛变得更加高效,还大幅节约了成本。

无人机送货

亚马逊开创了用无人机派送包裹的先河。多年来,亚马逊一直在努力完善其无人机配送系统。日前,亚马逊刚刚获得了美国商标专利局的一项与物流服务相关的新专利批准——可适配于无人机快递服务的包裹标签内置降落伞。这项技术未来或许将应用到亚马逊的Prime Air 无人机快递服务中。

相关专利文件显示,这个系统能够内置于无人机快递包裹的标签内,内置相关感应器和折叠式降落伞,可分离式包装,震动吸收器,大型包裹还可以安装多个标签内置降落伞。当无人机接近投送地点时,无人机可以直接在空中控制释放内置降落伞的快递包裹,让其自动完成投送过程,无须快递无人机降落到地面,从而提高快递投送效率。

差不多同一时间,沃尔玛也提交了一项用区块链技术来追踪无人机快递的系统申请专利。

专利申请中提到:“在一些实施案例中,快递箱中可能包括用于追踪和认证的区块链配送加密系统。区块链或将追踪到包裹的各要素,包括但不限于位置、供应链转变、快递和客户的认证、环境温度及可接受阈值、产品温度(如果需要的话)、包裹内容等。

无人售货超市

被很多人拿来说事儿的无人售货实体超市Amazon go,被誉为实体零售店的颠覆者。AmazonGo的技术特色是,购物者能够轻松地来去自由,拿到他们想要的东西,无需排队付账就可以离开。

顾客只需要下载Amazon Go的APP,在商店入口扫码成功后,便可进入商店。传感器会自动根据顾客的消费情况在账户上结账收费。

但是Amazon Go尚还处于测试阶段,第一是系统搭建和维护成本过高,其次是技术放心程度还未达到普及水平,未来能否大规模推广还不得而知。

机器人导购

沃尔玛虽然没有推出无人售货超市,但也致力于用先进技术为用户带来更好的购物体验。

我们去超市购物的时常常需要用到购物车,有时候难免会碰到一辆轮子不太利索,或者其他部件损坏的,影响购物体验。为了改善这一点,沃尔玛与第五元素机器人公司(Five Elements Robotics)达成了合作,用导购机器人来取代购物车。

第五元素机器人公司主要专注于Budgee—一个可以四处跟随用户的私人机器人,它拥有一个很大的储存空间可以用于购物,或帮助主人携带物品。同样的技术也可以被集成到购物车上,这就意味着购物车不仅不用推,还会自动跟着消费者走,解放双手后顾客查看货架上的商品变得轻松自然……

一番对比下来,结果也许有些出人意料,一向被视为传统企业的沃尔玛在应用AI和大数据技术方面,似乎并不弱于亚马逊。

业务与AI的关系

文章开头也提到,AI的价值依托于具体的业务场景和垂直场景的数据。

沃尔玛的业务优势在于其几乎无处不在的线下门店,每一家门店都是数据产生体。

据了解,沃尔玛在全球拥有超过4500家超市,占据杂货店市场的18%左右。90%以上的美国购物者,周围10英里以内就有沃尔玛的门店,而且这一距离还在不断缩小。

反观收购全食之后的亚马逊,它们欲把配送中心开进城市中心,达到像沃尔玛一样的覆盖能力。这里全食的作用就尤为明显:覆盖全美的几百家大大小小的门店,亚马逊则可借此打通从云端到仓储中心、配送中心,直至用户家庭的完整链条。

凭借云端海量的用户数据以及先进的算法,亚马逊可以快速精准地定位用户。除此之外,亚马逊还打造了全球最成功的智能音箱产品Echo。Echo的出货量已接近千万级别。这些智能音箱分布在上千万个家庭中,除了能够收集数据,还能帮助用户在产生需求时第一时间下单。那么用户下单后,亚马逊如何才能第一时间将商品送到用户手中呢 光凭大型的仓储中心是远远不够的。

但收购全食后,亚马逊无形中增加了数百个配送中心。这些配送中心分布在全美人口最为集中的区域,而且具备自盈利的能力。

未来,随着亚马逊的智能语音助手Alexa愈发智能,与AWS云服务完美配合,就能将用户的需求掌握得一清二楚,在需求产生的那一刻便用户拦截下来。再辅以线下门店和物流系统带来的出色体验,十分具有想象空间。

总体而言,亚马逊与沃尔玛在AI和大数据上面的应用与探索,各有千秋。作为旁观者,不要过分抬高亚马逊,也不要贬低沃尔玛。

关注中国IDC圈官方微信:idc-quan或微信号:821496803 我们将定期推送IDC产业最新资讯

扫描二维码,将会有专人将您拉进“大数据交流群”“云计算交流群”“区块链交流群”“物联网交流群”

查看心情排行你看到此篇文章的感受是:


  • 支持

  • 高兴

  • 震惊

  • 愤怒

  • 无聊

  • 无奈

  • 谎言

  • 枪稿

  • 不解

  • 标题党
2017-08-25 10:55:00
国内资讯 陈曦:解读“国家新型工业化产业示范基地(数据中心)”
开展数据中心示范基地工作整体思路,通过创新示范,发挥示范带动作用,引导对标差距,引导国内数据中心找到自身的问题,实现自身水平的提高。此外,提升IDC总体利用率,以 <详情>
2017-08-25 10:33:00
运维管理 大数据给数据中心带来哪些改变?
大数据时代的来临首先对数据中心行业产生巨大影响。以往远程托管中心那些昂贵而又缓慢的内部服务器已经无力承载海量数据,现在,企业需要的是可扩展的存储解决方案,并且与 <详情>
2017-08-25 10:26:00
大数据资讯 大数据商用落地 看共享经济背后的“数据价值”  
为了抢占数据市场,争夺数据资源,在数据资源这一座金山面前,众资本家纷纷进入“共享”这片红海。 <详情>
2017-08-25 09:10:00
大数据资讯 首个年度大数据产业评估报告发布
8月24日,中国电子信息产业发展研究院在工业和信息化部信软司指导下发布了《中国大数据产业发展水平评估报告(2017年)》(以下简称《评估报告》)。作为《大数据产业发展 <详情>
2017-08-24 18:35:00
大数据应用 大数据公司该如何领跑亿万市场?
目前,数据的商业价值在越来越多的行业中逐渐得到实现,大数据应用逐渐落地生根。诸如工业、金融、公共事务、医疗、媒体出版、智能制造、零售、能源、地产等行业。 <详情>