人工智能是如何促进零售改革的
人工智能的快速发展将有助于赋能新零售商，有效重构零售行业“人、货、场”等要素，提升各环节效率，最终提升消费者购物体验，推动零售行业迎来第五次变革。
近年来，在数据、算法、技术等方面已具备较深积累的互联网巨头纷纷布局零售行业，带来了新零售、新模式等加速落地，有望重塑零售行业竞争格局，我们认为人工智能对零售行业的意义不仅体现在市场关注度高的无人零售业态，更是通过数字化与智能化实现零售行业的降本提效。
▌新零售直击行业痛点，引领第五次零售业变革
零售行业历次变革的本质是对人、货、场的优化重构
现代零售业历经四次商业模式变革，每一次都催生新的零售业态（包括百货店、连锁模式、超级市场和网络购物等），其背后的本质是对零售三要素（人、货、场）的优化重构。
第一次变革：百货商店的诞生。18世纪50年代以后，随着两次工业革命完成，原有的小作坊模式难以满足居民收入水平提升带来的购物需求，集中管理和销售的百货商店由此诞生。
第二次变革：连锁模式的兴起。工业革命后初期，商品质量良莠不齐、价格信息传导不畅等问题逐步显现。1859年，连锁商店开始兴起，连锁模式依托集中采购获得较强上游议价能力，并借助统一管理实现规模化经营。同时，连锁品牌提供了价值背书，也有助于消除信息不对称等传统零售痛点。
第三次变革：超级市场的产生。1930年，超级市场业态开始出现。针对传统零售低效、自主性弱等痛点，超级市场提供集现代化收银、订货、商品标识系统、开架售货方式等于一体的解决方案，极大提升了消费者的购物体验与商品供应链效率，进而备受消费者青睐。
第四次变革：网络购物的流行。1990年，伴随着互联网技术和物流技术的发展，网络购物逐步兴起。网络购物模式打破了传统零售中“人、货、场”在时间和空间的局限，在丰富产品品类，提供高便利性的同时，通过减少分销层级大幅压缩分销成本。
纵观零售行业过往的四次变革，本质是对零售各环节供应链、效率的提升，最终为消费者提供高性价比商品并改善购物体验。
从小作坊到百货商店的变革，背后是SKU的增长带来坪效和转化率的提高;连锁模式兴起的背后则是议价能力的提升带来的成本压缩及品牌溢价;超级市场的诞生背后是商品流通速度和周转效率的提升;网络购物则实现了人、货、场超越时间、空间的局限，产品丰富度、购物便捷度、购物效率实现跨越式增长。
新零售能有效融合线上线下，有望引领第五次零售行业变革零售行业新痛点：线下经营低效、线上红利消退。传统零售行业发展至今，各环节成本管控以及运营效率再次面临增长瓶颈，零售行业亟待新的模式变革。
线下：零售商难以把握消费者日趋多元化的需求偏好，线下零售经营效率不高，对流量的商业开发不足。
线上：电商线上流量红利消退，龙头电商活跃买家增速放缓，获客成本不断提升。
新零售有望引领第五次零售行业变革，人工智能将为行业变革注入成长新动力。
新零售是一种以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
新零售的本质在于对生产、销售、物流等环节的重塑，实现线上线下的深度融合和相互引流，人工智能将对新零售的效率提升发挥至关重要作用。
▌AI赋能新零售，实现零售业“人、货、场”的优化重构
受益于用户数据指数级增长、算力提升和算法优化，人工智能的识别准确度和识别精度不断提升，目前许多应用场景现已落地零售行业。人工智能赋能新零售主要体现为两大方面：一是通过降本增效，提升B端经营质效;二是通过大数据及精准营销，改善C端消费体验。
ToB:AI助力B端降本增效
应用一：AI客服替代传统客服，降低人力成本
随着零售行业发展，在线客服需求不断增长。据产业信息网数据，2017年我国在线客服市场规模644亿元，预计到2019年市场规模将达到788亿元，复合增长率10.62%。
与此同时，传统在线客服存在人工成本高、回复质量难保证等诸多痛点，随着语音识别技术逐步成熟，人工智能基于大数据和深度学习能够有效解决问题，有望逐步取代传统的人工客服，降低人工成本，提升客服效率。
［案例一］苏宁Sunny：苏宁易购目前的SKU超4，400万，开放平台商户约30，000家，日常客服会话量超10万，存在客服响应不及时、问题解决不彻底等痛点。2017年苏宁上线智能客服Sunny，问答准确率达95%以上，不仅能对语义分析，还实现语境分析、进行多轮深层对话。
［案例二］阿里小蜜：2015年阿里推出人工智能私人助理阿里小蜜，在双十一期间，阿里小蜜服务量总计超600万，问题解决率达95%，智能服务占比达到95%，极大的缓解客服压力，降低人工成本。
应用二：AI赋能货架管理与场景塑造，打造无人零售新业态
无人零售业态包括开放货架、自动贩卖机、无人便利店和无人超市。据艾瑞咨询数据，2017年无人零售市场规模接近200亿，预计2020年突破650亿，2017-2020年我国无人零售市场复合增速达50.9%。
现阶段无人零售技术主要分为三类：二维码、RFID和人工智能技术，前两种技术主要的应用场景是无人收银，提升收银结算效率，而基于人工智能技术的无人零售能显着提升购物体验，降低人力成本、提升运营效率。
［案例一］AmazonGo无人超市：AmazonGo无人超市是亚马逊推出的用户体验较好的自动化无人便利店，2018年1月正式向公众开放。
AmazonGo基于人工智能实现即拿即走，其购物流程和应用技术包括：
1）通过二维码、NFC等方式进入;
2）基于图像数据和AmazonRekognition深度学习技术体态识别，声音传感器辅助店内定位;
3）货架顶部图像传感器、商品下方压力传感器，精准识别商品拿放;
4）商场内装有声音传感器，协助确定顾客位置;
5）自动追踪商品结算、推送账单。
［案例二］缤果盒子无人便利店：缤果盒子是国内无人便利店的代表，其能显着提升购物体验。
主要优点有：
1）丰富：相比SKU不足50的自动贩卖机，商品种类丰富，SKU达500-800;
2）便捷：24小时营业，流程简便，仅需注册扫码、选购商品、扫码支付即可完成购物;
3）高效：早期安全方案是RFID标签和收银台结账等，后推出AI识别取代超声波、传感器等方案成本较高的RFID标签，降低运营成本，提升用户体验和运营效率。
［案例三］Clobotics的AI货柜管理解决方案：能通过后台智能识别各品牌产品的数量、位置等关键信息，动态分析各合作品牌在货柜上的占比和销售情况，以安排最有利的补库位置，提升无人零售的营销效率。
未来超市货柜将不再由人工管理，品牌管理均依靠AI+机器人即可完成，可降低企业运营成本。此技术中需求大量的机器视觉产品用于数据监控和场景测量。
应用三：AI赋能人流管理，保证零售商店最优配置
传统零售行业除了会员卡以外，缺乏有效的手段理解消费者的需求和习惯。海康威视、汇纳科技的人流监控产品，通过对线下客流的实时监控，动态识别商店中人流密度并绘制热图，从而计算出最受欢迎的商品和服务，理解消费者的购物习惯和兴趣。
通过计算结果，AI能够实时调整线下实体店的运营设置，使其始终处于最优配置状态，动态实现人、货、物三者的平衡。
应用四：AI赋能线下门店，智能化管理带来高效便捷
传统的大型连锁零售企业需要对全国上百家门店进行管理。通过部署大华的智慧零售方案，零售店的员工可以完成精准营销、识别小偷惯犯、查看全国各家门店的数据概览，通过经营数据找出销售不佳的门店。
使用远程巡店功能，直接查看各个门店的经营管理、陈列、卫生、服务等情况，并对优劣门店进行实时对比。
通过人脸识别技术精准统计出客流数据，并结合门店销售数据，让管理者进行有效的经营状况和VIP顾客喜好分析。
ToC:AI改善C端消费体验
AI助力新零售精准营销，提供个性化推荐。智慧零售根据用户个性化数据，实现千人千面精准营销。目前主流购物APP几乎均具备精准营销功能，以淘宝的人工智能设计系统鲁班为例：
1）鲁班系统首先结合大数据和深度学习将原始图层分解，训练学习不同设计师风格;
2）根据用户偏好等数据匹配生成海报，由系统评分后选择最优海报;
3）系统每秒处理超8，000张海报，助力客户端的精准营销。
互联网巨头携手零售商纷纷入局，AI新技术推动零售行业竞争格局重塑互联网巨头积极布局AI新技术，重塑零售业竞争格局。随着腾讯、阿里、京东等互联网巨头大举切入线下零售，依托其海量数据积累、超强的数据分析与计算能力，率先实现盒马鲜生、7Fresh、超级物种等智慧零售业态的落地。
作为新零售在场景和功能上的又一突破，这些业态融合了购物与餐饮，在满足顾客互动式消费需求的同时，有效增加单客留店时长，二次挖掘商品价值，成为AI应用在新零售业态上的有益尝试。
［案例一］腾讯加码永辉超市：超级物种自我进化，引领潮流历经五次业态进化，永辉自我迭代升级。超级物种是永辉云创孵化创新的代表之作，脱胎于实体零售店，经历了五大业态进化：先后开设平民化超市红标店、中高端超市绿标店、“餐饮+零售”的精标店、一站式服务的会员店，最终推出超级物种。超级物种综合精标店、会员店优质服务，将跨界贩卖与O2O完美融合，实现新零售突破式升级，最终进化为永辉如今最具关注度的零售门店。
［案例二］阿里布局盒马鲜生：线上线下高度融合的新零售无现金支付获取用户精准数据，盒马鲜生实现精准营销。盒马门店采用无现金支付的原因主要有：
1.基于消费者购买力、偏好、习惯等数据进行分析，对盒马线上线下优化提效，最大限度挖掘消费潜力;2.培育APP使用习惯，将门店的良好购物体验与线上渠道绑定，放大辐射范围，购物期间产生的数据将为盒马精准营销、精细化经营做出贡献。
电子价签和移动手持终端FDA搭配物流，实现前后端高效流转。除龙虾、螃蟹等以鲜活为卖点的水产品外，盒马将蔬果等产品包装销售，基于电子价签实现线上线下同价。
生鲜配送请求到达后，移动手持终端FDA上将显示相关信息，工作人员只需按接收到的编码在超市货柜中拣货，然后将商品装袋后经传送链运送至快递部门。
一般情况下，顾客下单到货物进入传送区不超五分钟，高效的数据传导链条是盒马30分钟配送承诺的重要支撑。
［案例三］京东7Fresh：推出多项智能化服务，无界零售后起之秀京东新开7Fresh生鲜超市，智能化服务提升消费体验。2018年1月，京东7Fresh生鲜超市首店开业，7Fresh作为京东零售生态开放赋能的样板，提供超市、餐饮和互联网相关服务，复合业态模式类似盒马鲜生。
7Fresh首店面积达4，000平方米，其中75%商品为生鲜，SKU总数超3，000。
7Fresh线下提供与线上同价的电子价签，基于图像识别的无人购物车以及具备刷脸支付功能的自助结算等智能化服务，提升营业效率和消费者的消费体验。
来源：乐晴智库精选
人工智能如何赋能经济高质量发展
【会客厅】
继第一、第二、第三次工业革命之后，人工智能可能引发人类的第四次工业革命,并且其对人类经济社会文化的影响深度远远超过前三次革命。如何看待人工智能对我经济社会发展的影响？如何形成人工智能产业新生态？记者专访了中国科学技术发展战略研究院研究员李修全。
记者：您认为人工智能将对经济社会发展产生哪些影响？
李修全：智能化变革已是全球范围的大势所趋，作为一项典型的使能型技术，未来人工智能向百行千业广泛渗透将引发深度变革。很多变化现在还难以看清楚，需要随技术的陆续突破和产业形态的持续演化逐步显现。就目前大数据驱动的弱人工智能发展阶段来看，经济社会已经在发生着很多变化，数据开始成为新的生产要素，算法成为新的生产力，产业模式和经济业态不断迭代。
大家都说大数据相当于工业社会的石油，而以人工智能为代表的算法正在成为发掘数据价值的发动机，实现数据、知识与其他要素的相互渗透融合，能够充分放大和提升各类要素的价值创造能力。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》明确将“数据”作为生产要素之一，提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，就是要通过合理的产出分配机制调动数据资产参与创新和生产的积极性，充分发掘数据的资产价值。
在生产力方面，基于海量数据和知识库的智能算法在制造、医疗、教育、金融等领域的应用不断拓展，在生产成本控制，产品质量提升等方面显现出巨大潜力；数据收集整理、语音客服、票据处理等大量繁琐的工作正在由人工智能完成；加工制造、建筑、物流等领域各类智能机器人或智能化设施将以更高的效率替代体力劳动，推动生产力的直接改造。
在生产方式方面，高水平人机协同正在成为主流的生产和服务方式，跨界融合成为重要经济形态，共创分享成为经济生态基本特征，个性化需求与定制成为消费新潮流。智能经济时代，通过发掘数据和知识作为新的生产要素的价值，通过发掘智能算法作为新的生产力的价值，通过变革生产、营销、服务的组织模式，都会极大地提高各行各业的生产效率，形成新的产业形态。
记者：人工智能如何为我国经济高质量发展助力？
李修全：在智能化阶段，人工智能技术通过与各行各业深度融合，升级传统产品、改造传统行业同时，一批新产品、新产业、新业态大量涌现，拓展了产业新空间。
一是催生一批人工智能新产品和新产业。各类专用智能芯片发展迅速，正在成长为芯片领域的新贵；智能医疗诊断产品、机器翻译产品、无人机、智能机器人、健康监测可穿戴硬件等都会为用户带来全新价值。
二是开发更为广阔的“旧动能”沃土。通过加入人机感知、知识交互、情感陪伴等功能，人工智能正在给音箱、门锁、冰箱等传统家居家电产品带来再次产业增长；高效能的营销大脑、智能化配送等技术推进零售业改造升级，新零售正在成长为新经济的代表。
三是促进生产过程降本提质增效。通过灵巧操作、工业视觉、能耗优化等，实现传统生产工艺改造，推动质量、效益和国际竞争力提升，服装制造业等也有可能因柔性制造机器人等新技术的应用迎来全球产业格局重构。
四是孕育更高阶段的知识经济。智能医疗、智能教育实现了高水平医生和教师的知识在更大范围的共享，放大知识的经济价值，推动知识经济进入全新阶段。
记者：中国人工智能产业取得了哪些发展成就，目前产业发展现状如何？
李修全：近年来中国人工智能产业化发展迅速，企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。智能芯片、智能软件、自动驾驶等领域的创新创业大量涌现；人工智能与实体经济加速融合，带动了制造、物流、金融、零售一大批传统行业转型升级；智能化正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑。但与此同时，中国智能产业也存在基础层发展薄弱的问题，在共性技术平台、芯片处理器、传感器等基础支撑领域的企业数量较少，发展相对薄弱。
记者：如何促进人工智能和实体经济的融合，形成人工智能产业生态？
李修全：全球人工智能产业化总体上看仍处于早期阶段，机遇与挑战并存。随着人工智能产业化应用从娱乐、消费等领域开始向制造、能源、交通等更大范围的实体经济进军，技术落地难度和面临的问题将大大增加。需要避免脱离技术阶段的过高预期和借概念投机式发展，以务实的态度坚持技术创新攻坚克难。一是要强化产业界和学术界的协同创新，加快突破一批人工智能产业化核心关键技术。二要加强智能化基础设施建设，夯实制造业等领域的基础信息化能力。三要加速早期落地场景探索，从实体经济业务需求角度追求能力提升，通过应用迭代加速技术成熟。
此外，也要完善支持人工智能发展的重点政策，落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，有序推进公共数据开放共享。重视“+人工智能”各领域的复合型人才培养，培养一批贯通人工智能技术和行业知识的多学科复合型人才。
（本报记者 李慧）
如何理解教材中农业推广的定义。请举例说明
现代农业推广:是一个把有用信息传递给人们(传播过程),然后帮助这些人获得必要的知识,技能和正确的观点,以便有效地利用这些信息或技术(教育过程)的一种过程较适合中国国情的农业推广内涵应该是:应用自然科学和社会科学原理,采取教育,咨询,开发,服务等干预形式,采用示范,培训,技术指导等方法,将农业新成果,新技术,新知识及新信息,扩散,普及应用到农村,农业,农民中去,从而促进农业和农村可持续发展的一种活动
在我国耕地面积增长潜力极其有限,甚至在逐年减少的情况下,我国粮食等作物产量的增加主要依靠农业科学技术.根据孙振玉等人的研究,我国粮食单位面积产量与农业推广经费,良种覆盖率等存在着明显的正相关.在增加农业产量的同时,农业推广对于农业产业结构的调整也有重要作用,通过引进新品种,提高产品质量等为农民增收提供了途径