最近最火的两个词莫过于人工智能和新零售，当这两个词相遇，就是智能零售无限广阔的应用场景。
一直以来零售行业都是走在技术变革的前列，会根据市场的变化做出快速反应。例如最先采用POS机，应用条形码，到通过互联网走到电商等等都是零售业善用技术，创造变革的典范。
其实，无论零售业如何改变，都离不开销售的本质，商家需要更精确分析需求信息，更快反应需求信息，从而降低时间和成本，提高效率。在消费者层面，需求更精准地被满足，买到性价比最高的东西。显然，人工智能能够帮助商家和消费者双方实现新的消费升级。
小小的货架有大文章
很多人也许不清楚，品牌商在与大量的商场超市合作当中，对于货架的管理其实本身就是一门大学问。
好的终端的陈列水平，是可以提升供应商的货架管理竞争力，进而带动销量的增长。供应商如何调整对终端货架管理的策略和方法，以持续改善终端的陈列水平，提升供应商的货架管理竞争力，进而带动销量的增长？
通常来说，零售商货架管理的两个关键因素，一是容量，二是位置。
容量
货架的空间容量决定了商品的周转速度，直接影响销量。所以，零售商会首先分析周转速度来确认货架空间容量。这样安排货架的空间容量是为了尽量减少缺货，更为重要的是，更少的缺货会赢得顾客的持续满意，这将提升零售商的竞争能力。
位置
商品的陈列位安排，要更加复杂。零售商的考虑是，货架上更好的位置必然会带来更大的销量，如何摆放更容易被消费者选取，都是值得研究的要点。
有了这两个基本点，品牌商就可以对提升对零售商货架的控制能力便有了明确的方向。如何运用营销手段拉升产品销量，通过合理的货架管理持续提升消费者的信心。如果品牌商是一家全国性的品牌，与全国成千上万家商超合作的大品牌，一点点细节的改进都会造成极大的影响。
其实，小小的货架管理背后，是更为庞大的销售终端管理。因为货架的拜访不仅涉及到库存和物流，还涉及到不同的环境、人流和场景。这并不是一个小问题，改变货架管理，就要从改变整个终端管理入手。
这家零售企业是如何利用AI武器的？
每一家中国根植多年的零售企业，都拥有庞大的销售网络，比如这家公司已在全国设立了165个销售服务处，拥有1300多家一级经销伙伴，6000多家二级经销伙伴，掌控了高达120万个销售终端。
对于这么大的零售品牌，120万个销售终端的管理，一丝一毫的效率提升都会对整体销量造成很大的影响。
过去，该企业为有效支持销售组长、销售人员对网点的精细化管理，现通过SFA（掌务通）系统，实现手机APP跟踪业代拜访线路、拜访过程、拜访后销售下单、网点盘点等。在这个过程中，实地拍摄的产品陈列照片就是最终分析每个终端效率的重要指标。
但是，因为目前产品店面数量庞大，每天会增加数十万张产品陈列图片，人工检查效率低、准确率不高。所以，该企业想到了利用人工智能的武器，来帮助他们做好数据分析，找到了戴尔，通过人工智能，挖掘数据价值，服务于终端销售。
回到货架管理这一具体的应用场景。可以利用图形识别技术，通过深度学习算法识别关键陈列信息。比如在检查工作的质量自动评判环节，对照片是否模糊，照片拍摄角度是否过于倾向，照片是否是目标区域做出判断；而对图片信息的判断中，对品牌/系列级别的信息自动获取，可以产出display share/shelf share（品牌级别）和SKU级别的识别（特定的SKU是否在图片中有，有多少个)。
这些数据的抓取将作为算法建模的基本数据。而戴尔会使用CNN网络提取图像底层特征，在不同尺度的特征图上预测类别概率，并确定物体坐标，来进行建模。
有了算法模型，自然也不能缺少高性能的人工智能平台。这也是戴尔易安信的强项：
◐ 在计算上，采用超强的浮点计算性能，支持多GPU。
◐ 在网络上，高速低延迟的集群交换网络。
◐ 在存储上，大容量的文件存储系统，并行或分布式技术满足存储性能要求。
◐ 在资源管理上，集群硬件资源的统一调度与管理。
◐ 在算法软件上，多种机器学习工具集、函数库支持。
应该说，人工智能平台的构建，是这个项目最终落地的关键，零售企业可以导入更多的数据，建立更多的模型，对销售终端管理做更多的决策支持。
终端销售的AI化能做到多少事？
其实，人工智能能做到的可不仅仅是这些。戴尔易安信就认为，通过算法模型的建立和不断优化，对数据进行分析，应用于终端管理的各个方面，以及对生产、配送、库存进行预测。
◑ 在陈列管理上，可以实现陈列模式自动识别，陈列指标计算，竞品陈列分析和陈列方式优化。
◑ 在销售管理上，能够做到销售网点优化，销售指标优化和销售预测。
◑ 在营销策略制定上，AI可以做到营销策略优化，促销策略优化，产品组合优化。
◑ 资产管理上，在资产识别，资产陈列检查，资产使用检查和资产产出价值分析上能够提供帮助。
◑ 成本管理方面，可以实现销售成本优化，租金成本优化和人员成本优化。
◑ 生产指导上，可提供生产优化，库存优化和配送优化的帮助。
同时，这些AI辅助优化的策略之间，并不是无序的，而是有很多关系。例如，场地租金优化、促销成本优化、人员成本优化和资产成本优化都可以做到成本优化；而陈列策略优化，促销策略优化，销售策略优化和品牌策略优化都可以提高销售预测，最终实现生产优化，库存优化和配送优化。
总体来看，戴尔与这家零售企业，基于零售终端的人工智能实践，会有很好的复制性，对于正处于变革期的众多零售商家来说，都可以借鉴这个方案，来通过人工智能提高效率，走进新零售。
