美好，一直在身边@行业洞察：科技引爆消费变革，寻找未来十年投资机会( 五 )
智能扫地机器人：采用 LDS slam（激光测距式导航）或 Vslam（视觉导 航）技术的全局规划类扫地机器人可以构建完整的室内环境地图并实现 自主定位 ， 实用程度大幅提升 ， 低功耗、低成本的视觉 AI 技术进一步 促进智能扫地机器人的商业化和规模化 ， 预计 2024 年城镇渗透率提升 至 15% ， 市场规模有望超过 200 亿元 。
智能按摩椅：过去低端的按摩椅仅是简单的机械捶打 ， 在精准度、力道 控制度方面依然有较大提升空间 ， 导致很多真正有按摩需求的消费者并 未购买按摩椅；而目前伴随 AI 智能算法、精准穴位定位、4D 力反馈技 术、智能酸痛按摩检测技术不断成熟 ， 高端按摩椅体验已逐渐接近人手 按摩的程度 ， 用户体验不断提升 ， 渗透率有望伴随增长 。
智能网联汽车：人工智能、边缘计算等前沿技术的快速融合与迭代 ， 推 动着传统汽车产业的智能化、网联化加速变革 。 汽车制造商和科技公司 正在都在汽车上增添越来越多的 AI 功能 ， 智能汽车通过车载传感系统 和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换 ， 使车辆具备智能的环 境感知能力 ， 能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态 ， 并使车辆按照 人的意愿到达目的地 ， 最终实现替代人来操作的目的 。 以智能汽车行业 标杆特斯拉为例 ， 采用 AI 算法、无人驾驶技术、电动车技术 ， 为汽车 行业带来了大量颠覆式创新 。
③供应链端——AI 算法降低供应链失误率 ， 做出最佳决策 。 大型企业每 天都会收到数百万条订单 ， 企业需要就网络布局战略、补货方法、运输 方式等战略问题做出大量决策 ， 所有这些决策均会对服务水平和成本产 生直接影响 。 随着人工智能技术嵌入自我学习型供应链 ， AI 算法能够对 供应链战略进行检查 ， 主动构建风险缓解的策略 ， 帮助企业以最低的成 本、最高的效率解决潜在的供应链失误风险 。 智慧供应链实力较强的企 业包括 Inditex、宜家、南极电商、安踏、阿里零售通、京东新通路等 。
④场景端——人工智能将进入到更多的细分场景进行深度应用 ， 例如AI 试妆、AI 换衣、AI 客服等 ， 大幅提升消费者购物体验 ， 引导和刺激 消费者更快做出购买决策 。
AI 试妆：减少导购和产品消耗 ， 为消费者提供新奇的互动体验 。 在线试 妆是 AI 技术在美妆领域的应用 ， 主要是利用人脸识别技术 ， 来跟踪面 部关键点 ， 如眼睛、鼻子、嘴巴、甚至是眼睫毛的位置 ， 再通过 AI 和 增强现实技术呈现出化妆的效果 ， 例如添加口红、眼线、眼影、眉毛、 腮红、粉底等 。 对于美妆品牌而言 ， AI 试妆 1 秒即可完成 ， 免去实际上 妆/卸妆的过程 ， 还能够减少导购和产品消耗、降低成本 ， 为消费者提供 新奇的互动体验 ， 引导和刺激消费者更快做出购买决策 。 目前国内美妆 市场已经出现 AI 试妆营销案例 ， 不论是线上试妆还是线下体验都有涉 及 ， 一些品牌也逐渐开始将 AI 试妆技术融入在线商城、门店体验、产 品 APP 中 。
AI 试衣：解决尺码配货及退换货问题 ， 提高消费者转化率和粘性 。 传 统的线上购物 ， 用户只能看到图片展示或者是模特上身的效果 ， 判断较 为单一 ， 而且用户体验也不及线下零售 ， 但随着 AI 试衣技术趋向成熟 ，虚拟试衣蓬勃发展 ， 线上服装零售正在发生改变 。 对消费者而言 ， AI 试衣解决预售中出现尺码配货比问题以及可能存在的退换货问题 ， 实现 精准选购 ， 优化用户购物体验；对企业而言 ， AI 试衣可以实现线上线下 数据资源互动 ， 能够提高消费者转化率和粘性 ， 优化供应链、降低人工 成本 ， 使服装定制可以规模化应用 。
AI 客服：替代传统客服场景下重复性工作 ， 全方位提升用户服务体验 。当前全国客服话务行业从业人数已达到 600 万人 ， 并保持着增量发展态 势 ， 未来该行业需求有望达到 1000 万人 。 从企业角度 ， 企业呼叫从业 员工培训成本高、压力大、管理难度较大；而从消费者角度 ， 客服系统 繁忙、接入按键通道繁琐、使用体验较差 。 AI 客服可以有效解决这些痛 点 ， AI 技术可以在封闭的场景下取代人 ， 通过自然语言分析及语义分析 ，实现复杂用户咨询的更精准的回答 。 例如 ， 拥有 10 亿活跃用户的腾讯 公司 ， 每月收到的用户需求达到数千万单 ， 涉及更换绑定号码、申请账 户临时冻结、查询交易记录、投诉建议等等 ， 腾讯公司 AI 智能客服每 天仅在微信支付问题的对话量就达 40 万-50 万次 ， 极大缓解座席人员的工作强度和难度 ， 为客户带来了全新的服务体验 。
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