這是領導人從國家層面對人工智能做出的最新指示，標志著人工智能得到了國家的大力加持，對于人工智能產業的發展來說是重大的利好消息。其實早在2017年7月，國務院就印發了《新一代人工智能發展規劃》，對我國人工智能發展作出了具體部署，明確提出要完善人工智能教育體系，建設學科，在中小學階段設置相關課程，人工智能就已經上升到了國家戰略的高度
當前，新一輪科技革命和產業變革風起云涌，海量數據的應用、算法的革新和算力的提升驅動著人工智能發展進入新階段，成為推動傳統行業轉型升級的新動能。傳統零售業由于經營模式粗放、供需匹配失衡、個性化體驗缺失等因素影響，正受到線上與線下的雙重擠壓，行業發展面臨嚴峻考驗。行業先行者開始主動擁抱人工智能技術，探索零售業的轉型，逐漸探索出了一系列融合創新的業務模式，有效提升了零售業各環節的運營效果，也帶動了實體經濟中多個行業的有效聯動。
一、零售業成為人工智能應用的重要領域
在零售場景中，消費者與企業的互動相對電商模式而言更為深入，消費過程中的一系列互動內容經過數據化采集后，可以為人工智能技術的應用創新提供廣闊的空間，為零售業的智能化轉型升級提供有力支撐。在實踐應用中，典型性的融合創新應用場景主要有三類：
第一類是行為辨識。主要運用了機器視覺、基于卷積神經網絡的深度學習和傳感器融合等技術。例如，美國亞馬遜公司的Amazon Go無人超市向顧客提供“無需支付，拿完即走”的購買體驗。高清攝像頭會實時跟蹤記錄顧客在商店里的行為，識別顧客從貨架上拿起放下商品的動作。貨架上的紅外傳感器、壓力感應裝置以及荷載傳感器也會輔助感應消費者取走了哪些商品以及放回了多少商品。此后將由主服務器中的判別模型最終確定顧客是否購買了該商品，并實時更新顧客賬戶中的虛擬購物車。
第二類是人機交互。主要運用了語意識別、手勢識別和增強現實技術。例如，英國公司Magic Mirror推出的“智能試衣鏡”使顧客無需更衣就能立即看到衣服上身的3D效果。在試衣過程中，系統可以快速獲取顧客的年齡、性別、膚色和身體尺寸等特征模型，并根據店內存貨狀況以及顧客的外貌特征從數據庫中挑選合適的服裝。結合增強現實技術，被選中的3D服裝模型可以立即疊加到人體網格模型上并進行渲染，隨后即可向顧客實時呈現試穿的效果。與此同時，系統也會通過語音和體感交互設備與顧客進行實時交互，從而提升顧客的消費體驗。
第三類是決策模型。主要運用了線性模型、決策樹集成學習、知識圖譜等技術。例如，京東集團可以將無人超市中消費者的行為數據與電商平臺數據、社會熱點等信息進行融合，然后通過模型算法預測出市場需求趨勢。與此同時，這些需求信息可以轉化成工作指令，以一定的規則沿著生產、采購、供應商的價值鏈條逆向傳導，在多個環節指導產業鏈上的生產經營，實現市場供需的高效對接。
二、融合應用發展面臨多重挑戰
雖然人工智能浪潮下零售業的智慧化轉型成效初顯，但總體看，這些創新模式和業態大多還處于萌芽階段，技術應用、商業模式、產業生態等方面都尚不成熟，發展的可持續性面臨挑戰。
一方面是行業本身技術與發展模式的問題。目前人工智能的技術成本高昂，對于傳統零售企業而言，前期部署即需要投入大量的硬件成本，轉型升級的門檻過高。以美國Amazon go智能超市解決方案為例，每家店面需要上千萬美元的前期投入，而盈利情況相對傳統賣場沒有明顯優勢，因此推廣進程緩慢，缺乏普惠效應與規模效應。此外，受技術能力的影響，當前的智能化零售場景中功能應用相對簡單，與傳統的零售場景相比有一定的功能缺失。例如，以人工智能為主打特色的無人超市通常會限定商品的種類和規格，這樣做可以降低系統計算難度，但用戶的選擇空間則被大幅壓縮。
另一方面是外部政策環境的問題。當前行業監管政策相對未來零售業務的發展還較為滯后。在電商平臺發展模式中的低邊際成本、高生態合作優勢，在基于實體場景的智能化零售中卻往往因為行業監管問題難以復制。例如，部分零售企業嘗試通過人工智能決策模型的引導，將零售業務與餐飲、娛樂等經營項目在同一實體店面進行融合，但實踐中卻面臨著無法申請“一址多照”的困境。也有部分零售企業探索在一定區域范圍中，基于同一數字化模型和供應鏈體系復制多個定制化的無人超市，但受到無法“一照多址”的限制，使營業成本大幅增加。此外，隨著未來零售業務的不斷擴展，無人機、物流機器人等智能硬件工具的應用需求將不斷上升。目前，我國相關部門對此類智能硬件工具在公共區域的使用管理辦法相對保守，使相關業務的發展相對滯后于技術演進速度。
三、促進人工智能應用發展的對策建議
作為人工智能驅動轉型的新領域，零售業的智能化發展尚需多方協作探索。在新一輪科技革命與產業變革的浪潮下，零售業作為實體經濟發展中的關鍵一環，如果方向正確、發力精準，將極有可能以此為切入點帶動產業鏈的聯動升級，在多個方面促進實體經濟優化升級。
從行業的視角，需要多方合作，共同探索構筑行業發展生態。有條件的互聯網企業、零售企業可開始先行先試，通過自身開展智慧零售業務過程中的經驗積累，逐漸形成具有可復制可推廣價值的智能硬件產品和行業解決方案。同時也需要由行業領軍企業牽頭構建智慧零售開源平臺，引導產業鏈上多方企業廣泛參與，面向迎賓導購、購買體驗、結賬支付等各種應用場景，為中小型零售商提供人工智能技術接口，全面降低行業優化升級的技術門檻。
從政府部門的視角，需要包容監管，合理引導零售業的可持續發展。應加強各地方工商部門、交通部門、食藥監督管理等部門間的對話，面向零售業的創新發展需求，以包容審慎為原則，研究完善現行的管理條例，促進新模式新業態的健康有序增長。消費品制造主管部門可以充分借助智慧零售平臺加強消費品“增品種、提品質、創品牌”宣傳推廣，塑造“中國制造”品牌形象，提振消費者對“中國制造”的信心，形成宣傳推廣中國制造高質量發展的新模式、新特色。
1997年，IBM的超級電腦“深藍”擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年，AlphaGO擊敗了職業九段棋手李世石;而2017年則可以說是人工智能大爆發的“元年”，AlphaGo與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，最后以3比0的總比分獲勝，震驚了世界。
不僅是在棋壇，人工智能在機器人、圖像識別、語音識別、機器翻譯、無人駕駛等領域也都取得了突破性進展，從簡單的娛樂游戲到復雜的人機交流，人工智能正廣泛地應用到我們的日常生活中。谷歌、微軟、Facebook、IBM、百度、阿里巴巴等等世界各大公司也紛紛搶灘人工智能戰場，推出了各自的人工智能平臺或者應用。
種種跡象都在向社會傳達著一個重大的信號——人工智能時代真的到來了。
人工智能的到來，對我們的工作、學習、出行、娛樂等各個領域都將產生廣泛而深遠的影響，人類生活即將迎來一個重大的變局。但是在人們對人工智能刮目相看的同時，也不免產生了一些疑問：人工智能到底是什么，會對我們的生活產生什么樣的影響，對可能出現的挑戰，我們又該如何應對?........
一，人工智能是什么?
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。對于人工智能的基礎研究者來說，它是一門新的技術科學，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的應用系統。
簡言之，人工智能就是計算機科學的一個分支，借用人工智能學者、美國麻省理工學院教授溫斯頓的話就是：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”
深度學習和大數據是人工智能最顯著的工作特征。
深度學習的概念源于人工神經網絡研究，它與傳統的為解決特定任務而編寫的軟件程序不同，深度學習就是利用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。比如AlphaGo(阿爾法圍棋)就擯棄了人類棋譜，只靠深度學習的方式成長，只經過40天的自我訓練，就打敗了世界冠軍。
“大數據”是一個體量特別大、數據類別特別大的數據集，無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
用大數據科學家約翰·勞薩的定義就是：“大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量。”但是，大數據重要的不是數據本身，而是數據分析，通過分析從中提取出我們覺得有價值的信息。
人工智能時代，可以說只要有足夠的數據作為深度學習的輸入，計算機就能從大數據中挖掘出有價值的數據、知識或規律，學會之前只有人類才能理解的概念或知識。
二，人工智將給我們帶來什么影響?
《連線》雜志創始主編、有科技文化“觀察家”之稱的凱文·凱利，對人工智能的發展曾經作出一系列大膽預測。在他看來，未來10到20年，給世界帶來顛覆性變化的就是人工智能，生活中的一切都將變得智能化。
在商業領域，人工智能機器人早已經進入了快速發展期。比如蘋果公司推出的 iPhone X，臉部識別等功能也采用了人工智能技術。三星最新發布的語音助手 Bixby，在軟件層面對語音助手進行了升級，改變了語音系統長期停留于“你問我答”的模式。
同時在社會治理中，人工智能也發揮著巨大的作用。舉個例子，比如說計算機可以預先學習海量的人臉圖片，掌握分辨人臉的基本規律，然后記住全國所有通緝犯的長相，只要通緝犯在公共場合出現，計算機就通過監控攝像頭采集的圖像將通緝犯辨認出來，大大節省了警力資源，對于追蹤辦案來說是革命性的突破。
美籍華人吳恩達博士，他是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一，他曾把人工智能比作未來的電能。在將來，人工智能將像電一樣，被我們買回家中，為我們做飯、洗衣服。在未來，我們可以用購買的人工智能來打造一個智能的家居系統。
在未來，或許人工智能將全面地進入我們生活的各種場景中，通過人工智能，整個社會將以一種嶄新的方式重新連接起來。
三，我們該如何面對人工智能的挑戰?
英國科學協會曾經對2000人進行了調查。調查結果顯示，其中三分之一受調查者相信人工智能會給人類帶來嚴重威脅，超過 60% 的受調查者則認為它將搶奪人類的工作機會。
這份調查很好的顯示了當前人們對人工智的復雜心態，一方面人工智能將給我們的社會帶來巨大的、甚至革命性的變革，但是我們又對人工智能充滿擔憂，不知道它將帶領著我們走向何方，目前一切還是未知數。
事實上，很多科學家對人工智能的發展都表示擔憂。“成功制造出一臺人工智能機器人將是人類歷史上的里程碑，”著名物理學家霍金說，“但不幸的是，它也可能會成為我們歷史上最后的一個里程碑，除非我們能學會如何去規避這種風險。”
從目前來看，盡管人工智能對人類造成威脅的擔憂好像為時過早，但是，在有些行業，人工智能正在搶我們的飯碗，卻是不爭的事實。世界經濟論壇2016年的調研數據預測：2020年，機器人與人工智能的崛起，將導致全球15個主要的工業化國家510萬個就業崗位的流失。
面對人工智能可能帶來的失業、貧富差距擴大、隱私信息安全、社會治理與公共政策等將對人類社會帶來重大影響、但是迫在眉睫的挑戰，我們應該如何面對?
科技是一把雙刃劍，人工智能最后到底是好是壞，這取決于我們怎么對待它，正如業內人士周曉垣在他的《人工智能：開啟顛覆性智能時代》中說道的“新事物在發展的過程中，總會伴隨著各種質疑，但這并不是一件壞事。因為這些質疑能告誡我們：創造和毀滅世界，往往就在一念之間。”
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