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以线下数字化做为完成智慧生活的前提条件而言，也就是人们的交通出行日常生活都能够被电子计算机叙述和了解，进而能够 被进一步的优化。我们在互联网上的全部个人行为全是数字化的，例如在淘宝网看了什么商品，看过多长时间，在百度上检索过哪些內容，在微信上的闲聊，在今日头条的新闻报道访问 ，这种个人行为都能被电子计算机捕获，并被运用方做为商品优化的关键根据。而线下的数字化就难了许多 ，人工智能算法是完成线下数字化的

如今的商业正在进行一场变革，一场IT和大数据驱动的商业革命 从脚到脑的购物，消费升级，科技创新，导致需求变化，买卖变化 那么，如何让用户体验到最佳的服务？成了绝大多数商家最头疼的问题 70后买东西是克制；80后买东西是需要；90后买东西是喜欢；00后买东西是任性；10后买东西靠的哭闹，所以我们不难看出，如今随着经济的发展，消费者的消费水平也是不断在提高 买到东西到买到好东西到买到想要的东西，其实消费者开心的购物需求点

　　2016年，“无人零售”还鲜有耳闻，甚至有人认为这是天方夜谭时，北京卓唯智科技有限公司创始人任飞翔却对此前景非常看好并投身其中。也正是任飞翔的创业团队，做出了文章开头提到的“智能收银机”。2016年10月，阿里巴巴集团董事局主席马云首次提出“新零售”一词，此后，“新零售”踏浪而来。 　　阿里研究院的报告认为，新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，也可以认为新零售是随着消费形式的升级而提出的变革。

　　商品图像识别是什么?商品图像识别就是通过机器对商品的图像进行识别来辨别商品的种类和数量， 　　那么如何用机器来进行商品图像识别呢? 　　就目前来说，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。 　　因此

　以线下数字化作为实现智能生活的前提来说，也就是人类的出行生活都可以被计算机描述和理解，从而可以被进一步的优化。我们在网络上的所有行为都是数字化的，比如在淘宝上看过哪些商品，看了多久，在百度上搜索过什么内容，在微信上的聊天，在头条的新闻浏览，这些行为都能被计算机捕捉，并被应用方作为产品优化的主要依据。而线下的数字化就难了很多，计算机视觉是实现线下数字化的一个重要技术。 　　类似于淘宝购物，如果商超

我们接触人工智能技术，大多是从人脸识别开始的，从企业安防到手机解锁在到支付都得到了广泛的应用，而与人脸识别相对应的是识别，，其中的商品识别由于在零售商品有广泛的应用空间，最近两年逐步受到行业龙头人工智能企业的重视，包括腾讯、阿里巴巴等都在零售商品识别领域有广泛的研究。那么关于这一技术实现有什么难处呢？大家随一起来看一看吧。 　　零售商品识别的难点 　　“人脸识别和商品识别哪个更难？”这是很多人经常问

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