什么是新零售？

新零售是个人和企业依托互联网，借助大数据、人工智能和心理知识升级生产、流通和销售，重塑商业结构和生态系统，将线上服务、线下体验和现代物流深度融合的新零售模式。

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简而言之，新零售包括提供无缝的购物体验。这是数字世界和现实世界的和解。

新零售模式已成为当今社会的主流零售模式。

新零售的现状如何？

1.基于大数据、人工智能等核心技术；

2、营造满足新一代消费群体升级需求的场景；

3.线上线下布局

4、物流效率高的追打自建物流或合作物流

新零售未来的发展趋势是什么？

(一)专业化、统一化。

消费者会逐渐从实体店转向线上电商，让线下零售遭遇前所未有的危机，原因其实很简单：体验差、价格高。但随着线上线下的不断融合，线下实体零售的这一缺陷将彻底消失。

统一商品价格、购物体验和产品质量，让消费者得到更专业的服务和更好的产品。简而言之，新零售将给整个零售业带来革命性的变化。

2.大型商业超市将开始整合重组

一种新的商业形态必然会给现有的商业秩序带来冲击。在大型超市兴起之初，大量的小超市以倒闭告终。现在这些大型商业超市也要面对来自小型零售社区的挑战。重组整合将是大势所趋。

在社区消费模式的引导下，未来的发展方向必然向社区发展演进。针对这一情况，沃尔玛已经开始在一些人口稠密地区建设一些社区商店。在国内，天猫、京东等电商巨头也开始搭建类似的商业布局。可以想象，未来，这样精细化经营的小店将遍布我们的社区。

3.体验式消费和个性化服务开始融入消费者生活

不仅是零售模式，消费需求也开始发生很大变化。个性化、多元化的追打已成为新趋势。在这一趋势下，消费者的购买潜力开始被激发，零售企业也得到了快速发展。

数据标签服务如何赋能新零售业？

随着深度学习的发展，利用图像识别技术实现在提高效率的同时降低成本是必然趋势。

目前流行的一种智能解决方案是视觉识别，它以图像识别为核心技术，以摄像头、主板为核心硬件。它进行物体检测和分类，实现了自动识别和结算，改善了购物体验，节省了人力成本。visual recognition

该解决方案已经在一些地区商业化。然而，在现实中，也出现了一些问题，主要表现在准确性问题上。例如，包不会彼此不同，这使得识别变得更加困难。

就像三角形需要三条边来稳定形状一样，人工智能也需要这三个要素来完善自己：算法、无偏差的数据样本和训练过程。

众所周知，人工智能模型的性能更多地取决于数据而不是代码。获得高质量的标签数据是构建机器学习模型最困难的部分。如果训练数据有偏差，算法模型不能很好的开发，AI公司需要重新对数据进行标注。时机很重要，一旦公司落后于计划，产品可能会被竞争对手超越。

更多信息：新零售化妆品品牌分类和标签中的数据标签案例研究Data Labeling Case Study in New Retail — Cosmetics Brand Classification and Labeling

常用标注工具

2D装箱、折线、多边形、图像分类、语义分割、视频标注Semantic segmentation Video annotation

常见应用程序

1物体识别：上架、提货

2视频中的对象跟踪：手持商品视频注释、个性化购物

3对象分类：化妆品品牌分类、服装颜色分类、流行款式分类

4区域分割：不同区域分割

有关其他应用程序的更多信息others applications

ByteBridge，一个人力和ML支持的数据标签工具平台

ByteBridge通过实时工作流管理，为机器学习行业提供灵活的数据培训服务。

客户端可以设置标记规则、迭代数据要素、属性和任务流、放大或缩小、进行更改、监控标记进度，并在仪表板上实时获取结果。dashboard

例如，您可以选择仪表板上的图像分类模板：

也可以选择边框和分类模板：

仪表板上已经提供了这些标签工具：图像分类、二维框、多边形、长方体。

我们可以根据客户的要求提供个性化的注释工具和服务。

经济实惠

人力和人工智能算法的合作确保了与传统市场相比价格降低了50%。

结束

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Reference:https://zhuanlan.zhihu.com/p/141945360