零售门店货架数字化便是其中的典型代表，通过运用手机应用、货架摄像头和巡店机器人等媒介以及机器视觉、图像识别算法和物联网等技术，主动抓取货架上的商品信息并进行记录，将图像数据数字化，实时掌握商品动态。同时，在货架数字化的基础上，使用机器学习模型对数据进行整合处理和分析，为零售商提供销量预测、缺货预测等数据洞察服务，帮助零售商了解整体消费需求，通过零供协同促进供应商和零售商的共同业务发展。从资源角度来看，机器自动化识别、统计和分析数据正在逐渐取代人工作业，可以让员工腾出时间从事更有价值的工作。 

零时差消费中非常重要的一个内容就是推动数字化转型，建立科技驱动、不设边界、适应零时差消费时代的组织结构与文化。在机器学习和深度学习的帮助下，消费者标签不再需要人工生成，标签特征刻画精细性、深度得到大大提升。通过对消费者行为的数据分析，准确定位消费者消费水平、获取消费偏好等重要信息。通过线上商城、移动端应用向顾客推送满足其喜好的商品，将线下体验与线上消费完全融合，实现精准营销，大大提升零售的效率。从顾客和商品到交易和管理，达到自动化、信息化、数字化以及智能化，提升顾客体验的同时，也能推动企业自身价值的挖掘。 

零售门店货架数字化便是其中的典型代表，通过运用手机应用、货架摄像头和巡店机器人等媒介以及机器视觉、图像识别算法和物联网等技术，主动抓取货架上的商品信息并进行记录，将图像数据数字化，实时掌握商品动态。同时，在货架数字化的基础上，使用机器学习模型对数据进行整合处理和分析，为零售商提供销量预测、缺货预测等数据洞察服务，帮助零售商了解整体消费需求，通过零供协同促进供应商和零售商的共同业务发展。从资源角度来看，机器自动化识别、统计和分析数据正在逐渐取代人工作业，可以让员工腾出时间从事更有价值的工作。零时差消费和货架数字化为零售行业创造了无限的可能。 

 第一章 实体零售即时满足消费者需求 

 1.1 零时差消费 

 1.2 货架数字化 

 第二章 OSA问题带来的挑战 

 2.1 OSA及其研究意义 

 2.2 OSA问题的负面影响 

 2.3 OSA问题的产生原因 

 第三章 OSA问题的AI解决方案 

 3.1 试点方案综述 

 3.2 方案试点项目一——人工拍照 

 3.3 方案试点项目二——过道摄像头+电子价签 

 3.4 方案试点项目三——货架摄像头+电子价签 

 3.5 方案试点项目四——机器人 

 第四章 建议和展望 

 4.1 改进门店货架管理方式 

 4.2 基于OSA的扩展应用 

 4.3 建立长远的企业AI发展计划 

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