Page 183 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第五章 人工智能技术的应用与发展

使用户问题得到及时回复。另外，截至 2020 年，超过 80% 的商业和消费者的交
互被人工智能所替代。
2. 智能推荐
推荐引擎运用深度学习算法，分析消费者日常的搜索、浏览和购买行为，分

析预测哪些产品有可能引发消费者的购买意愿，并将其反馈给消费者，从而帮助
消费者迅速寻找到自己想要的产品，从而提升消费者的购买体验，并进一步挖掘
顾客的潜在需求，从而推动交易的进行。
3. 智能搜索

在电商平台上，消费者的需要与商品的搜索链接相关联。但是，由于消费者
的个性化和精准化的需要，使得用户在使用文本进行搜索时，往往难以直接查找
到所需要的商品。利用计算机视觉和深度学习技术，用户可以在短时间内找到自
己想要的产品。只要用户将自己喜欢的商品拍照上传，再通过 AI 技术就可以参

照产品的外观、颜色、商标等特性，向消费者提供同类或类似的产品。图像检索
技术的运用，大大减少了消费者的搜寻时间，提升了用户的使用体验。
4. 库存智能预测
在电子商务中，一个非常重要的问题就是如何进行多渠道的库存管理。如果

存货不足，就会造成大量的顾客流失，使消费者体验下降，而长时间的补货，则
会造成商家的损失。但是，如果存货太多，不仅需要更大的存货空间，而且也会
带来经营风险，从而增加资本的需求。所以，对企业进行精确的存货预测是企业
运营的关键。通过智能库存预测可以对影响存货数量和周转时间的主要因素进行

分析，并使其具有较高的智能化水平，从而提高了对存货的预测精确度。
5. 货物智能分拣
中国的物流产业在快速发展的同时，也在快速扩展，从包裹种类上看，主要
有大件、小件、活件、医疗件等。当前，中国的快件数量不断增加，配送站点也

越来越多，并且呈现出小批量、多品种的特征。由于采用传统的手工分类方法，
无法实现快速准确地分类，从而影响到物流的效率和服务品质。智能机器人不但
灵活，而且适应性强，对环境的要求也很低，可以根据客户的需求对机器人的数
量进行调整。智能化的分类使产品的分类更加及时和准确，同时，在分类过程中，

可以减少装卸的次数，保证了产品的安全性和完整性。

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