至顶网CIO与应用频道 04月03日 北京消息:3月23日,在南京最繁华的新街口地段有一家“苏宁极物”开业了,这是在无人店之后又一次新的尝试。
不同于无人店的单一属性,这是一家集衣食住行一体的新零售概念打造的店面,其占地400平米,SKU达到300,一天营业额达到35万,其中家居单品单品一般在200元,占极物店三分之一营业额。
苏宁极物
苏宁极物分为两层,一层展示了家居、3C、生活电器等多个类目中的新奇产品;二层苏鲜生海鲜餐厅,提供海鲜、寿司、铁板烧打造高端餐饮。
苏宁极物定位泛生活体验,针对年轻消费者提供个性化服务,现场既可以选择自由浏览闲逛、通过pad、摘机等科技技术了解产品性能、卖点,也可通过咨询现场体验师获得专业的产品知识讲解。
支付与取货方面选择自助浏览的消费者可通过扫码支付、自助取货快捷取货。对于一些需求频次较高、快捷支付需求强的商品消费者可通过24小时无人店由智能化机械臂进行取货。
当然极物店内还有很多互动大屏,包括颜值机、新人红包、订单红包、砍神券等。
在店面的一侧,还有一个无人水吧,在终端上下单后,机械臂会自动进行制作。这些都是智慧零售与购物的场景融合展现,与消费者产生更多互动的同时让店面更具趣味性和人情味。
同样在苏宁生活广场内还有一家苏宁体育Biu店,这是苏宁的第6加无人店,也是首次采用第二代苏宁Biu点技术搭建,这个这个占地面积240平方米,涵盖了体验、零售、游戏等多种业态。
苏宁体育Biu店2.0
和之前的苏宁体育Biu店不同的是,无人店2.0拆掉了进门的闸口,顾客的体验门槛变得更低,而不是先要下载App“绑脸”进店,当然之前已经绑过脸的用户在进店时摄像头就会自动捕捉并显示。
拿起商品靠近附近的显示屏,显示屏会自动感应并显示产品的详细信息,实现所见即所知,信息甚至整合了苏宁易购的线上数据,用户留言也可以轻松查看。
当用户拿着衣服靠近店内的智能试衣镜时,“魔镜”屏幕画面则迅速切换显示相关商品详情;在智能试衣间,你可以点击镜面切换室内、户外、夜跑等不同场景画面,改变试衣间光线效果,查看相应场景下的试穿效果。
同时可记录运动数据的智能跑步机区域,通过语音控制、大屏场景互动等手段打造乐跑体验;篮球体感类游戏区,用户还可以通过投篮或弹跳类体感游戏融入到购物场景中。
苏宁无人店2.0围绕着场景化购物体验、智能化精准互动和个性化增值服务三方面为用户提供服务。
像这样的创意店,苏宁还有很多规划。从去年十一期间苏宁提出2018年新开门店5000家,到12月19日启动大开发战略,提出“未来三年将互联网门店拓展到2万家、落地2000多万平方商业实体”。
这就是我们说的苏宁速度,苏宁易购O2O平台总经理许宏平说,新零售要回归到经营的本质,一方面提供更优质的用户体验,一方面提供更优质的商品,最后是将供应链、品牌商等合作上的效率提升,当然这些都离不开技术的帮助。
苏宁易购O2O平台总经理许宏平
近期,智慧零售实践者峰会上苏宁还发布了技术星象图,消费者为太阳,苏宁为行星。以消费者为中心,苏宁始终围绕消费者旋转,根据距离消费者的远近,打造苏宁业态。
距离消费者不到1米的地方,有苏宁易购主站平台;搭载了语音识别、交互技术、物联网技术的苏宁小Biu音响则作为入口,链接了用户10米范围的智能家居设备,形成了用户10米内的服务;距离消费者大概500米的地方,写字楼内部、酒店内部、大型Shopping Mall 内部等,苏宁利用重力感应、人脸识别、机器人技术布局了无人货架、智能货架、巡游机器人;离消费者约3公里的地方,苏宁则布局了无人店Biu、苏宁极物店、苏宁小店、苏宁易购精选店、苏宁易购直营店等;而在3公里外,苏宁生活广场、苏宁云店、苏宁影城,可让消费者在苏宁3公里外的店内玩上一整天,体验智慧零售玩到极致。
好文章,需要你的鼓励
Rivian分拆公司Also与亚马逊达成多年合作协议,将为这家电商巨头提供数千辆新型踏板助力四轮货运车TM-Q。该车辆载重超过400磅,体积小巧可使用自行车道。双方将合作定制车辆以满足亚马逊在欧美的配送需求,预计2026年春季投入使用。Also从Rivian内部项目发展而来,今年独立融资1.05亿美元,将利用可拆卸电池技术和专业物流软件为密集城区提供最后一公里配送解决方案。
Character AI联合耶鲁大学开发的OVI系统实现了音视频的统一生成,通过"孪生塔"架构让音频和视频从生成之初就完美同步。该系统在5秒高清内容生成上显著超越现有方法,为多模态AI和内容创作领域带来突破性进展。
知名投资机构Accel和Prosus宣布建立新的投资合作伙伴关系,专门支持印度初创企业从零开始发展,重点关注那些能够为南亚地区大众提供大规模解决方案的创始人。这是Prosus首次在企业成立阶段进行投资。双方将从创业公司最早期开始共同投资,专注于解决自动化、能源转型、互联网服务和制造业等领域的系统性挑战,初始投资金额从10万到100万美元不等。
这项由南洋理工大学研究团队开发的DragFlow技术,首次实现了在先进AI模型FLUX上的高质量区域级图像编辑。通过创新的区域监督、硬约束背景保护和适配器增强等技术,将传统点对点编辑升级为更自然的区域编辑模式,在多项基准测试中显著超越现有方法,为图像编辑技术带来革命性突破。