人工智能技术在电子商务领域的应用场景产品搜索：搜索是电商领域非常高频且重要的用户行为，用户为了找到心仪的商品，会通过关键词甚至实物图片进行搜索，其中关键词搜索和产品匹配涉及自然语言处理技术，而“以图搜图”的产品图片搜索依赖于计算机视觉技术；另一方面，在搜索结果的排序上，如阿里巴巴等大型电商平台也会基于强化学习技术进行排序的优化。
个性化的推荐系统：除了搜索，用户也会浏览网站的页面去挑选产品，因此电商平台通常会推出诸如“猜你喜欢”、“相关产品”、或者“别人也在看”这些功能来向顾客推荐更多相关的产品。这些结果都是基于机器学习算法学习用户过往的浏览和购买行为，个性化地为他们推荐相关的产品。动态定价：市场的供需关系总是在动态变化，而基于供需关系的定价也会受到影响，电商需要根据实时的库存、顾客购买的需求之间的平衡进行价格的调整，才能最大化自己的利益。
基于这一需求，不少电商平台会基于机器学习算法和自身的数据进行动态的产品定价，从而实时针对现在甚至未来的供需关系进行商品价格调整。欺诈风险控制：电商平台是信用卡盗刷的重灾区，在信用卡普及的欧美市场尤其如此。盗刷者会递交大量的虚假订单，然后通过取消退款的方式获得现金。信用卡盗刷和欺诈对于电商平台的稳定运作产生恶劣的影响。
因此电商平台也会通过机器学习技术预测和判断欺诈性的信用卡交易，及时阻止交易发生，从而控制平台上的风险。其它场景：由于人工智能技术在电子商务领域的场景极为复杂，本报告仅基于所选人工智能技术案例有局限性的进行了场景划分，故并不包含人脸识别，活体验证等热门应用领域。人工智能技术在电子商务领域应用代表案例阿里巴巴：阿里巴巴自2014 年起开始推出自行研发的以图搜图工具“拍立淘“，拍立淘主要被应用在阿里巴巴的国内电商平台淘宝网和海外电商平台全球速卖通中，帮助用户更便捷地通过照片搜索自己想要找的服装、配饰等产品，至今已拥有每日数千万用户。
Pinterest：Pinterest 于2017 年推出了以图搜图引擎Visual Lens，如今每月达到6 亿次搜索。Pinterest 还将Visual Lens 产品化开放给合作的电商品牌，如美国著名零售商Target 就将Visual Lens 整合到自己的电商平台中，使得顾客可以通过图片匹配Target 数据库中的商品。
Stitch Fix: 基于个性化推荐系统的时尚电商，利用用户的喜好和购买行为数据为用户提供一对一个性化的优质推荐。Stitch Fix 于2017 年上市，到2018 年12 月市值为18 亿美元。亚马逊：研究显示亚马逊自身以及第三方卖家在亚马逊线上市场（Amazon Marketplace）中通过算法实现大量的动态定价。
100 件随机挑选的商品在一年内的价格浮动可达260%，调整的频率也从五天一次到一天一次不等。对于第三方卖家来说，动态调价能够帮助他们获取更多被展现给用户看、从而获得更多订单的机会。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在电子商务领域 典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。
人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
一、机器人的市场规模报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。2018 年，全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元，2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中，工业机器人168.2 亿美元，服务机器人92.5 亿美元，特种机器人37.5 亿美元，占比分别为56%、31%、13%。
二、探测机器人中的智能技术深度强化学习：使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下，让机器人通过试错来学习，能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍，收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题，并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.深度模仿学习：经过多年的发展，模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题，其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。
激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。视觉SLAM技术：视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息，使其具备自主移动、路径规划、场景理解等功能。
