AI重塑各行业：从农业到零售的实际案例
快速阅读: 尽管对AI的怀疑持续存在，但实际应用显示AI能降低成本、提高生产率和决策水平。博世与多家机构合作，利用AI技术精准识别黑麦草，减少除草剂使用，保护环境同时提高农业产量。New Look通过AI驱动的客户数据平台，解决了客户数据分散的问题，提升了营销效果和客户体验。Salomon借助生成式AI优化产品数据，大幅提高广告点击率和收入。这些案例表明，AI的成功实施需基于明确的业务挑战、高质量数据和跨职能合作。
尽管对人工智能（AI）的炒作存在持续的怀疑，但实际应用表明，AI能够在不同领域创造可衡量的价值。降低成本、提高生产率和促进更明智的决策是AI技术，无论是生成式还是其他形式，带来的潜在益处。然而，最成功的实施案例都有一个共同点：它们始于明确的业务挑战，而非单纯的技术迷恋。
从农业到时尚零售业，AI正在重塑组织解决问题的方式，揭示了一个强大的真理——当以目的和精确为导向时，AI不仅具有变革性，而且是实用的。
### 当AI遇见农业：更智能的田野，更高的产量
几乎没有哪个行业像农业那样面临如此多的变量。天气、土壤状况和作物行为不断变化，形成一个复杂环境，每个决定都至关重要。对于博世英国而言，这使得农业成为AI的理想试验场。
在一项开创性的举措中，博世联合巴斯夫数字农业、查费机械和洛桑研究所，共同应对英国最具破坏性的农业挑战之一——黑麦草问题。这种顽强的杂草每年造成约4亿英镑的小麦减产。博世英国创新负责人巴拉特·贾亚库马尔告诉《ITPro》：“我们的起点其实很简单：我们想知道如何提高识别黑麦草的准确性。由于英国各地的田地、作物和天气条件各不相同，准确识别田地中的植物是一项挑战。”
博世利用其在软件、传感器和基于AI的模式识别方面的深厚专业知识，重新利用原本用于工厂质量控制的技术。安装在查费喷雾器上的智能喷洒相机捕捉了杂草生长的高分辨率图像。这些图像随后通过巴斯夫的xarvio数字农业解决方案平台进行分析，生成精确的杂草地图，使农民能够仅在需要的地方喷药。
这一做法立即带来了环境和经济效益。减少除草剂的使用意味着成本降低，化学物质流失减少，保护了生物多样性和土壤健康。“通过减少化学品的使用，我们减少了可能有害物质进入环境的机会，这是显而易见的好处。”贾亚库马尔解释道。真正的创新在于合作。博世的工程专长与洛桑的农学知识及巴斯夫的化学见解相结合，产生了任何单一组织都无法实现的协同效应。洛桑甚至在受控条件下培育了黑麦草，使博世能够用真实数据训练其AI算法。“我们一起找到了最佳摄像头数量、安装方式和最适合的高度。”贾亚库马尔说。
建立农民对AI的信任也是整个过程的关键部分。博世在整个试点阶段与一位农民直接合作，展示了技术的工作原理并证明了其可靠性。“无论我们与谁合作，都需要信任这项技术，尤其是对于农民来说，购买这项技术可能会带来相当大的成本。”贾亚库马尔强调。最终，这一解决方案不仅节省了时间和金钱，还为更加可持续的未来铺平了道路，其中AI的精准度与环境保护相辅相成。
### 零售业的数据革命：AI如何重新定义客户理解
虽然农业似乎与时尚界相距甚远，但作为英国领先的高街零售商之一，New Look面临着同样复杂的挑战——分散的客户数据。随着时间的推移，数百万客户记录在不同的系统中变得支离破碎，几乎无法了解其最有价值的顾客是谁。“试点项目发现，340万客户档案分散在多个记录中，31%的New Look顶级客户的电子邮件地址也分散在多个账户中。”Amperity欧洲、中东和非洲区总经理马修·比布德-卢贝克向《ITPro》解释道，Amperity是一家提供AI驱动的客户数据平台的公司。
传统的客户关系管理系统（CRM）往往难以解决这类问题，依赖于复杂的数据传输和手动清理。Amperity的方法与众不同。“我们认为，客户数据平台应该管理从原始数据到统一且丰富的客户档案的整个端到端转换过程。”比布德-卢贝克表示。
通过运用AI驱动的身份解析技术，New Look成功地将客户记录在线上和实体店系统中统一起来，创建了每个客户的单一、准确视图，且无需复制敏感数据。这种“零副本”方法与Databricks的数据智能平台集成后，在90天的实施窗口期内，能够在几分钟内处理超过75亿条记录。
这一转变带来了显著的效果。改进的受众定位不仅节省了100万英镑（约合132万美元）的媒体支出，还使广告支出回报率提高了50%。更重要的是，New Look现在能够跨渠道提供真正个性化的体验。
New Look的首席数据官Daniel Chasle表示：“这次合作标志着我们在处理客户数据方面发生了根本性的转变。我们现在了解到，我们最顶级的71%的顾客会在多个渠道购物，这是成为高价值客户的关键行为。”
New Look现在有能力将分散的数据转化为有意义的洞察，并在过程中加强客户忠诚度。
生成式AI与营销：以真实为基础的自动化
下一波AI对企业的影响已经到来——正如预期的那样，这股浪潮由生成式AI引领。对于那些在管理产品数据方面面临挑战的品牌来说，AI驱动的自动化正在成为一个改变游戏规则的因素。
数据营销咨询公司fifty-five最近与户外运动零售商Salomon合作，优化其产品数据源——这些数据决定了搜索结果和付费广告中展示的内容。fifty-five英国区MarTech主管Nick Yang表示，传统方法已不再可行。“过去，更新通常需要手动管理，这对拥有大量产品SKU的品牌来说非常耗时。”他解释说。
fifty-five设计了一个生成式AI提示系统，自动根据各平台的最佳实践优化产品标题和描述。结果令人瞩目，点击率提高了43%，收入增加了83%，广告支出回报率达到了2.4倍。
Yang告诉ITPro，生成式AI从最佳实践指南和历史表现数据中学习的能力是这种方法如此有效的关键。“它更像是艺术而非科学，”他说，“确保你的大型语言模型（LLM）能够针对不同平台的优先事项定制输出至关重要。”
重要的是，这项创新不仅提高了效率，还帮助维护了品牌的一致性和人性化形象。Yang强调：“不必为了效率而牺牲真实性。一个经过良好设计并不断迭代的提示应该包括品牌元素的相关参数，如语气和风格。”
对Salomon而言，生成式AI使得在保持一贯且人性化的品牌形象的同时，持续提高营销表现成为可能。这种自动化与创造力之间的和谐被认为是数字零售业的未来。
从概念验证到盈利：如何让AI投资获得回报
尽管这些例子从智能农业到零售个性化各不相同，但它们揭示了一个实现AI回报的共同公式。
首先，成功始于数据清晰度。无论是识别杂草还是统一客户资料，AI模型的强度取决于其训练和使用的数据质量。其次，跨职能协作至关重要。每个案例都突显了技术专家、领域专家和数据科学家之间合作的必要性，确保AI服务于实际业务目标，而不仅仅是理论上的可能性。
最后，公司必须建立信任，既包括内部利益相关者，也包括客户。正如Jayakumar所指出的，展现透明度和可靠性是推广的关键。对于像New Look这样的面向消费者的组织来说，维持数据使用方面的道德标准同样重要。
这些举措证明，AI的投资回报不仅仅体现在财务上，还反映在效率、可持续性和客户联系上。Biboud-Lubeck解释说：“零售商知道数据是他们最大的资产；现在是时候为即将到来的变化做好准备。”
AI演化的下一个阶段将是规模扩展，从孤立的试点项目转向全公司范围的整合。正如博世的工作所示，从实验到采用的过程需要耐心和合作。而Salomon的经验表明，AI的最大影响往往来自于改善企业已经擅长的事情——只是更快、更智能、更一致。
因此，AI带来的回报并非遥不可及；它正在发生。随着企业对AI实际影响的信心增强，注意力正转向新的前沿领域：AI辅助驾驶。
这些系统不仅自动化了流程，还实现了协作、学习和赋能员工。在本系列的第二部分，我们将探讨各行业如何利用副驾系统提升生产力和创造力。
(以上内容均由Ai生成)
