AI重塑行业：从农业到零售的实际案例
快速阅读: 人工智能在农业和零售业的应用展示了其变革性和实用性。博世与多家机构合作，利用AI技术精确识别和处理黑麦草，减少化学物质使用，保护环境。New Look通过AI驱动的客户数据平台，统一客户记录，提升广告效果和客户体验。
尽管对人工智能的炒作存在持续的怀疑，但实际部署表明，人工智能在不同领域可以带来可量化的价值。降低成本、提高生产力以及实现更明智的决策都是人工智能的潜在益处，无论是生成式还是其他形式的人工智能。然而，最成功的实施案例有一个共同点：它们从明确的业务挑战出发，而不是单纯对技术本身的迷恋。
从农业到时尚零售业，人工智能正在重塑组织解决问题的方式，揭示了一个强大的真理——当以目的和精确度应用时，人工智能不仅是变革性的，而且是实用的。
### 当人工智能遇见农业：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、土壤条件和作物行为不断变化，形成了一个复杂的环境，每个决定都具有重要影响。对于博世英国来说，这使得农业成为人工智能的理想试验场。
在一项开创性的举措中，博世与巴斯夫数字农业、查费机械和洛桑研究所合作，应对英国最具破坏性的农业挑战之一——黑麦草。这种顽强的杂草每年导致约4亿英镑的小麦产量损失。博世英国的创新负责人巴拉特·贾亚库马尔告诉《ITPro》，团队的起点非常简单：“我们想弄清楚如何提高识别黑麦草的可靠性。由于英国各地的田地、作物和天气不同，准确识别田地中的情况是一项挑战。”
博世利用其在软件、传感器和基于人工智能的模式识别方面的深厚专长，重新利用了最初为其工厂质量控制设计的技术。安装在查费喷雾器上的智能喷洒摄像头捕捉高分辨率的杂草生长图像。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，使农民能够有针对性地喷洒农药。
这一举措立即带来了环境和经济效益。减少除草剂的使用不仅降低了成本，还减少了化学物质的流失，保护了生物多样性和土壤健康。“通过减少化学品的使用，你将减少可能有害的物质进入环境，这是显而易见的好处。”贾亚库马尔解释说。
真正的创新在于合作。博世的工程专长结合洛桑的农艺知识和巴斯夫的化学见解，形成了单个组织无法实现的协同效应。洛桑甚至在受控条件下培养黑麦草，使博世能够用真实数据训练其人工智能算法。“我们一起找到了最佳的摄像头数量、安装方式和最合适的高度。”贾亚库马尔说。
建立农民对人工智能的信任是整个过程的关键部分。博世在整个试点阶段直接与一名农民合作，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，特别是因为购买这项技术对农民来说可能是一笔不小的开支。”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，还为一个更加可持续的未来铺平了道路，其中人工智能的精准应用与环境保护相结合。
### 零售的数据革命：人工智能如何重新定义客户理解
虽然农业似乎与时尚相去甚远，但英国领先的高街零售商New Look面临的问题同样复杂——碎片化的客户数据。随着时间的推移，数百万客户记录分散在不同的系统中，几乎不可能了解其最有价值的顾客是谁。“试点项目发现，340万客户档案被分散在多个记录中，31%的New Look顶级客户使用了多个电子邮件地址。”Amperity（一家提供人工智能驱动的客户数据平台）的EMEA总经理马修·比布德-卢贝克告诉《ITPro》。
传统的CRM系统通常难以解决这些问题，依赖于复杂的数据传输和手动清理。Amperity的方法则不同。“我们认为，客户数据平台应该管理从原始数据到统一和丰富档案的整个端到端转换过程。”比布德-卢贝克说。
通过使用AI驱动的身份解析技术，New Look成功地将线上和实体店系统的客户记录统一起来，创建了每个客户的单一准确视图，且不重复敏感数据。这种“零复制”方法与Databricks的数据智能平台集成，在90天实施窗口内处理了超过75亿条记录，仅需几分钟时间。这一转变带来了显著成效。增强的目标受众定位不仅节省了100万英镑（约132万美元）的媒体成本，还使广告支出回报率提高了50%。更重要的是，New Look能够跨渠道提供真正个性化的体验。
New Look首席数据官Daniel Chasle表示：“此次合作标志着我们在处理客户数据方面实现了根本性的转变。我们现在可以了解到，71%的顶级顾客在多个渠道购物，这是成为高价值顾客的关键行为。”New Look现在有能力将分散的数据转化为可操作的洞察，并在此过程中加强客户忠诚度。
生成式AI与营销：自动化与真实性的结合
AI对企业的影响下一波浪潮已经到来，正如预期，这股浪潮由生成式AI引领。对于那些难以管理产品数据的品牌而言，AI驱动的自动化正在成为一场变革。数据营销咨询公司fifty-five最近与户外运动零售商Salomon合作，优化其产品数据流——决定搜索结果和付费广告中显示内容的信息。fifty-five英国市场技术主管Nick Yang解释说，传统方法已不再可行。“对于拥有大量产品SKU的品牌来说，手动更新历来是一个非常耗时的过程。”
fifty-five设计了一套生成式AI提示系统，能够根据各平台的最佳实践自动精炼产品标题和描述。结果令人瞩目：点击率提高了43%，收入增长了83%，广告支出回报率达到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原因。“这更像是艺术而非科学，”他说，“确保大型语言模型（LLM）能够根据不同平台的优先级定制输出至关重要。”
关键在于，这项创新不仅提高了效率，还有助于保持品牌完整性。Yang强调：“为了提高效率，真实性不必妥协。精心设计并不断迭代的提示应包含相关品牌元素的参数，如语气和风格。”
对于Salomon而言，生成式AI使得在保持一致性和人性化品牌身份的同时，持续改进营销表现成为可能。这种自动化与创造力之间的和谐被一些人视为数字零售的未来。
从概念验证到盈利：如何使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有不同，但它们揭示了一个实现AI回报的共同公式。
首先，成功的起点在于数据清晰。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依赖的数据质量。其次，跨职能协作至关重要。每个案例都强调了技术专家、领域专家和数据科学家之间合作的重要性，确保AI服务于实际业务目标，而不仅仅是理论可能性。最后，公司必须建立信任，无论是内部利益相关者还是客户。正如Jayakumar所指出的，透明度和可靠性是采用的关键。对于像New Look这样的面向消费者的组织来说，围绕数据使用的道德标准同样重要。
这些举措证明，AI的投资回报不仅体现在财务上，还反映在效率、可持续性和客户联系上。正如Biboud-Lubeck所解释的，“零售商知道数据是他们最宝贵的资产；现在是时候让数据准备好迎接未来的挑战。”
AI演化的下一阶段将是规模扩展，从孤立的试点项目转向整个组织的整合。博世的工作表明，从实验到采用的过渡需要耐心和合作。而Salomon的经验则表明，AI的最大影响通常来自改善企业已经擅长的事情——只是更快、更智能、更一致。
因此，AI带来的收益不是一个遥远的承诺；它正在发生。随着企业对AI现实影响的信心增强，注意力正转向新的前沿领域：AI辅助。
这些系统不仅自动化了流程，还能够协作、学习并赋能员工。在本系列的第二部分，我们将探讨组织如何利用副驾系统提升各领域的生产力和创造力。
(以上内容均由Ai生成)
