ai人工智能怎么做电商

利用AI人工智能技术来发展电商可以通过以下几个方面实现：1. 搜索与推荐系统：AI可以通过分析用户的搜索历史、浏览行为和购买习惯来提供更加个性化的搜索和推荐服务。基于用户的购买历史和偏好，AI可以准确预测用户可能感兴趣的产品，并将其推荐给用户。2. 智能客服：AI可以通过自然语言处理和机器学习技术来开发智能客服助手，能够自动回答常见问题、处理退货和售后事务等。这可以大大提高客户服务效率，节省人力成本。3. 图像识别与搜索：AI可以通过图像识别技术，将图像中的物体和特征提取出来，并与电商平台的产品库进行匹配。这样用户可以通过上传图片或输入关键词来搜索到相关产品，提高用户体验。4. 个性化广告营销：AI可以根据用户的个人信息、购买行为、兴趣爱好等信息，进行精准的广告定向投放，以提高广告的点击率和转化率，从而增加销售额。5. 智能供应链管理：AI可以通过对供应链数据的分析和预测，帮助企业提高库存管理、预测销售需求、优化配送路线等，提高供应链的效率和运作成本。6. 欺诈检测与风险管理：AI可以通过机器学习算法和数据分析来检测和预测可能存在的欺诈行为，并提供相应的风险管理方案，保障电商平台和消费者的安全。AI人工智能可以通过优化搜索与推荐、提高客服效率、增强商品搜索能力、个性化广告投放、优化供应链管理以及提升风险管理等方面，为电商平台提供更加智能化、个性化和高效的服务。

2022年11月30日，OpenAI公司发布了一款AI对话产品chatGPT。仅仅过了两个月，注册用户就超过一个亿，成为人类历史上，使用人数增长最快的应用。随后，谷歌、百度、阿里等全球主要科技公司，也纷纷发布或预告自己的AI模型。AI技术发展迅速，AI时代就这样悄然来临了~大部分人都知道AI的诞生，但多数人并没有做好准备，也仅限于交流一下聊聊天就结束了，真正拥抱AI，或者抓住风口的人的确很少很少。也可以这么讲，绝大多数普通人抓住这个风口的机会太难了，看看网友怎么说的：目前的情况是，你不学不行了，否则不久的将来就会被淘汰。话不多说，就今天这个话题，我们就来聊一下，要想在AI浪潮中抓住风口，普通人该怎么做才好；普通人为什么要学AI：先从基础学起，作为普通人需要先了解AI会所涉及到的领域，它包括数学、计算机、物理、心理、哲学等多个方面。你可以通过各种途径学习相关基础知识，比如：通过参加线上或线下AI课程，阅读相关书籍，加入网络课程、视频等多种方式来学习。通过学习AI的基础知识，我们可以更好地了解AI的原理和应用，更好地把握AI的发展趋势和商业机会。作为普通人群，需要掌握AI的基本概念、原理、方法和应用，以及相关的编程语言和工具这些基础。AI涉及到的技术领域很广，您也可以针对其中领域进行深入研究，熟练掌握相应技术，这是学习AI的前提。这些技能在当今的市场中非常抢手，掌握了这些技能的人，才可能更好地抓住AI这个风口。平时也要注意关注AI最新动态。作为普通人，大家可以通过了解AI的前沿技术和应用领域来让自己更加的了解AI方面的知识。了解的方式有：媒体、平台、论坛等多种渠道，也可以关注一些知名AI公司和机构，这些都是不错的办法。我们有了基础知识掌握了相关技能，以及关注相关动态后，您可以尝试参与AI相关项目，加入AI创业公司等等。通过参与这些项目，可以积累更多的经验和技能来提高AI的专业水平。想要进入AI行业抓住风口，需要具备相关的技能和经验，不一定需要所有技能都掌握。您可以寻找适合自己的路径，找到一些适合自己水平和兴趣的AI项目，通过编程、调试、测试等过程来实现操作，也可以通过一些在线平台或工具来实践。进入行业以后，您更需要利用人脉资源广交在AI行业内的圈内人，与他们多交流经验和想法，然后获得更多有价值的建议。最后您可以尝试创造自己的AI产品或服务了，可以开发一款AI语音助手、开发一款AI智能家居产品、开发一款AI医疗产品，等等。也会让自己更加自信。举个栗子：开发机器人客服：可以利用AI技术开发一款智能客服聊天机器人，用于自动解答用户的问题。与多家企业合作，为企业提供智能客服服务，收取一定的咨询费用。这样的机器人客服可以服务于电商平台、在线教育等多个行业。讲真~巴拉巴拉说起来容易，做起来的确很难很难，就基础知识而言，就需要普通人入门一年不止吧。在整个学习过程中，需要有足够的热情，足够的勇气和兴趣以及足够的能力等等作为后盾，才可能会走入AI这个行业，才可能有风口可抓。是啊，有时候我们需要逼自己一把，因为人工智能已经成为了当今发展的必然趋势，只有掌握了相关技术，就可以让自己更好的利用工具来提升实力来实现价值，目前我国许多公司都在尝试使用AI技术，想要抓住风口，最重要的还是靠自己不断的去努力和打拼。就像著名经济学家任泽平博士提到：“中国经济看科技，中国科技看AI。”这是著名经济学家任泽平博士在2022万象·百度移动生态大会发表题为《中国经济的AI加速度》的演讲中作出的论断。任泽平博士在演讲中分享了新基建对于中国经济新引擎的重要作用。他预测新基建2.0时代下AI技术将是实现新基建“用起来“的最有利的抓手，建议企业及个人高度把握AI技术带来的时代红利，并预测百度APP将成为人人皆可用的AI新基建，通过“百度搭台，人人唱戏”的模式，将会激发全民更大的创造力。任泽平在演讲中提及，当下抓不住AI的风口，就像20年前抓不住互联网的趋势一样，是没有出路的。即使你是普通人，想要适应潮流，跟上社会的发展步伐就要学习AI，不管是几年，不管路途多么艰难，也要学下去，否则会被淘汰。虽然大家都在说2023年会是经济衰退的一年，但是不要忘了，在每一次的衰退中，都会有新兴的行业产生。人工智能就是下一个革命风口，而且有的企业已经开始裁员了，我觉得，这并不是巧合，也不是危言耸听。据相关资料，在去年，全年美国各大科技公司裁员了大概15万人左右，但是今年第一个月就已经裁了 大概6 万多了。美国银行警告称，预计美国经济将在 2023 年的第一季度开始，平均每个月失去175000个工作岗位。大家还别不信，人工智能已经渗透到了各行各业了。在医疗领域，利用AI技术帮助医生进行诊断。在金融领域，利用AI技术预测市场走势，零售业还可以利用人工智能技术来优化销售策略，这些应用场景都是AI技术的发展方向。也就是说，人工智能的应用场景将更加广泛。看到这里，你还想说，我不学吗？！说了这么多，我们再来详细说说普通人学习AI需要掌握的基础知识点：要学习的基础知识很多，做AI开发涉及到Python编程知识、Linux知识，视觉方面要学图像处理、OpenCV等，同时还要有一定的数学基础。具体有：1、基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论；2、基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库；3、编程语言基础：C/C++、Python、Java；4、人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器等算法的特性、性质和其他算法对比的区别等内容；5、工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。我要说，如果您想赶得上这股浪潮，就要做好准备迎接挑战，因为人工智能将会越来越复杂，并且发展速度也会非常的快。还是要做好充分的心理准备才行，加油吧~

人工智能在移动电商领域行业有很大的发展前景的说法是正确的。人工智能是一个具有巨大潜力的技术,它将会给电子商务行业带来新的变革。零售企业应用人工智能,可以改善各种流程、客户体验、并最终提高收入。总体来看,电商行业人工智能技术在商家的使用,对商家和个人的绩效是正面、积极的。人工智能增加了对专业人才的需求量,催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。

最近一直在思考一个问题，即人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪些呢？人工智能行业未来的投资机会如何把握呢？在人工智能时代，从 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿级产业，已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来说，与是否能深刻理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时代，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。从技术源头创新，到整合技术平台，再到商业解决方案，以及用户和客户的场景应用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。1、开源技术平台大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术的跨界、聚合，以及技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。很多 AI 技术其实就是开源技术催生出来的新干线。Linux 是开源软件的鼻祖，之后很多世界著名的软件，如安卓以及今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforce 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金来支持的。2、核心技术创造人工智能的核心技术有四大类，包括：（1）、软件，如语音、图像等感官识别技术、自然语言处理，以及它们的合成、高级算法、数据训练等；（2）、硬件，包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数据汇集、存储、计算、可视化等；（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现每秒 10 万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级，算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1+1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。在业界，算法从简单到复杂还有不同的方法论。符号主义与数据建模、专家系统有关，经验主义与统计建模有关；连接主义与神经网络有关。也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。这个价值模块的价值创造者，包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通信技术）下一代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。3、开放技术平台开放技术平台就是核心技术创新者，向第三方公开自己软件或硬件的 API 或者函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用，而无须从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时代，开放技术平台促进了互联网技术和电商的爆发式增长。AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。 IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，以及智慧教育的商业应用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。4、技术操作系统自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时代有安卓、ios。谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时代，AI 技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原有的互联网和移动互联网连接；以语音、图像为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了执行顺序的技术。除了手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，涉及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，以及生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？AI 世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。5、应用解决方案这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新技术，都有多个应用。早期电的发明，从点灯照明的应用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。AI 要想解决人类尚未解决的难题，就必须先准备好无数种从技术到商业的解决方案。在 B2B 领域，如何用 AI 对癌症做出精准预判和治疗；在 B2C 领域，如何用 AI 助力个人发展。应用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、今日头条等。这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企业，它们往往率先采用新技术，解决商业问题。GE 用 AI 解决能源效率问题，阿里巴巴用 AI 解决城市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。6、商业运营系统商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业如何用技术解决问题，持续解决问题，并创造竞争优势，就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运，就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素发生了根本的变化，因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，有了 AI，它就可以在大数据中自动识别和管理客户。商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创新者。通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案，已获得持续发展和增强竞争优势的闭环模式。7、用户场景应用这是人工智能时代市场的新形态。过去，一部手机只要能卖出去，不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题，手机的功能就是通话。手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译，因此就必须能够在一定的环境和场景下，解决更细微的问题。当使用者身在国外时，就会获得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交流的伴侣。同样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物向导（让你更高效地消费）的角色，或生活助理（更方便潇洒地实现吃、住、性）的角色。用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。这个价值模块的价值创造者非常特殊，他们不但是企业的创新者，而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为 AI 的爆发，共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用户和客户的痛点问题。8、用户动态数据循环这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景获得的用户动态数据，将成为“喂养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或缺的营养成分。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将无法学习，并将失去生命：相反，如果有了动态数据的无限循环，就能形成 AI ”越用越富“的养分原料，并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。上面总结了八个关键的技术点，简单来说，现在的的AI行业有三种模型：1. 人工智能创业公司(AI Specialized Startups)这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生，或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能获得市场关注和盈利前，基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书，短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。怎样才能获得足够的市场份额？这不仅要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来就可能向需要法律咨询的个人用户收费。但退一步说，这一类的创业公司在获得一定的市场份额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看，因为较高的技术门槛，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充分竞争。2. 人工智能平台(AI Platforms)科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就可以认出下面这个图。图片来源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 20171、微软:Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也可以开放模型API供其他用户直接使用。2、谷歌:Google Cloud Platform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较相似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常相似，用户只需要调用API即可完成语言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任务。3、亚马逊:作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。无须赘述，和微软谷歌相似，AWS的产品功能也非常相似。但因为亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。所以不难看出，科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说 微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。 在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场，小一些的还有DataRobot，也是提供一条龙的机器学习服务。人工智能领域内容很多，比如在线机器人(Bot)，微软有提供平台叫做Microsoft Bot Framework，亚马逊依托Echo Bot也有Alexa Service对标，这些同样也是依靠平台优势来赚钱。其实不难看出，大公司投入基础建设的原因是这个方向准入门槛高，前期的固定投资要求大，可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后，应该会形成(多)寡头垄断市场格局，或许现在其实已经是这个局面了。3. 人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)根据我自己的观察和分析，AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。和创业公司不同，这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破，但通用的AI平台也无法完成客户定制的需求。这就是为什么这样的商业服务可能有前景 - 它和前两种商业模型有交集但并不重叠。这样的商业模型主要给客户提供两种服务：1、成熟的专利AI应用。举例，我们为A银行安装了一个我们开发并拥有专利的人工智能风控模型，在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或者相似行业。银行可以使用我们的微调后的模型，但我们可以将原始模型进行无限次转卖。2、客户定制化服务。举例，A客户要求我们为它们独家定制服务，服务的归属权归客户所有，我们无权转卖，仅为客户进行维护升级。这种服务的价格肯定较高。同时提供两种收费模式：1、 一次性收费/升级费用(one-time purchase)。和其他软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权。但并不建议这个模式，因为AI产品有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效。2、 订阅服务(subion based)。正因为AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练，订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的维护和升级服务。这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。因为AI产品的本质是通过数据解决问题，据我所知很多企业现在已经和客户签署了“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:1、 精准营销(Customized Recommendation)。因为我们有权使用客户A的数据，根据分析其数据，我们可以个性化推荐适合客户A的其他产品。甚至我们可以使用客户A的数据为其免费定制一个概念产品。免费其实是一种营销手段，德勤的数据分析部门给客户50小时的免费时长来感受它们的产品。2、数据整合(Data Integration & Enrichment)。假设客户A、B、C和D都允许我们保留并使用其数据，那么我们可以进行整合并获得行业级别的数据，从而开发出更加智能的产品。在这个数据为王的时代，拥有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。销售成熟的AI产品+适量的定制，留住客户的数据，并提供后续的维护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。从市场竞争角度来说，这个商业模型既不需要高精技术，也不大需要基础平台或者高额的固定投资，甚至还可以使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理，低门槛，充分竞争的市场代表从长期来看不会有暴利存在。但如果能在早期拥有足够多的行业数据，数据优势将会使你的企业走在其他人之前。或许，是时候入场了...

阿里AI模特是由阿里巴巴集团旗下的阿里云推出的一项AI技术服务，可以通过上传照片或视频来生成一个3D数字模特，可以应用于虚拟现实、游戏、电商等领域。如果您想申请成为阿里AI模特，可以按照以下步骤操作：1. 打开阿里云的官方网站（https://www.aliyun.com/），注册一个账号并登录。2. 进入阿里云市场（https://market.aliyun.com/），搜索“AI模特”，找到适合您的服务产品。3. 根据页面提示，上传您的照片或视频，进行AI模特的生成。申请成为阿里AI模特并不是直接操作的，它是由AI技术生成的数字模特，可以应用于各种场景。如果您需要具体的技术支持，可以咨询阿里云的客服人员。阿里AI模特是由阿里达摩院推出的一项人工智能服务，目前并不对个人开放申请。如果您是企业用户，可以通过阿里云官网申请使用阿里AI模特服务。如果您是个人用户，可以尝试使用其他的人工智能服务或应用。

图像识别和物体检测：AI可以通过图像识别和物体检测技术，对货架上的商品进行自动识别和分类。这样可以实现自动化的库存管理和商品上架，提高工作效率。推荐系统：AI可以根据用户的购买历史、浏览行为和个人偏好，通过推荐算法为用户提供个性化的商品推荐。这样可以提升用户体验，增加购买转化率。智能客服：AI可以通过自然语言处理和机器学习技术，实现智能客服系统。用户可以通过语音或文字与智能客服进行交互，咨询商品信息、下单流程等问题，提高用户服务质量。数据分析和预测：AI可以对大量的销售数据进行分析和挖掘，帮助商家了解用户购买行为、市场趋势等信息。基于这些数据，AI还可以进行销售预测和库存优化，帮助商家做出更准确的经营决策。虚拟试衣和AR技术：AI可以结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为用户提供虚拟试衣的体验。用户可以通过手机或其他设备，在线尝试不同款式和颜色的服装，提前了解穿搭效果，增加购买的信心。这些是AI在货架电商中的一些应用，通过自动化、个性化和智能化的技术手段，可以提升用户体验、提高销售效率和精细化管理。