日前，苏宁披露了其全国首个商用无人店“苏宁体育Biu”首月运营的各项数据：
在过去一个月“绑脸”的用户中，90后占比高达48.8%，24—30岁人群构成主要用户的局面，与无人店“年轻、快速、活力”的理念有较好的匹配。
从用户性别来看，到无人店购物的消费者中42.7%为男性，57.3%为女性。在男性用户中，最快的购物时间为23秒，而女性用户中，最快的购物时间达到41秒。
从购物情况看，球衣是“苏宁体育Biu”最为爆款的产品之一，由于苏宁是国米的大东家，因此国米球衣销量最佳。从消费金额来看，在过去一个月中，最低的一笔消费是一双19元的袜子，最高成交价则是一套价值为1399元的邮册。
从购物效率来看，由于传统购物中排队、现金支付、找零等现象早已不复存在，“无人店”大大提升了结账的速度。
数据显示，购物者将购买商品装入购物袋后，以正常步行的速度通过付款通道，即能够识别出用户和其所购买的全部商品，整体耗时不会超过15秒。
除了智能结算，该无人店还可以通过人脸识别技术来捕捉用户信息，并通过大数据精准推荐合适或者喜爱的商品。据统计，运营首月中，该无人店总计向用户推荐约568款商品，推荐最多的为帽子。
在新零售的探索中，提升行业效率，升级消费体验是无人零售尝试的初衷。无人零售新业态的出现，标志着以互联网技术和大数据驱动的“新零售”商业变革的时代已经来临。
大数据驱动下的人工智能发展
而要认清无人零售，至少要看两个层面的内容：
第一，前端店面的表面特征
从消费者感知看，事物表面的变化是最容易被察觉到的。因此，无人零售前端店面的“无人”表面特征大家更容易感知到，也更容易被关注。
但从发展来看，真正有价值的无人零售是否有人值守，从某种意义上来说并不是事情的关键。
第二，后端系统的数据能力
从整个流通链条来看，前端店面是其中与消费者接触的最重要的一环，而“无人”背后需要的是基于数据的对整个链条的整体优化。无人店无论是作为货物流通的场所，还是更有想象空间的流量入口，其核心都是消费者体验提升，而这种体验的提升是基于数据的优化的。
因此，无人零售的核心不是在于可以实现无人售卖，而是可以根据消费者的点击、选购行为数据，来反向分析消费者需求，帮助企业更加精准地触达消费者，实现对消费者数据的个性化管理，最终为商家打通全渠道，实现“商品通、会员通、服务通”，加速线上线下融合，创造更多的商业机会。
随着智能技术的快速发展，不远的未来，无人零售能够大幅优化线下商超的劳动力成本，把人从简单的重复售卖中解放出来，去做更有技术含量和专业度的工作。
正如阿里巴巴集团CEO张勇所说：“无人零售的终极体验不是无人，而是从用户体验出发，满足和创造需求。新技术将为业态插上数字的翅膀，给用户更好的洞察。”
而正因为有了大数据，人工智能才能在大数据的驱动下，实现深度学习，不断迭代模型，变得越来越智能。
无人零售中会运用到哪些大数据的特性
大数据使得人工智能成为可能，所以我们必须了解大数据的特性才能更好地了解人工智能。
1．完备性：整体即样本
传统统计学中，我们想要使用数据，常常采用抽样的方式，抽样就会存在误差，但是大数据不用担心这点，因为大数据的完备性，导致数据整体即是数据的样本，这样的结果更真实。
2．多维度：交叉验证（复现），要相关性不要因果性
以前数据的使用，多是单维度，大数据时代的数据维度更多，而且可以交叉复现，好比盲人摸象，每个维度摸到的是一个方面，但是交叉复现后，就非常接近事物的真相。
在传统思维中，数据的使用非常注重数据的因果关系，但是，在大数据中更强调相关性。
3．及时性：实时采集与使用
大数据的实时采集才能支持数据模型的实时指导性，例如百度地图正是因为地图数据实时采集，所以才能实时告知路况，指导决策。
而我们应该担忧的是，技术的进步把原来不平等的二八法则更加极化，导致赢者通吃，能崛起和颠覆的永远是少数个体，然后形成新的垄断。
因此，从某种意义上来讲，自私和垄断，是对新零售的最大伤害。
购物者将购买商品装入购物袋后，以正常步行的速度通过付款通道，即能够识别出用户和其所购买的全部商品，整体耗时不会超过15秒
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