无论在感知还是决策层面，技术在过去五年里的迭代速度都是前所未有的，尤其是在2016的AI、大数据、云计算三波浪潮兴起之后。

感知层面，深度学习技术大热以前，商家对于线下消费者的感知非常薄弱，只能通过会员卡或WiFi探针等获取基础的用户信息。线上虽然可以通过数据埋点的方式，掌握消费者的转化路径，但即使在电商如此普及的今天，线上消费的占比依旧只有20%左右。总体而言，我们对消费者的了解仍然十分有限。

计算机视觉技术的发展将很快扭转这一局面。如今借助人脸识别和商品识别技术，门店已经可以实现无人化管理。摄像头将准确捕捉消费者在门店内的每一个动作，并在消费者离开时自动完成结算。Amazon Go便是这一领域的杰出代表。

决策层面，随着数字化逐步推进，零售商需要处理的数据正在呈指数级增长，数据分析的颗粒度也越来越细，必须借助新一代的大数据架构才能胜任。与此同时，从事后分析到实时诊断，再到提前预测，算法本身的性能也在不断演进。

零售业得益于技术发展的同时，也为技术的迭代提供了肥沃的土壤。作为一个超级数据入口，技术在零售业的应用并不局限零售本身，而是向上延伸到了生产制造和金融等各个领域，比如基于消费预测的C2M智能制造模式。正因如此，近两年零售业受到了学术界和工业界的空前关注。