對于未來零售行業的技術發展，京東首席戰略官廖建文著重強調了數據協同的重要性。在零售革命的的下半場，人、貨、場的去中心化將更加明顯，這將進一步體現出數據協同的重要性。“人被分流到社交網絡、短視頻、線下場景等；交易場景正變為無人超市、AR、VR、叮咚；貨品方面也由中央倉儲變為分布式。在數據的幫助下，人、貨、場的無縫匹配使交易完成，這種匹配不是在中心化環境下完成，而是在分布式環境中即時完成，使得用戶體驗最佳。”

　　當然，一切新零售革命都來源于新技術的發展與推動。如共享單車帶動自行車行業新的興起，涉及無人零售店甚至新零售革命中各種新技術也必將迎來新的發展機遇。以無人便利店中首要考慮的防盜防損為目標，基于深度學習的人臉識別技術賦予安防產品新功能，也成為無人零售店中的標配。

　　事實上，零售業經歷從百貨商店、連鎖商店和超級市場發展，再到目前的無人零售，安防技術始終伴隨其中。從最初的防盜防損，到后來的支持零售精細化管理，再到京東倡導的零售基礎設施可塑化、智能化和協同化新目標，都是以物聯網技術、圖像智能分析技術、生物特征識別技術在原有防盜防損的基礎上的新應用、新延伸，這也是目前安防產品技術發展新動向，是安防拓展細分領域新應用中的不斷嘗試。

　　隨著計算機視覺領域的高速發展，人工智能、深度學習逐漸融入到視頻安防監控中，視頻監控智能化已是大勢所趨。在目前以及未來一段時間，在商業應用中，依托大數據分析，通過線上線下、消費及非消費行為數據的多維度共同挖掘，得到真正有價值的營銷數據。這其中視頻監控智能分析、人臉識別以及出入口控制系統等安防產品則成為消費大數據重要來源！借助視頻智能分析技術可以實現店鋪遠程巡店、客流統計分析、區域熱度分析、POS收銀監督功能，可以提升連鎖零售業管理效率，增強盈利能力。另外，借助人臉識別技術可以實現零售場所各區域客流和顧客人臉識別信息，通過客流分析、商超熱度圖兩種方式，將門店運營的數據信息經過分析、統計，生成報表，為運營管理提供數據決策依據。

　　而當前無人便利店則把不斷成熟的物聯網技術、視頻智能分析技術以及人臉識別技術以及移動支付技術發揮到淋漓盡致。AmazonGo采用計算機視覺技術、傳感器和深度學習技術，能自動監測商品從貨架上取下或放回，并且在虛擬購物車中進行跟蹤。在客戶完成購物的時候，直接離開商店即可。

　　相反，安防行業內的海康威視推出的客流統計系統，不但為商家采集到更準確的客流數據，并靈活地展現在平臺系統內，隨時隨地了解現場狀態。通過客流統計、分析，助力商場的經營定位、租金調整、服務安排等。例如系統人臉識別、人工智能、大數據等技術對消費者進行數據采集和結果分析，深度描摹顧客畫像，研究顧客的消費習慣，顧客的畫像數據，在系統中形成獨一無二的標簽，未來，消費者可“刷臉”進入消費，并得到個性化的服務。

　　與此同時，商家可得到一份客流檢測報告，基于此深挖顧客需求，進行有針對性的廣告信息推送，實現購物中心的“精準營銷”。