人工智能（AI）的發(fā)展已經引起了全社會的重視，并向各個傳統(tǒng)行業(yè)領域滲透，數字標牌也不例外。Omnivex Corporation公司CEO兼CTO Doug Bannister給出了人工智能和深度學習影響數字標牌行業(yè)的四種方式：
深度學習（deep learning）
通過深度學習，AI驅動的平臺通常會實時評估大型數據集，從而產生特定反應。AI引擎可以訪問大量的數據。當然，數據要經過分析并給出可操作的響應才是優(yōu)質的。AI關乎自動化，并不一定為你而思考。它所能做的就是得出結論，找出模式并對情況作出反應。該平臺可以隨著時間學習，使其成為更有價值的工具。那么數字標牌的未來在人工智能和深度學習的推動下會發(fā)生什么呢？
個性化的體驗
每位顧客都希望感受到重要并擁有個性化的體驗。人工智能和深度學習是實現的工具。很快，以AI和深度學習為動力的數字標牌平臺就可以對客戶進行識別，并根據客戶的購買歷史向他們提供有用的信息，例如在售商品。
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在在線購物的沖擊下，店內購物持續(xù)下滑，這意味著零售商需要為參觀實體店的顧客創(chuàng)造新的體驗。許多公司已經在使用數字標牌來促進銷售或為顧客提供深入了解產品的信息。AI可以通過個性化將其提升到一個新的水平。企業(yè)如果掌握了客戶契機行為的歷史數據，可以創(chuàng)建特定內容，在特定時間或日期播放。這樣就可以為消費者提供最想看到的內容。
人工智能和深度學習，可以通過兩種方式來改進內容：將數據放入上下文中或創(chuàng)建個性化的廣告。
內容方面，系統(tǒng)已經開始利用已知的行為，例如在大晴天后太陽鏡銷量增加。但這并非永遠準確有效。而深度學習可以通過采集并整合通知情況的內容，為此規(guī)則增添內容。比如在下雨天，系統(tǒng)可以檢測到天氣數據。或者，店鋪通過傳感器知道沒有人購買太陽鏡。這種學習可以讓標牌撤下太陽鏡促銷，將其轉換為購物者當下正在觀看的物品或者雨傘。
通過AI平臺進行深度學習，可以將目標鎖定個人。如果一名男性購物者走進一家服裝店，數字標牌系統(tǒng)可能會發(fā)現他穿著的登山靴已經20多年了。系統(tǒng)獲取這些信息，然后檢索店內男士登山靴的庫存。這些信息反饋幾乎可以實時傳達給購物者。不僅能讓顧客看到個性化的信息，還能促進他們查看這些商品并進而帶動更多銷售。
AI如何演化數字標牌
數字標牌和人工智能的相關投資將持續(xù)增長。2025年，全球數字標牌市場預計將增長到317.1億美元，人工智能市場預計將增長至接近600億美元。這些領域正在出現驚人的增長，意味著全球的組織都在進行投資，以得到更好的結果。
