对于未来零售行业的技术发展，京东首席战略官廖建文着重强调了数据协同的重要性。在零售革命的的下半场，人、货、场的去中心化将更加明显，这将进一步体现出数据协同的重要性。“人被分流到社交网络、短视频、线下场景等；交易场景正变为无人超市、AR、VR、叮咚；货品方面也由中央仓储变为分布式。在数据的帮助下，人、货、场的无缝匹配使交易完成，这种匹配不是在中心化环境下完成，而是在分布式环境中即时完成，使得用户体验最佳。”
当然，一切新零售革命都来源于新技术的发展与推动。如共享单车带动自行车行业新的兴起，涉及无人零售店甚至新零售革命中各种新技术也必将迎来新的发展机遇。以无人便利店中首要考虑的防盗防损为目标，基于深度学习的人脸识别技术赋予安防产品新功能，也成为无人零售店中的标配。
事实上，零售业经历从百货商店、连锁商店和超级市场发展，再到目前的无人零售，安防技术始终伴随其中。从最初的防盗防损，到后来的支持零售精细化管理，再到京东倡导的零售基础设施可塑化、智能化和协同化新目标，都是以物联网技术、图像智能分析技术、生物特征识别技术在原有防盗防损的基础上的新应用、新延伸，这也是目前安防产品技术发展新动向，是安防拓展细分领域新应用中的不断尝试。
随着计算机视觉领域的高速发展，人工智能、深度学习逐渐融入到视频安防监控中，视频监控智能化已是大势所趋。在目前以及未来一段时间，在商业应用中，依托大数据分析，通过线上线下、消费及非消费行为数据的多维度共同挖掘，得到真正有价值的营销数据。这其中视频监控智能分析、人脸识别以及出入口控制系统等安防产品则成为消费大数据重要来源！借助视频智能分析技术可以实现店铺远程巡店、客流统计分析、区域热度分析、POS收银监督功能，可以提升连锁零售业管理效率，增强盈利能力。另外，借助人脸识别技术可以实现零售场所各区域客流和顾客人脸识别信息，通过客流分析、商超热度图两种方式，将门店运营的数据信息经过分析、统计，生成报表，为运营管理提供数据决策依据。
而当前无人便利店则把不断成熟的物联网技术、视频智能分析技术以及人脸识别技术以及移动支付技术发挥到淋漓尽致。AmazonGo采用计算机视觉技术、传感器和深度学习技术，能自动监测商品从货架上取下或放回，并且在虚拟购物车中进行跟踪。在客户完成购物的时候，直接离开商店即可。
相反，安防行业内的海康威视推出的客流统计系统，不但为商家采集到更准确的客流数据，并灵活地展现在平台系统内，随时随地了解现场状态。通过客流统计、分析，助力商场的经营定位、租金调整、服务安排等。例如系统人脸识别、人工智能、大数据等技术对消费者进行数据采集和结果分析，深度描摹顾客画像，研究顾客的消费习惯，顾客的画像数据，在系统中形成独一无二的标签，未来，消费者可“刷脸”进入消费，并得到个性化的服务。
与此同时，商家可得到一份客流检测报告，基于此深挖顾客需求，进行有针对性的广告信息推送，实现购物中心的“精准营销”。
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