他把一块屏摆进数百家便利店 人脸识别挖掘线下流量 已转化会员过万

公司于这个月被选入腾讯Top40 AI加速器，预计今年收入1500万~2000万。

文 | 铅笔道记者 刘晶荣

走在行业前沿，杨通常常会忧虑，自己会不会因为比市场走得过早而成为炮灰。 但是，他确定机器视觉新零售将会是一个巨大市场，以人脸为ID，实现更加便捷的支付，这是必然趋势。

2016年3月，杨通和几位加州大学伯克利校友成立“开为科技”。 让机器视觉技术走进线下零售，平台以会员管理为主，主打产品“梦之屏”。

“梦之屏”是一款AI与大数据驱动的精准互动媒体，通过深度挖掘线下流量价值，为客户提供了千人千面的定向广告和定向促销服务。其包含4种智慧零售功能：结合人脸识别和微信的会员系统；AR定向广告；基于微信卡券及小程序推送的定向促销；以及即将推出的商品识别和人脸支付结算流程。

截至目前，“梦之屏”已进驻了包括见福便利店在内的数百家连锁零售门店，每个月转化数万名基于FaceID的会员。

注：杨通承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。

机器视觉新零售

杨通先后两次创业。第一次是在2014年，他闯入互联网社交领域，项目曾获IDG数百万美金投资。 第二次他选择了机器视觉在新零售上面的应用。杨通感慨，“经受过互联网变革的洗礼，对科技改变生活的力量已经感觉稀疏平常。”

机器视觉带来的科技拐点，正是团队擅长的领域。 机器视觉落地，他以为最明显的应用就是安防和零售。其中，安防是机器视觉最容易落地的领域。他的公司早期也做过一些这方面的项目，包括给中冶集团做人脸考勤系统。

相较于零售，安防面临的竞争更大，虽然商业场景清晰，但比较单一。 杨通认为，零售与安防不同之处在于，零售需构建一个完整产品去满足一个之前已经存在的需求，没有一条明朗的路径，也不是一个单纯通过技术就可以直接变现的领域。“相较于安防，智慧零售可以更好地发挥我们团队在产品上的能力和互联网思维上的优势。”

对于新零售的“新”，杨通觉得包括两个方面：

一是流量下沉。 过去10年，互联网带来了一波新的商业模式，人们通过电脑和手机就能完成传统衣食住行的需求。然而，随着线上流量红利的消失，创业者开始寻找新的商业机会，那就是结合线上的数据价值，来升级线下消费体验。这也是大众对“新”零售的理解，不可否认的是，这个趋势一定程度上源自于行业内部的大V公司的推动；

二是大数据挖掘能力的提高。 以深度学习为代表的机器视觉技术的突破，成为转折点。以往无法获取的数据或无法准确区分的信息，现在可以以较低的成本得到。这些数据让线下的整个消费闭环，有机会像线上消费一样准确地数字化。这一点让杨通看到零售的“新”机会，“当然目前很多应用场景还停留在概念阶段，需要我们通过时间和不断的尝试来落地。”

由于零售领域还未有巨头，2016年3月，杨通成立“开为科技”，团队成员来自加州大学伯克利分校、杜克大学、苏黎世联邦理工、微软、Linkedin等。 杨通表示，他希望在既有市场上，更好地连接商家和顾客，通过结构化数据的采集和分析，让消费体验更温暖。

“梦之屏”落地数百家门店

让机器视觉技术走进线下零售，“开为科技”主打产品“梦之屏”。 它是一款新零售场景下的人工智能与大数据技术驱动的精准互动媒体。外观采用极简设计，包含全面的智慧零售功能：结合人脸识别和微信的会员系统；通过增强现实展示的定向广告；基于微信卡券及小程序推送的定向促销；以及即将推出的，基于商品识别和人脸支付的结算流程。

图为产品“梦之屏”。

团队希望通过“梦之屏”为商家带来一个轻便式人脸识别会员和营销体系。 同时，平台通过深度挖掘线下流量价值，为客户提供了千人千面的定向广告和定向促销服务。

机器视觉在零售里的核心价值是什么？ 杨通通过一个比喻来解释 。 公司内部常常以采矿来比喻零售数据和流量价值。机器视觉能力就像一台新型采矿车，采集深挖原来无法采集的数据价值。在这个过程中，大数据分析能力做着提纯优化的工作，将矿石转化成稀有金属。产品与客户之间的连接触达，起到转化结果的作用，将稀有金属转化成终端价值的闭环。

走在新科技前沿，他也表示不能过分乐观，因为目前市场教育不足，消费者很难在短时间内放弃以往的消费习惯去接受新的方式。同时，在机器视觉新零售领域，科技带来的便利性还未必能直接为商家转化成经济价值。

目前，支付宝也已入局刷脸支付，但杨通表示自身更注重会员管理。为了快速铺量与尽快盈利，产品前期不以零售盈利，而是通过广告与营销费用盈利。接下来，团队会通过将顾客人脸与其微信账户绑定采集数据，在积累一定流量数据之后，进行流量运营服务，如线上商品推送等。

截至目前，“梦之屏”已在全国落地数百家门店，转化了几万名会员。 截止今年 8 月，团队已经获得两轮由多家一线投资机构组成的数千万投资。 今年9月，项目即将开始新一轮融资。

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编辑 | 吴晋娜  校对 | 李丽

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