从行业看AI，双向解析智慧商铺领域的应用与技术

内容简介：从行业看AI，双向解析智慧商铺领域的应用与技术

2016年，无论从技术、融资、业务，还是舆论、社会认知，人工智能领域初创公司迎来了一个爆发期，以语音识别和图像识别为技术基础的公司也如雨后春笋一般涌出。

不过，尽管这一批人工智能公司获得了资本方和媒体的青睐与支持，并且在金融、教育、医疗、安防等领域进行了商业化尝试，但我们并没有看到优秀的落地案例；同时，我们也很少听到来自行业客户的反馈与建议。

相对而言，瑞为智能以智慧商铺为方向，基于其人脸识别技术切入线下零售行业的做法，目前取得了一定的成绩。公司创始人兼CEO詹东晖透露，目前每天上传云端的数据量是30w人次，已经布局了1400多家店，而今年的目标是完成10w终端的布置。

为此，亿欧对瑞为智能与其早期客户深圳喜爱尚珠宝公司进行了采访，看看为何智慧商铺能迅速进入爆发期，期间遇到过哪些技术问题，又是如何得到解决的。

喜爱尚是一家为珠宝零售店铺提供从产品到展示营销整体解决方案的公司， 公司副总经理曹杰介绍，其实在几年前，他就在寻找合适的智慧商铺解决方案。

曹杰表示，珠宝零售行业作为一个复购率与客单价都很高的行业，十分看重对于顾客的精准营销，尤其是对于老顾客的服务质量。而市面上存在的一些客流量统计类产品，只能提供门店流量数据，无法满足要求。

同时，珠宝行业研发新品的成本与风险更高，如果不能对顾客的对于货品的看法很好地掌握，无疑在市场角逐和产品迭代上会落于下风。因此，如果能对顾客的关注与购买情况进行统计和关联，自然能产生很大助力。

因此，他在几年前就在寻找能够提供VIP客户及回头客推送、顾客精准信息收集等功能的产品，甚至找到研究机构进行合作研发。但由于技术原因，早期解决方案的识别准确率、敏感度、速度等因素不能达标，这一需求也就很难达到满足。

另一方面，近些年出现了很多人工智能技术公司，希望在零售领域进行技术落地的尝试，也推出了相应的解决方案和产品，但由于成本过高，同样很难被线下零售店所接受。

事实上，同样的技术问题也困扰着早期的瑞为智能。

瑞为智能CTO贾宝芝博士表示，在公司成立初期，主要就是在解决人脸识别在零售应用中存在的两个重要问题： 其一是识别的精度，其二则是成本的压缩 。

对于第一个问题，贾宝芝表示，瑞为首先在算法上进行了长时间的优化，调整图像信号处理的参数使识别率和误判率达到一个相对的平衡。

同时，瑞为也在功能化上进行了调整，进一步缩小技术问题带来的影响。贾宝芝说：“智慧商铺可以看作一个人脸与ID对应的过程，而瑞为的产品‘店计’在顾客进店后给出的不是一个ID，而是五个，再由店员进一步判断，也就减少了误判的情况。”

而在一些细节方面瑞为同样进行了优化。他举了一个例子：“如果两个衣着相似的人在摄像头前进行了遮挡交错，机器往往很难对其进行判断，所以我们引入了轨迹预测等一些方法来解决这些问题。”

而对于第二个问题——成本控制，瑞为一直将其作为研发的重点之一。

瑞为首先实现了算法前端化，将绝大多数，差不多90%的算法都放在了设备前端，特别是计算量大且复杂的算法。这样子可以大幅削减设备部署的成本，同时也减轻了带宽的压力以及云端服务器的压力和成本。

另外，算法前端化过程中采用的FPGA（现场可编程阵列）也是目前性价比最优的一个解决方案，能够在低成本、低功耗的情况下快速实现复杂的算法逻辑。

目前，瑞为的解决方案可以实现50%以上的成本缩减，完全达到了线下门店可以接受的范围，甚至低于门店对部署成本的期望。

因此，在效果和价格都达到了要求的情况下，当瑞为智能进入曹杰的视野时，他果断选择了与其合作。曹杰透露，不仅仅是所有喜爱尚的直营店和一部分经销商已经配备了瑞为的产品，水贝街（深圳最大的珠宝交易市场） 有不少店铺也使用了同样的产品。

他表示，在使用了智慧商铺的产品后，确实带来了一些提升。

最大的提升在服务上。在曹杰看来，“店计”这款产品带来的作用之一就是能让导购员在开口之前就掌握一定的顾客信息，而“张先生”、“李小姐”这样的称呼让人显然要比一般的“帅哥”“美女”更能给人亲近感与受尊重感，也就潜移默化的提高了营销成功率与复购率。

同时，在向回头客和VIP客户提供服务时，了解对方的喜好与需求，让客户在一部分关注度更高的商品中进行挑选，自然也就提高了成交率。

而另一个让曹杰青睐的改变则来自于对商铺的管理方面。像喜爱尚这样的公司，旗下有数家直营销售门店，如果单纯通过店长的回报与反馈进行信息收集，很难保证数据的准确性和真实性，而在采用了智慧商铺系统之后，这一问题得到解决，同时数据维度更广，为管理层提供了有效的决策依据。

显而易见，目前瑞为智能的产品已经达到了商家应用的标准。不过，无论是贾宝芝还是曹杰都表示，目前人工智能在零售领域的应用还存在一些小瑕疵。

瑕疵主要来自于识别准确率方面。贾宝芝指出，这主要是由于人脸识别技术在算法的优化上还有提升的空间。他表示，一个人脸识别算法后面是需要很多其他预处理算法配合的，比如人脸的检测、人体的跟踪、人脸的矫正、图像质量判断、光线调整、遮挡处理等等非常多的算法，而这些算法的优化是下一细节技术层面需要努力的方向。

同时，算法本身的准确度可以通过数据的积累来提高。目前瑞为在商业落地方面已经铺开，每天都有大量数据反馈，从而与算法形成了一个有效的闭环。

而除去识别准确度方面的问题，曹杰则期待智慧商铺在更多功能上的开发和应用。目前，瑞为的产品主要有“店计”和“晓客”两款，前者主要负责回头客及VIP客户的推送及客流的统计，后者则专注于关注度分析。不过，线下店铺的数据不局限于此，未来必然会有功能更加丰富的产品出现。

毫无疑问，瑞为智能在人工智能落地方面已经打开了一个突破口，而智慧商铺的发展也推动着零售行业的新一次数据革命。未来，还会有更多像喜爱尚一样的公司和商家加入到线下店铺的建设和改造当中来。

2017年5月25日，瑞为将在深圳益田威斯汀酒店三楼宴会厅举办“AI+零售 引爆核‘店’力“的智慧商铺产品发布会，展示门店大数据运营的优势。如果你想了解更多关于智慧商铺的相关内容，欢迎届时参加。活动链接：http://q.eqxiu.com/s/pgzCp50V

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本文作者李基祥，亿欧专栏作者；微信：ligi_avd（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。

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