2018年8月2日，福布斯中國正式公布2018年中國“30位30歲以下精英”榜單。這份榜單首次涵蓋了20個(gè)不同領(lǐng)域各30位30歲以下精英人物，ImageDT(圖匠數(shù)據(jù))聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO黃耀鴻入選并被評(píng)為“企業(yè)科技”領(lǐng)域新銳精英人物。

　　黃耀鴻是一位技術(shù)極客，亦對(duì)AI技術(shù)的落地有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。他說，“AI(人工智能)在技術(shù)上已經(jīng)非常成熟了，在快消和零售行業(yè)有巨大的商業(yè)價(jià)值，等待挖掘。”

　　他參與創(chuàng)辦的ImageDT正是希望彌補(bǔ)技術(shù)與應(yīng)用鴻溝，幫助傳統(tǒng)零售公司實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。這家公司已和零售、飲料、洗護(hù)、母嬰、藥品等多個(gè)品類的三十余家企業(yè)建立合作關(guān)系。

　　在新零售的浪潮中，他的經(jīng)驗(yàn)無疑具備借鑒與參考價(jià)值。

　　零售業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型

　　隨著大規(guī)模并行處理技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)再次迎來復(fù)興，出現(xiàn)了第三次人工智能熱潮。而和前兩次最終偃旗息鼓的人工智能熱潮不同，這一次人工智能有望真正“改變一切”。在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析和棋盤游戲等領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在一些指標(biāo)上已經(jīng)達(dá)到了可媲美甚至超越人類的水平;同時(shí)，機(jī)器翻譯、數(shù)字助理和自動(dòng)機(jī)器(機(jī)器人、無人機(jī)和自動(dòng)駕駛載具等)等領(lǐng)域也一直突破不斷，并正越來越顯著地改變著我們的生活方式和觀念。

　　零售業(yè)是與我們的日常生活聯(lián)系最為密切的行業(yè)之一，也當(dāng)然是人工智能的用武之地。不管是線上還是線下，不管是電子商務(wù)零售還是實(shí)體店零售，在整個(gè)“人貨場”場景中，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)都能帶來顛覆性的變革。

　　在電子商務(wù)方面，人工智能可根據(jù)用戶的基本信息和購買歷史實(shí)現(xiàn)個(gè)性化商品推薦和精準(zhǔn)營銷;可根據(jù)用戶購買和瀏覽情況優(yōu)化商品呈現(xiàn)方式;可根據(jù)大范圍用戶購買行為分析優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈……人工智能幾乎可以在電子商務(wù)的整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條中發(fā)揮作用——甚至在快遞和分揀方面，自動(dòng)化分揀系統(tǒng)和快遞無人機(jī)也正在變革商品抵達(dá)消費(fèi)者的過程。

　　在實(shí)體店零售方面，已經(jīng)出現(xiàn)了刷臉支付、超市客流分析、無人超市、貨架陳列優(yōu)化和機(jī)器人智能導(dǎo)購等實(shí)際應(yīng)用，涉及到圖像分析、人臉識(shí)別、人像跟蹤等技術(shù)。但總體而言，和線上零售相比，線下零售數(shù)據(jù)化的程度和范圍目前都仍還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及。一是因?yàn)閭鹘y(tǒng)線下零售商主要依靠人力方式進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，工作效率低、易出錯(cuò)且速度慢;二是因?yàn)橹暗闹悄芎妥詣?dòng)化處理技術(shù)還沒達(dá)到能夠?qū)嶋H應(yīng)用的要求。

　　隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，這一問題在技術(shù)上基本已經(jīng)得到了解決，可以實(shí)現(xiàn)在零售行業(yè)實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)化了，也由此催生了一些創(chuàng)業(yè)公司，ImageDT就是其中之一。

　　如何讓AI技術(shù)落地實(shí)體店

　　如今，零售業(yè)正向著智能化、數(shù)據(jù)化、透明化水平大幅提升，且線下線上數(shù)據(jù)融合的“新零售”或“智能零售”方向發(fā)展。黃耀鴻總結(jié)說：“現(xiàn)在都在講新零售，新零售有很多種解讀。整體來說，要么是提高用戶體驗(yàn)，要么是提高經(jīng)營效率。”

　　目前的電商已有很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力，能通過網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用上的瀏覽情況以及用戶購買記錄等信息分析消費(fèi)者在線上的行為。為了實(shí)現(xiàn)“新零售”的愿景，線下零售門店借助 AI 技術(shù)也能夠具備和電商一樣的數(shù)據(jù)能力，從而實(shí)現(xiàn)客流分析、精準(zhǔn)營銷、貨架陳列優(yōu)化和機(jī)器人智能導(dǎo)購等。

　　舉個(gè)例子，ImageDT的貨架識(shí)別技術(shù)能夠通過圖像分析識(shí)別物理貨架上的商品，實(shí)現(xiàn)物理貨架的數(shù)據(jù)化。據(jù)了解，該技術(shù)已經(jīng)為奶粉、個(gè)護(hù)、飲料等客戶服務(wù)了超過半年時(shí)間，在幫助這些客戶提升經(jīng)營效率方面發(fā)揮了很重要的作用。黃耀鴻進(jìn)一步解釋了他們?yōu)榭蛻糸_發(fā)定制化的技術(shù)解決方案的流程。

　　ImageDT的客戶都是品牌商，即所謂的“大 B 端”客戶，需要針對(duì)自身業(yè)務(wù)定制化能滿足自身需求的技術(shù)解決方案。為此，圖匠首先會(huì)為客戶執(zhí)行 PoC(概念驗(yàn)證)。黃耀鴻解釋說：“我們要對(duì)客戶的商品建立模型，配置客戶自己定義的一些考核指標(biāo)，然后構(gòu)建從拍攝貨架到產(chǎn)生報(bào)告的整個(gè)流程。”

　　ImageDT對(duì)這一過程已經(jīng)駕輕就熟，并已經(jīng)有了一套比較成熟的商品識(shí)別技術(shù)(包括一套比較成熟的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和一個(gè)配置中心)，能夠快速高效地給客戶完成概念驗(yàn)證。他舉例說：“有一次我們給一家飲料客戶做概念驗(yàn)證，我們在商店內(nèi)就為客戶配置完畢，并給客戶進(jìn)行了展示?？蛻魧?duì)我們的執(zhí)行力很震驚。”

　　概念驗(yàn)證之后，公司會(huì)交付一套前期的技術(shù)方案。在后續(xù)的使用過程中，還會(huì)不斷調(diào)整技術(shù)方案的細(xì)節(jié)，繼續(xù)針對(duì)客戶的場景需求進(jìn)行優(yōu)化。

　　這樣的定制化過程能創(chuàng)造出最適合客戶的實(shí)體店 AI 技術(shù)方案，幫助客戶更加高效地實(shí)現(xiàn)線下零售的數(shù)據(jù)化。基于此，還能更進(jìn)一步打通線上和線下的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“新零售”或“智能零售”目標(biāo)。

　　線下零售智能化的挑戰(zhàn)和未來

　　盡管在線下零售中的部分場景上已有相當(dāng)成熟的人工智能技術(shù)，但整體應(yīng)用仍然還存在諸多難題。

　　首先是零售業(yè)本身的復(fù)雜性。雖然目前已有很多研究分析人員在探索 AI 技術(shù)在零售業(yè)的應(yīng)用，但相對(duì)于安防和醫(yī)療等領(lǐng)域，AI 技術(shù)與零售領(lǐng)域的距離會(huì)更遠(yuǎn)一些，因?yàn)榱闶蹣I(yè)的整體鏈條更為復(fù)雜，涉及到供應(yīng)鏈、庫存管理、與消費(fèi)者交互以及售后服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)，其中很多環(huán)節(jié)的 AI 應(yīng)用技術(shù)的開發(fā)都還需要更多探索。

　　其次，人工智能的技術(shù)方面也還存在一些仍有待進(jìn)一步解決的難題。黃耀鴻列舉了貨架識(shí)別方面所面臨的三個(gè)技術(shù)難題：一是模型小型化，即如何將模型壓縮變小，以便用在各種終端設(shè)備上，而不是只能在云上或有大型 GPU 的設(shè)備上運(yùn)行。二是視頻識(shí)別上還存在難題：視頻中所要處理和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量很大，另外存在抖動(dòng)和跟蹤等問題。三是技術(shù)成本問題，因?yàn)榱闶鄣陻?shù)量很大，在門店內(nèi)布置攝像頭等的成本可能會(huì)很高。

　　另外，技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用也可能存在差異——技術(shù)的落地過程中可能出現(xiàn)研究過程中沒遇到過的難題。黃耀鴻舉了一個(gè)實(shí)際案例說明這一情況：“我們很早就把算法的準(zhǔn)確率做到了 98% 以上，結(jié)果很好，但在實(shí)際使用中，客戶卻反饋說錯(cuò)誤率太高了。然后我們具體調(diào)查了這個(gè)情況，發(fā)現(xiàn)其實(shí)我們的算法仍然很準(zhǔn)，但有一部分貨架照片很模糊，人眼也看不清楚。我們的算法之前沒有考慮過這種情況，還是進(jìn)行識(shí)別，這樣錯(cuò)誤率當(dāng)然會(huì)增高。我們就增加了一個(gè)判斷貨架照片是否模糊的模型，針對(duì)模糊的照片和清晰的照片做不同的處理。”

　　還有，客戶的需求通常也是動(dòng)態(tài)變化的，新商品和新需求會(huì)不斷出現(xiàn)，很多標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)不能真正解決客戶痛點(diǎn)。所以，找到技術(shù)和客戶需求的匹配點(diǎn)，創(chuàng)造最適合客戶的技術(shù)方案，讓技術(shù)發(fā)揮出最大的價(jià)值是 AI 技術(shù)落地過程中所要解決的一大難題。這既需要行業(yè)背景，也需要技術(shù)分析，所以幾乎是其中最耗時(shí)的過程。

　　最后，市場的認(rèn)可對(duì)技術(shù)的成功應(yīng)用也至關(guān)重要。以深度學(xué)習(xí)為首的人工智能技術(shù)正在爆發(fā)式的發(fā)展，也已經(jīng)出現(xiàn)了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)等相當(dāng)成功的新技術(shù)思想;同時(shí)，人工智能創(chuàng)業(yè)公司和大公司的人工智能項(xiàng)目也正如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)，在各行各業(yè)爭奪市場機(jī)會(huì)。要在這樣的市場環(huán)境中得到市場和資本認(rèn)可通常既需要先發(fā)制人的優(yōu)勢，還需要真正強(qiáng)大可靠的技術(shù)實(shí)力，更需要深刻透析所在行業(yè)的專業(yè)視野。

　　ImageDT作為國內(nèi)最早為零售行業(yè)做 AI 解決方案的公司之一，在這些挑戰(zhàn)面前已有很好的立足根基。該公司在 2016 年開始專注于讓 AI 解決方案在零售業(yè)落地，其創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)包含了人工智能和零售業(yè)兩個(gè)領(lǐng)域的精英人才，能讓 AI 技術(shù)很快地在零售行業(yè)落地。其次，他們已經(jīng)針對(duì)零售業(yè)建立了一套流水線式的作業(yè)平臺(tái)，具有非常高的商品識(shí)別效率和準(zhǔn)確率，同時(shí)他們也還在繼續(xù)加大在軟件、硬件、算法人才上的投入。而且ImageDT也已經(jīng)得到了市場和資本的認(rèn)可——已為客戶服務(wù)了半年多時(shí)間，并且最近還完成了由紅杉資本領(lǐng)投，火山石資本及真格基金跟投的 A 輪融資。

　　毫無疑問，隨著技術(shù)的普及和成本下降，AI 還將繼續(xù)變革更多行業(yè)，創(chuàng)造全新的應(yīng)用場景。要知道，就在幾年前，像ImageDT的這種能把物理貨架識(shí)別成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的貨架識(shí)別技術(shù)還遠(yuǎn)達(dá)不到可實(shí)際應(yīng)用的準(zhǔn)確率;而現(xiàn)在，用戶只需通過手機(jī)拍攝一張照片，就能很快得到對(duì)貨架情況的分析識(shí)別結(jié)果。

　　但同時(shí)，AI 顯然還并沒有完全成熟，很多挑戰(zhàn)和難題依然存在，但這不應(yīng)該成為阻礙 AI 進(jìn)一步應(yīng)用的理由。黃耀鴻說：“整個(gè)行業(yè)要以更加積極的心態(tài)來擁抱這樣的變化?？梢灶A(yù)見，未來線下零售和線上零售一樣是全面數(shù)據(jù)化的，而且線下和線上的‘人貨場’數(shù)據(jù)是打通的。這是我們的展望，但這中間還有一定的路要走。我認(rèn)為大家應(yīng)該以積極的心態(tài)來探索和使用 AI，而不是等到技術(shù)完美了才用，因?yàn)楝F(xiàn)在的 AI 已經(jīng)能提升經(jīng)營效率了。而且大家一起努力更能推動(dòng)進(jìn)步，讓零售行業(yè)得到更大的價(jià)值。”

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