大數據+機器視覺『看得見』的未來

2018-07-27 18:08來源://

原標題：大數據+機器視覺『看得見』的未來

7月26日，超盟數據、開為科技、品途集團共同主辦了主題為“大數據+機器視覺：看得見的未來——ai+零售行業沙龍”活動。遠鏡創投合伙人金戈、百度ai技術平臺體系戰略投資總監王亮非、超盟數據ceo李思賢、開為科技ceo楊通、天天便利董事長吳勇智、大象安全套創始人劉克楠出席了本次會議。

眾所周知，在新零售時代，如何高效實現轉型升級，成為擺在行業面前的至關重要的課題。每個企業都迫切需要智慧化運營，繼而為消費者帶來更加優質的體驗。數據資產和ai硬實力正在成為智慧零售的“水電煤”，幫助其釋放新的活力。

對于沒有巨頭背景加持的零售企業，出路又在何方呢？本場沙龍順應智慧零售趨勢，聚焦人工智能、大數據等技術給零售行業帶來的數字化變革，探討行業變化趨勢，共享發展經驗，探尋ai+零售如何讓各方實現共贏。

一、不可拋棄的過去 不可忽視的現在 與 不可抗拒的未來

針對新零售未來的思考，遠鏡創投合伙人金戈認為面對過去，新零售并不是要顛覆傳統，新零售時代發生的變化是市場環境、消費者偏好、生活方式，而零售業最基礎的商業邏輯和用戶訴求是不會隨著科技、時間的變化而有所變化。

在這個過程中，在零售行業耕耘多年的優秀的零售巨頭們是不可忽視的現在。

金戈認為新零售目前所有的技術革新都是在做增收和降本，即增加收入，降低貨品成本，降低房租成本和人力成本。新零售要做的另外一個價值是提高效率，去為在零售行業耕耘多年有著優秀的供應鏈、倉儲、物流、優質的店址位置的零售商去做賦能，用數據幫助他們選址、選品，做整個店面整體化管理，提高每個平米的收入，精準營銷、降低人員成本。

金戈表示在大數據方面，線下零售大部分的數據在物理上和邏輯上是分散的。搜集到的數據還需要加工整合，變成數據產品，有效的輸出給零售企業。對于零售企業來說，它接收到的應該是一個被打包好的工具，拿來可以直接使用，起到增收降本提效的作用。

金戈認為優秀的新零售技術公司它背后應當有優秀的技術做提升，但也應當有優秀的產品能力，將技術能力和產品能力整合，賦能給傳統零售公司。

二、百度ai加速器助力新零售發展

關于ai技術對零售行業的貢獻，百度aig戰略投資總監王亮非認為，主要體現在兩方面：一、用技術解決行業痛點：1、物流成本、房租費用、人工成本居高不下 2、供應鏈效率不高 3、數據驅動實質貢獻不足 ；二、回歸商業本質，增收節支。

王亮非說，ai技術中的計算機視覺技術，已經落地無人零售場景，幫助零售行業看清、看懂用戶行為、了解用戶需求；而數據挖掘技術，可以幫助企業更精細地管理人、貨、場、供、銷、存，增收節支。

百度大腦的視覺語義化技術，協助零售行業識別人、貨、場，捕捉用戶的行為和關系，把收集到的海量數據進行連續的分析，然后通過不斷的持續化、結構化、數據化的工作，形成語義知識或者知識圖譜。接下來再進行智能的推理，不斷的在各種場合經過應用得到智能的落地，大大提高零售效率和效益。

百度大腦希望為行業提供ai全棧技術和解決方案，歡迎大家積極調用 ai.baidu.com 上的技術和應用，未來用腦量可能會成為衡量企業科技含量的指標。

王亮非也希望通過ai技術賦能零售行業2000萬家企業和0萬從業人員，提升行業的勞動生產率。百度愿意通過ai技術賦能、ai生態建設、ai加速器等系列行動與零售行業共同進步。

三、daas服務驅動零售行業升級

超盟數據ceo-李思賢認為，在科技和產業高度耦合、深度迭加的變革中，人工智能作為下一階段科技變革浪潮的新引擎，將對科技和經濟產生深遠影響，驅動科技系統創新轉變的同時，助力傳統行業實現跨越式升級。人工智能與實體經濟的融合，體現在眾多應用領域，智能零售便是其一。

在和大家探討智能零售之前，李思賢先就零售業態的發展進行了分享。日本已經完成從賣方市場向買方市場轉變、再向價值共創型社會轉變的過程。中國的零售業目前處于從賣方市場向買方市場過渡的階段。產業驅動、價值共創型社會，將是零售的未來。智慧零售是一種以消費者體驗為中心的、數據驅動的泛零售狀態；以互聯網為依托，通過運用大數據、云計算等各種技術手段，將線上線下數據打通，重塑零售業態的新形式；本質上是線上線下數據、人、貨、商品的融合；最終將帶來消費者購物體驗的提升和企業運營效率的提高。

針對目前ai在線下連鎖便利店和社區超市的落地，超盟數據認為主要體現在兩個方向：

2、深度學習的落地，把深度學習應用在更多更廣的業務中，包括：庫存的管理和定價。

基于云計算和大數據的發展，計算機視覺、神經網絡深度學習、自然語言處理、rfid掃描等技術得以發展，而這些新技術在零售業的應用，又給零售業帶來了許多新特點，諸如：智能補貨、智能店面運營、智能選品和智能會員體系等。

在推動人工智能在線下零售業形成解決方案實現落地的過程中，超盟數據發現：零售行業的數據呈現一種孤島化的現狀：不同經營角色、不同商品、不同平臺、不同區域的數據難以互通，沒有在業務里面形成閉環；同時，零售行業的訂貨處于 “經驗決策”的狀態。

為此，超盟數據針對行業痛點結合大數據和深度學習推出了一系列解決方案，分別是：自動補貨、智能選品、以及智能門店。

自動補貨基于消費者需求，結合歷史交易、溫度、濕度、溫度的變化、濕度的變化、節假日等100多個維度的海量數據進行分析，預測消費者數量、購買品類、購買商品及購買量。對于未來10天銷量的預測精確率達90%以上，有效提升庫存周轉率。

智能選品同樣是基于消費者需求的變化，以數據驅動，智能分析門店銷售數據、商品數據等，為優化品類結構提供決策支撐，提升門店盈利率。

在自動補貨和智能選品兩個核心解決方案的基礎上，超盟數據還提供“智能終端門店運營”的工具，以便更好地指導門店運營。

綜上，超盟數據是以門店為基礎向上下游延伸，實現讓門店更加智能，幫助品牌商覆蓋更多門店，使得消費者擁有更多的選擇和更好的購物體驗。

超盟數據也真誠希望未來與更多品牌商及擁有消費者數據的上下游公司共建智慧零售新生態，邁向共同繁榮。

四、機器視覺“看”懂零售-夢之屏全解析

開為科技的創始人ceo楊通首先例舉了目前機器視覺新零售的幾種常見落地產品形態，包括人臉支付屏幕、商品識別收銀臺、無人零售便利店等，然后提出了市場上普遍遇到的兩個問題，一是對于顧客來說消費體驗提升并不明顯；二是對于店家來說成本過高但收益不明確。具體來說，基于機器視覺的解決方案相較傳統方案，并不一定真正提高了用戶體驗，但需付出巨大的教育市場的成本，ai公司不應有“手持錘子找釘子”的心態；其次，ai公司還需避免陷入“查理芒格經濟學難題”，即“科技變革為終端客戶帶來了便利，但卻無法轉化成買單者的經濟價值”。

因此，楊通認為開為的核心服務定位應該是：

1、 協助店家實現更高效的會員價值，讓店家賺到更多的錢；

2、 用ai和互動科技為店家提供一個連接人與人、人與貨的溫暖消費體驗，而不是“無人化”；

針對以上服務定位，開為自2017年開始推出了夢之屏，一款集合了包括人臉識別、商品識別等多個ai模塊的智慧零售產品。夢之屏目前已落地近家門店，刷臉數高達日均數萬人，使開為成為零售領域里落地最快體量最大的機器視覺公司之一。其高速落地的秘訣在于為店家提供的核心價值：夢之屏具有高效的會員轉化能力，可將每一位線下核心顧客轉化為基于faceid的線上會員；同時，它通過完善精準的會員用戶畫像，協助店家實現基于會員營銷的流量變現。

除店家以外，開為也很重視服務于領域內的其他玩家，并與合作伙伴們共筑一個共贏的“夢生態”。以超盟數據為例，開為結合超盟的數據分析，可以做到完整的“人貨綁定”，既協助店家實現精準營銷，亦為品牌商提供了“人貨場”三位一體的精準數據分析。此外，開為也努力與派券服務，掃碼購，線上會員等其他合作方建立了深度合作關系。

楊通相信，在不久的將來，我們將生活在一個基于faceid為通行證的世界里；屆時，夢之屏將扮演著新零售場景中一個基于faceid的流量入口，連接線下智能零售的每一個核心模塊。

五、便利店的流量變現之路

天天便利董事長吳勇智在會議上分享了對零售行業的三個判斷：

1、在經濟蕭條期才有可能產生偉大的零售企業，在經濟快速發展時期是不可能的，越是在經濟蕭條，中國經濟大概率蕭條的時候我們越應該投資零售。

2、以中國市場的體量，中國的零售市場的領頭羊一定不會是外資企業，一定是本土企業。

3、中國零售業的領頭羊，大概率出現在二三線城市。

針對目前行業人士針對便利店不賺錢的看法，吳勇智也表述了自己思考的三個盈利的方法：

第一個方法，商品變現法，通過售賣商品盈利；

第二個方法，當規模達到一定程度時，可以做供應鏈。把商品從工廠直接推到門店再推到消費者手里，提高毛利率；

第三個方法，提升技術積累能力，積累數據資產。

吳勇智認為中國便利店未來的終極目標就是提升這三個層次的變現能力，要追求規模變現能力和商品變現能力。

在嘉賓分享各自對于零售行業的觀點后，超盟數據、開為科技、天天便利進行了戰略合作簽約儀式，李思賢、楊通、吳勇智表示今后將會通過機器視覺幫助企業深入挖掘線下客戶、通過daas服務驅動零售行業升級方面進入更深入的合作和交流，真正實現產品與技術的融合，共同服務線下的零售店。

簽約結束后，遠鏡創投合伙人金戈、超盟數據ceo李思賢、大象安全套創始人劉克楠、百度ai技術平臺體系戰略投資總監王亮非、天天便利董事長吳勇智、開為科技產品總監陳翔在品途傳媒合伙人魏喆的主持下進行主題為“ai大數據如何賦能零售產業變革”的圓桌對話，幾位嘉賓針對零售業未來的趨勢、零售業巨變對品牌的影響以及技術對零售業的改造和機會進行了探討。

對于新零售的趨勢，陳翔認為零售的演變就是一個不斷貼近顧客的趨勢，其實現在逐步轉變過來有三個階段：

1、 垂線下的階段：商家不斷的提高自己的服務水平，讓顧客有個良好的用戶體驗，吸引更多的顧客進入店面。但他補充道這個階段存在幾個問題，其一當顧客離開店的時候，對便利店沒有其他價值；其二，線下店對于顧客選品范圍有局限性。

2、 電商階段；線上的突破，給用戶的選擇性更多了，互動性也更強了，但跟線下相比又缺乏了一種人與人面對面的接觸。

3、 新零售階段：雖然大部分在講從線上在回歸線下，其實準確來講，應該是線上線下一種相結合的全新的體驗的模式。用戶在線下購物也能體驗到線上的快捷、方便，同時又能在線下接觸到這種人與人之間的信任，以及對品牌的這種信任感的提升。

陳翔認為現在是第二階段向第三階段的過渡期，其中要轉變的就三個過程：連接、轉變和體驗。

吳勇智看好未來便利店行業的發展，認為現在零售行業進入了從量變到質變的一個時期。

作為實體便利店他認為從應用來講還要立足于解決顧客的主問題，即在給顧客提供商品的過程當中，是否性價比變高了，服務更及時了，服務質量變高。

王亮非也認同零售業的前景，她舉出數據表示，在過去的18個月，有1555億的資金進入到新零售領域，單筆3.66億。并且國家零售行業2010年、2011年、2012年每年14萬億的零售額，年增速在18.5，一直成長到今天，2017年36萬億，年增大概平衡在10點幾。

而在未來零售業爆發增長后，王亮非認為人機協同將會是下一個場景。而在這點上她表示未來百度將會整合c端數據去賦能b端，去提升零售品牌的競爭力。

劉克楠針對這個問題，則舉了日本零售業的現狀來做參考，他認為對于零售品牌來講首先立于基礎的是要做好自身的產品。產品是公司發展的基石，只有產品真正扎實，能夠給消費者帶來切身利益，得到消費者的認同，才會形成良好的口碑效應，進而有助于品牌的推廣和長遠發展。

李思賢也表示做零售時不能只是做“概念”，“千萬不要只是在意高大上，或者在意未來，你一定要去做一個現在剛剛好的產品，去輕推引導b端企業改變原來的思維?！?/p>

李思賢覺得未來每個公司都在做專業的事情，每個專業服務需要輕推。只有輕輕地引導他往前做一些轉變，對方才更容易接受，融合起來也會更順暢。這就是ai在零售行業里面的落地性還沒有那么強的一個原因。

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。