AI 零售“逢三必乱”,如何把握技术整合的平衡点?

2019-08-29 15:13:11 浏览数 (2)

【 图片来源:pixabay 所有者:smzaidi 】

雷锋网《AI掘金志》频道:只做 AI 「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。

2018年,零售市场多了几分热闹。旷视、依图、地平线等AI新星不约而同地选择客流分析作为切入点,先后推出了智慧零售解决方案。这并不意外,一方面,客流分析是人、货、场数字化中的重要组成部分,市场空间广阔;另一方面,这些企业都以计算机视觉技术为核心,而计算机视觉在目前所有客流分析技术中前景最为明朗。

正当AI新秀们的客流分析方案进入线下门店开始试点时,智慧零售“老司机”文安智能也发布了自己的“第三代客流一体机”以及 “人脸客流智能一体机”。

两大业务版块共享资源

文安智能是国内最早专注计算机视觉技术的人工智能企业之一,2005年以智能交通起家,2008年开始进入智慧商业领域。经过十多年的发展,业已形成了两条并驾齐驱的业务线:以智能交通、智能安防为主的智慧城市板块,和以人脸识别、客流分析为技术内核的智慧商业版块。

在多数人的印象中,智慧城市和智慧商业相去甚远,实际并非如此。文安智能负责人介绍,文安智能的两大业务板块在硬件设计、底层算法、数据架构、产品生产等多个方面都可以资源共享。

以客流分析为例,广义的客流分析技术在智慧商业和智慧城市场景都有应用,只是侧重点略有差异:

智慧商业场景的客流分析是为了更好地吸引顾客,增强消费体验,整体侧重于分析。它需要精准地统计客流并分析其人群属性,从而更好地了解商业场所的经营情况,提升经营效益。

智能交通行业的客流分析主要是为了规范交通秩序,改善城市交通,只需要做好人群统计即可。比如通过统计公交车站和公交车内的人群密度信息可以提高公交车的运营效率。

智能安防的目标是社会安全,因此需要准确识别个体信息,包括身份信息和行为信息,这样才能为社会治安提供有力帮助。

这里我们重点谈谈智慧商业领域的客流分析。

中国正在经历零售行业整合

旷视、依图等争食商业客流分析市场的同时,也不乏看衰者。比如零眸智能CEO樊凌云就认为,目前在国内做客流分析,时机并不成熟。他表示,消费者识别并不是大型B端客户需要迫切解决的问题,它们更大的痛点反而在于如何掌握销售端的数据。“很多品牌商甚至不知道自己的商品在哪些门店出售,更不要说是哪些消费者购买的”,他说道。

樊凌云曾经任职于一家零售技术方案商,为商场和连锁店提供WiFi客流统计和引流技术。但2017年他自主创业时却放弃了这个方向,转而选择货架陈列督导作为切入点。

对此,文安智能表示,过去十年里传统客流统计系统已经成了商业广场的标配,但绝大多数街边小店确实不需要这样的系统。它们缺少需求的原因主要有二:第一、中国的小店店主非常勤劳,他们通过传统手段已经对经营情况掌握得比较充分;第二、街边小店利润偏低,数千元一套的系统对它们而言太过昂贵。此外,对于一些具体的零售业场景,传统客流统计方法也存在一定的局限性,阻碍了它的推广。

不过如今情况有了很大的改变。中国正在经历零售行业整合升级,街边店、社区店都参与了这一过程。各种连锁商店蓬勃生长,而中、大型连锁店对消费者分析的需求是非常高的,决策者需要精确的数据依据为选址、开闭店、改善产品形态等决策做支持。

“更夸张的是,我们似乎还在‘跳过’这一阶段。阿里、京东、苏宁这样的零售业领导者,在物流管理、线上线下结合等领域有着巨大优势,也许若干年后,我们将看到苏宁小店、京东小店等遍布城市。到那时候,客流分析将成为绝大多数零售店铺的必需品。”文安智能负责人对雷锋网说道。

而人脸识别技术在客流分析领域的应用则将加速这一过程。

客流分析领域的“老司机”

计算机视觉技术的应用,尤其是To B和To G的行业应用,是一件高度场景化的事情。 AI算法要在客流分析领域有出色的表现,离不开企业对行业的深入理解和长期积累。文安智能深扎智慧商业这一细分领域十余年,拥有深厚的软硬件技术积累和对产品的独特理解,同时也积攒下了丰富的客户资源。

过去十年里,文安智能在客流分析这条路上蹚过不少坑,大而化之,可以分为技术和商业两个层面:

技术层面主要是软硬件集成。比如为了提高产品性能,需要在前端运行多个神经网络,运算量非常庞大,但芯片性能有限,这时候就要考验企业的系统优化能力。如果想把产品做得小巧美观,还得牺牲部分散热面积,进行功耗优化。“这些都需要企业投入很多精力去解决”,文安智能对雷锋网说道。

商业层面,最大的挑战在于提升产品易用性。文安智能表示,人脸识别一直以“高精尖”的形象示人,但产品落地必须做到“傻瓜”式,需要专业人员调试的产品是很难推广的。

文安智能对于技术和商业的这些理解,都沉淀到了它最新的产品——第三代人脸客流智能一体机当中。这款产品应用了文安智能基于Intel Movidius芯片开发的Tarsier深度学习模组(全球最小、功耗极低、算力强大),拥有很强的场景适应能力,多数情况下不需要因环境的变化而修改参数。同时,该产品还提供独特的立体信息,它所看到的图像,是“有深度”的,进一步提高了算法和设备的精度。

文安智能介绍,公司长期的行业积累让它对产品提出了三点额外要求:

第一、产品要好看,最好放在商业场所要不引人注意。因此,文安智能的产品摒弃了传统枪机造型,改而采用小巧美观的外形设计。

第二、系统要简单。文安智能的这款产品虽然集成了众多复杂功能,但只需要一根网线连接即可,没有复杂的后台和配置,更加灵活。

第三、价格要合理。智慧商业领域的客户有非常强烈和清晰的成本意识,动辄数万的系统常常让他们望而却步。文安智能对产品进行了许多方面的优化,力求让其价格落在一个相对合理的区间。

除了基于人脸识别的客流分析,文安智能还在商场动线系统、商店热力图系统等基于人体的应用方面做了许多尝试。目前已经服务了绝大部分国内知名的大型商业地产集团、知名的购物中心,以及3C、服装、首饰等众多零售垂直领域的领导品牌,成了这个行业的国内领跑者。

纵向整合需要把握好“度”

不过零售行业环节众多,目前包括文安智能在内的大部分技术服务商只针对其中一个或某几个环节做数字化改造。一方面,零售企业在每一个业务环节都需要对接不同的供应商,沟通成本高;另一方面,不同环节之间的数据难以打通,无法形成合力。那么,未来是否会出现一个类似集成商的角色,将零售不同环节的数字化技术进行整合呢?如果会,哪些企业比较有可能扮演这个角色呢?

文安智能认为,整合智慧商业的各个环节一定是趋势,因为这符合用户的利益,但当中也涉及一个“度”的问题。整合到什么程度是最理想的?由一个服务商完成整包工作?还是由少数几个服务商整合相关性强的环节,提供若干个子系统?

文安智能介绍,智慧商业行业有 “逢三必乱”的说法。整合各个环节看似简单,但每个环节都有各自的利益,这使得如果要整合三个以上的系统——比如客流分析系统、会员系统、CRM系统、ERP系统——难度就会陡然增加。将三个以上同类厂商的系统整合到一起,也会出现同样的情况。“这里存在一个平衡点的问题,这个平衡点在哪,我们现在还在探索。乐观的说,这类集成商角色是一定出现的,因为,这是一个非常巨大的市场,而且对服务商和用户来说双赢的局面。”

智慧商业链条上的每一位服务商都不会轻易错过这个机会,都在努力朝上下游延伸。“但最后成功的,一定是那些技术雄厚、客户粘度高的企业。”

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