计算机视觉技术也能发电?这家前微软大中华副总裁创立的公司有一双“电眼”!| 创智纪

摘要:在人工智能时代,计算机视觉赋予计算机一双“犀利的眼睛”。近几年,基于深度学习的发展,计算机视觉在越来越多的行业场景应用。新零售与能源是扩博智能为自己选的两个战场。

【创智纪】品途科技频道推出的科技系列创业报道栏目:探索新技术对于商业的颠覆——探索创业智慧,预知未来纪元。

新零售迅速发展的背后,是一股强劲的科技力量在推波助澜。

目前,图像识别技术在全球非常多领域有所应用,例如金融和安防系统的人脸识别、医疗影像、自动驾驶等场景。而在零售行业,智能试衣间、智能货柜等场景也都不再是新鲜事物。

与大部分针对线上零售或无人零售提供识别技术的企业不同,扩博智能Clobotics这家深耕计算机视觉识别的企业选择了从大型FMCG(快速消费品)企业角度出发,结合传统零售商工作流程,在货架情报、门店巡检、运营数据管理等环节,通过图像识别技术大幅度提高线下零售的整体运营水平和效率。

扩博智能Clobotics联合创始人兼CRO李炤

新技术成为了线下零售的那根稻草

走进卖场超市,琳琅满目的品牌商品给了我们许多选择空间,这些凝聚了零售企业自身设计研发、渠道推广、人员销售等高成本和高精力的综合性商品,带着企业利润最大化的期望。

一位品牌制造商项目负责人告诉记者,品牌商在大型商超销售其品牌下属商品需要承担进货、运输、铺货等各环节成本,然而一件商品的销售利润可能只有几个百分点,品牌商或渠道商都需要针对销售、渠道以及市场推广等各环节进行监测,以求降低成本,提升销量。

在过去30多年的发展中,中国零售业从拼价格、拼门店运营到拼供应链,造就了一个不同时代的消费方式。随着电商行业的兴起,实体零售曾一度陷入寒冬。

根据麦肯锡《2017中国数字消费者研究重新定义新零售时代的客户体验》报告显示,以消费电子品类为例,93%的消费者会先在线上研究再到实体店体验;96%的消费者会在线下渠道体验或购买。这表明,虽然全渠道成为零售新常态,但线下渠道仍是客户体验和销售转化的重要节点。

而在线下零售店,由于技术限制和消费者碎片割裂的消费行为,很难将商品销售、店铺库存等数据完全打通。线下数据匮乏,时效性差等特点困扰着品牌商,巡检和市场调研成本居高不下也成为行业共性的痛点。

如果品牌商或者零售商想要快速发现货品销售问题、商品缺货情况、货架陈列是否不当以及新品上架速度,其实非常多复杂场景都需要计算机视觉识别技术。

当无人便利店、智能货柜、智能客服、RFID等各种新兴技术不断应用到零售场景之后,大数据人工智能这些技术新秀也成功挑动了零售电商们的视觉神经,似乎线下实体零售也看到了崭新的生命力。

线下数据成发展瓶颈

事实上,对于B端零售企业,线下数据没能打通是限制其新零售全局发展的问题之一,尤其传统零售企业,数据管理技术较为薄弱,数据细粒度不够,数据标准化、数据孤岛等问题一直没能完全解决。

扩博智能Clobotics联合创始人兼CRO李炤告诉品途商业评论(ID:pintu360),目前零售商们最关注和需要的服务是对分销落地的效果追踪和数据管理。

其中,巡店是零售业务最基本的管理手段。很多零售商都认为除了桌面上的数据和报告,有些问题只有深入在零售现场才能发现和解决,比如货架陈列不当、商品缺货情况、价格沟通与更新、推广活动执行落地、新品上架速度等。

对于品牌商而言,尤其快消品类,一定程度上很难对三四线城市的销售情况有效追踪,更不用说实时数据的反馈了。

为了解决品牌商线下数据采集问题,扩博智能Clobotics从大型FMCG(快速消费品)企业角度出发,结合传统零售商工作流程,在零售执行、货架情报、竞品追踪、运营数据管理等环节,通过图像识别技术提供了一款叫“扩博智维”零售智能助手的服务工具,可有效提高线下零售的整体运营水平和效率。

具体而言,一线销售督导通过普通智能手机拍摄,从销售门店快速获取第一手场景中的影像资料,如冰箱、货架、冷风柜等,上传到管理系统平台后,运用云端处理技术,结合算法和模型,把货架上的产品、价格标签和产品图像结合,秒级分析并反馈统计结果到终端销售督导的手机上,将以往零售品牌商费时费力且只能做到的1%的人工图片样本抽查,升级成人工智能辅助加持的日常化工作惯例,且可以做到100%覆盖销售执行工作。

在新零售时代,零售市场变革每天都在发生。目前,中国零售市场竞争激烈,阿里巴巴、京东、腾讯等大型电商网站纷纷布局线下,如何借助新技术手段提升线下门店的管理工作,将实际的解决方案与新零售概念落地到门店中已然是整个行业所面临的难题。

李炤告诉记者,扩博智能Clobotics在零售行业市场拓展过程中发现了两大问题。

其一,零售行业渠道复杂、落地场景较多。货架上产品和价格标签并非总是陈列在一起,地勤巡检人员拍摄的图片像素和角度也并非总是有利于机器视觉技术分析与处理。

其二,“大行业、小企业”特征明显,市场上并那么多像美国沃尔玛这样的行业巨头,相比零售行业的万亿市场,企业规模相对都不是特别大,客户需求和竞争却十分激烈。

强技术硬道理

目前,人脸识别、商品识别、自动结账等技术正在尝试在线下改变和升级零售业原有消费体验,基于AI视觉识别技术的企业也在企业用户端大规模推广相应技术的应用场景落地。

面对严峻的市场环境和激烈的技术能力比拼,李炤表示,要通过海量数据和深度学习算法,将计算机视觉识别在零售行业销售执行场景下深度应用,在不同产品、价格标签与商品图像自动匹配并实时给出分析结果,必须拥有极强的技术能力和研发水平。在这方面,扩博智能Clobotics拥有一支优秀的国际化技术团队。

扩博智能Clobotics成立于2016年。在创始团队中,CEO严治庆曾担任微软大中华区副总裁,仅用10个月即落地微软Azure在华业务,使微软成为首个将全球公有云带入中国并投入商业运营的跨国企业;CTO柯严博士曾是微软必应搜索研发团队负责人,在数据挖掘、机器学习、计算机视觉和分布式系统领域拥有多年经验;CRO李炤在微软10余年,担任过微软云计算与商业解决方案销售总监,有超过16年B2B IT行业经验;COO陈丽苹也曾在微软任职十年,在微软云和企业事业部担任商业运营总监,并负责了微软 Azure和Office 365云服务落地中国的整体运营规划和实施。

此外,为了加大技术投入,公司还在西雅图设立研发中心,聚焦计算机视觉和机器学习先进技术开发。

通过机器准确识别成千上万快消商品SKU是一项复杂且庞大的工程。不同的算法和参数会直接影响模型效果,在建模后,还需要对模型之间的层次关系、版本迭代进行有效管理。

当遇到大量低质量模糊图片、大量商品类别、大规模识别需求并发,对算法模型是极大的挑战。扩博智能Clobotics的工程师队伍能够确保敏捷、有效、实时的支撑复杂的零售业客户需求与服务支撑。

目前,业内主流的图像识别做法是通过机器加人工的方式,一定程度上提升了准确率。但李炤向记者强调,他们一直坚持零人工干预,因为一旦机器识别要依赖人工提升准确率,长远来看这并不利于技术发展。“这是一个痛苦的选择,但经过一段时间努力,目前我们的纯机器识别准确率已经达到95%。”

近期,由可口可乐公司举办的图像识别技术评估会中,大批国内外图像识别领域的代表企业进行了现场演示和统一评选,经过比拼,扩博智能Clobotics在一众厂商中脱颖而出,且作为唯一受邀技术企业参与全渠道实体店现场走店测试,同时扩博智能Clobotics还受可口可乐邀请参加四月在厦门举办的全国系统大会,进行方案和技术能力展示。

通过了解,扩博智能在成立之初,最先将计算机视觉识别技术应用在风电领域,以风机的叶片全自动检测为切入点,利用自身完备的飞控平台研发,硬件开发整合、云计算部署拓展、软件开发迭代的能力,通过加载人工智能图像识别技术在无人机端的本地运算,将传统风电叶片巡检运营效率提升了近40倍。

近年来,随着国际社会对能源安全、生态环境等问题的日益重视,以风电为代表的新能源市场正在快速崛起,随之而来的则是风电装机量的迅速增长和不断飙升的维修成本。

数据显示,中国风电运维市场2022 年将达30亿美元。如何通过高科技手段辅助现有运维模式,提升效率并节省成本,是行业迫切需要解决的新课题。

在人工智能时代,计算机视觉赋予计算机一双“犀利的眼睛”。近几年,基于深度学习的发展,计算机视觉在越来越多的行业场景应用。就目前而言,其发展肯还主要聚焦在图像信息的组织和识别阶段,这也就意味着未来计算机视觉的发展将有更多可能。


本文为 品途商业评论(https://www.pintu360.com)原创作品,作者: 张叶,责编:侯梦茹。欢迎转载,转载请注明原文出处: 。本文仅代表作者观点,不代表品途商业评论观点。

您可能感兴趣的文章

专访比特大陆:一年营收25亿美元,为何盯上AI芯片(附中国AI芯片玩家)| 创智纪

13年行业经验与互联网思维碰撞,打造工程机械版“京东” | 创智纪

首家C轮大数据企业,要成为大数据分析服务领域的 “鲶鱼” | 创智纪

发表评论

您的操作太快喽,请输入验证码

您输入的验证码不正确。

看不清? 点击更换
确定