图普科技李麟|当新零售遇上人工智能

原创 2017年12月1日 11:10:30

关于新零售,我们可以想象这样一个场景。

某天,你进入一个无人超市,手机端的AI助手小A提醒你:欢迎光临,亲,本宝宝预测你这次将会买奶粉、消毒纸巾、xx品牌奶粉……根据你的过往购买经历,你宝宝现在喝的是第三阶段(1~3岁)的奶粉。根据优惠情况,建议你一次购买6罐奶粉最划算。你需要的产品分别在5、6区,当然还有你喜欢逛的第2区也有XX产品打折哦。

简单来说,AI技术加持下的新零售,会更了解个体消费者的需求。当然,要实现以上的场景,人工智能部分需要软硬件两方面的结合,一方面是要有足够高清的摄像头,无论是白天还是夜晚,都能准确识别消费者;另一个则一个是AI图像识别系统,对消费者的购买习惯和路径进行分析处理。

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跟耳朵君描绘上面这个场景的,正是做AI图像识别系统,来自广州图普网络科技的CMO李麟。11月24日,在浙江义乌的人工智能博览会上,耳朵君采访了这家专注于图像识别的AI企业。

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图普网络科技CMO 李麟

AI视觉领域强手如林,图普如何建立优势

今年人工智能风口中,AI视觉领域融资消息不断,表现的极为突出。

今年7月,商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资,创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录;而这一纪录在10月31日被刷新,旷视科技Face 宣布获得包括蚂蚁金服、中俄投资基金以及韩国鲜京集团4.6亿美元的投资。目前这两家深耕金融和安防领域的巨头,商汤科技估值在30亿美元以上,旷视科技则大约20亿美元。

这两家巨头的带动下,图像识别的赛道上开始热闹起来,有专注银行体系的云从科技,有专注医疗行业的依图科技。而专注于图像识别的图普科技,则是悄然布局新零售领域,并且已经和商超、奢侈品、购物中心、地产等展开合作。

李麟认为,图普的优势在于其对人工智能商业能力及其平台整体的工程能力。人工智能的发展关键在于算法、硬件和大数据,在算法硬件都不断优化的前提下,有效的大数据获取就显得尤其关键。不同于以上几家AI企业,图普科技更专注切入企业用户刚需,拿到了海量优秀的数据,而且是持续获取海量数据来优化模型。同时由于是to B的业务,合作伙伴非常稳固,因此图普又可以在提供审核的这个刚需服务基础上,继续推出更多帮助企业图像数据增值变现的业务。

在先发优势建立起来以后,后来者就很难再有机会来“分蛋糕”了。

李麟介绍了目前图普科技跨界合作的一个战略合作伙伴,有赞。

有赞相关介绍:

有赞是新零售的软件服务商,致力于帮商家管理他们的客户,并能通过各类营销手段,产生交易获得订单的工具平台。主要业务涵盖电商、零售、餐饮、美业、收银、批发。目前,有赞已接入80多家主流ERP服务商、30多家营销插件开发商、500余家App开发者。

图普科技的商业智能系统与有赞进行深度合作,把商户们产生的海量数据运用起来,成为指导商业策略制定执行的有力工具。通过图普科技的商业智能系统和有赞的系统无缝对接,将能实现人货场的精准匹配。

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图普和老司机的故事

李麟介绍,图普科技的CEO李明强,是原腾讯项目经理和T4技术专家,腾讯广研敏捷研发流程的实践者,曾与敏捷开发团队一起打造出业内公认的七星级产品-QQ邮箱,同时也是微信立项时的创始成员之一。

2012年,随着人工智能领域,深度学习的崛起,李明强敏锐地意识到人工智能技术将会成为新的增长点。于是他毅然从微信出来研究人工智能技术。

李麟回忆了他加入图谱之前的一段经历:他们团队曾辛辛苦苦做了一个社区,用户活跃度也不错,但突然有一天收到网监通知,说该平台上有枪支、色情的图片,让他们清理数据,否则将停止运营。他们只好去后台一个个筛查历史数据。

这个事件让李麟意识到,因为没办法做人群检查,所以总会有人千方百计地上传一些违法的东西。这就是互联网需要解决的主要问题。而图普科技正是填补了图像识别在企业服务领域的空白市场——鉴黄。

图做内容审核,还是基于快播事件,洞察到互联网企业对内容审核的刚需。李麟形容:我们就是用AI看黄图对战老司机。

随着读图时代的到来,大量的内容产生在图片和视频上,对图片的识别、理解和分析需求越来越强烈,而对一般公司来说,它们往往没有人工智能方面的工程和技术能力,但又有处理大量图片数据的需求,因此,图像识别的市场还处于蓝海。

经过三年时间的发展,图普科技的团队驻点在广州、北京、杭州、深圳,将近有100人。2016年9月完成了A轮融资,金额为千万美元,投资方为晨兴资本和北极光创投,事实上北极光创投也是图普科技preA轮的投资方。(在耳朵君之前的多次专访中,都有北极光创投的身影,这家企业对AI领域的布局眼光精准)

如果解决“应用场景”和“人才坑”

之前,我们曾介绍了AI初创企业可能会遇到的各种困难。对于图普科技来说,未来需要跋涉的路显然还很漫长。

首当其冲的是他们还需要建立足够多的应用场景,以此来吸引不同领域的客户。

李麟认为,传统零售是一个积累了大量数据的行业,包含大量顾客数据、购物数据、商品受欢迎度数据等。而任何一个能产生大量数据的行业,人工智能均可渗透其中将这些数据转化为价值和经济效益。随着技术的普及和方案成本降低,人工智能引入零售逐渐成为了现实。正是在这一前提下,图普科技进入了AI 新零售领域。

李麟给我们介绍了图普科技在新零售五个领域的应用场景。

在餐饮领域,他们与某音乐餐吧的合作,主要是解决店员排班及VIP识别问题。通过统计峰值客流,妥善灵活安排店员排班;而在VIP识别这块,图普科技重点是帮助他们对VIP进行识别,并且及时推送VIP到店情况,另外,也可以帮助该音乐餐吧识别回访频次高的顾客从而提升VIP转换率。

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在服饰珠宝行业领域,由于珠宝行业客单量高,因此某大型珠宝连锁对VIP识别的需求是比较重视的,图普科技帮其解决的问题是识别VIP到店情况,对到店客人进行人物属性分析,根据分布热力图判断客户的感兴趣商品。而某服装连锁的需求则着重于根据热力图判断顾客对商品的感兴趣程度,从而实现精准营销。

在无人便利店这个领域,图普科技与某未来便利店达成了合作,这个案例,图普科技着重解决的是帮助他们确定客户进店后关注了哪些商品,在每个点的停留时间,以评估出哪些货架的商品比较受青睐。另外,由于无人便利店无人看守,因此会出现一些不道德的人去偷窃、损害里面的物品,通过图像识别的技术,就可以对这些人设置成黑名单,防止他们再次进入,从而保障了便利店的货物安全。

在房地产行业领域,某房地产商的需求是根据轨迹趋势确定售楼中心顾客轨迹走势,调整样板房拜访趋势,达到精准营销的目的。

在商超领域,图普科技为某全球知名的连锁超市进行服务,提供人物属性与销售货物的关联统计,总部清晰知晓什么样的人更喜欢购买哪些商品。

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另一个对于人工智能的初创企业的难题是:人才招聘。

李麟特意跟耳朵君介绍了他们招聘人才的一个创意。

从2016年开始,图普科技开创了一个全新的招聘形式—招聘谜题,到现在已经出到第四季了,每一季的招聘谜题都是结合当时最新的技术科研成果以及生动有趣的图文来展现。它从侧面上体现了我们对技术的热诚以及对创新意识的热爱和追求。

李麟说,每一季的招聘谜题都吸引了不少同学的参加,在学生以及上班族中留下了不错的口碑

47260000a6b26c75c1c5结束语

2016年11月,国务院颁发《关于推动实体零售创新转型的意见》,这份文件对实体零售企业加快结构调整、创新发展方式、实现跨界融合、不断提升商品和服务的供给能力及效率作出部署,并特地提到要促进线上线下融合。这与马云在2016年的阿里云栖大会上提出的”新零售”概念不谋而合。

​根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国零售行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,2017年我国新零售商店交易规模将达389.4亿元,到2022年将至1.8万亿元,复合增长率将达115.27%。

显然,随着AI技术的成熟与零售业更加个性化的需求,未来AI 新零售的市场前景无限。

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