AI视觉商业化:因何扎入零售场景(三)

时间:2018-3-6 14:48:00 来源: 添加人:admin

  技术卖给谁?

  陈海波喜欢向投资人就什么零售项目值得投提建议,他本身确实也在密切关注,因为这决定了技术要卖给谁。

  他认为,AI技术提供方人力成本高昂,必须要接规模化的项目,而单个项目不值得投入。“如果客户开一个店做秀,没有意义的。我们要拿下市场,就必须找到具备成千上万台采购量的商家。我们的科学家很贵的,不值得为一次性项目投入。”

  目前市场上的采购方从形态上看有货架、冰柜、无人BOX创业公司,也有便利店、商超、卖场等传统零售商,不同类型的门店客流量不同,SKU不同,需求也千差万别。

  无人店是市场上的主力买家,其核心需求在于离店的身份识别和收银结算两大项技术,以多金、舍得砸钱给技术公司留下深刻印象。

  “互联网公司是资本烧钱模式,重效果,不太讲成本,要上最好的设备。”一位产品经理透露。

  不过,陈海波放出话不愿意接无人BOX的活儿。“我们调研过,根本不赚钱,短期内也难以规模化开店,中国的零售店已经很多了,没有那么大的市场空间,不是那么多地方需要。”

  深兰现在的业务重心在货架和自动贩卖机的改造上:增加视觉技术,即拿即走,解决盗损问题,把它们变成货柜或者风幕柜,出售毛利率更高的鲜食、水果和便当。

  参考日本市场,中国自动贩卖机的潜力还未被完全激发。而货架相比其他零售形态与消费者距离更短,也算进步。但是,技术方案商们对货架智能化节点是否到达的看法还不统一:低门槛、弱技术的货架正忙于抢位,真的有时间和金钱顾及把自己升级为智能化产品?

  不可否认,创业公司愿意尝试新技术,但技术也是它们区别于传统玩家、立足市场的核心。简24选择自主研发,缤果盒子也发布了以视觉、传感器、超声波多项技术替代RFID的解决方案,并声称已引入全球顶级人工智能专家,正与国内重点211院校合作共建国际人工智能实验室。

  一边是火焰,另一边则是冰山。

  相比创业公司对新技术的热情,传统零售被吐槽“感兴趣看看”、“掏钱欲望不强”。虽然此类玩家有大把的“试验田”,但看过花花绿绿的PPT和demo视频,再亲自与技术提供方谈一谈,心便凉了。

  当然,一位曾试图采购视觉技术的品牌操盘手也抱怨:“几平米地方的改造要好几万,还省不了一个员工,我干嘛要做?”

  业内人士介绍,目前人工智能在降低成本和提升业绩上还不能发挥显著作用,难以被零售商真正地落地采购。原因在于,算法优化是一个长周期的、需要“活数据”的过程:先有一套标准算法,然后找场景落地,之后数据回流,再对回流的数据做算法的差异化训练。甚至有人推测,整个模型跑通至少需要三年时间。

  “现阶段零售业对视觉技术的认知还不足,预期或过高或过低,而前者占大多数。”Yi+产品负责人表示。

  从算法模型优化的角度讲,传统的连锁商超、品牌店、便利店都是不错的标的。无人店数量太少;卖场虽然规模大,但是汹涌的人流对机器运算造成不小压力。

  “说实话,现在的项目是赔钱做的,我们的目的还是和客户一起成长。”一位从业者坦言。

  “对于大部分AI公司来说,数据其实挺难拿的,一方面要有客户愿意一起优化,另一方面,投入的人力也相当可观,需要研究人员来做单独训练。“另一位业内人士说。

  王晶表示,数据量太小的店不是早期阶段最理想的案例,优先从AI能够带来更大效应的连锁店开始,而且线下门店在线化程度低,很多时候要重新开始积累数据。“有的传统门店POS机版本太低,以前的数据都无法调取。”

  AI公司通常被认为核心竞争点在于算法、数据和算力,而事实上落地能力也是重中之重。“不能忽视的是,用户反馈机制完善度非常重要,你多久拿到用户新的反馈,从而修改你的方法,节奏是怎么样的,有没有建立自动的传输流程。”Yi+产品负责人称。

  这也意味着AI公司抢占市场的速度异常重要。“如果前期用技术优势解决一个商家比较着急的问题,建立起信任,然后大家一起优化方案,如果这个流程开始跑起来,其他人进入就比较难。”

  终极目标是分析预测

  “前端获取了数据之后的东西特别重要,可以帮助门店做销量预测、选品建议、个性化营销。”王晶说。

  王晶表示,人工智能的作用不仅仅在于节省人力成本,而且可以把线下用户行为转为在线化的数据,有了数据可以帮零售店主做更多的事情。

  一位业内人士讲解道,AI的落地分为感知、理解、推理关系三个环节,直到可以告诉人该怎么做的时候才是AI真正有价值的时候。

  王晶告诉亿邦动力网,像7-11这样的便利店选品很大程度上依赖于店长的个人经验,以销售数据为出发点,结合第二天的天气和周边环境等情况预判消费心理并订货,而人工智能可以综合更多因素做出智能化决策。

  “通过摄像机等传感器,店主可以掌握消费者全流程的行为,消费者从进店起就被识别出了是谁,是不是会员,店内看了哪些东西,对哪些产品感兴趣,在哪个区交互多,结账时买走了什么东西。”

  目前,市面上的视觉方案也引入了大量客户分析功能,比如,客户画像、客流统计、热点分析、动线规划等等。

  在图普科技的一个公开案例中,某大型餐饮连锁每天晚上在8点半组织营销活动,经过图普科技的重新统计寻找人流量最高的时段,图普科技通过数据分析发现8点30分比8点45分差了10%的人流,比9点差了15%的人流。“同样的成本投入情况下,选错了最有概率出现最多人的时间点,长此以往会有很大损失。”图普科技CEO李明强说。

  基本各家官网和PPT都有类似的案例,但是也存在质疑:这些过渡性功能一定要通过视觉技术来解决吗?

  “客流分析不是这波视觉技术带来的,十年前就有解决方案了。”一位业内人士坦言。

  比如,大型商场用AP采集数据,统计客流数量,通过MAC地址反向做人群画像。早在2014年银泰就推广智能机采集用户身份,大数据公司据此提供标签,从而实现精准营销。

  此外,红外、蓝牙、双目视频分析都是相对成熟的信息收集手段。

  百安居去年在上海使用天猫的解决方案推出了首家智慧门店,公开信息中视觉技术中只有人脸识别,未提到对身体、动作的识别,而据天猫电器的高级专家吉家在演讲中透露大量使用了蓝牙定位技术。“在整个接近一万平的场内放了很多蓝牙,整个过程你在哪个模块哪个区间关注什么都可能会被记录。”

  有业内人士表示,传统方法在精度和颗粒度上不如视觉检测,但凭借低成本可能会分流走客户。

  同时,现有视觉技术尚未给客流分析在效果上带来质的提升,比如,热点识别可以确定某个货架或者区域人多,但又无法落实到具体商品上面。

  “现在核心是要把数据收集起来,不在乎用的是更传统的方法,还是说更高端。”Yi+产品负责人指出。

  当然,视觉技术提供商也可以引入视觉以外的、已成熟的技术和产品。图普科技的角色在向集成商靠拢,涉及画像识别、滞留时长、跨天跨门店回访识别、轨迹追踪、热力图、自定义报表、支付人脸绑定等,也有完整的产品形态,包括web,小程序和API接口。

  集成商也是计算机视觉公司的一个发展方向,否则有可能成为CRM、POS等传统零售服务商的一个分支而已。不过,集成商对客户资源、整合能力要求很高,而且创新工场、阿里巴巴、腾讯等大玩家都在向其靠拢。

  当然,总体而言,线下零售还只是大多视觉公司撒出去的众多种子之一,金融、医疗、汽车等诸多行业也在开花结果,要不要真的扎根零售还没有定论,毕竟图普科技负责零售的产品和销售大概二十个人,商汤的零售销售只有两人。

  “现在是相互挑战的过程,类似商汤这样的公司与海康之间的关系,传统集成商技术上有短板,但渠道和系统资源有优势。是单项技术发展成面,还是面补足技术,还挺难说的。”一位业内人士表示。

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