「阿里、京東這樣的大電商平臺偏銷售，他們只是把最後一公里變成了高速公路，只解決了商品到消費者『最後一公里』的問題。但在此之前，還有很長的土路。」

極睿科技想做的，是用資料跟智慧，重新最佳化商品的設計和流轉。

採訪、撰文 | 太浪

創業四個月後，便拿到金沙江創投數百萬天使輪融資；僅用一個產品demo和一個粗糙的BP就征服投資人。去年11月，又拿到拼多多天使輪投資方魔量資本的數千萬Pre A輪融資。目前，又在進行新一輪融資。

這家公司叫極睿科技，創始團隊均來自清華計算機系。

創始人武彬是清華計算機系2010屆本科、清華計算機系自然語言處理實驗室碩士，師從 孫茂松教授 和劉知遠副教授；CTO徐鎮是清華計算機系本科、清華網路科學與網路空間研究院碩士；CV負責人Daniel是清華智慧技術與系統國家重點實驗室碩士。

三個清華計算機系的理工男，要用AI變革整個時尚（服飾）行業。

1 本科萌生創業想法， 花近20萬標資料

武彬稱，創業的想法主要源自於強大的內驅動力，「希望能改變一些事情。」

「衣食住行與人最相關。服飾作為柔性化的商品，相較於人臉、車等剛體的識別，服飾識別更難，並且有光照、摺疊、遮擋的影響。」

本科時，武彬就和輔導員徐鎮一起，研究針對服飾領域的神經網路ApparelNet。

演算法的準確度取決於資料的好壞。公開的資料訓練出來的演算法很容易被超越。因此，武彬在2015年搭建了一個資料標註平臺，建立自己的資料壁壘。武彬說，他和徐鎮共花了近二十萬，僱了十幾個兼職學生，用一年多時間，標註了100多萬資料。

本科時參加比賽獲得的獎金，以及幫別人開發東西賺的外快，成了武彬這筆資料標註費用的來源。

當時，他們只專注於標註大品類的服飾商品，保證包、上衣、褲子、連衣裙這些品類「做到足夠好」。鞋、小品類商品、配飾等都沒有標。武彬說，即使是把所有品類（包含瓶瓶罐罐）都標了，效果也會很差，不如做的更精準。

還好，舍了「孩子」，他們套著了「狼」。2017年研究生畢業進行創業時，ApparelNet深度學習演算法的識別效果就吸引了投資人的注意。

2 用資料和智慧變革整個服飾行業

決定做服飾後，武彬和聯合創始人調研過整個服飾領域。

透過調研，幾個只懂coding的程式設計師瞭解到：商品從設計、生產、流轉、銷售再到消費者手中，要經歷一條很長的鏈路，人和商品間的距離很遠，生產者「閉門造車」，不知道消費者要什麼，造成庫存堆積。

他們從消費者購買東西開始，倒推整個商品流轉和生產的流程：

一個人買東西，可能經常會去看媒體上的東西，構建自己的時尚邏輯，然後去電商上去買；電商上的賣家，會從批發市場進貨；批發市場的商品從品牌來；品牌的商品由內部設計師設計而來。設計師的靈感有兩處來源：大品牌會有自己的培訓和延續，小一點的品牌會抄款，抄韓國的款、日本的款。

武彬說，「阿里、京東這樣的大電商平臺偏銷售，他們只是把最後一公里變成了高速公路，只解決了商品到消費者『最後一公里』的問題。但在此之前，還有很長的土路。」

而極睿科技想做的，是用資料跟智慧，重新最佳化商品的設計和流轉。

武彬表示，目前，能夠透露的商業模式是：透過API介面的形式，輸出資料與演算法的能力。如今，已經基於API封裝了兩款產品：AIFashion開放平臺、ECPro易店通。

3 售賣API介面，賺得第一桶金

AIFashion開放平臺匯聚了極睿科技近20個API，包含時尚領域相關的計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）等AI技術在內，服飾檢測、時尚分析、智慧檢索、人像分析、知識庫、機器翻譯7個方向，共18個功能介面（API）。

供服裝電商平臺（為京東提供同店鋪跨品類搭配服務）、時尚內容媒體（如小紅書、更美）、線下零售門店（如太平鳥、Lily）等按需購買、呼叫。武彬稱，「十行程式碼」就能完成對接。

極睿科技AI fashion開放平臺上公佈的API介面

目前，與極睿科技合作的電商媒體有小紅書、醫美APP更美（內含服飾版塊）。極睿科技依託圖片標籤化能力，幫小紅書關聯帖子和商品間的關係：在博主授權的情況下，為帖子中的圖片打錨點，關聯小紅書商城裡的商品；幫「更美」打通帖子跟帖子間的關係，識別帖子中的商品，然後進行相似商品推薦。

2018年，「盒子電商」（訂閱制電商）在國內興起，颳起「貨找人」的流行風潮。對盒子電商而言，貨源和使用者搭配體驗是重點。

但是，如何幫貨精準找到更適合的使用者，則需要藉助AI的力量。極睿科技稱，大部分盒子電商需要依託於標籤識別能力，實現商品的標籤化，進而實現預先的搭配款式選擇。簡單理解，即是擔任盒子電商中搭配師的助手，把單個的SKU組合成套裝。

他們還與硬體廠商合作，賦能零售門店。目前，已經為「個性化櫥窗」、「智慧試衣鏡」兩款產品申請了專利。

武彬向我介紹了這兩款產品：當你走在門口的時候，個性化櫥窗會識別你的穿衣風格和顏色，告訴你店裡哪個區域或者哪個風格（相似風格的推薦）適合你，做個性化的推薦。當你在智慧試衣鏡面前，拿起衣服時，它會給你進行跨品類穿搭。

武彬說，目前線下並非他們發展的重點。

硬體太重，成本暫時還太高。比如，個性化櫥窗的改造成本在10萬元左右。極睿科技自己不做硬體，而是選擇與硬體廠商（比如，莫凡、銳吉）合作的形式共同推動線下市場。

但品牌也有壓縮成本的考慮，因此只選擇幾個旗艦店進行試點，比如，太平鳥不到十家店，Lily一兩家店，「都是偏體驗，主要為了展現自己品牌的調性」，武彬說。目前，極睿科技賦能的線下門店僅20餘家。

極睿科技正與「場景鹿」談合作。「這家杭州的公司已經在全國鋪了幾萬個這樣的鏡子，希望能快速的把我們商品識別與推薦的技術附加在他們的鏡子上，做導購或者商品轉化的事情。」

4 做商品到電商間的橋樑

ECPro易店通是一款基於AI影像識別技術，為電商企業提供商品詳情頁的自動標註、排版、切割、匯出、上貨等一站式服務的線上SAAS系統；是一款在API的基礎上封裝而成的商品中臺產品，服務於品牌商，是極睿科技今年會大力推的產品。

其中，「商品上架」是這款產品的主打功能。

商品要想在電商平臺進行售賣，就要按照各個電商平臺的要求做商品上架。

但是，大部分服飾品牌偏傳統，比如，有些品牌的標籤體系比較單一，只有二級品類和一個風格；有些小品牌甚至沒有標籤。而且，天貓、京東、拼多多等電商平臺的標籤體系都不同，因此，面對不同的電商平臺，要滿足的標籤體系也不同。

極睿科技聯合北京服裝學院的老師，在天貓、京東的標籤體系基礎上，建立了更細粒度的標籤體系。比如，一款產品，京東打的風格標籤是「韓版」，天貓打的標籤是「韓版—街頭」，極睿科技打的標籤是「韓版街頭」。

極睿科技標籤體系的一部分

依託影像識別、屬性標籤識別技術，ECPro能實現自動（智慧）切圖、屬性識別（標註）、文案撰寫、商品詳情頁生成、商品跨平臺自動上架、同店鋪跨品類搭配等功能。

商家要做的，只是將圖片包上傳至ECPro。

首先，他們會識別出圖片是模特圖還是SKU的顏色圖、掛拍圖、領口細節圖、袖口細節圖、吊牌、水洗嘜；第二步，將水洗嘜裡的產地、材質、屬性、年份、品牌、清洗方式等資訊識別出來；將商品圖裡的領型、袖型、紋理、風格等識別出來；第三步，為每個圖片打上標籤。除了方便產品上架，也便於商品管理。

武彬稱，「以純以前有三個運營團隊，負責三個電商平臺的商品上架，每個團隊10人。用了這個產品後，只留1個人即可。」

在武彬看來，省下來的人力成本「很直觀」，即使ECPro這款產品的售價更高，也會受到品牌商的歡迎。

除了幫以純Yishion嫁接起商品到電商的橋樑，極睿科技還用商品資訊管理系統PIM（product information management）幫它做起了商品管理。

一般，一個品牌內部的設計師部門、商品部門、營銷部門是多個部門。而每個部門，比如設計師團隊，會有多個子部門獨立設計開發款式。而內部雖然有ERP等系統做流程管理，但是對於資料的打通與關聯卻沒有辦法做到。

「PIM將這些部門的關鍵資料做關聯，依託我們的自動化標籤、以圖搜圖等技術，可以做到對手稿圖、商品圖自動標籤，將圖片資訊提取為統一的結構，做到以圖搜圖和以文字搜圖；從而在設計師對商品做企劃與設計時，可以參考與關聯品牌內部的歷史資訊，做到內部所有資料的有效資源化。」武彬說。

目前，PIM的使用者有十餘家品牌。

5 吃下「品牌」這塊蛋糕

調研後，武彬發現：有很多大品牌，有一半的銷售額都是被庫存吃掉的。所以，他們想重新定義商品的生產和流轉，從源頭上降低庫存，吃下「品牌」這塊蛋糕。

「品牌這個市場足夠大。全中國大概有幾萬個品牌。每年SKU在1萬以上的，大概有5000來家。我們未來還會拓一些海外市場。更多的收入，希望從品牌（商）這邊來，我覺得品牌、設計師是更好的客戶。」武彬說，

「品牌更希望的是一個SaaS。我（品牌商）上傳一個SKU，你（SaaS產品）給我打完分，然後告訴我這個商品會不會是賣點？我應該生產多少件？」

今年下半年，極睿科技將針對快時尚品牌/輕奢品牌，推出「趨勢分析」這款產品。

時尚有一股潮流，「先歐美，再日韓，再中國」。透過對國外資料的分析，能比較快速告訴大家，未來一段時間中國的趨勢是什麼，從而在商品設計環節賦能設計師，進而幫助品牌商縮小SKU池子。

「之前，可能是1萬個SKU，現在縮減到8000個SKU。把更多的產力聚集到一些更小的SKU池子上。提高這些SKU的生產量，提高銷量。」

目前，極睿科技找了韓都衣舍來驗證這款產品。「韓都衣舍有自己的資料分析團隊，只需要我們給他一個比較簡單的報告，他們內部就會做這樣的事情。」武彬說。

武彬說表示，任何事情都是會有預測誤差的，他們希望只是想減少一部分，最佳化庫存。「我們覺得，（這款產品）能省下30%的庫存。」

同時，實現了商品流轉的智慧化後。根據最初的生產和預測，減少整個流轉環節（商家—批發—推薦）的人力成本，「每年幫品牌商省掉幾百人。」

武彬預計，今年會增加200多個品牌客戶。

「現在，大家對於這個事情還是挺認可的。因為他算起來的人力成本是很明顯的降低了，大家很容易嘗試這個事情。第二是預測，品牌商剛開始會在小的SKU上做測試，然後再驗證一兩個月之後就很願意批次來嘗試這件事情。」

同時，他們也在開發新的介面，比如多語言翻譯介面，目前能支援中英文翻譯，為擴充海外客戶做準備。

「實際上，線下的佔比還是比線上要多得多。線下還是有很多可以去挖掘的點。」因此，針對線下門店，極睿科技也在繼續發力。

相較於讓AI進行搭配推薦，店家/商家更希望用AI吸引更多人進店，搭配的事情還是由導購來做。

而一個導購的生命週期是8個月，培訓成本很高。有沒有辦法縮減這個成本？極睿科技正與某家企業合作，開發導購助手這樣的APP，試圖解決這一行業痛點。

6 找場景的方法論

「在學校的時候，是拿著錘子找釘子，不斷地去找這個錘子能敲哪個釘子。現在是要轉換成：發現客戶的痛點，把客戶的痛點轉化成行業需求或者行業痛點，然後再把自己的錘子拿出來，看看能不能解決這個問題。」

將這段話翻譯一下，就是：找場景不容易。武彬坦言，找場景佔用了他很長時間。好在，一番摸索後，他總結出了一套方法論：

（一）抓住第一批客戶，保持緊密的聯絡，他會告訴你，他需要什麼；

一開始，在給小紅書介紹了一些介面，他們使用了之後，極睿科技就被邀請到小紅書總部看他們的整體流程，看他們是怎麼標帖子的、怎麼按照標籤做管理的。也有一些品牌會不斷問，「你們能做什麼？你們適合做什麼？」

（二）要比客戶有一定的前瞻性；

有些客戶偏傳統，不知道科技的發展情況，但是有迫切的需求。所以，要站在他們的立場考慮，引領他們。

武彬透露，透過ECPro這個產品，他們繫結了很多品牌商，知道這些品牌商有什麼商品。同時，小紅書上想要自己帶貨的博主也想在一個平臺上看到能連結的商品。因此，他們正計劃開發一個平臺X——對接商品生產者（品牌方）與商品展示方（博主），讓博主們打了錨點的商品圖片直接在平臺X上展示。

（三）深入一線；

站在客戶的立場思考問題的前提是，深入一線，瞭解真實的需求，進而發現AI的用武之地。

「趨勢預測」的需求便是基於上述方法論找到的。

（四）砍掉偽需求。

基本上，聊完一個品牌的需求後，他們還會再聊大概30家，發現這個需求是行業痛點、行業剛需後，才決定做。

目前，極睿科技的重點在「擴充套件」。

「定製很難去擴充。（就算）一個單做的更大，如果它不是一個通用需求，我們只能依附它生存。」武彬表示，「我們希望產品的邊際成本為零。比如商品上架，我們現在做的就很通用，再來一個新客戶，只需要10秒鐘把它開一個賬號。」

武彬表示，公司現在基本上收支平衡，今年下半年就會盈利。