9 月 20 日，我們在廣州舉辦了「重塑人貨場，人工智慧賦能新零售」的深度交流會，參與分享的企業有雲從科技和碼隆科技。這篇文章主要內容來自碼隆科技的分享。
與很多人工智慧企業一樣，碼隆科技同樣是一家以技術見長的企業，其聯合創始人、CEO 黃鼎隆是清華大學人機互動博士，後師從美國工程院院士 Gavriel Salvendy，在人機互動領域國際頂級學術會議及期刊發表多篇論文。
另外一位聯合創始人、CTO 碼特（Matt Scott），在微軟研究院擁有十多年計算機視覺與機器學習研發經驗，擁有超過 50 箇中美專利技術，發表過國際頂級期刊重磅封面論文。
碼隆科技的名字來源於兩位聯合創始人，在他們的帶領下，碼隆科技也在多項比賽上獲得冠軍。
與雲從科技主攻計算機視覺的人臉識別不同，碼隆科技則主攻計算機視覺的細分影象識別，尤其專注於商品識別。所謂的商品識別，就是能讓計算機看懂、讀懂商品，從而應用於相應的場景。
如何將商品識別與應用場景結合？與雲從科技擁有整套直接應用於零售企業的解決方案不同，碼隆科技提供的是一個技術平臺——ProductAI。
作為人工智慧商品識別 PaaS 平臺，ProductAI 包括商品物體、商品影象的搜尋、檢測、分類、分析、標註，以及色彩分析和文字識別等功能。
在交流會上，碼隆科技高階商務經理夏燕球表示，ProductAI 平臺上已有 200 多個模型，用於解決不同場景下的不同問題。
SaaS 層的技術企業或 B 端應用企業，可以通過接入 ProductAI 的 API 或 SDK，使用碼隆科技提供的商品識別技術。此外，碼隆科技也可以根據開發企業或應用企業的需求提供定製化服務。
目前，ProductAI 的技術能力已應用於電商、家居傢俱、時尚、紡織、零售等多個行業。
01 電商：圖搜增強使用者黏性，提高轉化率
廣州以貿易聞名，大型服裝批發商圈就有三個：白馬、十三行和沙河。搜款網是立足廣州的一家線上批發平臺，一方面連線沙河、十三行、解放南鞋城、獅嶺箱包等批發城中的檔口，一方面連線淘寶等電商平臺的店主和線下店鋪。
搜款網有很多來自批發市場的貨源展示，而零售店主在搜款網上看中某件服裝時，往往需要了解它是否淘寶熱賣款，有哪些檔口可以批發，價格如何，哪些是原版，哪些是盜版。
如何得知這些資訊，最常見的辦法就是在網路上搜尋，但以往只能通過文字搜尋。舉個例子，店主要尋找一條紫色帶蕾絲花邊的裙子，最常見的關鍵詞則是「紫色+蕾絲+長裙」，但獲得的結果並不準確，因為即使是蕾絲花邊的紫色長裙，款式也可能千差萬別。
而接入 ProductAI，搜款網這類 B 端企業就可以根據自己的圖片和視訊等資料，實現影象標記、分類、聚類、定位、以圖搜圖等功能，建立自己的「以圖搜圖」引擎。
而在搜款網上，零售店主通過「以圖搜圖」，上傳看中的紫色帶蕾絲花邊裙子的圖片，搜尋即可。系統則給店主反饋相似款式，極大縮小搜尋範圍，此外，還能反饋是否盜版，進一步滿足店主的需求。不僅如此，ProductAI 還會為時尚電商提供商品比價、後臺管理等功能。
實際上，商品識別不僅適用於服飾行業，同樣適用於家居傢俱行業。家圖網和一家跨國家居企業就是碼隆科技的客戶，碼隆科技曾為後者製作過一個小程式，消費者只要拍攝上傳傢俱圖片，就能找到對應的商品貨號。
而對家居設計分享網站家圖網，使用者開啟家圖網上的裝潢設計圖片，碼隆科技能檢測出圖片上不同商品的位置，點選之後，就能跳轉到相似款的電商介面，這使得使用者能夠邊看邊買。
無疑，這樣的功能，能夠提升使用者體驗。但對 B 端企業來說，作用有多大？夏燕球介紹，作為碼隆科技的早期客戶，搜款網增加以圖搜圖功能之後，轉化率提高了 30%。
「這個數字看起來不驚人，卻有實際的意義。」夏燕球表示，一些中小型電商，每天轉化率可能只有一兩百單，商品識別技術能夠增加使用者黏性和留存時間。如果轉化率提升 20%，每天就能增加 40 單，對中小型平臺來說，這是不錯的成績。如果是用在電商平臺，效果則難以估算。
事實上，電商使用圖搜功能推薦相似款，如今並不少見，而據夏燕球介紹，短短兩年時間，他們的圖搜功能就已迭代了 10 版。
02 時尚與紡織：流行色預測，面料精準檢測
如果說影象搜尋能夠提升使用者體現，增強使用者黏性，那麼，以下這些案例則是典型的「降低成本、提升效率」。
在時尚行業，權威機構每年都需要預測流行色和流行趨勢，中國紡織資訊中心也不例外，每年都會發出指導報告，公佈即將到來的流行色，從而讓相關供應鏈企業準備顏料和材料。
如何預測流行色？夏燕球介紹，這需要 30 位專家在一個月內密集瀏覽該季度所有秀場走秀的圖片，並預估哪種顏色會流行，然後將每個人的預估作為參考值，經過最終討論，集體決定下一季度的流行色是什麼。
基於 ProductAI 和大資料分析技術，中國紡織資訊中心與國家紡織產品開發中心推出了人工智慧產品 AI Color Trend，作為色彩流行趨勢分析系統，AI Color Trend 能夠自動預測流行色。
具體來說，AI Color Trend 通過提取、識別數萬張秀場圖片服飾中的顏色，並計算各種顏色的佔比，結合過去的資料，明確得出哪個顏色是流行色，輸出對應的 RGB、CMYK、LB 等色彩體系，並生成流行預測報告。30 位專家需要一個月，計算機半天之內就能完成。
夏燕球表示，這樣的成效，對他們另一位客戶中紡標觸動也很大。中紡標是紡織行業的技術服務機構，主要承擔國家和有關部門下達的服裝紡織品檢測抽查任務以及第三方委託的服裝檢測、面料檢測以及色牢度檢測等。
眾所周知，每件衣服都有洗水標，很多洗水標裡標明瞭衣服的面料成分，那麼，衣服面料是否符合洗水標裡的標註，就需要提交給中紡標進行檢測。
傳統情況下，服裝廠商將樣品送到中紡標，中紡標的檢測員剪下一塊樣品，在顯微鏡下觀察剪下的布料有多少纖維、滌綸等面料，以此判斷服裝是否符合申報。
然而，要檢測一件樣品，需要花費一個檢測員 3-4 小時，而檢測員要達到中紡標要求的專業水準，需要 3-5 年的培養。完全依靠人工檢測，難以提高產量，要提高檢測速度和檢測效果，就只有增加檢測員數量，這又使得檢測成本更高。
ProductAI 的面料精準識別技術，標註了所有型別的纖維以及其他面料，以此訓練的自動識別模型能夠進行自動檢測。在面料纖維檢測領域，目前人工智慧的識別速度，每分鐘約高於人類 720 倍，準確率超過 95%。
夏燕球介紹，碼隆科技已經與日本一家大型服飾生產品牌商合作，在質量控制環節，所有的衣服、褲子、裙子平鋪在生產流水線上，機器自動測量尺寸，檢測生產是否符合標準。
「從這些角度來說，人工智慧能做什麼呢？其實就是自動化、智慧化。」夏燕球說，「真正產生價值的點就在於提高效率，代替人工，而且使所有的資料都可信、可靠、可控。」
03 線下商超：結算糾錯與品牌商自動巡店
如今，商超是大眾購物常用場所，但對於商超來說，結算錯誤是常有的事，尤其是客流量大時，工作人員在忙碌中更會造成錯誤，這不僅會為消費者帶來不便，也會為商超帶來損失。
夏燕球表示，兩年前，碼隆科技就能通過商品識別準確檢測購物車裡的商品，即使存在反光、商品不同程度被遮擋或被裝在透明熟料袋裡，碼隆科技都能提取商品的特徵，準確識別，並自動、快速檢查是否每件商品都已買單。
目前，購物車結算自動糾錯功能已在美國一家巨型商超落地。但是，對於商超應用場景來說，不僅 SKU 眾多，而且更新頻繁，如何能夠保證每件商品都能被及時、準確地識別？夏燕球表示，為了應對這一難題，碼隆科技有完整度更好的模型解決分類與識別的問題。
但是，要使結算自動糾錯功能被廣泛商用，實際上，商品識別只是其中一部分功能，技術還需要載體，也就是說需要將技術產品化，對於購物車自動結算糾錯，這個產品就表現為硬體。因此，碼隆科技正在重點研發相關硬體，未來 1-2 年可能會推出。
不過，在商超場景下，購物車結算自動糾錯只是商品識別其中的應用場景，這一技術同樣適用於品牌商。
對品牌商來說，商超是他們的終端渠道。但是，品牌商要如何得知他們的產品在商超裡的情況？舉個簡單的例子，超市給品牌商提供了三個貨架，貨架上是否都是該品牌商的商品，排面是否合格？促銷宣傳時，現場展示的 KT 架、標語等宣傳物料等是否都已到位？
傳統的方法是人工巡店，然後將資訊手工錄入系統。正如人工檢測面料無法提高工作效率，人工巡店也面臨這樣的問題。
夏燕球表示，一家國內排名前三的品牌商，在珠三角地區有 10 餘萬家門店銷售他們的產品，300 多個巡店人員負責這個區域。然而，去年直到 8 月份，該年統計量還不足 5%。
那麼，人工智慧能改變什麼？夏燕球認為，需要從兩個維度考慮。
一是行業的痛點，完全人工巡店，效率很低。二是資料的痛點，對於人工巡店來說，實際上，資料也並不是完全可靠、可信，因此品牌商也就無法在這個基礎上進行更精細化、智慧化的管理。
而依靠商品識別技術，能夠自動檢測貨架上的 SKU，在這個基礎上統計該品牌的分銷率，而排面是否符合品牌商的 GMP 排列標準，碼隆科技也能通過計算判斷，從而輸出整體的結果。需要人工稽核的促銷現場，機器也能自動稽核。
夏燕球表示，一些積極引進新技術的品牌商正在逐步定製這樣的功能。「我相信在未來，結合不同的品牌商，對這些應用場景提出邊界清晰的產品需求的時候，就會有成熟的產品出現，也會真正的商業化。」她預計，明年會有更大範圍內的品牌商嘗試使用這樣的技術。
04 智慧貨櫃：降低成本，提升坪效，「千人千面」
「在影象識別的很多場景裡，我們非常強調跟場景進行結合。」夏燕球表示，任何一個技術、功能落地，都需要找到應用場景和載體。智慧貨櫃就是碼隆科技智慧影象檢測與定位技術另一個載體。而目前，他們正與海爾合作，研發智慧貨櫃。
實際上，智慧貨櫃並不是新鮮物種，大眾熟悉的自動販賣機在地鐵站、醫院等公共場所隨處可見。
然而，傳統的機械式自動販賣機由錢幣裝置、指示裝置、貯藏售貨裝置等組成，內部的大量機械部件會佔據大部分商品擺放空間，從而使得內部坪效較低。此外，價格也較貴，據夏燕球介紹，300 多升容積的自動販賣機，價格在 1.5 萬-2 萬元。而目前市場上大部分自動販賣機只能提供單一品類商品的售賣，如果運營商增加品類，則需要重新鋪設新的機器，成本較高。
碼隆科技則將商品識別技術用於智慧貨櫃，具體的實施過程，夏燕球介紹，首先，貨櫃每層都會安裝攝像頭，通過攝像頭從垂直上方拍攝一張照片，就能知道貨櫃裡有哪些商品。當使用者開門拿走商品關門之後，攝像頭再拍攝提取一張照片，就能獲知使用者拿走的是什麼商品，從而進行自動結算。
對於企業客戶來說，只需在已有貨櫃基礎上，自行添置符合要求的攝像頭，呼叫 ProductAI 提供的相應能力即可。而碼隆科技也會與硬體生產商合作，將技術用於實體貨櫃。
除了以上這種靜態影象識別技術之外，碼隆科技介紹，他們的智慧貨櫃已開始引入動態影象識別技術。使用動態影象識別之後，不再是通過拍攝貨櫃中的商品照片，獲知使用者拿取的是哪些商品，而是直接識別使用者的拿取行為，進而得知使用者購買的商品。而碼隆科技未來也將會採取靜態識別和動態識別相結合的方式，以此保障穩定的使用者體驗。
「智慧貨櫃能夠降低成本，提升坪效，支援更為豐富的品類，同時創造新的使用者體驗。」夏燕球表示，通過智慧貨櫃，使用者不用再單件拿取商品，而是在掃碼開門之後，一次性拿取多個商品，然後關門即可。
夏燕球認為，從他們的技術角度理解，智慧貨櫃目前定位很明確，是自動販賣機的一個種類，適合投放於辦公樓這類封閉場景，以及學校、醫院這類半開放場景，因為這類場景下的人群更為可控，從而更好控制防損率。
作為從業人員，夏燕球認為，智慧貨櫃已從概念進入產品化階段，不僅是海爾、美的這類大企業，已開始製作量產機，國內農產品流通領域龍頭企業海吉星和製冷裝備供應商澳柯瑪都已在進行小批量量產。
夏燕球介紹，目前碼隆科技的智慧貨櫃也在量產階段，除了與海爾合作，可口可樂也制定了相關採購計劃。
夏燕球表示，自動販賣機目前在美國和日本都有 600 多萬臺的市場容量，在中國的投放量不到 40 萬臺，「作為自動販賣機的一個物種，智慧貨櫃在國內還有很大成長空間。」她認為，只要產品落地，這項技術每年給他們公司創造的營收也將會非常可觀。
「這些都是跟商品識別密切相關的應用，碼隆科技在這個行業裡深挖，也就意味著商業價值。」夏燕球說。
除了以上這些應用場景之外，商品識別還可以用於營銷。這是碼隆科技為可口可樂製作的營銷應用。使用者拍攝一張帶有可口可樂的照片，系統就會推薦相應的視訊。此外，商品識別也可以通過智慧裝置識別消費者的服裝款式、服裝風格等，從而進行精準推薦。
碼隆科技同樣在探索基於HoloLens這樣的虛擬現實裝置購物體驗
The end
楊筱卿，匯銜科技創始人，前《中外管理》記者，《機器之心》高階編輯，致力於通過媒體報導、線下活動等方式，搭建以人工智慧為代表的新技術與零售行業的交流平臺，將人工智慧等新技術引入零售行業，促進技術的落地，行業的轉型。
媒體報導涉及人工智慧、大資料、物聯網、區塊鏈等新技術，新零售企業，以及傳統零售企業，將以中英文雙語的形式推送至國內外渠道。