杨筱卿作者

让计算机读懂商品,将产生哪些应用价值?

9 月 20 日,我们在广州举办了「重塑人货场,人工智能赋能新零售」的深度交流会,参与分享的企业有云从科技码隆科技。这篇文章主要内容来自码隆科技的分享。

与很多人工智能企业一样,码隆科技同样是一家以技术见长的企业,其联合创始人、CEO 黄鼎隆是清华大学人机交互博士,后师从美国工程院院士 Gavriel Salvendy,在人机交互领域国际顶级学术会议及期刊发表多篇论文。

另外一位联合创始人、CTO 码特(Matt Scott),在微软研究院拥有十多年计算机视觉机器学习研发经验,拥有超过 50 个中美专利技术,发表过国际顶级期刊重磅封面论文。

码隆科技的名字来源于两位联合创始人,在他们的带领下,码隆科技也在多项比赛上获得冠军。

云从科技主攻计算机视觉人脸识别不同,码隆科技则主攻计算机视觉的细分图像识别,尤其专注于商品识别。所谓的商品识别,就是能让计算机看懂、读懂商品,从而应用于相应的场景。

如何将商品识别与应用场景结合?与云从科技拥有整套直接应用于零售企业的解决方案不同,码隆科技提供的是一个技术平台——ProductAI。

作为人工智能商品识别 PaaS 平台,ProductAI 包括商品物体、商品图像的搜索、检测、分类、分析、标注,以及色彩分析和文字识别等功能。

在交流会上,码隆科技高级商务经理夏燕球表示,ProductAI 平台上已有 200 多个模型,用于解决不同场景下的不同问题。

SaaS 层的技术企业或 B 端应用企业,可以通过接入 ProductAI 的 API 或 SDK,使用码隆科技提供的商品识别技术。此外,码隆科技也可以根据开发企业或应用企业的需求提供定制化服务。

目前,ProductAI 的技术能力已应用于电商、家居家具、时尚、纺织、零售等多个行业。

01 电商:图搜增强用户黏性,提高转化率

广州以贸易闻名,大型服装批发商圈就有三个:白马、十三行和沙河。搜款网是立足广州的一家线上批发平台,一方面连接沙河、十三行、解放南鞋城、狮岭箱包等批发城中的档口,一方面连接淘宝等电商平台的店主和线下店铺。

搜款网有很多来自批发市场的货源展示,而零售店主在搜款网上看中某件服装时,往往需要了解它是否淘宝热卖款,有哪些档口可以批发,价格如何,哪些是原版,哪些是盗版。

如何得知这些信息,最常见的办法就是在网络上搜索,但以往只能通过文字搜索。举个例子,店主要寻找一条紫色带蕾丝花边的裙子,最常见的关键词则是「紫色+蕾丝+长裙」,但获得的结果并不准确,因为即使是蕾丝花边的紫色长裙,款式也可能千差万别。

而接入 ProductAI,搜款网这类 B 端企业就可以根据自己的图片和视频等数据,实现图像标记、分类、聚类、定位、以图搜图等功能,建立自己的「以图搜图」引擎。

而在搜款网上,零售店主通过「以图搜图」,上传看中的紫色带蕾丝花边裙子的图片,搜索即可。系统则给店主反馈相似款式,极大缩小搜索范围,此外,还能反馈是否盗版,进一步满足店主的需求。不仅如此,ProductAI 还会为时尚电商提供商品比价、后台管理等功能。

实际上,商品识别不仅适用于服饰行业,同样适用于家居家具行业。家图网和一家跨国家居企业就是码隆科技的客户,码隆科技曾为后者制作过一个小程序,消费者只要拍摄上传家具图片,就能找到对应的商品货号。

而对家居设计分享网站家图网,用户打开家图网上的家装设计图片,码隆科技能检测出图片上不同商品的位置,点击之后,就能跳转到相似款的电商界面,这使得用户能够边看边买。

无疑,这样的功能,能够提升用户体验。但对 B 端企业来说,作用有多大?夏燕球介绍,作为码隆科技的早期客户,搜款网增加以图搜图功能之后,转化率提高了 30%。

「这个数字看起来不惊人,却有实际的意义。」夏燕球表示,一些中小型电商,每天转化率可能只有一两百单,商品识别技术能够增加用户黏性和留存时间。如果转化率提升 20%,每天就能增加 40 单,对中小型平台来说,这是不错的成绩。如果是用在电商平台,效果则难以估算。

事实上,电商使用图搜功能推荐相似款,如今并不少见,而据夏燕球介绍,短短两年时间,他们的图搜功能就已迭代了 10 版。

02 时尚与纺织:流行色预测,面料精准检测

如果说图像搜索能够提升用户体现,增强用户黏性,那么,以下这些案例则是典型的「降低成本、提升效率」。

在时尚行业,权威机构每年都需要预测流行色和流行趋势,中国纺织信息中心也不例外,每年都会发出指导报告,公布即将到来的流行色,从而让相关供应链企业准备颜料和材料。

如何预测流行色?夏燕球介绍,这需要 30 位专家在一个月内密集浏览该季度所有秀场走秀的图片,并预估哪种颜色会流行,然后将每个人的预估作为参考值,经过最终讨论,集体决定下一季度的流行色是什么。

基于 ProductAI 和大数据分析技术,中国纺织信息中心与国家纺织产品开发中心推出了人工智能产品 AI Color Trend,作为色彩流行趋势分析系统,AI Color Trend 能够自动预测流行色。

具体来说,AI Color Trend 通过提取、识别数万张秀场图片服饰中的颜色,并计算各种颜色的占比,结合过去的数据,明确得出哪个颜色是流行色,输出对应的 RGB、CMYK、LB 等色彩体系,并生成流行预测报告。30 位专家需要一个月,计算机半天之内就能完成。

夏燕球表示,这样的成效,对他们另一位客户中纺标触动也很大。中纺标是纺织行业的技术服务机构,主要承担国家和有关部门下达的服装纺织品检测抽查任务以及第三方委托的服装检测、面料检测以及色牢度检测等。

众所周知,每件衣服都有洗水标,很多洗水标里标明了衣服的面料成分,那么,衣服面料是否符合洗水标里的标注,就需要提交给中纺标进行检测。

传统情况下,服装厂商将样品送到中纺标,中纺标的检测员剪下一块样品,在显微镜下观察剪下的布料有多少纤维、涤纶等面料,以此判断服装是否符合申报。

然而,要检测一件样品,需要花费一个检测员 3-4 小时,而检测员要达到中纺标要求的专业水准,需要 3-5 年的培养。完全依靠人工检测,难以提高产量,要提高检测速度和检测效果,就只有增加检测员数量,这又使得检测成本更高。

ProductAI 的面料精准识别技术,标注了所有类型的纤维以及其他面料,以此训练的自动识别模型能够进行自动检测。在面料纤维检测领域,目前人工智能的识别速度,每分钟约高于人类 720 倍,准确率超过 95%。

夏燕球介绍,码隆科技已经与日本一家大型服饰生产品牌商合作,在质量控制环节,所有的衣服、裤子、裙子平铺在生产流水线上,机器自动测量尺寸,检测生产是否符合标准。

「从这些角度来说,人工智能能做什么呢?其实就是自动化、智能化。」夏燕球说,「真正产生价值的点就在于提高效率,代替人工,而且使所有的数据都可信、可靠、可控。」

03 线下商超:结算纠错与品牌商自动巡店

如今,商超是大众购物常用场所,但对于商超来说,结算错误是常有的事,尤其是客流量大时,工作人员在忙碌中更会造成错误,这不仅会为消费者带来不便,也会为商超带来损失。

夏燕球表示,两年前,码隆科技就能通过商品识别准确检测购物车里的商品,即使存在反光、商品不同程度被遮挡或被装在透明熟料袋里,码隆科技都能提取商品的特征,准确识别,并自动、快速检查是否每件商品都已买单。

目前,购物车结算自动纠错功能已在美国一家巨型商超落地。但是,对于商超应用场景来说,不仅 SKU 众多,而且更新频繁,如何能够保证每件商品都能被及时、准确地识别?夏燕球表示,为了应对这一难题,码隆科技有完整度更好的模型解决分类与识别的问题。

但是,要使结算自动纠错功能被广泛商用,实际上,商品识别只是其中一部分功能,技术还需要载体,也就是说需要将技术产品化,对于购物车自动结算纠错,这个产品就表现为硬件。因此,码隆科技正在重点研发相关硬件,未来 1-2 年可能会推出。

不过,在商超场景下,购物车结算自动纠错只是商品识别其中的应用场景,这一技术同样适用于品牌商。

对品牌商来说,商超是他们的终端渠道。但是,品牌商要如何得知他们的产品在商超里的情况?举个简单的例子,超市给品牌商提供了三个货架,货架上是否都是该品牌商的商品,排面是否合格?促销宣传时,现场展示的 KT 架、标语等宣传物料等是否都已到位?

传统的方法是人工巡店,然后将信息手工录入系统。正如人工检测面料无法提高工作效率,人工巡店也面临这样的问题。

夏燕球表示,一家国内排名前三的品牌商,在珠三角地区有 10 余万家门店销售他们的产品,300 多个巡店人员负责这个区域。然而,去年直到 8 月份,该年统计量还不足 5%。

那么,人工智能能改变什么?夏燕球认为,需要从两个维度考虑。

一是行业的痛点,完全人工巡店,效率很低。二是数据的痛点,对于人工巡店来说,实际上,数据也并不是完全可靠、可信,因此品牌商也就无法在这个基础上进行更精细化、智能化的管理。

而依靠商品识别技术,能够自动检测货架上的 SKU,在这个基础上统计该品牌的分销率,而排面是否符合品牌商的 GMP 排列标准,码隆科技也能通过计算判断,从而输出整体的结果。需要人工审核的促销现场,机器也能自动审核。

夏燕球表示,一些积极引进新技术的品牌商正在逐步定制这样的功能。「我相信在未来,结合不同的品牌商,对这些应用场景提出边界清晰的产品需求的时候,就会有成熟的产品出现,也会真正的商业化。」她预计,明年会有更大范围内的品牌商尝试使用这样的技术。

04 智能货柜:降低成本,提升坪效,「千人千面」

「在图像识别的很多场景里,我们非常强调跟场景进行结合。」夏燕球表示,任何一个技术、功能落地,都需要找到应用场景和载体。智能货柜就是码隆科技智能图像检测与定位技术另一个载体。而目前,他们正与海尔合作,研发智能货柜。

实际上,智能货柜并不是新鲜物种,大众熟悉的自动贩卖机在地铁站、医院等公共场所随处可见。

然而,传统的机械式自动贩卖机由钱币装置、指示装置、贮藏售货装置等组成,内部的大量机械部件会占据大部分商品摆放空间,从而使得内部坪效较低。此外,价格也较贵,据夏燕球介绍,300 多升容积的自动贩卖机,价格在 1.5 万-2 万元。而目前市场上大部分自动贩卖机只能提供单一品类商品的售卖,如果运营商增加品类,则需要重新铺设新的机器,成本较高。

码隆科技则将商品识别技术用于智能货柜,具体的实施过程,夏燕球介绍,首先,货柜每层都会安装摄像头,通过摄像头从垂直上方拍摄一张照片,就能知道货柜里有哪些商品。当用户开门拿走商品关门之后,摄像头再拍摄提取一张照片,就能获知用户拿走的是什么商品,从而进行自动结算。

对于企业客户来说,只需在已有货柜基础上,自行添置符合要求的摄像头,调用 ProductAI 提供的相应能力即可。而码隆科技也会与硬件生产商合作,将技术用于实体货柜。

除了以上这种静态图像识别技术之外,码隆科技介绍,他们的智能货柜已开始引入动态图像识别技术。使用动态图像识别之后,不再是通过拍摄货柜中的商品照片,获知用户拿取的是哪些商品,而是直接识别用户的拿取行为,进而得知用户购买的商品。而码隆科技来也将会采取静态识别和动态识别相结合的方式,以此保障稳定的用户体验。

「智能货柜能够降低成本,提升坪效,支持更为丰富的品类,同时创造新的用户体验。」夏燕球表示,通过智能货柜,用户不用再单件拿取商品,而是在扫码开门之后,一次性拿取多个商品,然后关门即可。

夏燕球认为,从他们的技术角度理解,智能货柜目前定位很明确,是自动贩卖机的一个种类,适合投放于办公楼这类封闭场景,以及学校、医院这类半开放场景,因为这类场景下的人群更为可控,从而更好控制防损率。

作为从业人员,夏燕球认为,智能货柜已从概念进入产品化阶段,不仅是海尔、美的这类大企业,已开始制作量产机,国内农产品流通领域龙头企业海吉星和制冷装备供应商澳柯玛都已在进行小批量量产。

夏燕球介绍,目前码隆科技的智能货柜也在量产阶段,除了与海尔合作,可口可乐也制定了相关采购计划。

夏燕球表示,自动贩卖机目前在美国和日本都有 600 多万台的市场容量,在中国的投放量不到 40 万台,「作为自动贩卖机的一个物种,智能货柜在国内还有很大成长空间。」她认为,只要产品落地,这项技术每年给他们公司创造的营收也将会非常可观。

「这些都是跟商品识别密切相关的应用,码隆科技在这个行业里深挖,也就意味着商业价值。」夏燕球说。

除了以上这些应用场景之外,商品识别还可以用于营销。这是码隆科技为可口可乐制作的营销应用。用户拍摄一张带有可口可乐的照片,系统就会推荐相应的视频。此外,商品识别也可以通过智能设备识别消费者的服装款式、服装风格等,从而进行精准推荐。

码隆科技同样在探索基于HoloLens这样的虚拟现实设备购物体验

The end

杨筱卿,汇衔科技创始人,前《中外管理》记者,《机器之心》高级编辑,致力于通过媒体报道、线下活动等方式,搭建以人工智能为代表的新技术与零售行业的交流平台,将人工智能等新技术引入零售行业,促进技术的落地,行业的转型。

媒体报道涉及人工智能大数据物联网区块链等新技术,新零售企业,以及传统零售企业,将以中英文双语的形式推送至国内外渠道。

码隆科技
码隆科技

以AI赋能企业,以科技激活效率。这里是专注于商品识别赛道的码隆科技。

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「来也」是国内领先的人工智能交互平台,由常春藤盟校(Ivy League)归国博士和MBA团队发起,核心技术涵盖自然语言处理(NLP)、多轮对话控制和个性化推荐系统等。公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。 来也的愿景是通过AI赋能,让每个人拥有助理。C 端产品小来是智能化的在线助理,通过业内创新的AI+Hi模式,提供日程、打车、咖啡、差旅和个性化查询等三十余项技能(覆盖400w用户和数十万服务者),让用户用自然语言发起需求并得到高效的满足。B端品牌吾来输出知识型的交互机器人和智能客户沟通系统,帮助各领域企业客户打造行业助理。目前已经在母婴,商旅,金融和汽车等行业的标杆企业实现商业化落地。

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云从科技是从中国科学院孵化的人工智能企业,专注于人脸识别等计算机视觉技术研发。核心技术源于四院院士、计算机视觉之父——Thomas S. Huang 黄煦涛教授。研发团队曾于2007年到2016年7次斩获智能识别类世界大赛冠军。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队,参与了人脸识别国标、部标、行标起草与制定; 2017年2月,云从科技入选国家发改委重大工程,与百度、腾讯、科大讯飞共同负责人工智能公共平台建设。

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码隆科技机构

码隆科技成立于2014年7月,是一家专注于深度学习与计算机视觉技术创新,打造国际领先视觉智能技术平台的人工智能公司,拥有世界一流的顶尖研发团队和经数亿级图像训练的深度学习算法模型,凭借扎实高效的工程架构能力及产品实现能力,为企业客户提供国际领先的计算机视觉解决方案。码隆科技认为“真正的人工智能不在于自己有多智能,而在于能让其他产品变得更智能”,希望通过人工智能技术使机器能够像人类一样""看懂""商品。码隆科技已正式进军国际市场,旨在帮助全球更多传统行业企业实现更高效、高品质和更安全的企业产品革新。成立三年来,凭藉其主打产品ProductAI®人工智能商品识别平台,公司已迅速占领了服装、纺织、家具、电商、设计、快消、零售、营销、版权图像平台等行业服务市场份额,实现行业创新应用,帮助各行业企业增加收入,降低成本,提高效率。码隆科技于2016年与中国顶尖大学清华大学成立了人工智能联合实验室,并在2017年CVPR会议上举办 的大规模视觉理解WebVision挑战赛中一举夺冠。

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区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

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