ai+零售:大数据+机器视觉『看得见』的未来
ai+零售:大数据+机器视觉『看得见』的未来
2018-07-30 14:33来源://
原标题：ai+零售:大数据+机器视觉『看得见』的未来
7月26日，超盟数据、开为科技、品途集团共同主办了主题为“大数据+机器视觉：看得见的未来——ai+零售行业沙龙”活动。远镜创投合伙人金戈、百度ai技术平台体系战略投资总监王亮非、超盟数据ceo李思贤、开为科技ceo杨通、天天便利董事长吴勇智、大象安全套创始人刘克楠出席了本次会议。
不可抛弃的过去 不可忽视的现在 与 不可抗拒的未来
针对新零售未来的思考，远镜创投合伙人金戈认为面对过去，新零售并不是要颠覆传统，新零售时代发生的变化是市场环境、消费者偏好、生活方式，而零售业最基础的商业逻辑和用户诉求是不会随着科技、时间的变化而有所变化。
在这个过程中，在零售行业耕耘多年的优秀的零售巨头们是不可忽视的现在。
金戈认为新零售目前所有的技术革新都是在做增收和降本，即增加收入，降低货品成本，降低房租成本和人力成本。新零售要做的另外一个价值是提高效率，去为在零售行业耕耘多年有着优秀的供应链、仓储、物流、优质的店址位置的零售商去做赋能，用数据帮助他们选址、选品，做整个店面整体化管理，提高每个平米的收入，精准营销、降低人员成本。
金戈表示在大数据方面，线下零售大部分的数据在物理上和逻辑上是分散的。搜集到的数据还需要加工整合，变成数据产品，有效的输出给零售企业。对于零售企业来说，它接收到的应该是一个被打包好的工具，拿来可以直接使用，起到增收降本提效的作用。
金戈认为优秀的新零售技术公司它背后应当有优秀的技术做提升，但也应当有优秀的产品能力，将技术能力和产品能力整合，赋能给传统零售公司。
百度ai加速器助力新零售发展
关于ai技术对零售行业的贡献，百度aig战略投资总监王亮非认为，主要体现在两方面：一、用技术解决行业痛点：1、物流成本、房租费用、人工成本居高不下 2、供应链效率不高 3、数据驱动实质贡献不足 ；二、回归商业本质，增收节支。
王亮非说，ai技术中的计算机视觉技术，已经落地无人零售场景，帮助零售行业看清、看懂用户行为、了解用户需求；而数据挖掘技术，可以帮助企业更精细地管理人、货、场、供、销、存，增收节支。
百度大脑的视觉语义化技术，协助零售行业识别人、货、场，捕捉用户的行为和关系，把收集到的海量数据进行连续的分析，然后通过不断的持续化、结构化、数据化的工作，形成语义知识或者知识图谱。接下来再进行智能的推理，不断的在各种场合经过应用得到智能的落地，大大提高零售效率和效益。
百度大脑希望为行业提供ai全栈技术和解决方案，欢迎大家积极调用 ai.baidu 上的技术和应用，未来用脑量可能会成为衡量企业科技含量的指标。
王亮非也希望通过ai技术赋能零售行业2000万家企业和6000万从业人员，提升行业的劳动生产率。百度愿意通过ai技术赋能、ai生态建设、ai加速器等系列行动与零售行业共同进步。
daas服务驱动零售行业升级
超盟数据ceo-李思贤认为，在科技和产业高度耦合、深度迭加的变革中，人工智能作为下一阶段科技变革浪潮的新引擎，将对科技和经济产生深远影响，驱动科技系统创新转变的同时，助力传统行业实现跨越式升级。人工智能与实体经济的融合，体现在众多应用领域，智能零售便是其一。
在和大家探讨智能零售之前，李思贤先就零售业态的发展进行了分享。日本已经完成从卖方市场向买方市场转变、再向价值共创型社会转变的过程。中国的零售业目前处于从卖方市场向买方市场过渡的阶段。产业驱动、价值共创型社会，将是零售的未来。智慧零售是一种以消费者体验为中心的、数据驱动的泛零售状态；以互联网为依托，通过运用大数据、云计算等各种技术手段，将线上线下数据打通，重塑零售业态的新形式；本质上是线上线下数据、人、货、商品的融合；最终将带来消费者购物体验的提升和企业运营效率的提高。
针对目前ai在线下连锁便利店和社区超市的落地，超盟数据认为主要体现在两个方向：
2、深度学习的落地，把深度学习应用在更多更广的业务中，包括：库存的管理和定价。
基于云计算和大数据的发展，计算机视觉、神经网络深度学习、自然语言处理、rfid扫描等技术得以发展，而这些新技术在零售业的应用，又给零售业带来了许多新特点，诸如：智能补货、智能店面运营、智能选品和智能会员体系等。
在推动人工智能在线下零售业形成解决方案实现落地的过程中，超盟数据发现：零售行业的数据呈现一种孤岛化的现状：不同经营角色、不同商品、不同平台、不同区域的数据难以互通，没有在业务里面形成闭环；同时，零售行业的订货处于 “经验决策”的状态。
为此，超盟数据针对行业痛点结合大数据和深度学习推出了一系列解决方案，分别是：自动补货、智能选品、以及智能门店。
自动补货基于消费者需求，结合历史交易、温度、湿度、温度的变化、湿度的变化、节假日等100多个维度的海量数据进行分析，预测消费者数量、购买品类、购买商品及购买量。对于未来10天销量的预测精确率达90%以上，有效提升库存周转率。
智能选品同样是基于消费者需求的变化，以数据驱动，智能分析门店销售数据、商品数据等，为优化品类结构提供决策支撑，提升门店盈利率。
在自动补货和智能选品两个核心解决方案的基础上，超盟数据还提供“智能终端门店运营”的工具，以便更好地指导门店运营。
综上，超盟数据是以门店为基础向上下游延伸，实现让门店更加智能，帮助品牌商覆盖更多门店，使得消费者拥有更多的选择和更好的购物体验。
超盟数据也真诚希望未来与更多品牌商及拥有消费者数据的上下游公司共建智慧零售新生态，迈向共同繁荣。
机器视觉“看”懂零售-梦之屏全解析
开为科技的创始人ceo杨通首先例举了目前机器视觉新零售的几种常见落地产品形态，包括人脸支付屏幕、商品识别收银台、无人零售便利店等，然后提出了市场上普遍遇到的两个问题，一是对于顾客来说消费体验提升并不明显；二是对于店家来说成本过高但收益不明确。具体来说，基于机器视觉的解决方案相较传统方案，并不一定真正提高了用户体验，但需付出巨大的教育市场的成本，ai公司不应有“手持锤子找钉子”的心态；其次，ai公司还需避免陷入“查理芒格经济学难题”，即“科技变革为终端客户带来了便利，但却无法转化成买单者的经济价值”。
因此，杨通认为开为的核心服务定位应该是：
1、 协助店家实现更高效的会员价值，让店家赚到更多的钱；
2、 用ai和互动科技为店家提供一个连接人与人、人与货的温暖消费体验，而不是“无人化”；
针对以上服务定位，开为自2017年开始推出了梦之屏，一款集合了包括人脸识别、商品识别等多个ai模块的智慧零售产品。梦之屏目前已落地近500家门店，刷脸数高达日均数万人，使开为成为零售领域里落地最快体量最大的机器视觉公司之一。其高速落地的秘诀在于为店家提供的核心价值：梦之屏具有高效的会员转化能力，可将每一位线下核心顾客转化为基于faceid的线上会员；同时，它通过完善精准的会员用户画像，协助店家实现基于会员营销的流量变现。
除店家以外，开为也很重视服务于领域内的其他玩家，并与合作伙伴们共筑一个共赢的“梦生态”。以超盟数据为例，开为结合超盟的数据分析，可以做到完整的“人货绑定”，既协助店家实现精准营销，亦为品牌商提供了“人货场”三位一体的精准数据分析。此外，开为也努力与派券服务，扫码购，线上会员等其他合作方建立了深度合作关系。
杨通相信，在不久的将来，我们将生活在一个基于faceid为通行证的世界里；届时，梦之屏将扮演着新零售场景中一个基于faceid的流量入口，连接线下智能零售的每一个核心模块。
便利店的流量变现之路
天天便利董事长吴勇智在会议上分享了对零售行业的三个判断：
1、在经济萧条期才有可能产生伟大的零售企业，在经济快速发展时期是不可能的，越是在经济萧条，中国经济大概率萧条的时候我们越应该投资零售。
2、以中国市场的体量，中国的零售市场的领头羊一定不会是外资企业，一定是本土企业。
3、中国零售业的领头羊，大概率出现在二三线城市。
针对目前行业人士针对便利店不赚钱的看法，吴勇智也表述了自己思考的三个盈利的方法：
第一个方法，商品变现法，通过售卖商品盈利；
第二个方法，当规模达到一定程度时，可以做供应链。把商品从工厂直接推到门店再推到消费者手里，提高毛利率；
第三个方法，提升技术积累能力，积累数据资产。
吴勇智认为中国便利店未来的终极目标就是提升这三个层次的变现能力，要追求规模变现能力和商品变现能力。
在嘉宾分享各自对于零售行业的观点后，超盟数据、开为科技、天天便利进行了战略合作签约仪式，李思贤、杨通、吴勇智表示今后将会通过机器视觉帮助企业深入挖掘线下客户、通过daas服务驱动零售行业升级方面进入更深入的合作和交流，真正实现产品与技术的融合，共同服务线下的零售店。
签约结束后，远镜创投合伙人金戈、超盟数据ceo李思贤、大象安全套创始人刘克楠、百度ai技术平台体系战略投资总监王亮非、天天便利董事长吴勇智、开为科技产品总监陈翔在品途传媒合伙人魏喆的主持下进行主题为“ai大数据如何赋能零售产业变革”的圆桌对话，几位嘉宾针对零售业未来的趋势、零售业巨变对品牌的影响以及技术对零售业的改造和机会进行了探讨。
对于新零售的趋势，陈翔认为零售的演变就是一个不断贴近顾客的趋势，其实现在逐步转变过来有三个阶段：
1、 线下的阶段：商家不断的提高自己的服务水平，让顾客有个良好的用户体验，吸引更多的顾客进入店面。但他补充道这个阶段存在几个问题，其一当顾客离开店的时候，对便利店没有其他价值；其二，线下店对于顾客选品范围有局限性。
2、 电商阶段：线上的突破，给用户的选择性更多了，互动性也更强了，但跟线下相比又缺乏了一种人与人面对面的接触。
3、 新零售阶段：虽然大部分在讲从线上在回归线下，其实准确来讲，应该是线上线下一种相结合的全新的体验的模式。用户在线下购物也能体验到线上的快捷、方便，同时又能在线下接触到这种人与人之间的信任，以及对品牌的这种信任感的提升。
陈翔认为现在是第二阶段向第三阶段的过渡期，其中要转变的就三个过程：连接、转化和体验。
吴勇智看好未来便利店行业的发展，认为现在零售行业进入了从量变到质变的一个时期。
作为实体便利店他认为从应用来讲还要立足于解决顾客的主问题，即在给顾客提供商品的过程当中，是否性价比变高了，服务更及时了，服务质量变高。
王亮非也认同零售业的前景，她举出数据表示，在过去的18个月，有1555亿的资金进入到新零售领域，单笔3.66亿。并且国家零售行业2010年、2011年、2012年每年14万亿的零售额，年增速在18.5，一直成长到今天，2017年36万亿，年增大概平衡在10点几。
而在未来零售业爆发增长后，王亮非认为人机协同将会是下一个场景。而在这点上她表示未来百度将会整合c端数据去赋能b端，去提升零售品牌的竞争力。
刘克楠针对这个问题，则举了日本零售业的现状来做参考，他认为对于零售品牌来讲首先立于基础的是要做好自身的产品。产品是公司发展的基石，只有产品真正扎实，能够给消费者带来切身利益，得到消费者的认同，才会形成良好的口碑效应，进而有助于品牌的推广和长远发展。
李思贤也表示做零售时不能只是做“概念”，“千万不要只是在意高大上，或者在意未来，你一定要去做一个现在刚刚好的产品，去轻推引导b端企业改变原来的思维。”
李思贤觉得未来每个公司都在做专业的事情，每个专业服务需要轻推。只有轻轻地引导他往前做一些转变，对方才更容易接受，融合起来也会更顺畅。这就是ai在零售行业里面的落地性还没有那么强的一个原因。
在新零售概念提出500多天经历了市场验证后，出现了很多值得探讨的话题。而ai和技术的发展成为新的风口后，如何通过技术对新零售产业进行赋能，也是当下不可回避的趋势和问题。相信在本次沙龙过后，以上问题，都可以找到相应的答案。而先行者超盟数据、开为科技、天天便利进行战略合作后，很快将会给业界树立一个典范。