文／本刊記者 陳 杰

近些年來，電子商務的蓬勃發(fā)展讓“新零售”成為包括線上線下整個商業(yè)的“風向標”。對于線上商業(yè)而言，向“新零售”轉型的目標明確且清晰，但對于傳統(tǒng)線下商業(yè)而言，“人、貨、場”等基礎數據的缺失，使其在向“新零售”轉型缺少必要的抓手。

數據在“新零售”場景中的地位不言而喻，而這也正是傳統(tǒng)線下商業(yè)的短板，在“人、貨、場”等基礎數據中，“貨、場”數據在資本的加持之下或能得到加強，最關鍵的“人”卻不是簡單地購買和導入“流量”就能解決的?；诖?，同時在AI和大數據技術支持下，基于實體商業(yè)的消費者關系人群運營等業(yè)務需求量大增，而人臉識別以及人體認別等在關于“人”的數據掘取方面的AI技術更是倍受關注和推崇。

日前，依托第三屆中國模式識別與計算機視覺大會舉辦的PRCV2020大規(guī)模行人檢索競賽收官，在這場模式識別和計算機視覺領域學術盛會上，一家小而美且專注于機器智能技術和商業(yè)場景的深度結合的AI公司贏識科技引人注目。

“成立才兩年多的贏識科技，一直專注于利用機器智能技術為線下商業(yè)場景構建大腦，以提升線下店鋪的運營效率和顧客體驗為主要業(yè)務方向，為實體商業(yè)提供全鏈路數據智能服務和系統(tǒng)?！壁A識科技CTO易東表示，人、貨、場數字化是贏識科技自主設計研發(fā)的SenseOS的核心基礎，其中人的身份、軌跡、行為在很大程度上依賴行人屬性和行人再辨識模塊的性能。在本次競賽，贏識在屬性方面獲得兩項第二，再辨識方面獲得兩項第一。這一結果表明，贏識科技在人體分析方面有著深厚的積累，在算法和系統(tǒng)層面均處于國內外領先狀態(tài)。

行人再識別技術是繼人臉識別后的一個重要研究方向，其研究對象以人體為主，主要用來進行行人識別與檢索，跨攝像頭的行人跟蹤，行人動作分析等，在智能零售、智慧園區(qū)、智能安防等場景有很高的應用價值。

在實體商業(yè)場景中，無論人臉識別還是人體識別都為“人、貨、場”中“人”的分析而服務，人臉或人體圖像均可用于分析人的身份、年齡、性別、情緒、關注區(qū)域等。人臉是人體的一部分，但由于人臉具有區(qū)分度高、特征穩(wěn)定等優(yōu)點，因此人臉識別的研究和應用起步很早，應用范圍很廣，且公開數據集豐富。與人臉相比，人體識別的起步更晚，區(qū)分度和穩(wěn)定性更低，但更易采集。

“在向‘新零售’轉型的過程中，傳統(tǒng)商業(yè)對‘人、貨、場’數字化的渴求是迫切的。在電商場景里面，一個人從打開網頁，點擊并加購物車，瀏覽了哪些店鋪、商品，這些信息都會作為一個人群運營分析的基礎。依據這些信息、數據，可以分析出經營中存在的問題，從而及時做出調整。”易東表示，線上商業(yè)因為高速網絡、智能終端、移動應用、數據系統(tǒng)以及數據運營構建了一套成熟的數據驅動的業(yè)務體系，能夠在消費者使用服務、購買商品的過程中沉淀數據，基于這些數據為消費者提供個性化的體驗，創(chuàng)造很大的價值。線下商業(yè)卻因為缺失必要的數據基礎設施、數據系統(tǒng)、數據應用、智能觸點，以及適合線下場景的運營方法，使得線下在營銷、銷售、服務和管理等領域仍然在使用一些傳統(tǒng)的手段，進而因為低效率、高成本的原因制約業(yè)務成長。

贏識科技在實體商業(yè)數智化產品中，運用操作系統(tǒng)設計思想和架構，通過其自有的海量異構設備抽象管理、“端-邊-云”協同的線下高性能數據計算框架、以及ReID+行為語義化技術，將實體商業(yè)場景運營數據化、決策智能化，把實體商業(yè)改造成“線下的天貓”。

“通過大數據和AI技術，把關于‘人’的這些自然的流量沉淀下來，為實體商業(yè)構建數字化‘底座’，使之變成可以指導線下商業(yè)經營、運營，提升運營效率的手段。”易東表示，贏識科技將通過構建靈活可擴展的計算架構打造好用有效的業(yè)務系統(tǒng)和應用，同時通過咨詢服務、運營服務在多層面，多樣化的與客戶共同推動傳統(tǒng)商業(yè)向數智商業(yè)的轉型升級。