AI，让商业更智能

5月17日，NCB2019新消费·新商业数智未来峰会在上海召开。本次峰会由ITShare、FMCG快消品行业CIO联盟、上海百货商业行业协会联合主办，中国商业联合会互联网应用工作委员会、CTOA首席技术官领袖联盟、华东时尚行业CIO联盟协办，会议吸引了大批零售、时尚鞋服、商超百货等快消领域的权威行业专家、消费品企业CIO负责人、优质产品服务商参与，商汤科技商务总监高恺应邀出席并做主题分享。

高恺-商汤科技商务总监

分享主题：AI,让商业更智能

高恺是商汤科技商务总监，拥有多年零售行业IT解决方案经验，核心关注商汤在智慧零售领域的探索和落地。加入商汤科技前，高恺曾先后任职于E-future和万达集团，负责全渠道、泛支付、大数据应用等项目的产品规划和市场推广等工作。

以下为演讲实录：

感谢主办方提供这个机会和各位做交流分享。首先介绍一下商汤科技，商汤是做人工智能的，其实人工智能从诞生到现在已经有60多年历史，但开始火起来是在三年前，这里要提到谷歌，当时阿尔法狗的出现，吊打世界各国棋手，使得广大媒体、资本、群众发现AI不再是科幻小说的概念，而是已经来到我们身边，并且已经走到各行各业里面。所以这两年看到非常多的AI创业公司，在这个赛道上也有各种各样的机遇出现，并且沉淀出了几家有足够技术积累和足够商业化落地的公司成为独角兽，商汤科技就是这几家独角兽中最有代表性的公司。在2018年9月，商汤科技也被国家科技部颁发了“智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台”的认证。

商汤科技成立四年多的时间，但是前身香港中文大学多媒体实验室其实已经有近20年历史，商汤科技的创始人汤晓鸥教授早在2001年就带领实验室团队进行机器学习，计算机视觉的研究，并且多年当中一直是亚洲排名第一，世界排名前十的人工智能实验室。

商汤的使命是：坚持原创，让AI引领人类进步。坚持原创很重要就是指原创平台，我们现在看到人工智能领域里面，有很多创业公司用谷歌、Facebook的开源平台做训练，开发产品，上手很快，但是这些开源平台，第一并不把最新最优秀的能力和算法放到上面，第二并不能支撑超大规模的分布式计算。而商汤投入了很多资源来自建了原创的SenseParrots深度学习平台，因此我们才能保障高速低损的分布式训练，以及复杂建模。这种底层技术能力其实有点像武侠小说的内力，用我们CEO徐立的话来说，先修内功，打好基础，才能厚积薄发，轻松驾驭十八般武艺，从而真正笑到最后。

商汤的创始人汤教授提过多次，AI不是行业，AI+才是行业，所以商汤科技从开始的时候就跟很多行业做深度商业化结合，比如智慧城市，智慧医疗，无人驾驶、智慧交通，以及今天谈的重点，AI+商业零售。

零售是非常有趣的行业，也是非常重要的行业，我自己也是老零售IT，十多年的经验，我们看到从十年前开始，我们商业、零售环境有很大的变革。很多概念兴起，比如O2O、全渠道、SOLOMOME、新零售。关于新零售，可以引用下马老师最早的解读“数据驱动，以消费者体验为中心的泛零售业态”。这里面有两个关键词，一个是数据驱动，一个是消费者体验。 商业零售需要去理解消费者喜欢什么，喜欢怎样的购物场景，喜欢做什么样的交互。如何理解这些90后、95后、00后乃至05后的消费者，其实是我们70后、80后老零售IT头疼的问题。商汤在这里面找到自己的切入点，就是如何帮助商业零售企业更好的感知和理解线下消费者的商业行为。

在这里说到线下，可以拿线上做对比，线上企业包括天猫、淘宝、京东，对于消费者画像有天然的优势，消费者在线上的行为，比如说天猫上面购物，对品牌的选择，对价格的圈定，搜索行为、浏览时间、领券、加购物车等等，可以很清晰的画出每一个消费者画像。但线下商业零售很多时候是黑盒子，这些年线下商业企业投入很多软硬件包括智能停车、WIFI探针、头肩统计、AR、VR、智能大屏试衣镜等，来做消费者数据的采集，但很大的问题在于第一数据离散不全面，第二数据偏差不准确。我们往往只能看到趋势性的结果，并不能完全体现线下消费的场景。

商汤在此提供一个解决方案， SenseGo智慧零售视觉平台，是一个全面感知理解线下商业的概念。并不像过往大家看到的热力图，或者是趋势分析，而是一个购物中心，一天可能有五万客流，感知到每一个消费者的个体，每个个体在Mall里面的浏览动线，到哪些门店停留浏览、试穿试用，最后产生购买。这是把线下行为全面数据化的能力。这里可以举一个例子，比如一个消费者走到购物中心，可能去了9家品牌门店，然后去了第十家金拱门买了个冰激凌，之前我们作为购物中心，或者前9家品牌，对这个消费者的到场到店行为是无感知不可视的，只有最后的交易购买有记录。那么通过SenseGo智慧零售视觉平台，就可以感知到全部10家品牌门店消费者的到店浏览行为，帮我们全面理解每一个消费者。

通过机器学习和计算机视觉，其实可以把一个商场每天5万客流，每个消费者到所有门店的浏览行为，进店行为，购物行为都可以做透视，可以看到每个PersonID，对哪些门店，哪些场景感兴趣，什么样的营销会吸引他，这是商场所关心的场景，对于品牌来讲也是一样的，我们可以看到消费者到店的的频率,试穿试用，对哪些品类感兴趣，以及转化成消费购买的频次。

比如某个品牌门店，看到顾客A一个月到店三次，每次都购买了价值一千元以上的商品，这是个重度高价值会员，可以根据他的喜好安排导购针对性接待；看到顾客B这个月到店10次，但是只购买一件10元的商品，这个顾客可能需要针对他感兴趣浏览过的品类做一些营销推动；顾客C两个月没有到店过，需要远程触达一下，吸引到店等等。

我们也根据不同的行业，不同的品牌来做针对性的输出方案，通过感知数据，洞察数据来进行辅助决策和精准营销。例如对于高值低频，或者是高频低值的业态都有不同的数据理解方式，商汤会通过不同的方案来帮助不同业态的商业体。

刚才讲的这些逻辑，可能大家之前也听到别的AI公司提过，那么为什么之前并没有看到有好的案例真正落下来，完成价值闭环？这其实有一个技术壁垒。商业零售企业会员数量往往是百万千万级的消费者会员库，所以如果AI公司只能提供一个1：10000的识别能力，没有意义。所以商汤提供的能力是1：200万的动态库，结合地理位置，足以满足商业零售企业的需求，技术壁垒其实在这个地方。

有朋友问，1：200万是不是商汤的极限？其实在智慧城市行业，商汤已经具备亿级别的处理能力。但对于零售行业，我们讲ROI，不会像智慧城市，买一两万一台的摄像头，自己建立超算中心等。商汤在商业零售行业，会基于大家用四五百的前端设备，加上商汤部署在云服务的能力，帮助大家实现AI+零售的赋能，这个是更贴合实际商业零售企业需求的方案。

另外除了端到端的解决方案，今天与会也有很多ISV和SI嘉宾，商汤自身也是开放性的平台，对于和行业合作伙伴的方案合作，产品合作，非常欢迎，商业零售是个很宽的行业，我们希望在更多的细分业态里面，和合作伙伴一起，提供更全面易用的方案和能力。

感谢大家的聆听，谢谢大家。

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