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AI视觉商业化:因何纷纷扎入零售场景(一)

辰乐科技 | 发布时间: 2018-02-27 16:03

  “我们相信零售会成为我们第15个营收过千万的行业。”商汤集团总经理尚海龙说。

  近三年,商汤代表的计算机视觉公司以算法和更高的精准度打破海康、大华等传统巨头的藩篱,闯入相对封闭的领域。

  随着安防市场的红海化,恰逢线下零售的升级换代,2017年下半年,视觉技术里大小玩家纷纷押注零售,安防领域的AI明星在思量这会不会成为下一个高地,在小众领域耕耘已久的潜力股,也在期盼得到走向台前的机会。

  “通过技术赋能效果展现了以后,我相信整个零售行业真正进入了从商品或服务来要利润,转成向数据要利润,大家能够意识到数据的价值,这个意识的转变是伟大的。”

  但是零售场景的分散化和多变性给新技术带来了莫大考验,也让市场更加不确定。视觉能否被一片传统土地接纳,这是场复杂得多的践行。

  看清人脸是基本功

  顾客在闸门前面对摄像头站定,数秒后连接摄像头的屏幕上出现机器采集的人脸,即完成身份认定,购物结束再次刷脸可支付离店。在iu门店里,这张脸也正是用户的逛街ID,摄像头以及背后的机器兢兢业业地记录着:男,25岁,在耐克鞋前停留时间较长,购买了一顶鸭舌帽。

  苏宁Biu的视觉解决方案由商汤提供,对于CV明星而言,识别人脸乃看家本领。2014年,商汤创始人汤晓鸥的联合实验室用20万人脸数据达到98.52%准确率的成绩,超越人眼,在业界一炮而红,之后,商汤以技术优势杀入资金充沛、需求刚性的安防市场。

  “图像四小龙”商汤、依图、旷视、云从发展路径类似,去年都完成数亿元融资。三四年前,全国安防设备产生的海量数据亟待处理分析,比如如何在火车站的人海中扒出流窜的犯罪嫌疑人,把持政府项目的传统巨头却无力消化,人工智能视觉“趁机而入”。

  2017年,尤其是下半年,随着、智慧零售的概念落地,视觉明星们也陆续杀入其中,包括商汤、旷视、依图、图普、阅面等等。它们以“刷脸进场“和“刷脸支付”占到一席之位,商汤与苏宁联手,旷视拿下了巴巴的淘咖啡,图普把技术铺到了天福超市、EasyGo以及OO……

  两项功能被广泛应用于无人门店和升级改造中的传统零售店,这也是目前视觉技术最被熟知的功能,最直接的效果是可以简化收银环节,节约成本。

  当然,初出茅庐,在陌生的零售场域打拼容易么?

  “AI不具备普适性,没有万能的,不同场景对算法的要求不一样。相比安防和金融,零售的场景太复杂多变了。”一位视觉产品经理感叹道。

  据透露,目前的刷脸技术其实相对简单。“市场上提供的算法多是正面底库识别,这种门禁模型做线下零售是有一定的问题。线下零售要做到无感知,可能不是通过注册的人脸做识别,而是第一次进店的抓拍作为底库,可能光线不好,可能有遮挡,可能是侧脸,这就需要专门的训练。”

  尤其是涉及支付环节,必须人为设置固定的静态场景,强制要求消费者配合,即便是老大商汤所搭建的苏宁Biu店也依托于闸门。

  “现在谨慎一点的,像各大银行ATM刷脸取款增加六位密码确认;大胆一点的,像苏宁门口有闸机,结账一个个排队,这样支付环境有固定的静态场景,准确率基本可以做到百分之百。大量的动态比对会成问题。”尚海龙说。

  理论上,机器视觉不是没办法抓取非配合条件下的动态人脸,火车站里抓捕逃犯就涉及到人脸检测、特征提取、比对多项技术,机器先在一帧视频中框出所有的人脸,然后挨个与公安机关的照片数据库对照。但问题在于,场景的变化要求对算法同步调整优化。

  简24原本调用过外部的技术,但后来选择了自主研发。

  “并不是因为外部技术不好,在机场这种公共场所,能从茫茫人海当中一眼把恐怖分子识别出来,产品挺牛的,但关键问题在于,第一,需要为我们的场景做优化,任何的算法都要根据本地场景优化才能达到最好的效果。第二,它们的训练人群和我们的不一样。”创始人林捷透露。

  同时,人脸本身的局限性能否完全应用于零售业也存在争议。“我们认为外部特征不能作为人的终生ID,或者绑定金融支付,很危险的。”深兰科技创始人陈海波说。

  他对自家的“不要脸运动”深以为豪,以扫手取代刷脸,扫的是静脉、动脉和毛细血管,以每一根血管的分叉点和点与点之间位置关系为特征值。

  “我们的N值达到4亿(能与4亿数据做对比,简单说,N值越高算法和算力越强),再加上4位手机号码,做到了40亿。”

  公开数据显示,商汤2017年有20亿张人脸数据,2亿个体训练,达到9位密码时代。

  进场之后,靠脸的可能性也不大了。

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