云與大數(shù)據(jù)助力智慧零售

□ 文/ 修平

大數(shù)據(jù)與云計算，正在改寫各行各業(yè)的格局，零售業(yè)是其中之一。經(jīng)過一些企業(yè)的努力，“新零售”的概念正在落地，而且發(fā)展出視頻的大數(shù)據(jù)平臺。計算機(jī)視覺技術(shù)為零售業(yè)帶來全新的變革。

深度學(xué)習(xí)與進(jìn)化計算

智慧零售也經(jīng)常被稱為新零售，所謂“新”，其實(shí)也是因為利用了新興技術(shù)作為轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。悠絡(luò)客是最早將新零售概念落地的企業(yè)之一。悠絡(luò)客在智慧零售領(lǐng)域已經(jīng)探索了快10年的時間。這10年時間里，悠絡(luò)客有三年只做研發(fā)，這對一個創(chuàng)業(yè)公司來說也非常痛苦的一件事情。三年研發(fā)沒有收入，而且技術(shù)難度是前所未有的。

悠絡(luò)客堅持做好一件事情，即，把基于攝像頭的計算機(jī)視覺技術(shù)賦能新零售。這兩年總共簽約了30萬門店數(shù)量，也算是取得了一些小成績。這一路能撐下來，除了一個打不死的小強(qiáng)精神，還有很多投資者的支持。所以，資本也起到了很大的作用。技術(shù)加上資本，才讓這項事業(yè)一直發(fā)展到現(xiàn)在。

當(dāng)然，新零售離不開大的生態(tài)。華為云生態(tài)的支持下，悠絡(luò)客在這個行業(yè)也做了很多探索，實(shí)現(xiàn)了不少“第一”。比如第一個真正吃新零售螃蟹的，第一個把人臉技術(shù)用到門店的，第一個針對連鎖業(yè)態(tài)推出了整個連鎖的地域模式，第一個做到秒級的云端視頻基礎(chǔ)等等。悠絡(luò)客這幾年的發(fā)展就是如此。

大家都在談人工智能，而關(guān)注“進(jìn)化計算”的人相對而言還不太多。進(jìn)化計算不是我們發(fā)明出來的，國際上有很多公司已經(jīng)在研究，這是人工智能之后的下一個時代。深度學(xué)習(xí)非常火，但是有一個致命的缺陷，深度學(xué)習(xí)只能用于特定的任務(wù)，深度學(xué)習(xí)是需要人工的，而這些問題基于進(jìn)化計算都可以很好的解決。

這些年來，基于進(jìn)化的發(fā)育模型，用基因調(diào)控網(wǎng)去解決在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中自動學(xué)習(xí)的能力，包括對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)理的研究和認(rèn)識都是我們的成績。比如現(xiàn)在非常熱門的人臉識別，有一個特點(diǎn)：對尺寸、大小、角度要求非常高，所以你看我們?nèi)C(jī)場，說站著別動，給你拍一下照，做一個人臉識別。

再比如說數(shù)據(jù)處理。貴陽作為大數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵是建模，現(xiàn)在越來越難了。比如說進(jìn)化計算，我們首席科學(xué)家已經(jīng)在芬蘭的國家電網(wǎng)、空中客車已經(jīng)有一些應(yīng)用案例，相信會有更多的人關(guān)注這些。

零售門店的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

現(xiàn)在人們越來越多地提到零售業(yè)中的大數(shù)據(jù)，那么，到底零售門店的數(shù)據(jù)有什么特點(diǎn)呢？

首先是門店的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的線下門店已經(jīng)有2000萬TB的視頻數(shù)據(jù)，只不過原來數(shù)據(jù)都是信息孤島、本地化的，我想去用的話很難。未來，一它是需要云端化，二、需要結(jié)構(gòu)化，因為原來是非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)，那個數(shù)據(jù)用起來真的很累。當(dāng)然智能化也是未來發(fā)展的趨勢，通過云端化之后，把數(shù)據(jù)在云端關(guān)聯(lián)起來，比如說人臉識別當(dāng)中，我們講的有人臉庫、特征值數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、商品標(biāo)簽數(shù)據(jù)和人臉標(biāo)簽數(shù)據(jù)等等，都是基于視頻數(shù)據(jù)提取之后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

第二、人的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在線下門店每天有20億人次的人流量大概有7000億的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如果用人臉識別技術(shù)去抓取，每天有7000億的數(shù)據(jù)，有非常了不起的數(shù)據(jù)，我們需要智能數(shù)據(jù)把它結(jié)構(gòu)化。

第三、貨的數(shù)據(jù)，在門店我們通過店里的交易數(shù)據(jù)和商品數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)放在云端和其他的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，創(chuàng)造價值，也就是現(xiàn)在大家談的基于零售、人貨場的價值。

相關(guān)應(yīng)用也在一些餐飲企業(yè)開著手進(jìn)行了。餐飲業(yè)后廚的規(guī)范特別麻煩，大家對餐飲的管理真的很頭痛，也許可以通過行為分析把餐飲業(yè)的后廚通過關(guān)聯(lián)全部做起來。

2015年出現(xiàn)了無人零售，直到今天，應(yīng)該說風(fēng)口也到了?，F(xiàn)在我們通常說的智慧零售，一般就包括無人零售，當(dāng)然也不是絕對“無人”。盡管發(fā)展得不可能那么快，已經(jīng)在慢慢減少我們的店面人員、管理人員。人工智能的發(fā)展前途無可估量。未來會是什么樣子？實(shí)在令人遐想。

精確的識別技術(shù)為智慧零售打下基礎(chǔ)

近日，悠絡(luò)客的人工智能研究院（ULUFace），在國際知名人臉識別數(shù)據(jù)庫MegaFace百萬級別人臉測試中(Challenge1/FaceScrub identification)，以97.4869%的成績?nèi)〉萌蚬镜谖宓暮贸煽?。參加這項測試的還有來自微軟、復(fù)旦、蘇寧、騰訊優(yōu)圖等公司。

目前世界知名的人臉識別技術(shù)驗證平臺有LFW和MegaFace，這兩者是人臉識別研究領(lǐng)域最重要的人臉圖像測評集合之一和目前最權(quán)威的、熱門的評價人臉識別性能指標(biāo)之一。

LFW人臉圖像集合中有13000多張從網(wǎng)上搜集來的非約束環(huán)境下的人像照片，主要用于驗證給定兩張照片中的人是否為同一人（Face Verification）即1：1場景。由于場景較容易，人臉庫數(shù)量較少，準(zhǔn)確率普遍達(dá)到99%以上，目前國內(nèi)公司普遍采用這一人臉庫宣傳自己技術(shù)。

Megaface是一項百萬規(guī)模級別的面部識別算法測試基準(zhǔn)，由美國華盛頓大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程實(shí)驗室發(fā)布并維護(hù)。該測試資料集中包含69萬人的100萬張圖片，以海量人臉注冊情況下的辨識率為主要指標(biāo)，難度較大，其中還包含同一個人名不同年齡跨度的照片，其中不乏讓人難以分辨的例子，例如下圖：

在MegaFace競賽中，各大公司普遍使用多模型和較高的算法層數(shù)，這樣雖然可以使準(zhǔn)確率大幅提高，但是相比單模型的“一人投票決定制”，多模型的“少數(shù)服從多數(shù)”顯然要占用更大的計算資源，更別說動輒一兩百層的深度計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

注重實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，一直是悠絡(luò)客的一大優(yōu)點(diǎn)，擁有30萬+簽約門店，覆蓋各行各業(yè)，海量的到店人臉識別數(shù)據(jù)也幫助訓(xùn)練出了悠絡(luò)客精準(zhǔn)的實(shí)戰(zhàn)化算法。采用單模型，52層深度計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依然可以輕松沖擊到MegaFace榜單的第六名。而且整套算法更小巧，方便嵌入在攝像監(jiān)控等終端內(nèi)，幫助門店監(jiān)控抓取到店客戶的人臉數(shù)據(jù)，形成更精準(zhǔn)的顧客分析數(shù)據(jù)，做到讓技術(shù)走出實(shí)驗室。

目前，已有多家知名企業(yè)在自己的門店內(nèi)使用基于悠絡(luò)客的人臉識別技術(shù)的顧客分析，VIP導(dǎo)購，精準(zhǔn)客流等功能幫助提高門店管理運(yùn)營效率。隨著悠絡(luò)客PaaS平臺業(yè)務(wù)的展開，相信在未來，可以有更多的企業(yè)用低成本享受到這一精準(zhǔn)的人臉識別技術(shù)。

結(jié)束語

悠絡(luò)客在全球的相關(guān)技術(shù)以及細(xì)分領(lǐng)域，SaaS服務(wù)方面也有九年的累計經(jīng)驗。除了與華為云生態(tài)的合作，悠絡(luò)客還會與更多的伙伴攜手，共創(chuàng)新零售市場。

未來悠絡(luò)客的平臺上將有一千萬的攝像頭數(shù)據(jù)。真正基于視頻的大數(shù)據(jù)時代，這些攝像頭在這一平臺上，形成一個大數(shù)據(jù)平臺。AI時代漸行漸近，以創(chuàng)新技術(shù)擁抱未來，讓我們攜手為這個時代創(chuàng)造價值。