擴博智能 CTO 柯嚴博士：除了智能貨櫃，計算機視覺還能如何賦能零售升級？丨CCF-GAIR 2019

雷鋒網AI 掘金志按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦。

在大會第三天的〖智能商業專場〗，阿里巴巴集團副總裁、CEO助理肖利華，京東零售首席科學家兼技術副總裁胡魯輝，美國德州農工大學數據挖掘實驗室主任胡俠，蘇寧零售技術研究院院長王俊傑，TCL研究院 （香港）研究所總經理俞大海，擴博智能CTO柯嚴博士先後登台發表精彩演講，分享了各自對智能商業的理解與實踐。

作為大會的壓軸演講嘉賓，擴博智能CTO柯嚴博士介紹了由微軟前高管團隊創立的擴博智能是如何在智能商業領域大展身手的。

柯嚴博士談到，線下商業正在快速數字化，Amazon Go與盒馬鮮生這樣的行業領軍者投入巨資搭建基礎設施，取得了非常出色的成績。但與此同時，我們身邊還有非常多的綜合超市，便利店和夫妻老婆店，他們也想數字化，卻可能沒有找到落地的場景或者無力承擔高昂的IT投入。

另一方面，可口可樂這樣的世界級品牌商擁有非常多的渠道，包大型超市和無數的夫妻老婆店，他們迫切希望知道自己的產品陳列是否符合要求，通過數據驅動提升銷量。這在過去需要藉助人力，不僅成本高昂而且效率低下。

為此，擴博智能推出了一套名為擴博智瞭的解決方案，一舉解決了品牌商和實體店的雙重煩惱。他們究竟是怎麼做的呢？

以下是柯嚴博士的全部英文演講內容中文翻譯稿，雷鋒網做了不改變原意的整理與編輯：

今天介紹一下擴博智能這家公司以及我們做的一些事情。

我們聽過很多關於AI平台和數字化如何被應用的故事，但對許多行業來說，他們沒有開發人員，也沒有專業知識，需要像我們這樣的公司來幫助他們實現數字化。今天我要介紹我們是如何通過一個小小的產品來做到這一點的。

我們公司成立於大約兩年半之前，也就是2016年底。現在我們在上海和西雅圖兩個總部有超過100名員工。我們是一家計算機視覺公司，致力於幫助企業將業務流程數字化。

我們的員工來自亞馬遜、谷歌和Facebook等全球知名企業。我們從這些公司聘請了很多計算機視覺方面的專家來幫助我們開發產品。

我們的創始人團隊，包括我本人，都來自微軟。所以我們在計算機視覺和數字化方面擁有非常豐富的經驗。

下面讓我來介紹下擴博智瞭解決方案。

我們公司致力於將物理世界數字化，並利用計算機視覺技術幫助企業實現這一目標。

世界各地有非常多的實體零售店鋪，他們不是都有能力投資數十億美元來搭建數字化的基礎設施，把數據和業務都放到雲端。我們如何幫助他們呢？我們擁有非常便捷低成本的智能設備，裡面包含智能的攝像頭和計算機視覺功能，可以部署到所有門店的冰柜上。

設想一下，像可口可樂這樣的零售商，僅僅在中國，他們就有超過100萬台冰櫃。這些冰櫃分布在郊區和農村地區等他們幾乎無法監控到的地區。他們是如何應對的呢？比如在上海，他們有成千上萬的人組成的團隊，每天拿著手機到每一個冰櫃前面拍照，這是一項非常高昂的人力投入。但是他們又不可能一夜之間把所有冰櫃都替換成智能冰櫃。

我們可以對它們進行改裝，給這些冰柜上安裝智能設備，這樣每次有人打開冰櫃門時，它就會自動拍照上傳到雲端並進行實時數據分析。

我們的智能設備里有兩個攝像頭，它由電池供電，可以連續使用數月。每次有人打開冰櫃門，它就會自動拍攝一張冰櫃內部的照片。我們設備里還安裝了一個AI晶元，它可以識別照片中的內容，比如有多少瓶雪碧或可樂。

於是，像可口可樂這樣的品牌商瞬間就擁有了觸達他們冰櫃的數字能力。只需要打開一個網頁，就可以看到每一個冰櫃的狀態。這款設備安裝起來非常方便，它只有一個小盒子那麼大，我們可以在五分鐘內把它安裝到冰柜上。

通過擴博智瞭我們可以做些什麼呢？首先當然是採集數據，有了這麼多的數據我們有可以做些什麼呢？比如冰櫃里的某款產品快要售罄時，系統就可以發送警報，提醒銷售人員進行補貨。除了補貨，為了促進銷售，商家還要非常精準地分配產品，需要知道哪些商品是受歡迎的。比如，你可能希望夏天的時候冰櫃里有更多的水，冬天有更多的咖啡。商家需要根據季節或一天時間的變化，以及冰櫃所處的位置，搭配不同的SKU。這在過去是很難做到的，因為商家根本不知道冰櫃里有什麼以及賣出了什麼。如今，有了擴博智瞭，我們不僅可以告訴銷售代表如何搭配SKU，還能告訴他們如何去調整冰櫃的分布情況。

過去工作人員帶著手機去收集數據，需要把它們記錄在紙張或App上，幾個星期才能反饋到總部。現在我們只需要幾分鐘就能獲得數據，並迅速將其轉化成行動。我曾經在微軟工作，我們經常在線上平台做A/B測試，比如我們新推出了一項功能就會測試用戶對它的反饋，一天內就能得到結果，然後我們會有針對性地進行改進。

零售領域同樣如此，京東、淘寶這樣的電商平台也會做A/B測試。但在線下領域，採集數據往往需要幾周時間，所以它的A/B測試周期也很長，往往需要幾周甚至幾個月。於是我們想，如果將線下進行數字化，把它A/B測試的周期做的跟線上一樣快，一定可以顯著增加線下的銷售額。

下面給大家介紹幾個具體的案例。這些案例中，我們安裝了幾百個擴博智瞭，用於監測最熱門的8款SKU的庫存和銷售情況。

第一個案例來自於大學食堂，每天有非常多的人打開冰櫃門尋找他們想要的商品。這台冰櫃的日均開門次數達到了81次，非常可觀，但問題在於它的商品組合比較單一，所以銷售額並不高。因此我們需要提供學生們喜歡的SKU，這樣不管顧客什麼時候打開門，都能找到心儀的商品。

第二個案例來自於美食街。我們可以看到，這台冰櫃的日均開門次數雖然只有22次，但冰櫃里卻有很多空缺的位置，這說明管理人員補貨不夠及時。所以我們要提醒管理人員在冰櫃里補充更多的庫存，以滿足消費者需求。

我們可以把銷售代表所有可能的應對措施集成到一個App里。這樣銷售代表帶著我們開發的App去到門店，通過擴博智瞭聯動，他就知道應該採取什麼樣的策略。App可以準確地告訴他把每個SKU陳列在什麼位置，哪個產品是暢銷的應該擺在貨架的中間，哪個是滯銷的應該擺在底部，這些都可以根據時間和地理位置的不同精準調節。這在傳統的業務流程里是無法實現的。

通過統計和分析我們會發現，所有產品中賣得最好的是哪款飲料，第二的是什麼飲品。

根據這些數據，可以列一個暢銷商品目錄。我們只需要花幾分鐘時間把一個價值幾百元人民幣的小設備安裝在冰柜上就能實現這一切，無需藉助任何額外的攝像頭或標籤。

我們還可以監測冰櫃的開門次數和實際售出的商品數量。可以看到，實際售出的商品量要少於開門次數，這說明顧客打開冰櫃門時並沒有找到他想要的商品。從數據來看，大約只有十分之九的人找到了他們需要的商品。這意味著我們或許應該改變商品組合，或者增加SKU，使其達到100%。

最後是一個大型門店的案例，它發生在一家沃爾瑪這樣的大型超市裡。

大型超市的執行力很強，貨架上總是滿的。我們可以看到，它貨架上空缺的位置大概只有2%，非常出色。它的問題主要出在陳列的執行上。超市一般會制定陳列計劃來促進商品銷售，但執行的結果不一定總是對的。這種情況下需要提醒店主去重新調整陳列。

這些細微的差異看似無關輕重，帶來的影響卻非常之大。比如一款產品擺在貨架中間容易夠著的位置，跟擺在頂部或底部不容易夠著的位置，它的銷量將相差四倍。

我們不妨想像一下，未來這些設備不止可以安裝在冰柜上，也可以安裝在商店裡。我說的商店並不是Amazon Go或者盒馬鮮生這樣智能化程度非常高的門店，他們投入數百萬美元去建設自動化的基礎設施；我說的是是那些成千上萬的便利店、賣場和夫妻老婆店，他們不可能投入這麼多資金去建設基礎設施，但他們也希望能進行數字化轉型，去監測商品和客流情況。他們應該怎麼做呢？他們需要我們提供的這款內置了AI晶元的智能設備——擴博智瞭，以及它背後的整套解決方案。這款設備可以在五分鐘內安裝到任何地方的任何一台冰柜上，將數據上傳至雲端。獲取數據只是第一步，後續我們可以為他們提供非常多的商業洞察。

目前我們只專註於商品識別，但不妨展望一下，如果這款攝像頭有屏幕，它就能與顧客進行交互；如果再植入人臉識別演算法，它就分析用戶的情況。

而對於可口可樂或者寶潔這樣的品牌商來說，它們可以清楚掌握自己產品是否被正確陳列。如果他們渠道商都是一線城市裡的大型商超，這一點還比較容易做到。但事實上還有大量的夫妻老婆店分布在郊區或者農村。有了我們的產品，他們就可以實時監測每一家店裡每一款產品的情況。

今天的分享就到這裡，謝謝大家！

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