一逛商场，安踏、马可西尼的柜台竟然都有人工智能？
「技术再好，可能也只是识别率高几个百分点。通过产品的综合优势，形成先发优势，这种优势才是竞争对手短期内很难去超越的。」詹东晖总结。
撰文 | 藤子
编辑 | 刘燕
你的照片就是你的 ID。
在安踏门店，只要走进去，店员的手机就会显示这位顾客的年龄、消费偏好等信息。
识别出这些个人信息，靠的是店铺门口摄像头，它通过人脸识别判断——这位顾客是不是会员、回头客，还能根据顾客的穿着，大致分析他的社会属性，比如是白领还是学生等。
和摄像头配合的，还有店内消费者画像设备「晓客」和基于深度学习的云端大数据平台「店客云及」。
有了这些，安踏店员可以更了解你喜欢什么，介意什么，就像淘宝那样向你推荐你很可能需要购买的产品。
瑞为智能的“智慧店铺”产品安装在安踏门店
「以前，服装行业的销售比较粗犷，零售店就是提供交易的场所，掏钱买东西，交易即结束。」瑞为智能创始人、CEO 詹东晖说，
「新零售状态下，对零售店来说，交易成功只是基础功能，更多的是提供服务的体验场所。服务的主体人群也转变为 90后、00 后，他们没有经历过物质匮乏，关注的不仅仅是买到东西，而是购物时的服务和体验。」
在最早使用瑞为智能这套线下「智慧商铺」系统的门店里，运行 8 个月，客户转化率提升了 18% 。
「在这个过程中，也可能是因为引入我们的系统之后，发现了其他问题，进而培训他的店员或者进行其他优化。」詹东晖说，「总的来说，从此前完全一摸黑，到现在有数据进行支撑，能看到改进的效果。」
正因如此，安踏开始在更多的门店引入「智慧商铺」。根据公司提供的数据，除了安踏，瑞为智能还签下包括马克西尼、易菲、金苑等 60 多个零售行业客户，覆盖 9000 多家门店。
由此，从 2008 年离开华为，和五个同事一起创办视频监控设备公司，到 2012 年转向基于人工智能的智能化解决方案公司，瑞为智能也完成了从安防领域深度切入零售行业的转变。
赋能线下零售，人脸识别能做的不只是门店数据分析
起步于厦门的瑞为智能，从挖掘周边鞋服行业改造需求开始。
「既然你们能识别，那能不能也帮我们解决智能化问题？」不少公司这样问詹东晖，他说，布局线下零售，跟客户的推动离不开，这也是他们的基因所在。
精准推荐系统，一直是线上零售的标配，也是线下门店销售望尘莫及的优势。
「线上虽然都是虚拟 ID ，无法看到顾客，但可以知道顾客的一切行为，将顾客分析得非常透彻，比如消费能力、购买喜好、购买需求等等。」詹东晖说。
而在线下，销售数据之外，商家几乎没有更丰富的数据来源。
瑞为智能从这个角度切入，想把机器视觉技术、大数据分析等技术结合起来，一并解决数据获取、分析与营销问题。
使用「智慧商铺」的门店越来越多，瑞为智能还要完成数据整合这一环。詹东晖列举了一个典型场景：
一个顾客进入周生生的门店，虽然系统并不知道他的姓名，却可以根据他近期的到访记录，以及通过瑞为数据平台，能够获取此客户近期在线下其他同类型商圈以及同类型品牌的消费轨迹，通过对数据的脱敏处理，将客户相关数据推送给周生生门店作为营销的数据支撑。
这样的信息，既可以帮助周生生的店员减少推销的无效时间，且能提升购物转化率。
瑞为智能的“智慧商铺”产品安装在珠宝店
实际上，不只是品牌商之间的数据能够打通，瑞为智能还能从更大范围搜集数据，不仅限于门店或品牌商。
比如，一些互联网模式的门禁系统，集成了瑞为智能的摄像头模块，通过这些数据，瑞为可以收集到不同的人和生活场景，通过云端大数据匹配，完成用户画像分析。
举一个例子，一位顾客经常出入五星级写字楼，在一定程度上代表着他的购买力和消费能力。
品牌商云集的购物中心同样能够应用。
对购物中心来说，他们的盈利来自于收租，主要诉求点也在于如何提高租金收益。为此，他们会定期淘汰表现不好的品牌商或门店，以前的做法是根据销售额而定。
然而，这样的做法会带来一个问题，虽然有些门店因为客单价相对较低，销售额低，但它们汇集人气。
因此，瑞为可以在购物中心所有的路口，每一个楼层的相应区域，以及品牌商的店门口，布局「智慧商铺」，帮助购物中心统计客流，并优化购物中心的业态。
具体来说，逛完 ZARA 的顾客，还会去逛哪些门店，可以借此分析品牌商与品牌商之间的关联度，有多少人以及是什么样的人会在购物中心就餐等，通过这些数据分析，帮助购物中心分析并优化业态，为之后的招商提供参考。
另一方面，对购物中心来说，他们时常会举办引流的营销活动，这些活动的投入产出比如何，投资了多少金额，引流了多少人，而他们是什么样的人群，新增的人群，进入了哪些门店，这样的分析都需要数据支撑。
此外，购物中心通常会布置橱窗广告或立式标牌广告等广告牌，这些广告的受众是谁，广告的效果如何，是否可以根据人群特点进行针对性的广告播放，如果广告的辐射人群是男性，就播放男性用品广告，基于人脸识别的数据分析同样能够应用于此。
詹东晖介绍，在广告分析方面，他们已跟分众进行合作，从 2017 年开始，北上广深的分众广告更换了新一代，而这代就内置了瑞为的模块。瑞为帮助他们分析广告效果，从而打破以往需要通过咨询公司抽样调查才能了解广告效果的局限。
「在这之后，还可以根据手势，打造互动式广告，而不再是单纯的浏览广告。」詹东晖说，「还可以基于这些用户的分析，进行广告的创新性设计，将目标人群的注意力从手机吸引到广告上。」这些，同样可以应用到购物中心。
找到真正符合需求的技术路线
瑞为想做的不是解决单点问题，而是集成一套技术方案来改变线下门店和商场在获客、销售转化、服务方面的挑战。相比技术研发，对零售行业与面临的痛点是否有足够深入了解，成为更大的门槛。
在零售领域的摸爬滚打中，詹东晖踩过很多坑。
首先横亘在面前的难题就是：如何降低成本。
从技术上来说，无论是安防还是零售，都需要在识别对象不配合且无感知的情况下，进行识别。这一点本就不容易。
零售比安防更难的挑战在于，安防客户大多是政府部门，对安全性要求高、对成本的敏感度相对较低，愿意使用更好但贵的传感器、摄像头。而零售业商家，对成本敏感度很高。
「如果一个门店需要几万的成本，一个门店可能没关系，但是很多品牌都是上万家门店，对他们来说，仅仅为了这个系统，就需要花几千万，甚至上亿元，这是不可能的事情。」詹东晖说。
瑞为智能创始人、CEO 詹东晖
最好的应对就是将成本降到很低的价格。
这又带来很多问题，比如技术。「我们在同行里，是少数的几家从头到尾一直致力于前端智能的 AI 公司。」
詹东晖介绍，从一开始他们就努力在前端的嵌入式硬件里实现复杂的算法，以减轻云端和服务器的压力，总体降低成本。
选择这种技术路线的企业并不多见。
目前，在前端嵌入式设备中，有几种路线，一种是选择 ARM 构建的芯片，但ARM性能偏弱。
一种是用 DSP，比如海康此前的抓拍摄像机就采用 DSP，但 DSP 的性能也不够强，此外，还有采用 GPU 的，但 GPU 在前端功耗偏高，价格也没有优势。
相比之下，FPGA 芯片技术比较合适，它的优势在于，性能功耗比很强，同样做一个分析的性能，消耗不到两瓦的功耗，相当于 X86 A3 双核甚至 I5 双核。
但是FPGA路线开发难度很高，这是因为能够做 FPGA 设计、研发的人才比较少。
这个领域需要的人才除了在芯片公司之外，主要集中在华为、中兴，而瑞为智能的创始团队正是来自于华为，从这方面说，他们有天然的优势。
据詹东晖介绍，他们是全球最大 FPGA 芯片商赛灵思在中国机器视觉方面最大的客户。2016年，他们的芯片采购达到百万美金以上。
这样的技术方案使瑞为的设备能满足性能和价格的双重要求。
在前端嵌入式设备的支持下，他们所有的处理基本都在前端进行，比如在前端完成对人的检测、跟踪、抓拍，再选择一张质量最优的人脸照片，提取他的特征，将这个特征传到云端，进行比对。
由于特征只有几百个字节，因此比对过程非常快速，一台服务器一秒钟可以处理千万次比对请求。
实际上，将数据的处理放在前端设备上，对门店也更为有利。因为对于绝大多数门店来说，他们采用的都是 ADSL，而 ADSL 的上行带宽很小，根本无法支持多台设备并发传输。
深刻理解行业，贴地解决客户问题
从 2014 年到 2016 年，再到 2017 年实际应用，瑞为智能的「智慧商铺」解决方案，已研发了三年多，目前已推出了四代产品。
「其实我们做完以后发现要么成本高，要么效果不好，要么不够易安装，所以不断地去迭代。」詹东晖说。
拿安装举例。很多人认为，在门店里安装监控摄像机是很简单的事情，比如将摄像机放在盒子里，盒子放在门店入口就行。
但这不是一个容易推行的方案。首先，监控相机安装在路口，既不美观也会让顾客反感。「如果不好看，那可以换一个漂亮的壳子。」有人可能会这样说。
但是用一个盒子来当壳，首先会发生成本，其次，盒子如何摆放，「门店那么大，随便摆放得了吗？」塞到柜台里？詹东晖说，这会发生很多哭笑不得的事情，仅仅是店员踢掉网线或者电源线，他们就会一个电话打过来，要去现场支持。
如果频繁地提供这样的售后服务，「可能你赚了那么一点利润，你的售后人员去一次，就能把你的利润全部吃掉了。」
易安装这一项就让瑞为反复修正过多次。
比如目前正在规模商用的「店计」第四代产品，在交付之前，还需要进行现场勘查，根据现场情况，选择合适焦距的设备。
詹东晖称，在即将推出的第五代产品中，不再需要现场勘查，门店可以自行安装设备，近乎所有的配置都将自动完成。
「在现有的产品中，有些场景还会运动模糊，一旦模糊了，再好的算法都无法使用。」而在第五代产品中，不仅更易安装、尺寸更小，成像质量也会有进一步提升。
「你进入这个领域之后就会发现，很多细小的具体的问题，都不是高深的技术。」詹东晖深有体会，
「一个公司依靠一个单点技术，会非常脆弱。人脸识别技术更是如此。」
随着深度学习普及之后，竞争门槛在不断降低。「技术再好，可能也只是识别率高几个百分点。」而这几个百分点在 B 端行业中，顾客根本无法感知，但是顾客感知到的是使用起来是否方便。
「这需要产品设计的能力，去深刻地理解客户所在的行业。」詹东晖总结。
多年以前，瑞为智能做为一家算法公司，经常会销售一些人脸识别的算法授权，那时的瑞为智能也经常被认为是人脸识别公司。如今，即便有客户找上门来，他们也不大会单纯销售人脸识别算法。
詹东晖认为，「任何技术都要解决问题，除非我将自己定位为纯粹销售识别算法的公司。否则，就必须把技术应用到行业，在 B 端构建综合的竞争力。」
「通过产品的综合优势，形成先发优势，这种优势才是竞争对手短期内很难去超越的。」詹东晖总结，而这也是他们不断更迭产品的原因。