文 /徐 飚

非常榮幸有這么一個機會跟大家坐在一起進行交流，趨視科技是做人工智能，生產(chǎn)人工智能相關(guān)數(shù)據(jù)的公司，今天同大家做一些交流和探討，看趨視是不是可以在未來的商業(yè)零售生態(tài)里為大家提供更多的數(shù)據(jù)和參考。

我分四部分，第一部分是講一下現(xiàn)在商圈初期的智能化應(yīng)用，可能客流多一點；第二闡述一下新技術(shù)的涌現(xiàn)，包括AI技術(shù)涌現(xiàn)對商圈產(chǎn)生更豐富多元化的數(shù)據(jù)；第三介紹一下要產(chǎn)生這樣的優(yōu)秀數(shù)據(jù)其實是依托于深入的AI底層數(shù)據(jù)的支撐；最后簡單介紹一下公司。

傳統(tǒng)客流分析

趨視對客流很關(guān)心，可能前幾年大家也了解了一些客流的數(shù)據(jù)，想引入客流，了解我的商圈客流量有多少，包括每一層每一樓，包括每個鋪位來了多少人，這個是原來大家關(guān)注的，但是目前看來，簡單的來了多少人的客流數(shù)據(jù)并不是很有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)，它很單一，并不能充分地對商圈和對未來的建設(shè)提供多元化的數(shù)據(jù)參考。同時，很多客流分析的安裝就是一個攝像頭，它各方面的應(yīng)用上也不豐富，還存在很多數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性，來了一萬人數(shù)成五千人這些等等，單純早期的客流在商圈的應(yīng)用，我們認(rèn)為也到了一個升級換代的時候。

顧客屬性識別

第二部分我們看一下新的AI在商圈中有那些應(yīng)用。第一，精準(zhǔn)的客流數(shù)據(jù)，對客流要進行細(xì)分，這里面的細(xì)分包括來的人是誰，是不是你關(guān)注的人，初步來說，定義一個人到商店來有幾種，一種是店員，把它歸到客流里意義不大，因為他不是你所關(guān)注的。第二部分是VIP或者會員，這部分是大家關(guān)心的。第三部分既不是店員也不是會員，可能就是一個普通顧客，但是他昨天來過今天又來了，或者上個月來過，今天來過，這個人是不是有價值，這個數(shù)據(jù)獲取之后對后面的精準(zhǔn)營銷可能會有幫助。對顧客的深度識別或者屬性化的識別，我們認(rèn)為是對整個商圈數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟。

當(dāng)你拿到一個數(shù)據(jù)的時候，你可能看到的不僅僅是一個單純的數(shù)據(jù)，而是要細(xì)分，會員、店員、回頭客，這些數(shù)據(jù)的細(xì)分可能對營銷會更有價值。這是線上展現(xiàn)的應(yīng)用，通過攝像頭把這個人的基本屬性摘取出來，會記錄每次陌生人進入的時間和地點。這是剛才說的不同場景下面，我們最終捕獲的三個數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)帶來的可能是一個數(shù)據(jù)支撐，給未來智慧商業(yè)應(yīng)用提供更多的數(shù)據(jù)可分析，分析你的顧客回頭率有多高。

柜臺熱力分析

另外柜臺的熱力圖，熱力圖是一種熱鬧程度，經(jīng)常來的柜臺熱力值自然就高，除了熱力圖之外，還有我們站在這里，我待的時間是不是足夠長，我對這個商品是不是關(guān)注了10分鐘以上，那對這個柜臺或者這個商品的定義就不一樣，或者來的人數(shù)很高，但是進來之后30秒就走了，我們對客戶的行為分析也很重要，包括熱力圖數(shù)據(jù)可能是看的擁擠度，而且看的時間又很長，這兩個數(shù)據(jù)很重要。攝像頭數(shù)據(jù)確定顧客的滯留時間，同時我們也可以用視頻數(shù)據(jù)做一個防盜。

動態(tài)人臉識別與行為分析算法

人臉的捕獲，可能一個人一個顏色代表是唯一一個人，這個人在這過程中可能有一張最好的人臉，我只關(guān)注他最好的人臉來識別他是誰，第一步的技術(shù)是準(zhǔn)確的捕獲每一張人臉，這是人員的跟蹤，對一個人的整體行為，他在畫面中的坐標(biāo)在哪里，軌跡怎么走的，每個人都會被完整的解釋出來，會被持續(xù)的跟蹤。也可以看到怎樣跟蹤到一個人，不管你攝像頭怎么架設(shè)，角度如何，都可以識別和跟蹤每個人的狀態(tài)。

這是綜合利用了現(xiàn)有在商圈和零售業(yè)里面的視頻資源，充分利用這些攝像機能夠產(chǎn)生多元化數(shù)據(jù)，人看攝像機已經(jīng)沒有多大意義，而讓機器幫你去看攝像機，了解畫面中你想要的東西，白天的數(shù)據(jù)可能是客流的分析數(shù)據(jù)包括軌跡數(shù)據(jù)，到夜間可能是監(jiān)控數(shù)據(jù)或者報警數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)歸到上一層數(shù)據(jù)平臺，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)交集。

最后講一下趨視科技，20年專注于人工智能核心技術(shù)的研發(fā)，致力于通過視覺行為分析技術(shù)與人臉識別應(yīng)用，洞察消費者行為，為決策者提供精準(zhǔn)而全面的商業(yè)信息，助力決策。