站长资讯网新一轮科技革命中,人工智能无疑已经成为了核心驱动力,为经济、社会和生活都带来了积极的影响。近日,艾瑞咨询发布了《2019年中国人工智能产业研究报告》,这是艾瑞咨询第三年对人工智能产业进行研究并输出报告。凭借在人工智能商品识别赛道取得的突出成绩,码隆科技作为“AI+零售”篇章中人工智能公司的典型代表被纳入其中。
人工智能落地商业价值巨大,应用层企业玩家众多
《2019年中国人工智能产业研究报告》指出,“商业落地”已成为人工智能发展到当前阶段鲜明的主题词。过去,人工智能技术重在AI算法模型的比拼,而如今,AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变,全产业链都已参与进来,随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。研究预计,2019年人工智能赋能实体经济产业规模将超过570亿元。而目前,从产业份额来看,安防、金融与营销占据了最大部分的市场份额,共计超过80%,而零售、客服、交通等领域呈现出明显的上升发展趋势。
在企业数量上,据报告统计,2018年,人工智能相关公司总数达到2167家。相较以芯片和算法架构研发等为主的基础层、以计算机视觉和自然语言处理等为主的技术层,超过77%的中国人工智能企业集中在以AI技术集成与应用开发为主的应用层。而从技术类型来看,整体分布均匀,涉及机器学习、大数据、云计算和机器人技术的公司相对较多。
在产业分析中,《2019年中国人工智能产业研究报告》还创新性地提出了“人工智能产业成熟度评估模型”,从基础建设和价值空间两大维度对人工智能赋能的十大实体经济进行了分析。评估表明,随着AI技术与场景核心痛点匹配度上升、产品逐渐完善,零售场景在未来将激发更大价值。
AI+零售高增速发展中,算法与经验的融合是最终方向
在零售行业,AI的应用主要以深度学习和计算机视觉为主:深度学习应用于数据建模和产业优化;计算机视觉可以通过对消费者行为和商品的识别,为商家提供更多的经营数据,协助优化经营策略。目前,商品识别领域的计算机视觉应用,如货损检测、结算保护等,已经在实际场景完成落地,实现商业化,据测算,将为全球产生超千亿美元的增益价值。
根据报告调研结果,2018年,包括了大卖场、超级市场和便利商店等业态在内的现代渠道主要零售商,作为新零售的主要实践场景和相关产品服务的主要买方,在AI建设上投入约9亿元,约占总投入的3.15%,根据预测,这个数字在2022年将突破178亿元,占比超过25%。得益于巨头推动,AI+零售赛道未来将保持较高的增速。而在AI应用投入中,以计算机视觉技术为核心的人脸识别和商品识别是主要的建设方向,相关投入占总体的55.36%。
目前以人工智能技术为代表的新零售解决办法主要有两种提供途径,其一是技术输出型,提供方主要为云服务商和以码隆科技为代表的AI公司,另一种是经验输出型,由成熟的品牌零售商向中小微型零售商输出解决方案。两种途径出发点不同,但终将向算法与行业经验融合,产出可执行方案的方向发展,而在实际场景中的不断试错是达到这一目标的唯一方法。
从商品识别技术切入新零售,码隆科技抓住行业核心痛点
成立近五年的码隆科技,以在AI商品识别领域的不懈深耕,获得了艾瑞咨询对其算法和行业解决方案的关注,成为报告内“AI+零售”板块中AI公司的代表。
在技术不断迅速迭代的AI视觉领域,基于长期的基础研究和与产业界的紧密合作,码隆科技研发出了针对商品识别的核心算法CurriculumNet,在缺乏高质量数据或者无人工标注的情况下,仍然能训练出高性能的深度学习模型。在对典型柔性物体的识别上,码隆科技率先实现了超越人工的识别精度。码隆科技打造的ProductAI商品识别技术,仅需通过图像,便可实现物体检测和商品属性提取,针对各行业的刚性物体(如快消品等有标准化包装不易变形的物品)及柔性物体(如服装等容易变形的物品),皆可在毫秒时间内完成高效识别。该技术已商业落地于码隆科技的各类解决方案当中。
以零售行业为例,依托于人工智能商品识别技术打造的RetailAI智能货柜解决方案具有低成本、高精度、易上新、好管理、高适配等行业解决方案突出优势,有效助力零售商家降低成本,提高运营效率;RetailAI商超结算资产保护解决方案可以让商家最大程度降低货损率,显著提高运营效率;RetailAI智能称重解决方案则能够在优化消费者购物体验的同时,协助商家降低货损,并为商家提供更丰富的销售数据分析。
码隆科技RetailAI智能货柜
目前,码隆科技已与数百个国内外知名企业进行合作。去年,码隆科技与埃森哲达成全面AI战略合作,双方致力于联合为全球客户提供具有突破性的计算机视觉和商品识别服务。在零售行业,码隆科技携手全球最大的冷柜生产厂商之一——海尔,共同推进智能货柜的量产落地,助力新零售创新解决方案的普及与延展;同时,码隆科技为顺丰所提供的智能货柜解决方案,为办公室场景的无人零售提供了更低货损、更多货品的新选择。
