AI视觉商业化:因何纷纷扎入零售场景(三)

亿邦动力网 中字

技术卖给谁?

陈海波喜欢向投资人就什么零售项目值得投提建议,他本身确实也在密切关注,因为这决定了技术要卖给谁。

他认为,AI技术提供方人力成本高昂,必须要接规模化的项目,而单个项目不值得投入。“如果客户开一个店做秀,没有意义的。我们要拿下市场,就必须找到具备成千上万台采购量的商家。我们的科学家很贵的,不值得为一次性项目投入。”

目前市场上的采购方从形态上看有货架、冰柜、无人BOX创业公司,也有便利店、商超、卖场等传统零售商,不同类型的门店客流量不同,SKU不同,需求也千差万别。

无人店是市场上的主力买家,其核心需求在于离店的身份识别和收银结算两大项技术,以多金、舍得砸钱给技术公司留下深刻印象。

“互联网公司是资本烧钱模式,重效果,不太讲成本,要上最好的设备。”一位产品经理透露。

不过,陈海波放出话不愿意接无人BOX的活儿。“我们调研过,根本不赚钱,短期内也难以规模化开店,中国的零售店已经很多了,没有那么大的市场空间,不是那么多地方需要。”

深兰现在的业务重心在货架和自动贩卖机的改造上:增加视觉技术,即拿即走,解决盗损问题,把它们变成货柜或者风幕柜,出售毛利率更高的鲜食、水果和便当。

参考日本市场,中国自动贩卖机的潜力还未被完全激发。而货架相比其他零售形态与消费者距离更短,也算进步。但是,技术方案商们对货架智能化节点是否到达的看法还不统一:低门槛、弱技术的货架正忙于抢位,真的有时间和金钱顾及把自己升级为智能化产品?

不可否认,创业公司愿意尝试新技术,但技术也是它们区别于传统玩家、立足市场的核心。简24选择自主研发,缤果盒子也发布了以视觉、传感器、超声波多项技术替代RFID的解决方案,并声称已引入全球顶级人工智能专家,正与国内重点211院校合作共建国际人工智能实验室。

一边是火焰,另一边则是冰山。

相比创业公司对新技术的热情,传统零售被吐槽“感兴趣看看”、“掏钱欲望不强”。虽然此类玩家有大把的“试验田”,但看过花花绿绿的PPT和demo视频,再亲自与技术提供方谈一谈,心便凉了。

当然,一位曾试图采购视觉技术的品牌操盘手也抱怨:“几平米地方的改造要好几万,还省不了一个员工,我干嘛要做?”

业内人士介绍,目前人工智能在降低成本和提升业绩上还不能发挥显著作用,难以被零售商真正地落地采购。原因在于,算法优化是一个长周期的、需要“活数据”的过程:先有一套标准算法,然后找场景落地,之后数据回流,再对回流的数据做算法的差异化训练。甚至有人推测,整个模型跑通至少需要三年时间。

“现阶段零售业对视觉技术的认知还不足,预期或过高或过低,而前者占大多数。”Yi+产品负责人表示。

从算法模型优化的角度讲,传统的连锁商超、品牌店、便利店都是不错的标的。无人店数量太少;卖场虽然规模大,但是汹涌的人流对机器运算造成不小压力。

“说实话,现在的项目是赔钱做的,我们的目的还是和客户一起成长。”一位从业者坦言。

“对于大部分AI公司来说,数据其实挺难拿的,一方面要有客户愿意一起优化,另一方面,投入的人力也相当可观,需要研究人员来做单独训练。“另一位业内人士说。

王晶表示,数据量太小的店不是早期阶段最理想的案例,优先从AI能够带来更大效应的连锁店开始,而且线下门店在线化程度低,很多时候要重新开始积累数据。“有的传统门店POS机版本太低,以前的数据都无法调取。”

AI公司通常被认为核心竞争点在于算法、数据和算力,而事实上落地能力也是重中之重。“不能忽视的是,用户反馈机制完善度非常重要,你多久拿到用户新的反馈,从而修改你的方法,节奏是怎么样的,有没有建立自动的传输流程。”Yi+产品负责人称。

这也意味着AI公司抢占市场的速度异常重要。“如果前期用技术优势解决一个商家比较着急的问题,建立起信任,然后大家一起优化方案,如果这个流程开始跑起来,其他人进入就比较难。”

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