以下笔记整理来自于码隆科技研发副总裁魏颢于 intelligence plus 公开课的分享。
我们公司成立于 2014 年,我们的 CEO 黄鼎隆博士,是清华大学工业工程系的人工智能方面的博士。我知道今天在座的也有一位他的师弟。我们的 CTO 是 Matt Scott,他是一个美国人,是来自纽约的一位犹太好伙子。然后他是在 MSRA 工作了大概有 10 年的时间,有很多的技术积累。
所以,我们的黄鼎隆博士和 Matt Scott 先生合作,一起做的码隆科技。他们在做这个事情的时候,其实人脸识别这个事情大家已经做了 30 年了。在那个时刻真的好像是感觉落地了。但是,正因为研究时间太长了,技术已经很成熟了,竞争公司也太多了,已经是一个红海的状态了。
我们作为一个新兴企业也希望能找到一个新的战场,能给我们更大的空间。大家可以想一下,生活中除了人以外,还有重要的一样东西就是我们的商品、货品、物品,所以我们聚焦于怎么用图像识别的这些方法,来解决这个商品识别领域的一些问题。
所以,这个是我们公司的一个特点。最后我们在谈到商品识别和新零售的关系这一点,其实商品识别涵盖的内容还是蛮多的。不止是新零售,新零售我感觉去年之前可能谈得都没有那么火,但是去年一下特别特别火,很多的大企业都开始有一些新概念的便利店,包括一些无人便利店会出来。
包括去年的时候,无人货柜也是一件很火的事情,但是今年回头去看,很多的无人货柜的概念,包括便利店的概念,其实都有限。有一些人步子迈的太大了,以至于现在可能会有一些问题,大家可能也很悲观。我们的产品经理说过,现在整个社会的风口都会对无人风口这一块,和无人结账包括便利店这一块,其实负面的声音很多,他不知道在这个时间点我们公司聚焦于这个事情,会不会给大家一个误导,我们公司走错了方向。但是,我是这么想的,技术是一个长期积累的问题,人脸识别我们积累了 30 年,商品识别这个概念其实也就是这一两年才出现的,是随着新零售的出现而出现的,线 年的时间。
所以,我相信在未来,一说到超市、便利店,包括我们的购物,它一定是我们理想中的,完全自助式的,像 Amazon go 这样,人进去我拿了就走这个样子。只不过我们可能还需要积累,所以我不担心一段时间内,这波可能步子迈得太大了,导致有一些问题的情况发生,但是长期来看,我坚信最终这会是一个很棒的未来,所以我们要坚持的走这条路。
现在,我就开始给大家根据我 PPT 要介绍的内容,来给大家讲一下,商品识别和新零售。在这个里面,我们列了五个点:
第一,我们要解释一下,什么是商品识别。因为,我一谈这个概念,我估计在座的每一个人都有自己的想法,我们也是做了很多的研究,我们也有自己的想法,但是我相信在这一点上,因为大家处于传统行业,可能没有专门去做这个事情,但是我是专门做了一些商品识别是什么这件事情的研究。
第二,深度学习已经是一个 10 几年前的技术了,包括它最火的时候是 2012 年,AlexNet 出来的时候,但是到现在也是有 16 年的时间了,其实我们要看的不是一个新技术,我更多看的是一些成熟的技术,怎么样去解决各种各样的问题。所以,这里我会介绍一下我们现在图像识别中一些成熟的技术,我会在商品识别中怎么使用它。
第三,我到了任何一个地方我去跟人家讲的时候,人家都会问我,说你们跟人脸识别有什么区别,商品识别跟人脸识别到底哪个难,这一点我要给大家去做一些区分。
第四,我们为什么会选择这个赛道?我们为什么会觉得商品实际上对未来,对人类生活的改变意义重大。
第五,我这里写的是重塑新零售哪些落地场景,我会把我们现在的一些,已经落地的,不管是刚需还是软需,这种已经落地的产品形态给大家介绍。因为,毕竟商品识别也好,新零售也好,其实时间还蛮短的,尤其是把人工智能这个技术应用到这个领域里面,时间也是蛮短的。
确实,我们发现有很多难以落地的地方,有很多客户找来的时候,他提出的需求太特别了,太特别了很难规模化。但是,我愿意把这些成功和识别的,或者我们已经做完的一些事情跟大家分享,希望能激发大家的一些灵感。
将来大家在自己的行业中,去做一些更容易规模化的,可以很好的解决用户需要的这么一些点。这里我其实一直有一个看法。很多人都说现在的世界是 AI+什么,比如说 AI+医疗、AI+教育,但是我觉得从一个技术出发,让技术人去找每一个领域的痛点,去解决他们的问题,可能是一个麻烦事儿。
因为,这种关键太聚焦于技术了,他不知道行业的痛点,他总觉得行业的很多东西,我招几个人就可以解决吗?或者说这个事情值得解决吗?他会问很多这样的问题,我反而认为,这个词我们要反过来看,我希望是咱们处于各个行业的行业专家,用行业来+我们的 AI,只有你们知道,真正的行业痛点是什么,只有你们知道什么地方才是最需要视觉的,我们才能更好的解决现在的一些问题。
第一,我们来讲一下什么是商品识别,其实这不是一个新的概念了,很早以前大家都接触过它了。比如说最简单的,商品的 Logo,每一家企业他做了一个产品以后它都会有 Logo,耐克、阿迪达斯都是这样的,他们通过 Logo 让别人认知自己的产品。
第二,就是我们传统说说的一维码和二维码,UPC 和 EAN 实际上本身都是一维码,我们通过一维码来识别这款商品是什么。
第三和第四可能大家在日常生活中可能碰特到,好像商品识别仅仅限于前两点,其实不是这样的,在第三点,我们是对商品的质量是有一个基本的要求的,比如 ISO9000 的这种体系,然后去对这个商品质量去做定义。
第四,这个商品最终是要流通的,流通难免要进行跨界流通,我从中国到美国,从美国到中国,甚至是到日本,各个国家都会商品是什么有一个自己的定义,当然现在会稍微统计一点,这个叫 HSCode,会对商品有一个固定的定义,根据商品的流通环节会去考虑它的税收问题、危险程度,各种各样的相关问题。
所有这些其实都是商品识别所涵盖的内容,这是一个传统来看,我们这个商品识别是什么。
所以,用一句话来说,商品识别就是要识别商品及其相关属性,这是很重要的一点,这也是跟人脸识别有很大不同的一点。你会发现人脸识别,它重要的一点是什么?确认人脸的身份,当然他也会确定一些相关的属性,人的种族、年龄、性别,但是相关的属性你可以想象就是这些,不会再多。
但是,对于商品来说,他的属性多不多,会跟类别、质量、产地、规格、商标、外观设计都相关,所以所有的这些也是我们看好商品识别领域一个重要的因素,这个市场很大,它永远大于人脸市。