科技日报报道：实体商业“新零售”转型亟需数字化“底座”

2020年10月27日

近些年来，电子商务的蓬勃发 展 让“ 新 零 售 ”成 为 包 括 线 上 线 下 整 个 商 业 的“ 风 向 标 ”。 对 于 线 上 商业而言，向“新零售”转型的目标 明确且清晰，但对于传统线下商业 而言，“人、货、场”等基础数据的缺 失，使其在向“新零售”转型缺少必 要的抓手。

数 据 在“ 新 零 售 ”场 景 中 的 地 位不言而喻，而这也正是传统线下 商业的短板，在“人、货、场”等基础 数 据 中 ，“ 货 、 场 ” 数 据 在 资 本 的 加 持之下或能得到加强，最关键的“人”却不是简单地购买和导入“流 量 ”就 能 解 决 的 。 基 于 此 ，同 时 在 AI 和大数据技术支持下，基于实体 商业的消费者关系人群运营等业 务需求量大增，而人脸识别以及人 体 认 别 等 在 关 于“ 人 ”的 数 据 掘 取 方面的 AI 技术更是倍受关注和推 崇。

日前，依托第三届中国模式识 别与计算机视觉大会举办的 PRCV2020 大规模行人检索竞赛收官，在这场模式识别和计算机视觉 领域学术盛会上，一家小而美且专 注于机器智能技术和商业场景的 深度结合的 AI 公司赢识科技引人 注目。

“成立才两年多的赢识科技， 一直专注于利用机器智能技术为 线下商业场景构建大脑，以提升 线下店铺的运营效率和顾客体验 为主要业务方向，为实体商业提 供全链路数据智能服务和系统。” 赢识科技 CTO 易东表示，人、货、场数字化是赢识科技自主设计研 发的 SenseOS 的核心基础，其中人 的身份、轨迹、行为在很大程度上 依赖行人属性和行人再辨识模块 的性能。在本次竞赛，赢识在人体属性识别和行人再辨识（ReID）方面获得两项第一。这一结果表 明，赢识科技在人体分析方面有 着深厚的积累，在算法和系统层 面均处于国内外领先状态。行人再识别技术是继人脸识 别后的一个重要研究方向，其研究对象以人体为主，主要用来进行行人识别与检索，跨摄像头的行人跟踪，行人动作分析等，在智能零售、智慧园区、智能安防等场 景有很高的应用价值。

“在向‘新零售’转型的过程中， 传统商业对‘人、货、场’数字化的渴 求是迫切的。在电商场景里面，一 个人从打开网页，点击，加购物车， 浏览了哪些店铺、商品，这些信息都会作为一个人群运营分析的基础。 依据这些信息、数据，可以分析出经 营中存在的问题，从而及时做出调 整。”易东表示，线上商业因为高速 网络、智能终端、移动应用、数据系 统以及数据运营构建了一套成熟的 数据驱动的业务体系，能够在消费 者使用服务、购买商品的过程中沉 淀数据，基于这些数据为消费者提 供个性化的体验，创造很大的价 值。线下商业却因为缺失必要的数 据基础设施、数据系统、数据应用、 智能触点，以及适合线下场景的运 营方法，使得线下在营销、销售、服 务和管理等领域仍然在使用一些传 统的手段，进而因为低效率、高成本 的原因制约业务成长。赢识科技在实体商业数智化产品中，运用操作系统设计思想和架 构，通过其自有的海量异构设备抽 象管理、“端-边-云”协同的线下高 性能数据计算框架、以及 ReID+行 为语义化技术，将实体商业场景运 营数据化、决策智能化，把实体商业 改造成“线下的天猫”。

“通过大数据和AI技术，把关 于‘人’的这些自然的流量沉淀下 来，为实体商业构建数字化‘底座’， 使之变成可以指导线下商业经营、 运营，提升运营效率的手段。”易东表示，赢识科技将通过构建灵活可 扩展的计算架构打造好用有效的业 务系统和应用，同时通过咨询服务、 运营服务在多层面，多样化的与客 户共同推动传统商业向数智商业的 转型升级。