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创新奇智王晶:人工智能赋能商业未来

亿邦动力网 2018/06/22 19:29

【亿邦原创】6月22日消息,在亿邦智能商业大会夏季峰会暨2018全球人工智能+零售未来发展大会上,创新奇智(创新工场AI工程院)联合创始人、海豚社创始成员王晶发表了题为《人工智能赋能商业未来》的演讲。她指出,关于零售行业本身,人工智能可以做什么?主要分为:智慧商店>智能店面运营>智能客户管理>智能供应链>智能内部运营。王晶认为,AI的四个浪潮:第一波,互联网的智能化;第二波,商业智能化;第三波,实体世界智能化;第四波,全自动智能化。

据悉,大会以“智能场景”为主题,由亿邦动力、中国商业联合会智慧商业分会、思尔福·AI零售展、厦门市网络零售企业协会、海豚社主办。

创新奇智(创新工场AI工程院)联合创始人、海豚社创始成员王晶

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

以下为演讲实录:

王晶:非常感谢主持人,也非常感谢亿邦的邀请,之前也在亿邦的活动里分享过关于AI的发展,以及为什么做投资的公司会做AI工程院,也就是VC+AI的概念。今天亿邦给我一个题目“智能算法是零售商最需要的算法”,所以我先给大家分享一下AI的整体发展阶段以及比较中美AI发展的优势,再谈谈智能算法赋能零售。正如主持人所说落地很重要,零售不只是无人店和智取柜这些炫酷的外观,零售的核心赋能到底在哪里?。今天就这几个主题分享一下。

刚才主持人剪短介绍了创新工场以及创新奇智、AI工程院的关系。创新工场在AI投资上是数一数二的,在2017年是也是被评为全球Top3的独角兽Maker,这是非常高的荣誉。尤其投资在AI、消费升级、教育领域是领跑的。创新奇智聚焦AI产品和解决方案赋能三个行业,零售、制造,保险这几个领域,为商家提供能实际落地的解决方案。我们今年三月份正式成立了。

下面主要讲一下人工智能四大浪潮,这是我们对AI的展望和认为人工智能在不同时代发展的方向和趋势。首先第一阶段最早阶段大家比较了解,在互联网阶段,不管是搜索还是购物,AI在互联网阶段已经被比较广泛的应用了。第二个阶段是AI赋能商业化,也就是AI应用在不同商业领域,例如金融领域我们有很多的数据收集,可以通过AI在风控、营销领域更好起到提高效率、降低成本方面的能力。第三阶段是很重要的阶段,也是跟零售特别相关的我们叫做实体世界的智能化,也就是将零售数据化。今天提到的入店的人脸与会员识别,知道什么人拿了什么货,对用户行为全方位的理解和数据化。我们进入了OMO线上线下融合的阶段,这一阶段我们可以把线下的场景充分数据化,通过智能化进行赋能。第四阶段是全面的智能化。包括有智能驾驶、机器人等会进一步取代我更多的职能和场景。

接下来我们对比中美现在的状况以及预计五年之后的发展对比。现在互联网的智能化来说中美是处于势均力敌的状态,因为中国拥有非常大的市场,尤其互联网用户方面中国是占绝对优势的,在互联网智能化不管是应用上还是用户上都与美国势均力敌的。在商业智能化上中国还是有一定的差距。美国很多企业它之前数字化做得非常到位,中国还做得不太完善。例如我们跟大的零售企业交流做供应链合作的时候,发现很多报表还是手工写的,有很多环节还是按一定经验性或者拍脑袋的逻辑来决定的。 所以从商业智能化的角度来讲中国还是有很大的差距。这一点上,从零售的角度当然炫酷的科技和前端的场景是非常重要的,但是核心还是决策,没有完善的数据化,智能是很难赋能的。第三阶段的实体经济智能化不管中国的移动支付还是共享经济创新的点,都能够使我们更好收集到数据,这一块实体世界智能化中国已经走在了前端。第四阶段的全自动智能化可以看到自动驾驶公司在中国已经层出不穷了。我们能看到现在世界上最领先的还是谷歌,它已经积累了很多年路测的信息。相比之下中国企业起点不是很早,数据积累还没有到那种层级。但将来不管是中国企业迎头赶上,还是政府的支持场景上给企业更宽松、更好的环境,都会促使中国在全自动智能化会快速追赶上。

所以总体来说,我们认为中国有非常大的市场,再加上投资资金上的支持以及有特别多的有活力的创业者们,就会催生世界级的公司,我们可以看到中国往前迈的步伐是非常快的。这个情况在其他国家是很难见到的,所以不管是小步快跑还是大步迈进的状况下,中国有希望在AI弯道超车,领跑全球的。

接下来 我们看一下创新奇智和AI工程院的发展。我们有全国的AI布局,我们认为整个市场大家说了那么多创新的点,然而AI人才是比较缺乏的,我们着眼的是整个产业的AI人才的培养。去年我们办了AI Challenger大赛,这是国内外大赛办得非常成功的一个,9000多个团队从65个国家参赛,通过这个活动我们吸引和培养了很多AI人才,把大环境带动了起来。今年我们请了图领奖得主等国际AI专家为中国的高校教师培训。这是为了更好培养一批能够把AI教好的教师,这不光是为了一个公司,而是为了中国整个AI的生态。我们将AI顶尖学生的夏令营从去年36位扩展到今年的300位,我们与多家公司做合作,学生们六周的时间自己上手做很多AI的实际应用,解决实际AI问题。从创新奇智AI赋能企业智能化上,我们需要在各个区域都有非常强大的布局,更接近企业客户,推动产业升级。区域布局上,我们有几大城市落地,南京、广州,重庆,宁波等,零售要无限接近你的客群,同时在AI赋能的时候我们要无限接近企业的客户从而为其赋能。我们在各个城市的布局与政府大方向上AI的支持是分不开的。AI的公司可以很好和政府的支持以及各地AI发展产业升级的目标结合在一起,这是我们整个AI全国生态的布局。

接下来我们介绍一下创新奇智的核心技术,对任何AI公司来讲核心技术是非常重要的。我们分为三大点,一个是感知的智能,不管是商品识别甚至餐饮的菜品识别、票据识别等,还有认知的智能,这一块更多是NLP的方向,例如文本与意图的识别,智能客服等。在决策分析上,零售后端的环节是有很多复杂的步骤需要智能化的,比如说供应链中仓和仓之间的配送。如何把运营做好、供应链打通,这对于零售企业是非常重要的,所以决策分析对于任何零售企业都是关键点,我们在底层也有自己的架构和引擎。技术上我们有两大核心方向和三大核心优势。两大核心方向是机器视觉和大数据机器学习,三大优势是业务接入灵活高效,基础架构易于扩展,核心算法性能领先。作为AI的平台的核心技术,我们的基础架构是非常扎实的。

以下是我们整个零售解决方案的总揽。刚才嘉宾们提到了很多第一个环节,也就是智慧商店,智慧商店现在大家都有比较统一的认知了,也就是从视觉解决方案,各个公司对市场的教育是很到位的,所以现在纯视觉解决方案不管是货柜、货架、盘点等市场上都有统一的认知。剩下几个方面是非常重要的。首先是店面运营的智能化,一个好的店长是知道进什么货、补多少货,很多各种各样的环节从店长的角度都想做好是很难的,复制一个店长的成本也是很高的,从我们的角度智能店面运营就可以认为把一个好店长的决策大脑成功复制,更好运营到其他的店。例如可以通过对每个店和每一个SKU的销量预测衍生出来的智能进货,智能选品,智能定价等。同时给客户一定程度上的千人千价,不同的产品组合以及智能客服,供应链是非常重要的环节,供应链智能化也是零售企业的关键点和核心竞争力。例如仓库,大仓与前置仓的配送如何更精准的通过算法预测,完善不同SKU的配比和运转,怎么能够完成店和店之间的精准配送等等。

零售企业不可能大家都去做无人店和智取柜,因为零售还有很多其它场景,不是所有的场景都可以拿近场消费模式解决的。各种各样零售的企业是需要被AI赋能,尤其是决策层面,我们是需要把算法更好的运用到各个场景当中去,真正提高效率、降低成本,替我们在核心上优化。所以我们认为最核心的点还是要把你的店怎么更好通过智能化经营好,在扩展你的店以及扩展新模式和生态的时候,把运营和供应链做得更扎实,这一点是非常重要的,当然还有大的企业有很多的连锁店和人员,怎么把企业内部的培训做好好、管理好,这也是AI应用的点。

接下来和大家分享我们自研的技术领先的视觉产品,例如我们的自助结账一体机。这个产品已经在连锁面包店落地,整盘面包可以一秒视觉识别,精准度99.8%。精准度是智能识别的必要条件,但不是全部。我们还给商家做了销量的预测,可以预测不同的面包需要做多少个,这就大大减少了货损。智能算法还可以进一步推往供应链及其它后端的优化。所以我们看到的前端的黑科技只是冰山一角,运营和供应链的优化才是能给零售带来全链条的智能化。

我们还有自研的智能货柜,扫码开门,视觉识别结账,这个市场的未来发展大家是有共识的。 但是我们觉得精准度和成本只是表面的指标,后端的数据能力决定了哪一家可以更好的运营好和落地。视觉识别的智取柜目前没有哪家真正铺到了上万个点。数据端的智能化运营是关键,不管是单柜单SKU销量的预测以及每个柜子的选品、定价、广告如何投放以及促销、会员客户的返利,这些都可以做得更精准,一定程度上运营和是否落地到位是决定产品生存周期在市场上所能占到的位置。同时在运营部署发展过程中,硬件芯片等的能力也是非常重要的。

接下来这个是我们为大型零售连锁店做的解决方的案例。包括自助结账,货架盘点,线上APP的个性化推荐以及线下店面的销量预测等。我们注意到大型连锁企业采购AI解决方案有一个误区,从一个公司采购一个点的方案,再从另一个公司采购另一个,会导致散乱与没有整体规划。右边是我们给大型商规划的AI云平台的解决方案。在底端数据云平台的基础上,构建自己的AI平台,把不同的解决方案更好的汇聚于自主管理。创新奇智的AI应用不仅在智慧零售,其实每一个零售企业一定程度上也是一家以制造为后端的企业,毕竟零售产品都是生产出来的。中国又是一个制造大国,智能制造的解决方案也是我们非常聚焦的,我们也是希望为中国的制造2025、AI2030大方向上起到重要的促进与推动作用。这里也有我们在保险业与制造业自己的解决方案。

今天分享这些,从大的AI布局上大家能够有自己的一个看法,同时在AI零售、制造上,也希望有更多的发展以及合作,谢谢大家。

文章来源:亿邦动力网

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