与新零售垂直应用场景融入,「爱莫科技(scienc

落地新零售领域后,爱莫科技下一步将涉足智慧教育,方向主要是保障校园安全的前提下对学生在校行为进行大数据分析;自研基于人脸识别算法的STEAM教具产品系列已与多家客户签订销售订单。目前爱莫科技正进行4000——5000万元的A轮融资,资金主要用于新零售特定场景智能化的深度研发与市场推广、教育方向的持续投入开发方面。

消费者画像:通过无感知、无识别的机器智能技术与智能终端互动等途径获取数据,将消费者人脸与品牌CRM系统关联,提供店铺内消费者信息共享的唯⼀FaceID,完善CRM系统的消费者属性。让商家更加了解消费者的客群、消费偏好。

自我造血才有活下去的机会

作为腾讯技术的输出口,在此次微信公开课上,腾讯云聚焦“智慧零售”带来关于零售行业的应用指南和生态思路。腾讯云智慧零售产品总监喻帅发表了名为“智慧零售解决方案”主题演讲。

人工智能虽火。但研发成本高,企业盈利难。如何在实际场景中落地、用技术实现降本增效,这是相关企业在实现商业价值的道路上遇到的真正挑战。

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同时,杨恒也是一位父亲。他非常关心自己孩子在学校里的课堂表现,但他也理解,每个老师的精力非常有限,不可能做到对每一个学生的情况了如指掌。

人脸识别系统、用户画像描述、用户动线分析等场景技术也在演讲中多次被提及,喻帅表示,腾讯云与腾讯优图联合打造的优Mall真正为零售业带来“智慧”,结合优Mall以及腾讯集团强大的LBS能力,能够清晰的展现周边客流情况,客群画像与商圈画像分析,广告信息有效的推送给潜在客户等变化。未来的智慧门店,“刷脸”真的可以付款,购物也真的可以一扫完成,智能 的时代俨然到来!

在实际应用中由于各种干扰因素,人脸识别技术的准确率很难达到90%以上。所以除了人脸识别,爱莫科技还融合人物穿着、身体形态等维度进一步提高识别的准确度。

目前,爱莫科技已在快消品细分场景实现了智慧线下新零售辅助系统的落地。该项目通过机器智能技术和智能终端设备实现了消费者画像、产品画像与商圈画像的跨界互联,旨在实现该场景的全维度智能化,再运用大数据分析助力商家精准营销,提升交易转化率与消费者体验,形成强大购买黏性。

杨恒向雷锋网介绍,落地新零售领域后,爱莫科技今年还将涉足智慧教育方向,核心业务是在保障校园安全的前提下对学生的在校行为进行大数据分析。

图片 2腾讯云智慧零售产品总监喻帅

消费者画像:通过无感知、无识别的机器智能技术与智能终端互动等途径获取数据,将消费者人脸与品牌CRM系统关联,提供店铺内消费者信息共享的唯⼀FaceID,完善CRM系统的消费者属性。让商家更加了解消费者的客群、消费偏好。

36氪获悉,深圳爱莫科技有限公司(以下简称为“爱莫科技”)在2018年11月完成2300万元天使轮融资,投资方为华泰证券、亿迅资本。资金主要用于技术迭代升级、产品商业化推广与研发团队的扩充。

理想往往是美好的,但现实却格外残酷。

中新网1月16日电 1月15日,微信公开课Pro围绕“to be正当时”的主题在广州保利世贸博览馆盛大召开。此次公开课上,腾讯集团重点业务阵容全面亮相,不只有当下最热的小程序,更有腾讯云智慧零售、企业微信、微信支付、小游戏等产品悉数呈现。

steam教具-3D折纸机器人

三个画像

我们知道,AI是一项底层通用技术,可以广泛应用在各行各业。那么,爱莫科技为何独独看中了快消品零售市场呢?

腾讯云智慧零售产品总监喻帅从智能商圈、人流引流、到店促销、流量漏斗等具体场景进行了详细的解答。例如通过打通7亿网民的线下路径,多商圈对比评估,分析出竞争指数、客群消费指数等对门店运营有利的数据;用户将人脸识别与支付功能绑定之后,系统自动将用户的兴趣喜好标识出来,从而定制更贴合用户真实偏好的营销内容,为用户提供更周到的服务;在这些基础上,通过与会员系统打通,在门店现场实现VIP识别,为会员提供更周到的服务等。

在这方面杨恒提到,公司成立不到一年的时间已有3000多万元订单,团队85%的研发人员,70%以上硕⼠学位。多名核心成员具有国内顶尖军工项目经历,多元化技术和产品团队结合深耕行业经验丰富的市场商务团队,爱莫科技相信这是其竞争力所在。

爱莫科技深耕的智能新零售领域与商汤和旷视两家人脸识别的头部玩家部分业务直接对标。小而年轻的团队如何走出属于自己的路?杨恒谈到公司选择在数据产生和商业模式上另辟蹊径。通常的数据都是依靠人工标注收集得来,而爱莫科技则选择用计算机图形学、仿真技术合成数据。商业层面上,爱莫科技细切新零售快消品领域。把每一个细分场景智能化做得足够好,为客户带去价值,同时为公司带来成长动力和空间。

以零售业为例,零售业分快消品、家电3C、医药等多种类型,快消品又包含烟酒、零食、饮料等不同品类,光是把其中一两个品类的所有环节都吃透就已经非常困难了。

腾讯云不断深入的AI技术、完善的产品矩阵及用户覆盖,让海量的用户数据智慧化。帮助商家量身定制解决方案,实现线下门店的数据化和智能化。让消费者与商品之间,实现跨场景的智慧连接。构建全渠道服务能力和个性化营销能力,实现线上线下全渠道的深度融合,消除线下与电商之间的数据鸿沟,解决自身营销难、获客难、销售难的“三难”问题。

产品画像:通过对场景内物品进行精准识别与画像,结合消费者行走轨迹、物品停留时间等数据分析商品受关注度,助力商家实现品牌上柜率的实时监测,评估、优化物品陈列现状与策略。

人工智能虽火。但研发成本高,企业盈利难。如何在实际场景中落地、用技术实现降本增效,这是相关企业在实现商业价值的道路上遇到的真正挑战。

因此,爱莫科技聚焦的只是快消品中非常窄的一两个品类。“考虑到零售市场足够大,只要把这一两个品类做深做透,前景依旧非常可观”,杨恒对雷锋网说道。

在世界高速发展的今天,科技不断颠覆人们生活的方方面面。有温度的科技不断融入生活,想用户所想,为用户所用,给人们的生活带来更多的便利。

爱莫科技成立于2018年6月,是一家基于计算机视觉技术的人工智能企业,用前沿技术创建新零售等线下场景的数据获取方案,挖掘数据价值,为客户提供数据驱动式的市场调研与品牌营销,助力行业升级。

steam教具-3D折纸机器人

但在渠道如乱麻、信息如粉尘的时代,除了渠道,品牌商也少不了在广告营销上投入巨额费用。我们只要稍稍留心就会发现,主流卫视、大型体育赛事的金主基本都是快消品牌,有些更是常客。正如正如奥美广告创始人约翰·沃纳梅克的那句名言——我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了 。

腾讯云以智能 零售的策略方向,在零售行业加快开放步伐,赋能广大品牌商、线下零售平台,探索零售业数字化转型的完整路径,助力商家实现多元化、个性化的创新升级,真正实现零售本质的回归。

转载自36kr原创文章

在实际应用中由于各种干扰因素,人脸识别技术的准确率很难达到90%以上。所以除了人脸识别,爱莫科技还融合人物穿着、身体形态等维度进一步提高识别的准确度。

2016年他回国创业担任UL See Inc.(外企,中文名优微视)CTO时,做的也主要是人脸识别相关的项目,并曾经为香奈儿、德国大众、LINE、腾讯、京东等国内外顶尖企业提供计算机视觉解决方案。

“腾讯云致力于打造有温度的科技,”喻帅说道, “门店应该更注重多元化、个性化和智能化,给用户良好的体验,才是零售未来的核心价值。”他同时表示,腾讯云智慧零售会从智慧营销、智慧门店、智慧中台三个方面的技术着手,对零售业进行全局即时分析,自动调配数据资源,实现连接零售行业的智慧化升级。

商圈画像:通过对销售产品品类、价格销量、商圈属性区域分布情况为商家店铺选址、营销推广活动的整体规划提供客观有效的参考依据。

爱莫科技成立于2018年6月,是一家基于计算机视觉技术的人工智能企业,用前沿技术创建新零售等线下场景的数据获取方案,挖掘数据价值,为客户提供数据驱动式的市场调研与品牌营销,助力行业升级。

爱莫科技的这套架构非常完备,节奏也把握得很好。我们相信,随着AI落地的逐渐深入,未来势必会出现越来越多类似聚焦和深耕细分场景的AI公司。从这点来说,爱莫科技已经领先了一小步。但择路易,行路难,摆在爱莫科技面前的挑战也才刚刚开始。

创始人杨恒表示,从新零售领域切入,是为了让每天都在消费的大众切实感受技术为生活带来的变化。

在这方面杨恒提到,公司成立不到一年的时间已有3000多万元订单,团队85%的研发人员,70%以上硕⼠学位。多名核心成员具有国内顶尖军工项目经历,多元化技术和产品团队结合深耕行业经验丰富的市场商务团队,爱莫科技相信这是其竞争力所在。

正因如此,杨恒在爱莫科技创立之初就决定聚焦零售和教育两个场景,打造深度的场景化AI。

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产品画像:通过对场景内物品进行精准识别与画像,结合消费者行走轨迹、物品停留时间等数据分析商品受关注度,助力商家实现品牌上柜率的实时监测,评估、优化物品陈列现状与策略。

最顶层是价值赋能,这需要一些时间。长远来看,随着越来越多客户使用爱莫科技的定制化工具,必然会沉淀下大量的数据。基于这些数据,爱莫科技可以做各种各样的分析,为客户提供指导性的意见。

爱莫科技深耕的智能新零售领域与商汤和旷视两家人脸识别的头部玩家部分业务直接对标。小而年轻的团队如何走出属于自己的路?杨恒谈到公司选择在数据产生和商业模式上另辟蹊径。通常的数据都是依靠人工标注收集得来,而爱莫科技则选择用计算机图形学、仿真技术合成数据。商业层面上,爱莫科技细切新零售快消品领域。把每一个细分场景智能化做得足够好,为客户带去价值,同时为公司带来成长动力和空间。

落地新零售领域后,爱莫科技下一步将涉足智慧教育,方向主要是保障校园安全的前提下对学生在校行为进行大数据分析;自研基于人脸识别算法的STEAM教具产品系列已与多家客户签订销售订单。目前爱莫科技正进行4000——5000万元的A轮融资,资金主要用于新零售特定场景智能化的深度研发与市场推广、教育方向的持续投入开发方面。

杨恒认为,通用型人脸识别算法确实达到了较高的水平,但它无法满足所有场景的需求。接下来,行业还需要努力将算法与场景深度结合,打造场景化的AI。而现实生活中场景无数,巨头们不可能面面俱到,也缺乏干脏活累活的动力和决心,这就给后来者留下巨大的发展空间。

目前,爱莫科技已在快消品细分场景实现了智慧线下新零售辅助系统的落地。该项目通过机器智能技术和智能终端设备实现了消费者画像、产品画像与商圈画像的跨界互联,旨在实现该场景的全维度智能化,再运用大数据分析助力商家精准营销,提升交易转化率与消费者体验,形成强大购买黏性。

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具体到零售场景,快消品消费频次高的特点,利于快速沉淀大量数据,为AI创造行业洞察提供充足的养料。反过来,较短的复购周期又能让这些洞察快速得到验证,产生立竿见影的效果。

36氪获悉,深圳爱莫科技有限公司(以下简称为“爱莫科技”)在2018年11月完成2300万元天使轮融资,投资方为华泰证券、亿迅资本。资金主要用于技术迭代升级、产品商业化推广与研发团队的扩充。

团队方面,创始人杨恒系剑桥大学博士后,伦敦大学博士,曾任UL See Inc.CTO。十多年机器视觉领域经验,深度参与过国家863和973项目、中国第一代无人驾驶汽车、嫦娥登月工程、欧盟FP7 RE VERIE等项目。

快消品:零售AI落地的最佳土壤

团队方面,创始人杨恒系剑桥大学博士后,伦敦大学博士,曾任UL See Inc.CTO。十多年机器视觉领域经验,深度参与过国家863和973项目、中国第一代无人驾驶汽车、嫦娥登月工程、欧盟FP7 RE VERIE等项目。

创始人杨恒表示,从新零售领域切入,是为了让每天都在消费的大众切实感受技术为生活带来的变化。

中间一层是定制化的工具,也是爱莫科技目前努力的方向。“我们可以把很多砖块组合在一起,变成一个定制化的工具,供开发能力较弱的企业使用在他们的业务环节中,目前我们主要聚焦零售和教育行业。”

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商圈画像:通过对销售产品品类、价格销量、商圈属性区域分布情况为商家店铺选址、营销推广活动的整体规划提供客观有效的参考依据。

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经历了2017年和2018年的人工智能热潮后,如果有一家新公司出来说自己的核心技术能力是人脸识别,那么它一定会被问到一个问题:在已经有BAT、商汤、旷视等大小巨头的情况下,市场真的还需要新的人脸识别技术公司吗?

最下面一层是基础算法,比如人脸识别算法和商品识别算法。杨恒将其比喻为砖块,每一个砖块都是单独的产品,可以卖给集成商。它不是爱莫科技的终极追求,但短期内可以为它带来现金流,提供造血能力。

如何让天价营销费用花的更有效果?怎么才能得到最大程度的回报?这是所有快消品牌都在苦苦思索的问题。而AI和大数据为它们开启了一扇大门。

作者 | 刘伟

这些品牌商对压缩陈列督导的开支有着强烈需求,同时也有很强的付费能力。因此,前两年行业里诞生了不少主打“AI陈列督导”产品的初创公司。

校园:爱莫科技的第二引擎

他表示,爱莫科技今年仍然会把市场推广的重心放在零售领域,教育方面会把主要精力放在产品研发,主要是从安全角度切入。在这个方向上,目前爱莫科技已经推出了具有健康检测、安全管理、信息服务和教育娱乐功能的晨检机,以及家长可以凭二维码或人脸识别接送孩子的接送机等产品。

杨恒把这个想法告诉了很多身边的老师,得到了一致认同,这更加坚定了他做这件事情的决心。

杨恒表示,快消品行业虽然蕴藏着大量机会,但挑战也不少。一方面,快消品的迭代周期非常快,这意味着其数字化必须在很短的时间内完成。“如果是一辆汽车,一年只出一款,我可以对它进行3D建模,做的非常漂亮。但快消品不行,可能几个月就迭代了,它的数字化必须非常迅速,最好是你给我拍张照片,我很快就能训练算法识别出来。”另一方面,快消品的单价通常在几十块钱,因此你的算法必须是非常低成本的。这些都对方案提供商提出了非常严峻的挑战。

对于这一点,杨恒从一开始就考虑得非常清楚,也做好了充分准备。他给公司设定了一个三级式火箭的产品架构:

首先,从产品特性来说,快消品天然对基于AI的精准化营销有着强烈诉求。快消品是一类产品高度同质化的商品,这种特点决定了快消品行业的竞争是一场品牌、渠道和营销的全方位较量。

爱莫科技CEO杨恒也曾被问到过这个问题,他在2018年6月开始了自己的第二次创业,主打人脸/人体识别和商品识别技术。

杨恒在人脸识别领域并不算新人,他还在剑桥大学读博士后期间,就和情感计算机先驱Peter Robinson教授共同发起过基于视觉的羊脸情感识别项目。

杨恒介绍,基于强大的人脸/人体识别和商品识别算法,爱莫科技可以将消费者和商品进行有效关联,对消费者进行精准画像,同时分析销售转化漏斗,为品牌商的广告营销提供有力指导。同时也可以对渠道的陈列广告进行分析和督导。

杨恒表示,一项技术是否产生价值,一个很重要的衡量标准就是它能否给行业带来新的洞察。AI产生行业洞察的前提是有足够多的数据作为输入。杨恒将这个过程比喻成蜜蜂酿造蜂蜜,“只有先从无数花朵中采集花粉,最后才能产生蜂蜜,数据就是我们需要的花粉”。

他表示,零售和教育两个行业看似八竿子打不着,但用到的底层技术是相通的。之所以会选择切入教育领域,主要是源于自己的切身体会。

其次,从消费特性来说,快消品具有刚需、使用频次高、复购强的特点,这也为AI的快速落地创造了有利条件。

于是他开始琢磨,能不能把自己擅长的AI用在校园里,代替老师完成点名等冗杂的工作,并对学生的课堂行为进行分析呢?这样既能把老师解放出来更好地进行教学,也能让家长更好地掌握孩子的课堂表现,可谓一举两得。

在快消品领域经常可以听到“渠道为王”的理论。大型快消品牌基本每年都要在渠道上花费十几亿资金,其中大部分用在了陈列广告上。为了确保陈列广告的效果,品牌商还要安排专人挨个门店去巡查,这又增加了上亿元的花费。关键是人工督查的效率非常低下,质量也很难把控。

通用型人脸识别算法确实达到了较高的水平,但它无法满足所有场景的需求。接下来,行业还需要努力将算法与场景深度结合,打造场景化的AI。

横跨学术界和工业界,杨恒发现,不同群体对人脸识别技术的认知存在巨大差异:学术界在特定数据集上已经可以把人脸识别算法的准确率刷得很高,大众也普遍认为人脸识别技术已经非常成熟,但很多行业客户对相关产品的满意度仍然比较低,尤其是在非配合式的人脸识别场景,比如商场、校园等。

杨恒在剑桥期间曾经带过学生。在他印象中,老师的职责是教书育人,但现实中老师却往往把大量精力耗费在于教学之外的事情上,比如点名考勤,而这些事情又是不得不做的。

杨恒表示,爱莫科技不是第一家提出场景化AI概念的公司,很多友商也在喊类似的口号,并推出了相应的行业性解决方案。但场景化不是浅尝辄止,而是要一猛子扎下去,深入到更细分的领域。

“未来,随着这些产品逐渐落地,我们还会慢慢延展到课堂行为分析等更加广阔的领域。作为一家初创公司,我觉得这是比合适的节奏。”杨恒对雷锋网说道。

新公司的机会在场景化AI

对于爱莫科技来说,无论在零售还是教育领域,打造场景化AI都将是一个旷日持久的过程,需要深入每一个业务环节,不断打磨产品细节。过程中,它首先要考虑的是如何让自己活下去,尤其是在当前资本寒冬的大环境下,提升造血能力至关重要。

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