據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2020年1月公布的數(shù)據(jù)顯示，2019年，社會(huì)消費(fèi)品零售總額為411649億元，全國(guó)網(wǎng)上零售額106324億元，比上年增長(zhǎng)16.5%；實(shí)物商品網(wǎng)上零售額85239億元，比上年增長(zhǎng)19.5%。這表明，網(wǎng)上“買買買”已然給傳統(tǒng)零售業(yè)帶來了巨大沖擊，傳統(tǒng)零售業(yè)向新零售轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，碎片化的消費(fèi)行為令傳統(tǒng)的零售方式難以為繼。然而，傳統(tǒng)零售向新零售的轉(zhuǎn)型并不是簡(jiǎn)單地開個(gè)網(wǎng)店，網(wǎng)上銷售這么容易。新零售是要以互聯(lián)網(wǎng)為依托，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，重新定義人、貨、場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)商品快速流通與銷售模式的升級(jí)改造，達(dá)到線下體驗(yàn)、線上消費(fèi)與現(xiàn)代物流的深度融合。其中，人工智能則是連接在線電商與實(shí)體門店，打通線上線下場(chǎng)景的橋梁。
1 “端-邊-云”相結(jié)合的智慧零售
作為聯(lián)想人工智能創(chuàng)新的發(fā)動(dòng)機(jī)，聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室依托聯(lián)想大腦（聯(lián)想全自研人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)）在人工智能、智能數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的技術(shù)積累，深入調(diào)研分析傳統(tǒng)零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，聯(lián)合聯(lián)想中國(guó)消費(fèi)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、BT/IT智能零售產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)、市場(chǎng)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)和電商產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)共同構(gòu)建了一整套智慧零售解決方案。
方案運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音技術(shù)、自然語(yǔ)言理解、智能數(shù)據(jù)等多領(lǐng)域人工智能算法，采用“端-邊-云”相結(jié)合的方式，針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制化的端到端系統(tǒng)優(yōu)化，提供多平臺(tái)、高精度、高效率系統(tǒng)服務(wù)。核心技術(shù)包括頭肩檢測(cè)和跟蹤、人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、人臉屬性（性別、年齡）識(shí)別，關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。
智慧零售解決方案架構(gòu)圖
目前，我們將智慧零售解決方案應(yīng)用于聯(lián)想中國(guó)區(qū)門店數(shù)字化&智能化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目中，助力聯(lián)想集團(tuán)再次躋身2019 CIO 100企業(yè)名單前五。該獎(jiǎng)項(xiàng)由全球科技媒體營(yíng)銷和數(shù)據(jù)服務(wù)公司（IDG）旗下的CIO雜志評(píng)選，旨在世界范圍內(nèi)表彰100個(gè)通過技術(shù)創(chuàng)新，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)的IT企業(yè)。
2 精準(zhǔn)捕捉消費(fèi)者的“小心思”
對(duì)于消費(fèi)者和店鋪運(yùn)營(yíng)者來說，他們最期待在智慧店鋪中得到什么？他們的痛點(diǎn)在哪里？我們能在多大程度上解決這些痛點(diǎn)？只有想明白這些問題，才能在沸騰的新零售業(yè)中，找到理想與現(xiàn)實(shí)的平衡。
我們認(rèn)為，對(duì)于消費(fèi)者而言，最關(guān)心的無(wú)疑是價(jià)格、質(zhì)量、創(chuàng)新體驗(yàn)和貼心的服務(wù)。依托多種先進(jìn)人工智能算法，我們可以捕捉消費(fèi)者的特征及行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)洞察消費(fèi)者的每一個(gè)“小心思”。
我們針對(duì)不同的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了一系列算法的優(yōu)化和改善。
用于客流分析的頭肩檢測(cè)和跟蹤算法：
當(dāng)前算法存在的問題：
我們應(yīng)用多種人工智能技術(shù)，對(duì)以上問題進(jìn)行了改善：
頭肩檢測(cè)跟蹤融合模型
人臉檢測(cè)算法：
人臉檢測(cè)在零售場(chǎng)景中存在以下問題和難點(diǎn)，使得當(dāng)前算法檢測(cè)精度不高：
我們針對(duì)以上問題進(jìn)行了如下優(yōu)化：
人臉識(shí)別算法：
當(dāng)前算法存在的問題：
在零售業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，因顧客的性別、年齡、表情和姿態(tài)的不同，客流人臉具有多樣性以及低質(zhì)量的特征，精準(zhǔn)識(shí)別具有極大的挑戰(zhàn)性。
我們針對(duì)以上問題進(jìn)行了如下優(yōu)化：
熱力與動(dòng)線技術(shù)：
目前業(yè)界熱力動(dòng)線解決方案存在的問題：
我們針對(duì)以上問題，采用多攝像機(jī)定位+人臉特征值+跟蹤鏈合并技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化：
智慧零售門店熱力圖
人臉屬性識(shí)別：
年齡和性別是消費(fèi)者用戶畫像的重要要素，我們的人臉屬性識(shí)別也是從這兩個(gè)維度進(jìn)行識(shí)別。
當(dāng)前算法存在的問題：
通過融合多種先進(jìn)算法，我們對(duì)以上問題做出了優(yōu)化：
人臉識(shí)別進(jìn)店提醒：
通過端邊云協(xié)同，可將用戶進(jìn)店的信息實(shí)時(shí)推送到店員?；谟脩舢嬒?，利用智慧數(shù)據(jù)算法，為消費(fèi)者快速匹配“最合適”的產(chǎn)品。
3 智慧零售解決方案賦能店鋪管理者
我們洞察到，正確的客流判斷、精準(zhǔn)的產(chǎn)品營(yíng)銷和高效的運(yùn)營(yíng)管理，無(wú)疑是店鋪管理者們非常關(guān)心的問題。
智慧零售解決方案依托攝像頭360度精準(zhǔn)部署，和聯(lián)想大腦人工智能推薦算法等技術(shù)，將這一切變?yōu)榭赡堋?/strong>
門店選址：
門店的選址對(duì)于智慧零售店的成功與否至關(guān)重要，我們通過融合多維度大數(shù)據(jù)的智慧數(shù)據(jù)選址算法，邊端智能攝像頭采集的門店路過客流，和建店團(tuán)隊(duì)的專家經(jīng)驗(yàn)，來分析構(gòu)建選址商圈的人群畫像，有效提升店鋪選址成功率。
千人千面，千店千面：
我們基于線下體驗(yàn)和線上消費(fèi)的海量數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)繪制產(chǎn)品畫像和用戶畫像，從而實(shí)現(xiàn)千人千面的用戶定制化消費(fèi)推薦，千店千面的店面展陳規(guī)劃和用戶動(dòng)線規(guī)劃等功能。
攝像頭部署推薦工具
除了提高店鋪管理效率，聯(lián)想智慧零售解決方案還大大地提升了店面管理帶來的價(jià)值，通過Migos云邊端管理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)全國(guó)門店?duì)顩r實(shí)時(shí)監(jiān)控；遠(yuǎn)程巡店也極大地節(jié)省了人力物力成本；還可以通過橫縱向多維度數(shù)據(jù)對(duì)比，定位銷售癥結(jié)，提升銷售業(yè)績(jī)。
聯(lián)想智生活武漢體驗(yàn)店
4 全方位保障消費(fèi)者數(shù)據(jù)隱私
對(duì)于消費(fèi)者的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，我們從多方面進(jìn)行了考慮和總體設(shè)計(jì)，包括利用數(shù)據(jù)脫敏、加密、定期刪除等多種手段來解決用戶隱私問題。在存儲(chǔ)上，我們脫敏了人的身份信息，通過特征值來進(jìn)行記錄。對(duì)于必要的圖片文件，我們采用了一件一密的高強(qiáng)度加密方式。同時(shí)，我們還采用組合運(yùn)算方式來保護(hù)用戶隱私，在本地邊端處理隱私數(shù)據(jù)，在云端處理非隱私數(shù)據(jù)。
總體來看，聯(lián)想智慧零售解決方案可以為運(yùn)營(yíng)者和消費(fèi)者帶來全新的店面管理方式，和智能零售體驗(yàn)。未來，我們還會(huì)進(jìn)一步升級(jí)方案，比如在攝像頭360度無(wú)死角精準(zhǔn)部署的同時(shí)，將誤差范圍控制在20cm以內(nèi)；在云邊端平滑移動(dòng)切換邊緣服務(wù)器集群管理與人工智能算力；在聯(lián)想大腦的多人工智能模型組合情況下，實(shí)時(shí)計(jì)算海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。
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