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線下零售升級換代 觸發安防產業紅海
2018年02月27日 15:06:37來源：億邦動力網點擊量：35533
導讀近三年，商湯代表的計算機視覺公司以算法和更高的度打破海康、大華等傳統巨頭的藩籬，闖入相對封閉的安防領域。
　　【中國安防展覽網 品牌專欄】“我們相信零售會成為我們第15個營收過千萬的行業。”商湯集團總經理尚海龍說。
 
　　近三年，商湯代表的計算機視覺公司以算法和更高的度打破海康、大華等傳統巨頭的藩籬，闖入相對封閉的安防領域。
 
　　隨著安防市場的紅海化，恰逢線下零售的升級換代，2017年下半年，視覺技術里大小玩家紛紛押注零售，安防領域的AI明星在思量這會不會成為下一個高地，在小眾領域耕耘已久的潛力股，也在期盼得到走向臺前的機會。
 
　　“通過技術賦能效果展現了以后，我相信整個零售行業真正進入了從商品或服務來要利潤，轉成向數據要利潤，大家能夠意識到數據的價值，這個意識的轉變是偉大的。”
 
　　但是零售場景的分散化和多變性給新技術帶來了莫大考驗，也讓市場更加不確定。人工智能視覺能否被一片傳統土地接納，這是場復雜得多的踐行。
 
　　看清人臉是基本功
 
　　顧客在閘門前面對攝像頭站定，數秒后連接攝像頭的屏幕上出現機器采集的人臉，即完成身份認定，購物結束再次刷臉可支付離店。在蘇寧體育Biu門店里，這張臉也正是用戶的逛街ID，攝像頭以及背后的機器兢兢業業地記錄著：男，25歲，在耐克鞋前停留時間較長，購買了一頂鴨舌帽。
 
　　蘇寧Biu的視覺解決方案由商湯提供，對于CV明星而言，識別人臉乃看家本領。2014年，商湯創始人湯曉鷗的聯合實驗室用20萬人臉數據達到98.52%準確率的成績，超越人眼，在業界一炮而紅，之后，商湯以技術優勢殺入資金充沛、需求剛性的安防市場。
 
　　“圖像四小龍”商湯、依圖、曠視、云從發展路徑類似，去年都完成數億元融資。三四年前，全國安防設備產生的海量數據亟待處理分析，比如如何在火車站的人海中扒出流竄的**，把持政府項目的傳統巨頭卻無力消化，人工智能視覺“趁機而入”。
 
　　2017年，尤其是下半年，隨著新零售、智慧零售的概念落地，視覺明星們也陸續殺入其中，包括商湯、曠視、依圖、圖普、閱面等等。它們以“刷臉進場“和“刷臉支付”占到一席之位，商湯與蘇寧聯手，曠視拿下了阿里巴巴的淘咖啡，圖普把技術鋪到了天福超市、EasyGo以及OPPO……
 
　　兩項功能被廣泛應用于無人門店和升級改造中的傳統零售店，這也是目前視覺技術被熟知的功能，直接的效果是可以簡化收銀環節，節約成本。
 
　　當然，初出茅廬，在陌生的零售場域打拼容易么？
 
　　“AI不具備普適性，沒有的，不同場景對算法的要求不一樣。相比安防和金融，零售的場景太復雜多變了。”一位視覺產品經理感嘆道。
 
　　據透露，目前的刷臉技術其實相對簡單。“市場上提供的算法多是正面底庫識別，這種門禁模型做線下零售是有一定的問題。線下零售要做到無感知，可能不是通過注冊的人臉做識別，而是次進店的抓拍作為底庫，可能光線不好，可能有遮擋，可能是側臉，這就需要專門的訓練。”
 
　　尤其是涉及支付環節，必須人為設置固定的靜態場景，強制要求消費者配合，即便是人臉識別老大商湯所搭建的蘇寧Biu店也依托于閘門。
 
　　“現在謹慎一點的，像各大銀行ATM刷臉取款增加六位密碼確認；大膽一點的，像蘇寧門口有閘機，結賬一個個排隊，這樣支付環境有固定的靜態場景，準確率基本可以做到。大量的動態比對會成問題。”尚海龍說。
 
　　理論上，機器視覺不是沒辦法抓取非配合條件下的動態人臉，火車站里抓捕逃犯就涉及到人臉檢測、特征提取、比對多項技術，機器先在一幀視頻中框出所有的人臉，然后挨個與公安機關的照片數據庫對照。但問題在于，場景的變化要求對算法同步調整優化。
 
　　簡24原本調用過外部的技術，但后來選擇了自主研發。
 
　　“并不是因為外部技術不好，在機場這種公共場所，能從茫茫人海當中一眼把*識別出來，產品挺牛的，但關鍵問題在于，，需要為我們的場景做優化，任何的算法都要根據本地場景優化才能達到好的效果。第二，它們的訓練人群和我們的不一樣。”創始人林捷透露。
 
　　同時，人臉本身的局限性能否完全應用于零售業也存在爭議。“我們認為外部特征不能作為人的終生ID，或者綁定金融支付，很危險的。”深蘭科技創始人陳海波說。
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