不久前，我們剛剛發布了白洞企業喚醒計劃的第一期節目。在制定這一計劃的初衷中，我們渴望能夠切近AI產業應用的無限真實、無限細節的場景。尤其是離開金融、互聯網這些數據充足更適用AI的領域，再錯開BAT、大工廠這些被更多人關注的視角。
最終的結果是，我們發現AI想要灌溉進產業應用的根須，最需要的還是技術應用者和技術研發者的更多碰撞。
今天，我們就從白洞計劃第一期節目《專屬小微商業的智能零售方案》出發，見證AI獨角獸曠視與一家小型母嬰零售連鎖企業的碰撞。
根須處的阻礙與困惑：小微商業為什么難以應用AI?
在整個交流過程中，我們最深的感觸是，小微商業體系應用AI的迫切程度遠比我們想象中更深，但小微商業體系應用AI的環境條件也遠比我們想象中更差。
以本次參與嘉賓石先生的案例來看，作為一家位于北京的小型母嬰用品連鎖零售店來說，他們對于智能零售沖擊的承受能力格外差。
石先生表示，他看到很多零售門店都已經應用上了刷臉支付、人臉會員體系等等新鮮的模式，而自己的門店似乎還停留在幾年以前。更直接影響到效益的，是很多零售企業已經可以應用上數據挖掘，通過累積經營數據和關聯數據來進行選品決策。但傳統小微商業門店在進行促銷備貨時，還要常常依靠直覺。
用石先生自己的話說，就是只能看著別的品牌上什么火什么，頻出網紅爆品?？勺约洪T店唯一能關聯到個人消費趨向的就只有會員體系，可現在很多消費者也因為嫌麻煩而不再累積積分。
總的來說，銷售節奏把控不力、跨門店管理成本高、會員體系雞肋、促銷和選品決策沒有數據，是小微商業體系亟待利用AI技術解決的幾個典型問題。
而作為小微商業體系，自身信息化條件差加之對于技術本身的不甚了解，也加大了企業主的決策成本。
以石先生的案例來說，母嬰門店招聘員工大多會參考對方銷售能力如何、是否對嬰孕群體足夠了解，這就導致了其員工幾乎沒有互聯網、IT技術的相關基礎知識，更別提AI了。而且門店中的基礎設施需要有哪些改動、成本多少，后續升級安裝如何進行等等問題，都讓企業主毫無頭緒。
對于小微企業來說，AI技術應用的投入產出比無法落實到細節，才產生了無數的困惑。
適配度測試：小微商業體究竟需要怎樣的技術支持
毫不客氣地說，目前小微商業體所面臨的這些問題，并不是每一個都能被技術企業完美地解決。但我們可以在曠視能給出的解決方案中進行挖掘，看看小微商業體需要的技術支持，分別有哪些特征。
簡單來說，我們可以將曠視智能零售解決方案與小微商業體的適配點分列為三點。
第一點， 是用廣泛的數據挖掘與關聯來彌補小微商業體的數據基礎。
我們了解到，小微商業體系應用AI最大的桎梏就是沒有數據。如果是大型企業進行轉型，或許可以從頭開始收集、清洗、標注數據并得出模型，或者干脆購買大量數據。但小微商業體系是不具備這樣的能量的。
而曠視給出的解決方案，是去通過自己固有的數據分析模型去分析全新的數據，從中提煉可以被小微商業體能夠利用的信息。
例如曠視擁有非常詳細的智能視頻分析方案，可以通過對用戶購物時的行為來分析出他們對哪些商品更感興趣，也能通過對穿著打扮來對高度重復的用戶進一步細分。即使母嬰門店中進行消費的主力都是女性，曠視的智能視頻分析方案也能通過衣著形象來分析出他們的消費能力。
如此以來，可以一邊和商業體共同成長培養適用的數據分析模型，同時還擁有可靠的過渡方案。
第二點， 是零門檻的應用模式來消除小微商業體的學習成本和不信任感。
小微商業體由于成本有限，對于接入新技術最大的擔憂就是“一錘子買賣”，例如購買了一項技術之后發現需要再購買大量配套服務才能使用;或購買技術之后無法和自己的系統對接;后續升級無人負責等等。
曠視提出，以石先生這樣的情況為例，只需要針對人像的抓拍設備和針對利用原有安防設備的AI計算單元，基本正常門店的網絡設施就可以滿足。至于系統對接，曠視已經累積了廣大的ERP合作伙伴API接口庫，短則一周長則兩個月，就能完成大部分的數據對接。至于后續的升級等等，基本只需要使用者選擇“同意”，就能夠在后臺自動進行。
雖然目標遙遠，但AI技術的產業應用確實是在向“傻瓜化”的方向發展。
第三點， 為未來買單的成長性技術。
作為小微企業主，他們擁有和大多數人一樣的困惑——AI技術的進化究竟到哪是一站?作為普通人，我們只是在觀察AI技術的進化路徑，可對于企業主，尤其是極為依賴技術供應商的小微企業主來說，AI技術的進化路徑是與自己的企業決策息息相關的。
最直接的利益關聯就是，如果自己當前選擇的技術合作伙伴在未來無法應對未來的技術成長，將會給企業帶來大量的麻煩。
這時曠視這種作為AI獨角獸的優勢就顯露無疑了。曠視自身以計算機視覺能力出發，對AI技術有著較為全面的布局，智能零售就是其中之一。這也意味著曠視會不斷在技術上進行革新，將自己全方位的能力不斷輸入到場景細節中。就拿智能零售來講，曠視就在不斷嘗試將自己的多種技術契合進來，例如利用智能倉儲機器人解決城市級物流問題，或是利用曠視城市大腦來幫助小微商業體提升選址效率。
由此看來，其實小微商業體應用智能零售技術的成本應當被劃分為長期成本和短期成本。短期成本包括當時購買服務的費用、配套硬件的價格、系統對接的時長和上手的難易程度。而長期成本則包括了自身適用模型的養成、技術升級更新的服務質量以及未來技術能力的補充。
對于兩種成本均衡考慮，才能做出最終決策。但毋庸置疑的是，大多數企業主的想法都和石先生一樣，認為AI是大勢之潮——人們只能乘風揚帆，或被浪潮拋棄。
因此，腦極體有幸作為燈塔之上的觀潮者，希望能夠盡自己的一分力量，在白洞計劃中幫助更多AI技術企業與應用者接洽，碰撞出真正面相真實世界的解決方案。
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