近日,苏宁美国硅谷研究院高级架构师王止观受邀参加了全球顶尖的技术盛会——QCon全球软件开发大会,并以《无人店之人脸识别技术探讨》为题介绍了苏宁人脸识别技术的最新成果以及在无人店等场景里的应用。
(图片:王止观在QCon全球软件开发大会)
人脸识别技术落地难
近年来,随着消费升级的持续和人工智能技术的蓬勃发展,各大巨头纷纷谋求依靠新兴技术实现消费体验创新,人脸识别技术的应用也从过去安保系统不断延伸到商业、娱乐、金融、营销等各种行业,“刷脸”一词也逐渐被越来越多的人所了解。
然而,“刷脸”一词说来轻松,但要实现出色效果再到落地实现产业化仍然困难重重。一方面,人脸识别技术在实际应用过程中,仍有因用户、环境的改变造成的精准度不够等问题存在;另一方面,即使业界普遍在技术方面不断寻求突破以缩小差距,但如何实现技术落地具体行业,并利用积累的大数据实现利益变现仍是一个迫在眉睫的问题。而这两点,也成为了许多谋求创新的企业亟待解决的问题。
人脸识别落地 无人店展现“苏宁速度”
在苏宁近年来的布局下,这些问题得到了逐个击破。一方面,苏宁已然形成了国际领先的技术优势:早在去年无人店风口异常火热之际,苏宁就在行业内提出了无人店“分级系统”的概念,为苏宁将人脸识别技术落地到无人店提供了清晰完备的理论基础;随着 学习在图像识别方面的突破,人脸识别的准确率实现了巨大飞跃。据苏宁美国硅谷研究院高级架构师王止观介绍,苏宁美国硅谷研究院在研究中发现,将GoogleNet中的Inception模块和ResNet相结合得到新的架构,可以进一步提高人脸识别模型的精确度。
基于这一重大发现,苏宁美国硅谷研究院来自创新应用、大数据、人工智能及 学习等不同专业背景领域的顶尖工程师、研究员及分析师各司其职,共同实现了技术突破并取得了显著成果。3月份,在国际权威的人脸识别公开测试LFW和MegaFace上,苏宁美国硅谷研究院训练出的人脸识别模型分别取得第一和第三的排名,在LFW上测试的准确率更是高达99.83 %,超越了国内外众多知名公司。
(图片:人脸识别模型在MegaFace 排名取得第三)
另一方面,苏宁凭借多年线下实体店开店经验,在选址、铺货、布局、仓储物流、配货、消费者体验等方面积累了极其丰富的经验。此外,当前完成了双线融合、实现了“一大、两小、多专”智慧零售业态群的苏宁同时还拥有得天独厚的应用场景和数据规模化的条件。因此,苏宁在让人脸识别技术落地无人店的同时,不仅能够准确地对门店内客户进行行为识别及追踪,还实现了大规模高效复制。
(图片:苏宁biu店前的智能互动)
去年夏天,苏宁就推出了国内首家商用无人店“苏宁体育Biu“;11月,苏宁无人店又再次落地四家,实现了“苏宁速度”。随着今年的人脸识别技术取得突破性进展,无人店又升级2.0版本。较之1.0阶段,2.0的无人店的识别效率均有很大提升,支付时间从1.0阶段的10秒提升到2.0阶段的6秒。此外,无人店2.0没有闸机,较之1.0版本更加开放,适配不同业态将更加容易。
就在苏宁无人店已经开始迭代升级并高效复制时,目前行业能打造出科技含量如此之高的无人店尚无二者。更值得注意的是,在苏宁智慧零售大开发战略下,苏宁无人店在高效复制落地的同时,引领大众消费变革未来可期。
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