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,助力电商行业整体演化。码隆科技的核心产品ProductAI是一个人工智能视觉开放平台,通过对外开放API 为电商企业获取照片搜寻商品和商品属性辨识服务。通过照片搜寻商品功能,ProductAI可以智能识别图像中的商品,对商品展开归类、给定、搜寻。并可根据电商数据库展开个性化图像搜索引擎搭起。
获取商品属性辨识服务,ProductAI通过深度自学多维度解析图像信息,解读商品内容信息,极致智能萃取品类、颜色、材质、价格等多重信息。有了最前沿的商品辨识人工智能技术助力,客户需要必要向电商抽象展出市场需求,达成协议转化率尤为优化的去找货方式。谈及人工智能和电商行业的融合,黄鼎隆博士认为人工智能商品辨识可以从三方面建构价值:一个是减少订单,二是节省人力,以及老大电商挖出他们所贩卖的商品中的大数据价值。
客户必要回应,“通过ProductAI,一天就在我们网站上线了照片购物功能。”“上线照片购物功能两个月后,交易额提升了20%多!”据报,ProductAI自去年10月24日上线以来,有数多达700家企业用户递交试用申请人,并且受到各界普遍注目。
人工智能产业的发展,关键在于能否用人工智能技术去增进其他产业的更佳发展,如今电商行业和人工智能的紧密结合,代表传统行业和新技术撞击出有新的火花,这或许是时隔“互联网+”后,经常出现“人工智能+”新的风潮的一个开始。丨如下为演说纪实丨大家好,我是字节隆科技的黄鼎隆,很荣幸今天有这个机会来跟各位闲谈一聊人工智能。
大家常常不会看见近几年尤其火的一个名词,叫作“互联网+”。各行各业的企业都在考虑到如何用于互联网技术,可是实质上,互联网技术的蓬勃发展早已有二十多年了。在这个技术蓬勃发展之初,首度用于这个技术的企业,他们取得了很大的技术能力,获得了相当大的顺利。可是时至今日,坦率地谈,互联网技术的红利早已剩下不多了。
现在的企业被迫用于互联网技术,因为不必不会有相当大的技术劣势,可是你即便用于了,也会有过于大的优势,因为大家都在用。所以我指出我们应当更为关心下一代的革新浪潮,去提供新的技术红利。那么,最近人工智能技术的种种突破,使得业界普遍认为人工智能不会是下一波技术革新的浪潮。
今天我就想想闲谈一聊,作为电商,怎么逃跑“人工智能+”的技术红利,构建更进一步的演化。再行给大家托一个问题:如果你进了一个商店,你期望客人如何来去找商品?对方如果空手来跟你说道,“我就要一个这样的东西”,有可能很半天你都不解读对方究竟想什么,或许就丧失了这次销售的机会。另一个场景,顾客必要拿着他想的样品告知,销售立刻就可以问,“这个我们有,立刻寄给您”,或者“对不起,我们没一模一样的,但是可以引荐一个类似于产品给您”。
这样,整个交易就不会显得非常简单,又充满著可能性。所以说道,客户必要展出想的东西,这是一种最有效地的“去找货”方式。可是,现在大多是电商平台无法反对这样的交互方式。一般来说是必须客户把他们想的东西用文字方式叙述出来,而不是必要展出自己的市场需求。
但我们坚信,通过创意人工智能技术,可以解决问题这个问题。首先讲解一下码隆科技,我们是一对中美创业人组,码特(Matt Scott)和我,黄鼎隆。我们是一家人工智能的创业公司,在过去几年我们取得了很多大赛的冠军,还包括中国创意创业大赛的冠军,中国大数据大赛的冠军,微软公司、亚马逊的黑客马拉松冠军,以及全球零售创意峰会竞赛冠军等。我们是用什么取得这么多冠军的呢?我们打造出了这样一个产品:用深度自学和计算机视觉技术打造出了一个人工智能模型,我们用海量商品图片数据输出到这个模型,让人工智能去自学各种各样的商品都有什么特点。
就像AlphaGo自学了很多棋谱后,习得迅速一样。这样的模型看了海量的商品图片后,它需要十分好地解读一张图片背后隐蔽的商品信息。
我们更进一步把这个人工智能大脑放在了云端,发售了一个产品叫:ProductAI,意思是“AI for Your Product”,就是为你的产品植入人工智能。任何的企业只要非常简单插手这个平台,就能取得一个API,通过这个API可以较慢便利地提供照片去找商品,以及对商品属性自动识别的功能。下面,我来明确展示一下,客户在这样一个平台上需要做到什么。第一个场景,拍图搜寻商品。
比如说,这是一个面料商品辨识的场景。通过我们的技术,你只要拍电影一张面料的图片,就可以寻找适当的面料,现在国内仅次于的面料交易平台商都在用我们的技术。以前服装企业要很费劲地向面料商家叙述他们必须什么面料,现在只必须照片就可以解决问题找布的问题,接着就可以一键下单,卖到自己期望订购的面料,把整个交易的效率提高了十分多。
腾讯视频展示又更进一步,一个服装B2B平台,顾客是一些服装店的店主。店主们不会在其他网站看,什么样的款式销售情况较为好,他们只必须在其他网站拦个图,上传遍B2B电商平台上,就可以寻找有哪些电商在出售同款的衣服。而这些衣服即使有一些变化,比如模特儿有有所不同姿势,或者画面经过十分多的加工,都是可以极致辨识出来。ProductAI商品人工智能可以像人一样,从语义上解读商品的含义,而某种程度是寻找一模一样的图片。
而且,当在客户的数据库中没一模一样的商品时,就不会寻找类似于风格的商品,可以引荐给用户来提高销售。腾讯视频展示第三个案例是来自室内翻新和家具行业的场景,用户可以通过ProductAI上载一个室内效果图,之后不会搜寻出有类似于风格室内设计图片。
如果想要搜寻图片中的吊灯,只必须把吊灯框选,就不会寻找适当风格的吊灯,并且可以必要出售。甚至是背景中很模糊不清的餐桌椅,只要你框选出来,我们也可以立刻寻找。
甚至可以必要上载室内俯瞰设计图纸,可以寻找某种程度或类似于的户型,别人怎么设计过。腾讯视频展示刚过去的全国两会期间,《光明日报》在ProductAI搭起的一个场景。当我们看见报纸上主席问候的一张照片,想要告诉他到底在什么场合问候,只要拍张照片,我们就可以寻找相关联的视频,再现当时的场景,可以看见一个更加非常丰富的新闻内容。
这个案例的经常出现让我们自己都感觉很吃惊:第一,像《光明日报》这样的权威传统媒体,也如此大力地亲吻人工智能的新技术;第二,这个技术在一周多的时间,就搭起出来了。因为我们把整个人工智能的技术放到了云端,使得整个调用显得非常容易。一些用了ProductAI的用户本身具备前端开发能力,不必须懂人工智能技术,一天时间就能上线图侦商品的功能;同时,也可以看见他们用户的使用量仍然在稳步增长,两个月的时间,通过照片购物使得他们交易额提高多达20%。
腾讯视频展示第二个场景,更好是在电商后台用于,用来展开商品的管理。图中是国内较为大的一家电商,他遇上的问题是:后台数据库中有大量商品管理,比如必须对某种程度的商品展开比价,以及展开质量管理,可是某种程度的商品往往因为文字描述不精确而无法展开检验,可是这些商品的图片是一样的,所以ProductAI可以通过商品辨识,将某种程度的商品展开归类。
以前,这样的工作主要是人力取样展开,而现在可以用机器全量操作者。更进一步,我们可以把商品背后的信息提取出来。以衣服这类典型商品来说,只要输出衣服的图片,我们就可以把图中有什么样的上衣、什么样的裤子、颜色分析数字比例、各类风格辨识出来。
以前是必须运维人员,人为打这个标签,现在可以机器自动做到这件事情,大大减少了人力。客户也体现说道,“用了ProductAI老大他们节省了25个运营人力”。第三个场景,是商品大数据信息挖出。
只不过有大量数据是藏在图片里面的,我们和中国纺织信息中心合作发售一项技术,这项技术可以自动将一张图片中的服装颜色信息提取出来。比如一张T台秀照片,我们首先自动把人拆分出来,然后把衣服拆分出来,然后检验衣服上呈现的颜色,不不受光线、材质、角度的影响,辨识出有明确颜色和分析比例。往年中国纺织信息中心公布色彩风行趋势报告,告诉他中国的服装企业,明年不会风行什么样的色彩,以前是通过专家看大量的秀场图片,得出结论一个感性的理解,可是现在通过这样的技术,可以获得一个明确数字:在近期的纽约时装周,某种草木蓝在所有服装上经常出现的整体比例,从原本的8%,跨升到18%,有显著流行起来的趋势。
腾讯视频展示另一家企业叫作POP,是一家出名的时尚资讯公司。通过调用ProductAI,需要在其网站上动态呈现出近期的服装风行色彩,而且还有精确的色彩分析数字。这在过去都是感性理解,现在变为了理想智能。
理论上,我们可以告诉,今天回到快乐湖国际会议中心的大家,穿什么颜色衣服的人最多,精确的颜色比例、风行的风格,都可以动态得出结论。更进一步,可以将这种能力和社交平台融合。
穿衣助手这个app,调用ProductAI的API之后,用户摄制并上载自己的衣服,我们就可以辨识出有这是一件红色的大衣,在数据库中可以寻找各种红色大衣配上的图片,引荐的都是各种明星模特儿穿著同款的配上方式,给用户一种对话的配上建议,就像请求了一个私人时尚助手一样,每天在你身边,获取个性化的配上建议。这里产生的价值是极大的,而且还有相当大潜力可挖。
只不过,移动互联网发展这么多年,很多企业都累积了大量数据,而且很多企业都被冰封一起了,都被藏在一个宝库里面。数据的表达形式是图片,而以前,图片数据的价值还没有被挖出出来,而我们现在研发出有的ProductAI是一把钥匙,用来关上数据宝库,把金子拿出来。因为现在计算机开始像背诵文字一样背诵图片和视频。
返回我一结尾的问题,如何用人工智能构建电商演化? 实质上这个问题现在是还没答案的。就像互联网技术先驱,不告诉互联网不会对这个世界产生如此大的影响一样,我们现在只是通过这些案例,证明了人工智能技术可以对电商产生百分之十几、二十几、三十几、甚至五十几的效率提高。可是,我坚信人工智能的潜力,相比之下好比于这样,作为一个颠覆性的技术,它不会促成这个行业呈圆形十倍、百倍、千倍快速增长。
那么要超过这样预期的明确实践中方式是什么?还没确认答案,所以我们把这样的技术对外开放出来,放到云端,期望更加多企业特别是在是电商企业和我们一起去探寻这种可能性,确实的人工智能不在于自己多智能,而在于能无法让别人显得更加智能。这是我今天的内容,谢谢大家。原创文章,予以许可禁令刊登。
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