經(jīng)歷了2017年和2018年的人工智能熱潮后，如果有一家新公司出來說自己的核心技術(shù)能力是人臉識別，那么它一定會被問到一個問題：在已經(jīng)有BAT、商湯、曠視等大小巨頭的情況下，市場真的還需要新的人臉識別技術(shù)公司嗎？

新公司的機(jī)會在場景化AI

愛莫科技CEO楊恒也曾被問到過這個問題，他在2018年6月開始了自己的第二次創(chuàng)業(yè)，主打人臉/人體識別和商品識別技術(shù)。

楊恒在人臉識別領(lǐng)域并不算新人，他還在劍橋大學(xué)讀博士后期間，就和情感計算機(jī)先驅(qū)Peter Robinson教授共同發(fā)起過基于視覺的羊臉情感識別項目。

2016年他回國創(chuàng)業(yè)擔(dān)任UL See Inc.（外企，中文名優(yōu)微視）CTO時，做的也主要是人臉識別相關(guān)的項目，并曾經(jīng)為香奈兒、德國大眾、LINE、騰訊、京東等國內(nèi)外頂尖企業(yè)提供計算機(jī)視覺解決方案。

橫跨學(xué)術(shù)界和工業(yè)界，楊恒發(fā)現(xiàn)，不同群體對人臉識別技術(shù)的認(rèn)知存在巨大差異：學(xué)術(shù)界在特定數(shù)據(jù)集上已經(jīng)可以把人臉識別算法的準(zhǔn)確率刷得很高，大眾也普遍認(rèn)為人臉識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，但很多行業(yè)客戶對相關(guān)產(chǎn)品的滿意度仍然比較低，尤其是在非配合式的人臉識別場景，比如商場、校園等。

楊恒認(rèn)為，通用型人臉識別算法確實達(dá)到了較高的水平，但它無法滿足所有場景的需求。接下來，行業(yè)還需要努力將算法與場景深度結(jié)合，打造場景化的AI。而現(xiàn)實生活中場景無數(shù)，巨頭們不可能面面俱到，也缺乏干臟活累活的動力和決心，這就給后來者留下巨大的發(fā)展空間。

正因如此，楊恒在愛莫科技創(chuàng)立之初就決定聚焦零售和教育兩個場景，打造深度的場景化AI。

楊恒表示，愛莫科技不是第一家提出場景化AI概念的公司，很多友商也在喊類似的口號，并推出了相應(yīng)的行業(yè)性解決方案。但場景化不是淺嘗輒止，而是要一猛子扎下去，深入到更細(xì)分的領(lǐng)域。

以零售業(yè)為例，零售業(yè)分快消品、家電3C、醫(yī)藥等多種類型，快消品又包含煙酒、零食、飲料等不同品類，光是把其中一兩個品類的所有環(huán)節(jié)都吃透就已經(jīng)非常困難了。

因此，愛莫科技聚焦的只是快消品中非常窄的一兩個品類?！翱紤]到零售市場足夠大，只要把這一兩個品類做深做透，前景依舊非常可觀”，楊恒對雷鋒網(wǎng)說道。

快消品：零售AI落地的最佳土壤

我們知道，AI是一項底層通用技術(shù)，可以廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)。那么，愛莫科技為何獨獨看中了快消品零售市場呢？

首先，從產(chǎn)品特性來說，快消品天然對基于AI的精準(zhǔn)化營銷有著強烈訴求。快消品是一類產(chǎn)品高度同質(zhì)化的商品，這種特點決定了快消品行業(yè)的競爭是一場品牌、渠道和營銷的全方位較量。

在快消品領(lǐng)域經(jīng)?？梢月牭健扒罏橥酢钡睦碚?。大型快消品牌基本每年都要在渠道上花費十幾億資金，其中大部分用在了陳列廣告上。為了確保陳列廣告的效果，品牌商還要安排專人挨個門店去巡查，這又增加了上億元的花費。關(guān)鍵是人工督查的效率非常低下，質(zhì)量也很難把控。

這些品牌商對壓縮陳列督導(dǎo)的開支有著強烈需求，同時也有很強的付費能力。因此，前兩年行業(yè)里誕生了不少主打“AI陳列督導(dǎo)”產(chǎn)品的初創(chuàng)公司。

但在渠道如亂麻、信息如粉塵的時代，除了渠道，品牌商也少不了在廣告營銷上投入巨額費用。我們只要稍稍留心就會發(fā)現(xiàn)，主流衛(wèi)視、大型體育賽事的金主基本都是快消品牌，有些更是?？?。正如正如奧美廣告創(chuàng)始人約翰·沃納梅克的那句名言——我知道我的廣告費有一半浪費了，但遺憾的是，我不知道是哪一半被浪費了 。

如何讓天價營銷費用花的更有效果？怎么才能得到最大程度的回報？這是所有快消品牌都在苦苦思索的問題。而AI和大數(shù)據(jù)為它們開啟了一扇大門。

楊恒介紹，基于強大的人臉/人體識別和商品識別算法，愛莫科技可以將消費者和商品進(jìn)行有效關(guān)聯(lián)，對消費者進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，同時分析銷售轉(zhuǎn)化漏斗，為品牌商的廣告營銷提供有力指導(dǎo)。同時也可以對渠道的陳列廣告進(jìn)行分析和督導(dǎo)。

其次，從消費特性來說，快消品具有剛需、使用頻次高、復(fù)購強的特點，這也為AI的快速落地創(chuàng)造了有利條件。

楊恒表示，一項技術(shù)是否產(chǎn)生價值，一個很重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)就是它能否給行業(yè)帶來新的洞察。AI產(chǎn)生行業(yè)洞察的前提是有足夠多的數(shù)據(jù)作為輸入。楊恒將這個過程比喻成蜜蜂釀造蜂蜜，“只有先從無數(shù)花朵中采集花粉，最后才能產(chǎn)生蜂蜜，數(shù)據(jù)就是我們需要的花粉”。

具體到零售場景，快消品消費頻次高的特點，利于快速沉淀大量數(shù)據(jù)，為AI創(chuàng)造行業(yè)洞察提供充足的養(yǎng)料。反過來，較短的復(fù)購周期又能讓這些洞察快速得到驗證，產(chǎn)生立竿見影的效果。

理想往往是美好的，但現(xiàn)實卻格外殘酷。

楊恒表示，快消品行業(yè)雖然蘊藏著大量機(jī)會，但挑戰(zhàn)也不少。一方面，快消品的迭代周期非?？?，這意味著其數(shù)字化必須在很短的時間內(nèi)完成。“如果是一輛汽車，一年只出一款，我可以對它進(jìn)行3D建模，做的非常漂亮。但快消品不行，可能幾個月就迭代了，它的數(shù)字化必須非常迅速，最好是你給我拍張照片，我很快就能訓(xùn)練算法識別出來。”另一方面，快消品的單價通常在幾十塊錢，因此你的算法必須是非常低成本的。這些都對方案提供商提出了非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

校園：愛莫科技的第二引擎

楊恒向雷鋒網(wǎng)介紹，落地新零售領(lǐng)域后，愛莫科技今年還將涉足智慧教育方向，核心業(yè)務(wù)是在保障校園安全的前提下對學(xué)生的在校行為進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

他表示，零售和教育兩個行業(yè)看似八竿子打不著，但用到的底層技術(shù)是相通的。之所以會選擇切入教育領(lǐng)域，主要是源于自己的切身體會。

楊恒在劍橋期間曾經(jīng)帶過學(xué)生。在他印象中，老師的職責(zé)是教書育人，但現(xiàn)實中老師卻往往把大量精力耗費在于教學(xué)之外的事情上，比如點名考勤，而這些事情又是不得不做的。

同時，楊恒也是一位父親。他非常關(guān)心自己孩子在學(xué)校里的課堂表現(xiàn)，但他也理解，每個老師的精力非常有限，不可能做到對每一個學(xué)生的情況了如指掌。

于是他開始琢磨，能不能把自己擅長的AI用在校園里，代替老師完成點名等冗雜的工作，并對學(xué)生的課堂行為進(jìn)行分析呢？這樣既能把老師解放出來更好地進(jìn)行教學(xué)，也能讓家長更好地掌握孩子的課堂表現(xiàn)，可謂一舉兩得。

楊恒把這個想法告訴了很多身邊的老師，得到了一致認(rèn)同，這更加堅定了他做這件事情的決心。

他表示，愛莫科技今年仍然會把市場推廣的重心放在零售領(lǐng)域，教育方面會把主要精力放在產(chǎn)品研發(fā)，主要是從安全角度切入。在這個方向上，目前愛莫科技已經(jīng)推出了具有健康檢測、安全管理、信息服務(wù)和教育娛樂功能的晨檢機(jī)，以及家長可以憑二維碼或人臉識別接送孩子的接送機(jī)等產(chǎn)品。

“未來，隨著這些產(chǎn)品逐漸落地，我們還會慢慢延展到課堂行為分析等更加廣闊的領(lǐng)域。作為一家初創(chuàng)公司，我覺得這是比合適的節(jié)奏?！睏詈銓卒h網(wǎng)說道。

自我造血才有活下去的機(jī)會

對于愛莫科技來說，無論在零售還是教育領(lǐng)域，打造場景化AI都將是一個曠日持久的過程，需要深入每一個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，不斷打磨產(chǎn)品細(xì)節(jié)。過程中，它首先要考慮的是如何讓自己活下去，尤其是在當(dāng)前資本寒冬的大環(huán)境下，提升造血能力至關(guān)重要。

對于這一點，楊恒從一開始就考慮得非常清楚，也做好了充分準(zhǔn)備。他給公司設(shè)定了一個三級式火箭的產(chǎn)品架構(gòu)：

最下面一層是基礎(chǔ)算法，比如人臉識別算法和商品識別算法。楊恒將其比喻為磚塊，每一個磚塊都是單獨的產(chǎn)品，可以賣給集成商。它不是愛莫科技的終極追求，但短期內(nèi)可以為它帶來現(xiàn)金流，提供造血能力。

中間一層是定制化的工具，也是愛莫科技目前努力的方向?！拔覀兛梢园押芏啻u塊組合在一起，變成一個定制化的工具，供開發(fā)能力較弱的企業(yè)使用在他們的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中，目前我們主要聚焦零售和教育行業(yè)。”

最頂層是價值賦能，這需要一些時間。長遠(yuǎn)來看，隨著越來越多客戶使用愛莫科技的定制化工具，必然會沉淀下大量的數(shù)據(jù)。基于這些數(shù)據(jù)，愛莫科技可以做各種各樣的分析，為客戶提供指導(dǎo)性的意見。

愛莫科技的這套架構(gòu)非常完備，節(jié)奏也把握得很好。我們相信，隨著AI落地的逐漸深入，未來勢必會出現(xiàn)越來越多類似聚焦和深耕細(xì)分場景的AI公司。從這點來說，愛莫科技已經(jīng)領(lǐng)先了一小步。但擇路易，行路難，擺在愛莫科技面前的挑戰(zhàn)也才剛剛開始。

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