AI借给服装业一双慧眼

2021-06-22 09:49:06作者:何花
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“AI(人工智能)的落地是一个难题,即便最初我们选定了服装领域,这个仍然是一个非常庞大的范围。要如何下手?我们也经过了多方摸索。”深圳人工智能技术企业码隆科技创始人、CEO黄鼎隆透露,最初公司进入的是电商领域,所创立的模式是“以图搜图”,区别于以往的文字搜索,成为一个视觉界的搜索引擎。当时的客户主要是一些从事服装面料类的电商企业,以服务年费的形式为对方进行面料的搭配与库存的智能化管理。在互联网2B(对企业的业务)领域小有名气之后,黄鼎隆将眼光放眼到了整个服装行业。

从最初的面料生产、面料鉴定、服装设计、生产到最终的零售环节,黄鼎隆都在思考如何将AI技术嵌入进去。

在码隆科技的技术体验区,记者将一件服装与参照标记共同平铺,一键拍照上传,即可获取包括肩宽、袖长、下摆宽度、衣长等在内的服装所有尺码,准确率接近100%。黄鼎隆告诉记者,人工智能视觉识别方案中,服装厂此前繁琐且错误率高的服装测量环节,由此可在三秒内精确完成,准确率高达95%以上,可节省约75%的人工成本。目前这一技术已经在浙江省宁波市镇海区与当地纺织服装行业结合应用,码隆科技也在当地成立了智慧纺织服装全球总部。同时,此项技术在日本及其他精密制造国家有广泛应用空间。 

助力服装业省时悭钱

作为一家提供机器视觉的公司,码隆科技第一选择是服装领域。“人的第一感官是视觉。现在传统行业内有多少事是人用的眼睛在做的,未来就应该是视觉人工智能的应用空间。”黄鼎隆介绍,判断流行色彩、流行趋势、服装测量、判断布料构成成分等,公司都逐一进行过探索。

在以往服装行业的上游,纺织面料的鉴定需大量人力。纺织行业培训一个合格的鉴定师需花费大量的成本。鉴定师在鉴定布料的过程,需要将样本放到显微镜下拍照,再辨别并数出单位面积内纤维条数,流程非常耗时、耗力。在AI上线之后,鉴定环节仅仅需要将拍照结果输入系统就可以自动生成鉴定报告。计算机视觉的准确率与熟练的鉴定师无异,同时将时间由半个小时压缩至数秒。 

“以服装设计环节为例,时尚和视觉信息紧密相关。衣服卖得好不好,主要在于好不好看。以往设计师要判断流行趋势,要看大量的时装秀。但人的判断是一种感性经验,AI却可以给出准确的数字。”服装设计好后需要打样,模特试穿,设计师才能最终决定一件衣服是否要批量生产。在传统服装生产过程中,“打样+试穿”环节大约要两天以上,在码隆科技的操作系统中,使用者点击需要试穿的服装样式,系统随即会自动生成模特穿上之后的效果。设计师实时参考修改,效率大增。

凭藉新算法获软银投资

“智能+”在全国两会总理政府工作报告提出后,成为了近年来的热词。黄鼎隆解释为,“智能+”价值在于让其他产业更智能。业内人士普遍预测,今年将是人工智能技术与传统制造业结合的高潮时期。但人工智能技术目前与服装行业的结合,黄鼎隆坦言,还尚在初期。人工智能的基础是大数据,数据收集需要时间,传统行业接受新技术也需要时间。在码隆科技最初与宁波的服装厂合作时,许多服装厂没有规范意义的数字化运作,收集上来的数据都带有“杂音”,并不是规范数据,机器无法识别。对此,黄鼎隆和研发团队曾派驻专门的工程师在当地辅导如何收集规范化的数据。但当地的服装厂参差林立,水平良莠不齐,推进困难。

对此,黄鼎隆和研发团队又回头聚焦于AI本身,试图从技术层面解决处理带有“杂音”的数据。因此,研发团队推出了弱监督学习算法,使得机器能够自动识别,并更智能化的处理这些不规范数据,以推进AI的应用。这一解决方案让码隆科技声誉鹊起,软银中国创始合伙人宋安澜谈及这一创新技术正是其决定投资码隆科技的关键。“弱监督学习算法在世界范围内领先,可以很好的解决传统行业大数据搜集过程中的数据不规范问题,加快AI技术在传统行业的落地,这让人看到了其发展潜力。”

作为从公司初期加入的员工,码隆科技公关总监彭彦一直伴随着公司成长。她认为,公司短期优势在弱监督学习算法技术;中期在垂直行业数据积累,尤其是在各个实际应用场景中收集到大量商品数据,未来则将成为先发优势;长期在场景,AI与垂直行业深度结合,公司将有越来越多针对垂直行业端到端的解决方案,直达痛点。

发展难题\试错成本高 无现成经验可借鉴

码隆科技已成立七年,对于众多百年老店,这家公司尚显年轻。但对于AI这个新行业,已是一家“老公司”,公司已从AI最初的技术雏形来到如今的应用落地阶段。黄鼎隆坦言,最大的挑战就是走了一条无可借鉴的路,一切都要靠自己摸索,创新所付出的代价,码隆科技都要付出。

人工智能行业新热,发展过程中也有泥沙俱下的情况。据了解,许多企业亦是打着AI的旗号,新瓶装旧酒。如许多面向消费者的教育机器人,事实上和机器人无任何关系,许多所谓服务机器人也是摆摆样子,除了吸引眼球,并无实际功能。亦有许多公司手握技术,但无法在垂直应用领域进行顺畅衔接,都是“拿着锤子找钉子”。黄鼎隆却坚持与应用行业深入合作,服装界所提的问题即是AI应用的方向。

“AI应用尚在非常初级的阶段,随着对同行业理解的加深,需要解决的问题越来越多,总在与各种层出不穷的小问题战斗。”黄鼎隆强调,“人工智能行业在全世界都是一个新兴领域,中国也没有欧美先行者可借鉴。万一走错,付出成本非常高昂。”他坦言,所以每次AI方向探索都小心谨慎,与团队反覆论证。在技术落地过程中,为避免方向性错误造成打击,码隆科技所有的应用都找海尔等成熟品牌厂商合作,最大限度为自身避免风险。

价值巨大\货柜植入AI 成本平过自动贩卖机一半

图:StyleAI可以一键测量服装所有尺码

AI技术的落地,除了服装行业,码隆科技选择的另一个重要领域是零售业。基于普通货柜(包含常温、冷柜、热柜等)功能,植入人工智能商品识别能力,赋予其智能识别、智能监测、自主上新、零售大数据采集和商品运营及管理等功能。结合移动支付等支付技术手段后,在无人值守的情况下自动贩售商品。这样的智能货柜就是码隆科技推出的RetailAI解决方案其中一款产品。

“公司运营起初只做软件系统,这样我们发现用户的使用门槛还是很高。需要对人工智能行业有相当的了解。随着技术的推进,软硬一体成为趋势。”黄鼎隆介绍,人工智能技术的推广一定要为用户将所有门槛都打掉,用户拿到产品的时候是可以直接使用的,这样的产品才能真正推广。“任何一个街边的小卖店,拿来我们的货柜就能用。相对目前市面的自动贩卖机,我们的货柜成本下降至少一半。”未来,货柜不一定放置在商业区,每一层写字楼都可以放置,所需空间很小。这对于未来零售商业业态也是一种改变。

对于普通消费者,买零食未来不需要再下到底楼的商舖,每一个楼层都可以买到。另外,对于品牌商,他们可以实时拿到每个时段、每个区域不同品类商品的售卖清单分析报告,细化数据的商业价值巨大。

黄鼎隆透露,目前公司盈利主要通过两种方式提供服务,基于这些垂直细分行业数据提供端到端的解决方案是最重要的一种。根据解决方案收取独立的费用,并由点及面推动该解决方案在行业的规模化应用。此外,则是PaaS(Platform as a Service)平台提供API(Application Programming Interface,应用程序编程接口调用服务),根据API调用数量进行收费,取决于调用模型的复杂程度收费分为不同的等级。随着技术成熟,以及对重点布局行业理解的加深,垂直行业的应用模式越来越重要。 

场景应用\颠覆零售业 智能门店有前景

“现在零售界亟待改革,非常关注新产品和新技术。”黄鼎隆透露,目前公司推出的小型货柜,同空间商品品类在几十种左右。今年,公司即将推出大型商超的解决方案,同空间需要处理的商品品类达到了数万至数十万种。这项方案会优先在人力成本昂贵的欧美国家上线使用,这些国家的技术需求更迫切。

“和服装行业类似,RetailAI的解决也是基于零售业中的视觉决策领域,因为在零售领域有大量的视觉决策场景。”黄鼎隆举例,商品如何摆放,这在各个不同品牌商都是有讲究的。现在各个商家都有专门的人做这件事,每个店的商品展示都是个视觉决策。与此同时,商超也都有防货损的需求。门店洞察、人脸识别支付、智能称重等人的眼睛需要做的工作,未来都可以逐步通过AI去完成。 

对于大型百货业,码隆科技提供了智能门店解决方案,通过“客流分析”功能,针对来宾进行各时段的人流、性别、年龄等分析,并可自动识别用户外观特征和穿着,进行基于服饰色彩的信息提取,提供在店大数据报告,让门店经理和管理人员实时获得相关信息。 

尤其对于服装类百货业,客人走进走出,以前商家并不知道客人喜欢穿什么风格的衣服。仅需配备一个智能摄像头,服装店就能实时了解客人,并据此调整策略推广产品。黄鼎隆表示,人工智能对于零售的改变是颠覆性的,并不仅限于视觉决策领域。在优化库存、简化流程、客户分析、视觉搜索、智能结算、定位物品、客户追踪等方面,AI都在改变零售业。“个性化、自动化和提高效率是最终目的。”

人才培养\伙高校育复合人才 直接进招聘通道

人工智能技术正加快运用到各个传统行业中,但最大的难点在于两个行业人才的融合。“懂AI的人未必懂行业,懂行业的人才又未必懂AI技术。”鉴于既懂人工智能又懂服装行业的复合型人才极为紧缺,码隆科技目前正在与高校方面合作,开展定点人才培养。

“目前在宁波设立智慧型总部,定期派技术人员到宁波学习,了解服装行业。与此同时,宁波服装企业定期将公司骨干人员派到深圳,学习人工智能课程和技术。培训是解决人才问题的第一步,但是仅培训肯定是不够的。”黄鼎隆强调,高端人才的培育仰赖高校基础教育。 

目前,码隆科技与南方科技大学合作,成立联合实习基地,计算机、软件等相关学科的学生可以到人工智能公司一线进行实习,毕业时定点培育的同学熟悉公司业务,可以直接进入公司人才招聘通道,通过考核可以直转公司正式员工。同时,码隆科技还与清华大学成立深圳市码隆人工智能研究中心,在政府扶持与学府支持的双驱动下,研究中心的建设和运营将秉持“政府引导,校企共建,市场化运作,产学研一体化”的原则,致力于人工智能技术研究、应用创新及人才培养。 

黄鼎隆认为:“中国是制造业和互联网大国,尤其是粤港澳大湾区,未来将为全球人工智能发展提供丰富的实践场景。相信各行各业未来都会探索各种人才培育的途径。”

附:世界知名品牌的人工智能应用案例



沃尔玛公司计划使用机器人来帮助巡查超市货架。机器人可以扫描货架上是否有丢失的物品、需要重新进货的物品或需要更换的价格标签 



亚马逊公司及其革命性的亚马逊Go商店采用人工智能替代收银员。客户只需走进商店,从货架上拿下他们想要的东西,不需要经过收银员的收款就可以完成购物 



优衣库一些精选的商店采用人工智能的UMood信息亭,向客户展示各种产品,并通过查看客户神情来了解他们对服装颜色和风格的反应,然后根据每个人的反应进行推荐 



Zara公司开始使用机器人来帮助客户接收订单。当客户进入商店,输入启动机器人在仓库中移动的取货代码。一旦找到订购,机器人就通过投递箱交付



客户走进丝芙兰商店,无需在脸上涂抹样品,就可以找到适合的化妆品。Color IQ扫描客户的脸部,并为其粉底和遮瑕膏提供个性化的建议,而Lip IQ也是如此,以帮助找到完美的唇膏色调

责任编辑:宫锡曼

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