人工智能與智慧商圈的運用

文 /徐 飚

非常榮幸有這么一個機會跟大家坐在一起進行交流，趨視科技是做人工智能，生產人工智能相關數據的公司，今天同大家做一些交流和探討，看趨視是不是可以在未來的商業零售生態里為大家提供更多的數據和參考。

我分四部分，第一部分是講一下現在商圈初期的智能化應用，可能客流多一點；第二闡述一下新技術的涌現，包括AI技術涌現對商圈產生更豐富多元化的數據；第三介紹一下要產生這樣的優秀數據其實是依托于深入的AI底層數據的支撐；最后簡單介紹一下公司。

傳統客流分析

趨視對客流很關心，可能前幾年大家也了解了一些客流的數據，想引入客流，了解我的商圈客流量有多少，包括每一層每一樓，包括每個鋪位來了多少人，這個是原來大家關注的，但是目前看來，簡單的來了多少人的客流數據并不是很有價值的商業數據，它很單一，并不能充分地對商圈和對未來的建設提供多元化的數據參考。同時，很多客流分析的安裝就是一個攝像頭，它各方面的應用上也不豐富，還存在很多數據的不準確性，來了一萬人數成五千人這些等等，單純早期的客流在商圈的應用，我們認為也到了一個升級換代的時候。

顧客屬性識別

第二部分我們看一下新的AI在商圈中有那些應用。第一，精準的客流數據，對客流要進行細分，這里面的細分包括來的人是誰，是不是你關注的人，初步來說，定義一個人到商店來有幾種，一種是店員，把它歸到客流里意義不大，因為他不是你所關注的。第二部分是VIP或者會員，這部分是大家關心的。第三部分既不是店員也不是會員，可能就是一個普通顧客，但是他昨天來過今天又來了，或者上個月來過，今天來過，這個人是不是有價值，這個數據獲取之后對后面的精準營銷可能會有幫助。對顧客的深度識別或者屬性化的識別，我們認為是對整個商圈數據挖掘的重要步驟。

當你拿到一個數據的時候，你可能看到的不僅僅是一個單純的數據，而是要細分，會員、店員、回頭客，這些數據的細分可能對營銷會更有價值。這是線上展現的應用，通過攝像頭把這個人的基本屬性摘取出來，會記錄每次陌生人進入的時間和地點。這是剛才說的不同場景下面，我們最終捕獲的三個數據，這個數據帶來的可能是一個數據支撐，給未來智慧商業應用提供更多的數據可分析，分析你的顧客回頭率有多高。

柜臺熱力分析

另外柜臺的熱力圖，熱力圖是一種熱鬧程度，經常來的柜臺熱力值自然就高，除了熱力圖之外，還有我們站在這里，我待的時間是不是足夠長，我對這個商品是不是關注了10分鐘以上，那對這個柜臺或者這個商品的定義就不一樣，或者來的人數很高，但是進來之后30秒就走了，我們對客戶的行為分析也很重要，包括熱力圖數據可能是看的擁擠度，而且看的時間又很長，這兩個數據很重要。攝像頭數據確定顧客的滯留時間，同時我們也可以用視頻數據做一個防盜。

動態人臉識別與行為分析算法

人臉的捕獲，可能一個人一個顏色代表是唯一一個人，這個人在這過程中可能有一張最好的人臉，我只關注他最好的人臉來識別他是誰，第一步的技術是準確的捕獲每一張人臉，這是人員的跟蹤，對一個人的整體行為，他在畫面中的坐標在哪里，軌跡怎么走的，每個人都會被完整的解釋出來，會被持續的跟蹤。也可以看到怎樣跟蹤到一個人，不管你攝像頭怎么架設，角度如何，都可以識別和跟蹤每個人的狀態。

這是綜合利用了現有在商圈和零售業里面的視頻資源，充分利用這些攝像機能夠產生多元化數據，人看攝像機已經沒有多大意義，而讓機器幫你去看攝像機，了解畫面中你想要的東西，白天的數據可能是客流的分析數據包括軌跡數據，到夜間可能是監控數據或者報警數據，這些數據歸到上一層數據平臺，產生更多的數據交集。

最后講一下趨視科技，20年專注于人工智能核心技術的研發，致力于通過視覺行為分析技術與人臉識別應用，洞察消費者行為，為決策者提供精準而全面的商業信息，助力決策。