虽然已近不惑之年，但詹东晖看起来像一个二十多岁的男人。瑞为是他的第二家公司，规模不大，但从一开始，他就在做自己喜欢的事情。 2012年他创业做人工智能，从最开始的智能安防领域，到现在如火如荼的智慧零售业务。这两者看起来好似格格不入，然而里面的技术及逻辑都是相通的。聊天中发现，对于未来，他已经有更大布局了。 见到詹东晖是一个工作日的早上，九点左右到达，彼时他已经在办公室工作一个多小时。他现在的烦恼是如何能建立更多渠道以及如何更好解决复杂场景下的人脸识别率问题。 詹东晖说，目前我们能解决90%以上的复杂场景下的识别问题，大概还有10%左右搞不定，这已经是目前的最好水平了，这真的太难了！ 初生牛犊闯“安防” 说到安防，他第一次移开了目光，一直平缓的语气突然顿了一下：要知道，12年做人脸识别真的没有什么方向。这几年AI的发展带动深度学习的全面商业化，各项技术的可靠性有了显著提升。但在14年之前，真的没有什么机会，也就公安这边会有一些刚需，所以那个时候能看到的路也只有安防了。 做了两三年之后，发现现实比想象的骨感。安防市场空间的确很大，但一方面，当时的人脸识别技术远未达到大家所期望的那么精准；另一方面，市场也处于培育阶段，客户对技术的理解，要么过于理想化，要么过于片面。 调转矛头，进击新零售 到了2014年，除了安防外，瑞为新加了三条产品线，智能零售、智能家电及车载。 自13年底，他开始接触一些零售品牌。例如七匹狼、安踏、富贵鸟之类的鞋服品牌，接触之后发现其实实体零售非常缺乏且渴望数据。 如今线上电商有大量的数据来做分析及客户挖掘，他们对每一位顾客的用户画像及购买行为都分析的非常透彻；但对于线下的实体店铺来说，他们除了销售数据、会员系统外，对客户几乎没有什么了解。 意识到这一点，詹东晖在想，如果通过人脸识别技术，自动识别每一位入店顾客的身份和用户属性，并转化为一个个的数据标签或ID，那么在云端就可以通过更进一步的数据分析和挖掘，勾勒出更完整的用户画像，从而更好地帮助线下实体店铺去实现类似线上电商的精准营销及推送等服务。 看到了这个“香饽饽”，詹东晖立马调转矛头，一头就扎进去了。 进去后他发现，“这件事更难，比做安防还难。” 从技术角度来看，两者都差不多，场景也很类似。人都是无感知无配合的，在这种情况下去做一些年龄、性别的识别，从技术的角度就存在诸多难点。而且相比安防，零售行业应用还需要考虑成本的问题，安防项目一般都是由政府采购，对成本没那么敏感；但零售不一样，每个企业都会掏出真金白银去支付这个成本，他们对这块的敏感度极高。换句话说，就是要在与安防行业达到同样效果的前提下压缩成本，这是个非常大的挑战。 但詹东晖一直在坚持。 他说，线上电商已经积累了海量的用户数据，而线下实体零售在这方面几乎是空白，并且业绩持续受线上电商的冲击，有迫切的变革需求，从客户角度来看，他们有巨大痛点。相比安防市场，虽然更难，但也更有成就感。 很多人觉得零售市场与安防相比太小，正因如此，瑞为觉得它是一个蓝海市场。对于他们来说，这个领域虽然体量很小，如果能在这个领域独占鳌头，远远好于在安防市场红眼搏杀。 就这样，詹东晖坚持了三年。 如今，瑞为有了自己的一整套解决方案，包括前端智能硬件到云端，再到店员、店长所使用的 APP。对于记者提出为何要做这“一揽子”事情的疑问时，他解释说，因为系统需要在前端做识别分析，所以目前无法用任何第三方现成方案和产品。 瑞为目前有两款硬件载体产品。一款是店计，用于入店客户精准分析；另外一款是晓客，分析店内客户对商品、广告的关注。这些摄像头安装比较简单，比如店计，店员自己拧上螺丝供电即可，安装的位置在门往后的三米左右距离，越高越往后退一点，大概宽度在三四米处布一个摄像头。晓客更简单，直接放在商品边上通上电即可。 改进何处、价值几许 詹东晖告诉雷锋网，自今年开始，零售被越来越多的人看到，但很多入局者做的事情与三年前瑞为的方案是一样的：在前端放一个普通监控摄像机，连接到云端做分析，但后来都发现带宽有问题，视频传不上去。 而这三年，瑞为解决了这些问题。 他们基于 FPGA来做深度学习的算法解决了这些难题，并让成本降到当时的1/3到1/4。而这就带来了实实在在的收益，目前瑞为在线下零售领域已经拓展了50多个大型连锁品牌，装了6000多家门店，主要分布在广东、福建、江浙、山东。在这其中，虽然鞋服行业在萎缩，但因为门店保有量依旧很多，所以鞋服行业的客户最多。 对于线下实体店铺，从提升销售额的角度来看，有两个关键维度： 一、提升入店客流。 对此，詹东晖强调了一点。很多店员只对店内VIP比较熟悉，但对于非VIP却一无所知。而这套系统可以从顾客一进店就能识别他的“属性”；另外，詹东晖还解释了机器如何识别VIP及回头客。他说，会员识别相对简单，因为有会员库，正常抓拍比对即可；但回头客必须与历史库中的海量人脸进行秒级比对，对识别速度和识别准确率均是极其苛严的要求。 转型途中，痛点一览 “这条路走的真的很坎坷。将机器视觉技术引入线下零售，瑞为应该是国内做的最早的一家，所以在渠道、方案推广、客户认同这块做了很多努力。很多客户会先在门店试点再小范围试点再区域试点，以此来检测产品可行性。但我们熬过来了。”詹东晖向雷锋网(公众号：雷锋网)说道，“刚开始的识别率真是惨不忍睹，实验室测试的好好的，但到了实际场景中，只能做到百分之三四十的识别率。” “经过这几年的努力，这些问题都得到很大改善，目前识别率能达到百分之九十以上。但不得不承认，对于少数存在强逆光问题的临街店铺，我们的解决方案目前还不能很好解决，背景白花花一片，但我们仍在持续通过多种技术的创新，来想办法解决这少部分问题。” 他补充道，现在的技术应对化妆、小部分遮挡等场景一点问题没有，但如果带了个面具、或者从头到尾遮住，这肯定是无法识别的。技术并不是万能的，那样的场景，人眼都看不出是谁，何况是机器。” 用户上去之后，新的“麻烦”又多了起来。 客户定制化需求让瑞为伤透脑筋。比如除了人脸识别，还有的店主要求全身拍照识别、打通ERP之类。瑞为在不改变业务方向的前提下都尽可能帮助客户解决，也取得了越来越多知名品牌客户的认可和赞赏。 融资不代表实力，落地更重要 如今，瑞为取得了一些成绩，但“瑞为”这个名字相比其他厂家，好像并不是那么突出。 在詹东晖看来，这也许跟创始人有关、也许与城市有关。他说，“我们以前完全没有PR，我还是觉得不要放那么多精力在这上面，PR的确能带来曝光及融资，但这也都可能只是泡沫及云烟。公司实力不在于融资多少，拿到钱也并不意味着立于不败之地，我们看中的是盈利能力，我们不需要被高高挂起，只需要专心做自己的事就好。” 他补充道，对比算法技术，如何将技术落地为产品的能力更为重要，从安防实际落地应用来看，瑞为是具有一定优势的。 “今年四月有个厦门金砖会议的安保产品选型PK测试，当时有九个业内知名厂商同场竞技。测试项目很简单，火车站出口及码头出口，架上横杠，直接摆上产品进行人脸抓拍。测试下来，瑞为在多项抓拍率指标上取得了第一的成绩。这也不能说明我们有多强，但至少在人工智能前端化的方向上，我们走的比竞争对手领先。” 坚持及规划 “除了现在做的，我比较看好医疗和工业机器视觉这两个方向。”詹东晖不假思索的说。 但在他看来，目前还是会把零售这件事做好。他告诉雷锋网，这几年也出现了很多诱惑，包括一直有客户提出需求让瑞为做智慧工厂方案，每一单也有几百万，其实目前他们的方案稍微修改一下也可以应用进去，但他们还是拒绝了。 “不是说我们有多伟大，因为它太短期、需求太个体化，如果做了这块业务，就会分散我的精力；另外，它现在与我们的主营业务没有多大关系，虽然我比较看好这块市场。”詹东晖说道。“未来，就算人脸识别应用的方向再多，瑞为都不会动心，至少在零售这块做好之前。这就是我们的方向，我们不会关注它的短期盈利能力，认定了，就会持续投入。”
二、提升客户转化率。
目前，瑞为的智慧商铺解决方案着眼于帮助店铺提升客户转化率。“系统不仅统计人流量，更重要的是通过大数据帮助实体店精准分析他们的顾客，包括顾客进店的次数、曾经几次逛过本店（或同品牌的其他连锁分店）、购买了哪些商品、关注什么产品等等，借助这些信息，可以帮助店员更精准地了解她所服务的顾客，从而提升客户转化率及个人销售业绩。”詹东晖认为这是他们给客户带来的价值。
