零售行业是最为传统的行业之一，珠宝行业也在其中，甚至相对于其他商品，它的交易流程与产品更加稳定和固化，哪怕是前些年电商的异军突起也很难在这个行业中引起太大的波澜。不过，就在这样传统的行业，也有人希望通过人工智能技术为行业注入新的活力。
深圳水贝珠宝交易中心，始建于2004年，现在这里已经是国内影响力和交易量最大的珠宝交易市场。在水贝的大部分店铺，并不仅仅面向消费者，他们大多形成了从产品设计、店面设计、产品推广、门店销售的一体化流程，在全国拥有众多直营店与经销商。
亿欧在这里找到深圳喜爱尚珠宝公司的副总经理曹杰，而喜爱尚就是这样一家为珠宝零售店铺提供从产品到展示营销整体解决方案的公司。
曹杰说，其实在几年前，他就在寻找合适的智慧商铺解决方案。
他介绍，珠宝零售行业作为一个复购率与客单价都很高的行业，十分看重对于顾客的精准营销，尤其是对于老顾客的服务质量。而市面上存在的一些客流量统计类产品，只能提供门店流量数据，无法满足要求。
同时，珠宝行业研发新品的成本与风险更高，如果不能对顾客的对于货品的看法很好地掌握，无疑在市场角逐和产品迭代上会落于下风。因此，如果能对顾客的关注与购买情况进行统计和关联，自然能产生很大助力。
因此，他在几年前就在寻找能够提供VIP客户及回头客推送、顾客精准信息收集等功能的产品，甚至找到研究机构进行合作研发。但由于技术原因，早期解决方案的识别准确率、敏感度、速度等因素不能达标，这一需求也就很难达到满足。
另一方面，近些年出现了很多人工智能技术公司，希望在零售领域进行技术落地的尝试，也推出了相应的解决方案和产品，但由于成本过高，同样很难被线下零售店所接受。
事实上，同样的技术问题也困扰着早期的瑞为智能。
瑞为智能是一家拥有人脸识别技术的智慧商铺解决方案提供商。现在，已经完成了两款产品的研发，一款是“店计”，一款是“晓客”，前者主要负责客户辨识和VIP客户、回头客的推送，后者则专注于顾客关注度的分析。同时瑞为还推出了自己的“店客云及”数据分析平台。
不过，瑞为CTO贾宝芝表示，在公司成立初期，主要就是在解决人脸识别在零售应用中存在的两个重要问题：其一是识别的精度，其二则是成本的压缩。
对于第一个问题，贾宝芝表示，瑞为首先在算法上进行了长时间的优化，调整图像信号处理的参数使识别率和误判率达到一个相对的平衡。
同时，瑞为也在功能化上进行了调整，进一步缩小技术问题带来的影响。贾宝芝说：“智慧商铺可以看作一个人脸与ID对应的过程，而瑞为的产品‘店计’在顾客进店后给出的不是一个ID，而是五个，再由店员进一步判断，也就减少了误判的情况。”
而在一些细节方面瑞为同样进行了优化。他举了一个例子：“如果两个衣着相似的人在摄像头前进行了遮挡交错，机器往往很难对其进行判断，所以我们引入了轨迹预测等一些方法来解决这些问题。”
而对于第二个问题——成本控制，瑞为一直将其作为研发的重点之一。
瑞为首先实现了算法前端化，将绝大多数，差不多90%的算法都放在了设备前端，特别是计算量大且复杂的算法。这样子可以大幅削减设备部署的成本，同时也减轻了带宽的压力以及云端服务器的压力和成本。
另外，算法前端化过程中采用的FPGA（现场可编程阵列）也是目前性价比最优的一个解决方案，能够在低成本、低功耗的情况下快速实现复杂的算法逻辑。
目前，瑞为的解决方案可以实现50%以上的成本缩减，完全达到了线下门店可以接受的范围，甚至低于门店对部署成本的期望。
因此在接触到了瑞为之后，曹杰果断选择了与之合作。他透露，不仅仅是所有喜爱尚的直营店和一部分经销商已经配备了瑞为的产品，水贝有不少店铺也使用了同样的产品。
他表示，在使用了智慧商铺的产品后，确实带来了一些提升。
最大的提升在服务上。在曹杰看来，“店计”这款产品带来的作用之一就是能让导购员在开口之前就掌握一定的顾客信息，而“张先生”、“李小姐”这样的称呼让人显然要比一般的“帅哥”“美女”更能给人亲近感与受尊重感，也就潜移默化的提高了营销成功率与复购率。
同时，在向回头客和VIP客户提供服务时，了解对方的喜好与需求，让客户在一部分关注度更高的商品中进行挑选，自然也就提高了成交率。
而另一个让曹杰青睐的改变则来自于对商铺的管理方面。像喜爱尚这样的公司，旗下有数家直营销售门店，如果单纯通过店长的回报与反馈进行信息收集，很难保证数据的准确性和真实性，而在采用了智慧商铺系统之后，这一问题得到解决，同时数据维度更广，为管理层提供了有效的决策依据。
显而易见，目前瑞为智能的产品已经达到了商家应用的标准。不过，无论是贾宝芝还是曹杰都表示，目前人工智能在零售领域的应用还存在一些小瑕疵。
瑕疵主要来自于识别准确率方面。贾宝芝指出，这主要是由于人脸识别技术在算法的优化上还有提升的空间。他表示，一个人脸识别算法后面是需要很多其他预处理算法配合的，比如人脸的检测、人体的跟踪、人脸的矫正、图像质量判断、光线调整、遮挡处理等等非常多的算法，而这些算法的优化是下一细节技术层面需要努力的方向。
同时，算法本身的准确度可以通过数据的积累来提高。目前瑞为在商业落地方面已经铺开，每天都有大量数据反馈，从而与算法形成了一个有效的闭环。
而除去识别准确度方面的问题，曹杰则期待智慧商铺在更多功能上的开发和应用。线下店铺的数据，其实不仅仅局限于顾客的身份与关注度。贾宝芝也表示，新的产品证在研发当中，未来会推出更多丰富的功能。
毫无疑问，瑞为智能在人工智能落地方面已经打开了一个突破口，而智慧商铺的发展也推动着零售行业的新一次数据革命。未来，还会有更多像喜爱尚一样的公司和商家加入到线下店铺的建设和改造当中来。
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责编：liuhan
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