Aibee创始人林元庆：AI让用户画像维度增万倍，精准零售让信息找人

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文丨猎云网（ilieyun）马丽

2926字，约需10分钟阅读

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4月17日，以“进击 • 融合”为主题的猎云网&AI星球2018年度人工智能产业峰会在深圳大中华希尔顿酒店隆重召开。此次峰会由猎云网&AI星球主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、创头条、蜂巢协办。上百位人工智能行业顶级专家、知名投资人和精英创业者与会，就当前国内人工智能行业的创新变革与机遇展开交流。峰会现场干货满满，座无虚席。

人工智能公司Aibee创始人兼CEO林元庆作为开场嘉宾，以“线下零售+AI=精准零售”为题进行了主题演讲，并提出了“精准零售“的概念。

他表示，AI赋能线下零售的过程中，精准零售是非常重要的方向。

与其他AI创业公司的单点技术不同，Aibee提供的是整体解决方案，包括人脸识别、人的检测跟踪、三维重建、商品识别，购物中心还可能提供AR、AR、语音识别等。

“人工智能技术要想获得蓬勃的生命力，需要具备清晰的商业价值”。林元庆将人工智能在传统行业的应用价值总结为三点，降低人力成本，增强用户体验，提高运营效率。“目前很多AI产品和解决方案只能做到这三点中的其中一点，而Aibee希望能将这三点有机地融合到AI整体解决方案中。”

“精准零售”是线下零售场景的“信息找人”

林元庆曾供职于百度，任百度研究院院长。去年他自己创业时，非常希望用AI升级其他行业。

他认为，过去十年，AI改造最成功的是搜索行业，接下来希望将AI技术与传统行业结合。“我们一开始甚至想叫AI To B，后来感觉太简单粗暴，所以改为Aibee。”

2018年，Aibee计划通过AI技术帮助两个行业实现升级，其中之一就是线下零售。

新零售背景下，伴随着人工智能、大数据、移动支付等相关技术的成熟，线下零售正在面临一场由技术引领的变革升级。为此，Aibee提出了“精准零售”。

何为精准零售？在林元庆看来，精准零售的核心是在零售的场景下实现“信息找人”。与互联网时代的“人找信息”不同，AI时代是“信息找人”。

林元庆举例称，这几年，现在用户可以在新闻信息流App上看到平台精准推送的自己感兴趣的信息，而不需要去各个零散的新闻客户端读新闻，因为平台已经为用户找到他们关心的新闻并将其聚合在一起。

而精准零售，就是要在线下零售场景中，通过人工智能技术实现信息聚合，实现信息找人。

Aibee精准零售的三大场景

通过对线下场景的深入分析，Aibee将精准零售的场景分为三个层次：快餐连锁、连锁精品店、购物中心。这三个场景在技术上有很大的关联，但由于SKU、用户、需求的不同，而在具体的方法和途径上存在很大差异。

林元庆分析称，

• 快餐连锁场景是最简单的零售场景，主要的SKU很少，大约在10~20，同时顾客的意图也非常简单明确（就是要“快”）；

• 精品店场景通常SKU在500~1000, 顾客的需求也比较复杂；

• 而购物中心的零售场景最为复杂，因为消费者和SKU的数量都非常大 。

以购物中心为例，林元庆将精准零售的关键归结为对“人·货·场”的全面理解：全面顾客识别、全量货品识别、全场馆覆盖。

做精准推荐还需要高精度的推荐算法。对人货场的理解是建立在高维度的用户画像上，“这个维度不是大家通常看到的几十维或者几百维，而可能是上百万维度，因此针对用户画像需要研发非常高精度的推荐算法，这样才能够实现我们的精准推荐”。林元庆表示，线下的场景，要求更高。

要实现这些需要很多的技术一起协同，不单单只是人脸识别，更是人的识别，货品的识别，三维重建，AR, 语音识别和多轮交互等等，需要一套完整的精准零售解决方案。"我们要做的线下零售不是单点技术，这是Aibee跟其他AI创业公司非常不一样的地方。"林元庆表示。

林元庆透露，Aibee的精准零售解决方案已经全面落地，一些主要场景在1月底（Aibee成立仅2个月的时间）已经开始POC测试，预计上半年就可以在这些场景上实现精准零售解决方案的交付。

以下是演讲实录，猎云网（微信：ilieyun）整理删改：

Aibee确实比较新，有很多人不一定听说过，我们取这个名字的本意是AI赋能升级传统行业。起初我们公司的名字叫AI To B，后来想太简单粗暴，所以改为Aibee，AI小蜜蜂。

我们的使命是AI升级传统产业，大家知道在过去10年左右，AI最成功改造的行业是搜索。

• 十年前的搜索和现在的搜索有非常大的区别，比如十年前的搜索基本上都是文本的，现在的搜索已经不但理解文本，还可以理解图片、视频。

• 现在处理搜索的大数据都是通过算法做到的，背后人工智能起到非常重要的作用。

AI产业做了很多工作。我自己出来创业，非常希望用AI升级搜索以外的行业。

我出来之后拜访了很多企业，比如零售、教育、旅游，我们希望AI能做三件事：一是降低人力成本，二是提高用户体验，三是增强运营效率。我们希望在这些行业上AI能同时做到这三点。

同时，从技术层面来看，AI非常需要进入传统产业，对AI来说，数据是非常重要的。第一波大数据在互联网企业，第二波是在传统行业，所以即使是从技术发展的角度来看，AI也应该和传统行业结合。

Aibee计划2018年用AI升级两个行业：一是线下零售，就是我今天主要分享的主题。二是会做AI升级线下领域，大家可以看到AI的系统已经落地，但是真正大规模来做应该是今年的下半年。

AI时代，应该是要做到信息找人，我们现在已经看到很多新闻客户把关心的新闻都聚合在一起，你只要在这上面看新闻就可以。现在很多人阅读时不再看分散到各个地方的新闻客户端，基本上只去今日头条或者百度。

Aibee做精准零售，怎么做？

我们想做的场景分三个不同的层次：

• 一是最简单的零售场景，快餐连锁，比如星巴克、麦当劳、肯德基等，他们的SKU很少，大概10-20个；他们的目标很明确，就是快餐，这是最简单场景的零售。我们希望有非常好的机制让顾客有好的体验。

• 二是精品店的连锁，SKU在几百到一千，用户的需求会比较多样，特别是对于高端精品店，怎么提高转化率。

• 三是Shopping mall，可能是十万级别甚至到百万SKU，一个Shopping mall关心的人也是在几十万，这个规模更大。

下面我以Shopping mall的场景为例子，来讲怎么样实现信息导流。

信息导流很重要的是要理解人有什么，人要有信息。这个场景下我们要对信息精准理解，我们做的是非常全面的顾客识别，对产品做全链货品的管控，所有的SKU都可以自动识别，做到全场景覆盖。我们要做精准零售，在Shopping mall场景就要对人货场有非常好的理解。

我们为了做精准推荐还需要高精度的推荐算法。人货场的理解是建立在高维度的用户画像上，这个维度不是大家通常看到的几十维或者几百维，我们说的高维度可能是上百万维度的用户画像，拿着用户画像需要研发非常高精度的推荐算法，这样能够实现我们的精准推荐。

举一个例子，线下场景下对精准度的要求更高。比如说在百度或者阿里，他们给你推荐十个广告，转化率很高。在线下的场景，要求更高。不管是用户发现层面还是推荐算法层面，我们需要全新的做法，希望在信息上有大的提升。

我们提供整体解决方案，我们要做人脸识别、人的检测跟踪、三维重建或者商品识别，mall里面还可能做AR，或者还需要语音识别。我们要做的线下零售不是单点技术，这是我们公司Aibee与其他AI创业公司非常不一样的地方。为了做这个事，我们搭建了非常强大的团队。

我们的团队在硅谷和北京，都是非常顶尖的团队。虽然公司刚刚成立5个月，公司去年11月份成立，但是1月份就已经给一些企业做工作，我们的发展非常快。今年上半年，在以上介绍的场景下我们已经有了非常好的技术服务能力。

谢谢大家！

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