这家人工智能公司正在用技术变革新零售，还想取代二维码丨智能科技
探寻商业本质
预见商业未来
品途解读：AI不是独立的行业，而是为行业赋能的科技力量。智能视觉技术解决了新零售形态中最前端消费者、商品、场景的连接问题，作为同时也是营销、市场、供应链，乃至制造业的支撑技术。
文/赵子潇
编辑/尹天琦
图片会取代二维码，称为新时代的沟通方式么？伴随着机器学习技术成熟以及人工智能的走俏，图像识别正在被发掘它的价值，并在各个领域应用落地。
2015年双11当天，千万消费者使用“拍立淘”购买了数千万元的商品。而相对于双十一一天的销售额，数千万元实在不能算是大数目。目前，对于很多用户来说，拍照搜索还是一个比较陌生的用法，甚至不如淘宝手机客户端左上角的扫一扫功能。
博云视觉即这样一家研究图像识别的企业。创始人陈杰在接受品途商业评论采访时表示，公司在新零售和安防两个领域布局重点应用场景。人工智能技术会为新零售行业改变哪些？陈杰对此的期待很明确：图片可以取代二维码，成为新零售时代的重要沟通方式。
从垂直行业进军
2015年10月，蕾丝小姐马上上线的时候，创始人朱景榕比平时更加焦虑。
蕾丝小姐定位在蕾丝行业的B2B平台，但是由于行业的特殊性，以图搜图功能几乎是必备的功能。而蕾丝小姐内部技术总是不达标。“技术实现问题不大，但是做到高精准度需要一定时间。”对于即将上线的App，朱景榕不能再等技术来优化算法了。
偶然看到科技媒体上报道的博云视觉让他感觉很靠谱。花费了一番代价，朱景榕找到博云视觉创始人陈杰，二人都来自福建，聊了很久，最终这两家成立时间差不多同步的初创公司达成合作，以图搜图功能技术由博云视觉提供，成为了蕾丝小姐的“后盾”。
谈到以图搜图，可能大多数人还处在初级的认知阶段，上传至百度搜图找到相似图片似乎是最常用的场景之一。然而，图片识别的技术应用比这广泛的多。
拍立淘目前没能成为淘宝等电商App中和文字搜索平级的入口。博云视觉创始人陈杰告诉品途商业评论，大而全的场景使用图片识别较难，正因如此，博云视觉在新零售领域选择了两个垂直行业：红酒和布料。
“后台数据库不全，不是所有产品都能精准搜索。” 如果做淘宝、京东似的大而全，根本无法显示出博云视觉的能力，先从一两个垂直行业入手是正确的选择。经过调研分析，红酒和布料行业有大量的图像数据可供使用，也较容易利用技术商业变现。
如何实现
如何实现以图搜图？博云视觉采用的是传统特征点采集结合深度学习的方式。
我们之所以能够分辨出各类东西，是因为眼前的场景由一些“刺激点”组成的，而从机器角度来看，每一个特征点都会被记录为描述性的数据，这些数据包括像素矩阵，颜色、纹理、梯度、形状分布等。
如果机器能够和人一样准确地识别两张图片中相同的“特征点”，就可以实现以图搜图。
陈杰告诉品途商业评论，在博云视觉的算法中，每张图片会被提取1000个左右的特征点，而这些特征数据的大小约为 2Kb-4Kb。
这套算法也是博云视觉的核心技术。据介绍，博云视觉创始团队来自于北京大学数字视频编解码国家工程实验室，早期围绕面向视觉搜索的紧凑描述子的技术最终被ISO/MPEG国际标准采纳，多年来致力于视觉搜索与分析算法的深度研究以及产业化应用。公司曾经的产品“拍照购”，也被应用在各个产品之中。
陈杰表示，用户提交的查询图片与数据库中的图片特征做对比，两个图片的特征点匹配越多，系统就认为两张图片最为相似。一般两张图片拥有10个匹配的特征点，一般就认为它们是相似图片。
当然，在面对大量需求响应的时候，传统特征点采集方式就显得有些力不从心，这时深度学习功能派上了用场。陈杰表示，深度学习和传统的方式结合就有可能超过90%的准确率。
如百度识图功能背后的技术也是如此，深度学习适合大而全的识别场景，而特征点采集是其加速引擎所在。
拿蕾丝行业来说，蕾丝布料上面有花纹，且花纹有不同的颜色，从买家和卖家双方沟通时，图片质量、角度、清晰度完全不一样，在要求高的客户处很难去协调实现，正因如此，以图搜图完美契合在该行业。
红酒也是如此。相比较针对在供应链端的蕾丝行业，红酒目前可以更多触达消费者。酒靠谱是一款识别红酒的App，如果用户想了解一款红酒，那么只需要打开酒靠谱对着瓶身上的酒标拍张照片，即可获取关于这瓶酒的全部信息，包括产地、配餐、年份、价格等信息。
一位经营多年的红酒店主在试用过后表示，作为专业红酒软件来看，酒靠谱比百度、微信查到的信息要丰富许多，图片搜索也省去了文字输入的过程。不过，酒靠谱仅限于专业或红酒爱好人士，对于一般人而言，需求频次非常低。
据品途商业评论了解，酒靠谱之前使用的以图搜图服务来自国外一家名叫Moodstocks的公司，后者在2016年7月份被Google收购。因为价格较昂贵，并且服务器在国外不稳定，酒靠谱将目光转向国内，最终选择了博云视觉作为合作方。从某种程度上说，博云视觉可以与Moodstocks相抗衡。
朱景榕告诉品途商业评论，最开始的时候图片识别精准度较低，经过一次具体优化，精准度目前可达到80%左右。
博云视觉已经在云服务器上部署体验版本，经过体验选择博云之后可以定制需求，合作模式为提供以图搜图api，每月按定制价格结算。
人工智能赋能新零售
陈杰认为，图片搜索之所以还没有成为重要流量入口的原因有很多。首先，技术还不够成熟。“未来图像识别是可以取代二维码的，用图像沟通，所见即所得。”
AR就是理想中的应用场景，博云视觉目前也在做相关的动作，但是由于带宽问题，AR目前还无法达到理想中的场景。例如，和新零售最好的结合方式是线下拍照线上购买，线下成为纯展示平台。
另外，在综合行业里，图片搜索还有所欠缺。陈杰表示，在商超货物里识别率可达到90%左右，但是服装行业识别难度依然巨大。
最后，以图搜图依然需要和场景结合。陈杰称，AI不是独立的行业，而是为行业赋能的科技力量。智能视觉技术解决了新零售形态中最前端消费者、商品、场景的连接问题，作为同时也是营销、市场、供应链，乃至制造业的支撑技术。
拥抱新零售，技术占据非常重要的部分，而人工智能与行业结合的极为紧密。最初陈杰制定的国际准则，也是为了商业化落地才办了博云视觉这家公司。
“在购物时图片搜索是很重要的场景，因为语义可以释放双手，在文字无法描述的场景，或者非标产品，用图片搜索的体验就是所见即所得，实现更加精准搜索。”
而未来图像识别可以做的事情有更多。陈杰就向我透露，围绕新零售还可以做更多事情，例如对商家电商的图片质量审核，以及版权维护技术等等。
那么，根据视觉解决方案来看，其绝对不仅限于线上，线下同样适合。博云视觉和原麦山丘就在尝试扫描拍摄面包，利用图像识别来加快结账速度。对于线下来说，各种传感器的设置让打通线上有更大的想象空间。
“技术在新零售环节占据的位置是数据的补充，”陈杰告诉品途商业评论，之前我们传统接触的都是文本，视觉增加了所有的图像，流量入口的改变会导致商业模式的改变。
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