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pos機如何連接底座
時至今日，企業依托于互聯網，運用大數據、人工智能等技術，對商品的策劃、生產及流通、銷售的過程進行輔助升級。零售行業正在進行著一場以“智慧零售”為主體的革新。第四期看見新項目采訪--贏識科技創始人&CEO楚汝峰，讓他帶我們了解贏識科技的實體商業全渠道數據智能服務。
01 線下零售規模巨大，仍是零售行業主體隨著2020年新冠肺炎疫情巨大的沖擊，網絡零售行業不斷發展，市場保持著穩健的增長，市場規模不斷擴大。根據國家統計局數據顯示，2020年中國網上零售額達11.8萬億元，較2019年增長10.6%，線上零售業在不斷地趨于成熟化。2019年全年，全國網上零售額106324億元，比上年增長16.5%。其中，實物商品網上零售額85239億元，增長19.5%，占社會消費品零售總額的比重為20.7%;在實物商品網上零售額中，吃、穿和用類商品分別增長30.9%、15.4%和19.8%。線上零售與線下零售銷售額比重1:4，線下仍具有明顯優勢。
傳統線下零售具有眾多優點。傳統品牌商店經營多年后，具有品牌和區域優勢，這是網上零售商無法比擬的。傳統零售有自己的分銷網絡，包括門店、運輸、銷售等重要環節都被整合成為一個系統，使線下零售可靠性更強。并且，線下購物有著線上購物無法超越的體驗感及樂趣。顧客進入實體商店，可以觸摸、試用商品，更有直觀的感受，這些體驗往往是最后完成消費決策的關鍵原因。
但是，線下零售模式也有缺點。因缺少數據為依托，線下零售很難精準營銷和服務不同的顧客群，這也阻礙了新零售的崛起。而AI可以做到由底層向應用層擴展，新零售整體依舊圍繞人-貨-場提效為主旨，購物中心、品牌零售、汽車、餐飲等數十萬億級實體商業應用場景，存在巨大的發展機遇。贏識科技就是認識到這一行業前景，著力研發，解決行業問題。
02 創始團隊聚集行業大牛，覆蓋“技術+市場”贏識科技成立于2018年8月，致力于通過人工智能技術，為實體商業打造行業領先的新零售智能操作系統和數據智能服務，幫助客戶實現運營數據化、管理自動化和營銷決策智能化。核心團隊來自于阿里云、阿里達摩院、天貓新零售、中科院等企業和科研院所，工程師比例超過80%，碩士博士比例超過50%。核心成員在機器智能、數據平臺、分布式系統、AIoT領域有10年以上工作經驗，在新零售業務有豐富的實戰經驗。
目前有員工60余人，創始人&CEO楚汝峰，是中科院模式識別國家重點實驗室博士，參與并負責研發了國際上首個可商用近紅外人臉識別系統。曾就職三星先進技術研究院，從事機器學習、視覺計算、3D人機交互領域研究。曾任阿里達摩院機器智能實驗室總監，阿里巴巴OS事業群總監，阿里巴巴機器人公司CTO。
聯合創始人&CTO易東，是模式識別和機器學習領域資深算法專家，曾主持和參與多項國際、國家和行業生物特征識別標準制定和多項國家重大項目。聯合創始人&COO葉燦，中科院自動化所碩士，從事大數據、人工智能工程化和產品10余年，具有百億級規模并發系統研發和管理經驗，是分布式系統與大數據平臺研發高級專家。
聯合創始人段炎彪，北理工碩士，曾任阿里巴巴智能操作系統研發專家，負責智能終端操作系統、多模態交互框架和應用研發。聯合創始人劉博，具有1 5年互聯網從業經驗，曾任天貓新零售智能零售終端產品負責人，高級產品和商務拓展專家負責智慧門店產品設計、規劃和實施。這樣一支具有豐富的行業經驗的團隊，看到了智能商業發展的巨大前景。
03 數字技術結合線下商業，做現實世界和數字世界的橋梁AI和零售的結合，從“人-貨-場”的全面在線化開始，需要著重解決線下的數據采集-連接-計算的問題，形成可供實體商業日常經營管理使用的數據資產，進而以數據驅動業務運營，提升管理執行效率和決策質量。結合線下實體商業的發展現狀來看，想要實現智能化，必須先進行業務的數字化、在線化。
贏識科技的核心目標是全棧AI能?結合實體商業場景，提供全鏈路數據智能服務。其首要解決的問題則是構建實體商業數字化底座，支撐日常管理運營中的全鏈路經營分析、問題及時發現和決策效率提升等問題。
從技術上來說，首先是如何做數據采集的問題，數據是血液，健康地循環是必要標準，連接顯得至關重要。實體商業涉及多種觸點的數字化、海量異構設備管控。比如一個店內有多種互動設備，如貨架、POS機、攝像頭等，如何對這些設備進行抽象和管理，形成互聯的IoT基礎設施。
數據采集后，價值要真正被挖掘，對于算力和算法有著非常高的要求。一個30平的小店和3萬平的大型店，沉淀的數據量不是一個規模，對計算的要求也不同。需要解決靈活的適合線下場景的計算架構問題，來適應從30平的小店、300平的中型店、數千平的大店、以及幾十萬平的大型購物中心，并通過產品化的方式降低線下場景部署、計算、管控和運維成本。
贏識科技采用“端邊云”協同的分布式架構來支撐，能滿足大、中、小店的不同計算需求，把邊緣的高性能、高可用的基礎設施搭建起來。同時，高性能的AI算法是數據價值分析的重頭戲，價值是否淋漓盡致的發揮，數據感知和行為語義化的算法具有核心作用。
贏識科技在全場景感知、行為語義化等核心技術方面獲得十余項國際測評和比賽冠軍，并獲得數十項專利、軟件著作權和國家信息安全認證。基于全場景ReID和行為語義化的核心技術，不僅可以還原從過店、進店、區域游逛、單品試用、到支付交易的全鏈路細顆粒度過程，實現門店經營和管理的歸因到反饋過程數據化，基于數據提升運營和決策效率。
綜合算法、計算、部署、管控和運維成本等方面的優勢，針對大規模商業地產場景的落地周期從傳統系統3-6個月縮短到1周內，同時針對大規模品牌零售門店場景更是支持遠程交付落地，系統化產品化的交付解決了規模化應用快速復制的需求和挑戰，非常適合解決線下零售網絡分散度導致的服務落地成本高的問題。
綜合算法、計算、部署、管控和運維成本等方面的優勢，針對大規模商業地產場景的落地周期從傳統系統3-6個月縮短到1周內，同時針對大規模品牌零售門店場景更是支持遠程交付落地，系統化產品化的交付解決了規模化應用快速復制的需求和挑戰，非常適合解決線下零售網絡分散度導致的服務落地成本高的問題。
04 AI結合零售，助力企業精細化運營在大型商圈、購物中心場景中，線下場景數字資產的沉淀，對構建以數據驅動的精細化運營系統尤為重要。從最簡單的幫助運營者監測商場客流進行到場消費者洞察、客群價值和店鋪價值，到全場品牌組合優化、日常活動管理、冷熱區調整激活、以及租金結構優化等，及時掌握項目的經營情況。進而結合全域數據了解到場顧客的特征和行為習慣等，結合商圈、商場、樓層、商鋪、顧客、活動及營銷等維度開展商場的精細化運營。
通過商場客流、顧客分析、商鋪分析、商圈洞察、活動管理、會員運營等商業模塊，可以快速搭建一整套經營診斷體系，幫助商場了解顧客，提升客流量，動態調整租金以及商場活動的策劃、分析、復盤，有效的給商場帶來實際效益。
在品牌零售連鎖場景中，企業具有標準化管理、規模化運營和長周期消費者服務的核心訴求。傳統線下連鎖門店經營決策數據單一，線下過程數據不足，發現問題滯后。尤其是單店盈利模型驗證后，標準化大量開店、快速規模化過程，僅依賴傳統的人工經驗管理難以為繼，規模化面臨投入大、管理不透明、風險高，管理半徑受限的困難，甚至還會導致企業業務增長失速。
以某頭部服裝品牌為例，全國直營/加盟門店達數千家，為了解決經營數據時效性分析、管理規范督導執行等問題，采用了贏識科技提供的精準客流分析、客群畫像及其他AI能力，為集團管理運營搭建數據基礎設施，為經營管理決策依據提供實時的數據支持。通過日常和活動運營數據化，提升決策效率降低管理成本；進而，通過全域數據開展線上和線下融合的全渠道會員運營，提升服務體驗和會員全生命周期價值。
贏識科技在2018年7月獲得百度風投天使輪投資。2019年7月成立僅一年，便獲得中關村高新技術企業認證。2020年4月獲得紅點中國&百度風投近千萬美元Pre-A融資。目前已服務包括萬達集團、越秀地產、綾致時裝、百果園等50+行業頭部品牌。相信在未來的時間里，贏識科技可以布局到更多線下場景，以科技的力量推動線下零售的蓬勃發展。
本期Q&A
上期提問企業：松鼠鯨奇CEO黃云峰；
Q：\xad\xad投資機構是如何看待財稅SaaS這個賽道？對這個賽道未來的建議是什么？
本期回答企業：贏識科技創始人&CEO楚汝峰；
A：財稅SaaS這條賽道是很有發展前景的，財稅類服務是每個企業都需要使用到的，市場是非常大的。尤其是針對中小企業和平臺，有巨大的發展空間。可以從中小企業入手，逐步的提高系統的服務水平，開拓市場，轉而擴大受眾到各大型企業。
看見新項目項目組：策劃盧侃，編輯李雅琪、江鑫恒，設計師于浩天
本文為阿里云創新中心原創出品，如需轉載請備注來源。
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