隨著科技水平的發展，零售行業經歷過幾次變革：百貨商店的誕生、連鎖模式的興起、超級市場的誕生、網絡購物的流行。而如今，一方面，其它行業的消費者體驗為零售領域樹立了更高的標準；另一方面，技術的進步為零售提供了更多新解法。零售場景的融合升級，是行業的現在進行時。
作為五年來專注於商品識別技術研發與落地的 AI 企業，新年新歲，將門投資企業——碼隆科技也將業務更聚焦於零售行業。通過 AI 商品識別技術對零售行業的賦能，碼隆科技致力於為零售商實現大幅度效率提高和成本降低，併為消費者提供更加自如、美好的購物體驗。
在零售行業，碼隆科技推出了 RetailAI® 系列解決方案，關注零售商實際需求，以 ROI 的提升為核心考量，幫助零售商們更好地服務顧客、降低成本、提高效率，合力打造新一代零售形態。
應用需求
出於對人力成本和場地利用率的考慮，商超結算場景中，越來越多的人工結算通道被自助結算臺替代。然而，貨損嚴重是自助結算臺的一大痛點。在 2018 年，自助結算環節的貨損金額達到了 40 億美元，且該數額仍然呈現增長趨勢。自助結算環節中，最常見的兩種貨損方式是漏掃商品以及替換商品條碼。零售商亟需能夠應對多種狀況的防盜損方案。
方案介紹
碼隆科技 RetailAI® 資產保護解決方案，通過AI商品識別技術在自助結算環節為零售商顯著降低貨損。在保證消費者隱私和信息安全的前提下，該解決方案能夠實時識別出結算環節中的錯掃、漏掃現象並向店員發送提醒信息，直接、有效地減少貨損。憑藉高準確率與海量 SKU 識別能力，目前該解決方案已規模落地於世界五百強零售商超門店。
應用效果
ROI：
減少 80%以上的結算掃碼貨損
實際落地應用數據表明，RetailAI® 資產保護解決方案能夠將顧客結算過程中漏掃商品和替換商品條碼帶來的貨損降低 80%以上。效果在 POC 階段便能見證。
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規模應用：
可識別百萬數量級 SKU
RetailAI® 資產保護解決方案的模型能夠在視頻分析的過程中，實時識別百萬數量級別的商品，並對顧客行為進行準確判斷，降低漏掃商品和替換商品條碼帶來的貨損。
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智能迭代：
自主學習部署推廣
通過碼隆科技獨有的弱監督學習算法，RetailAI® 資產保護解決方案能夠持續完成自我迭代，在自助結算臺的日常使用中即可自主學習新 SKU 或新包裝，無需單獨的模型訓練。
應用需求
傳統自動售貨機目前已經在許多場景中投入規模運營。然而，其侷限性也顯而易見：其一，傳統自動售貨機對場景和貨品的適配不靈活，能夠售賣的商品品類與數量存在限制，且由於重量過大，往往無法進入有承重限制的建築；其二，傳統自動售貨機的運營和維護成本較高；其三，傳統自動售貨機無論是購物流程還是補貨流程都比較繁瑣耗時。
方案介紹
RetailAI® 智能貨櫃解決方案，能夠以 AI 商品識別技術完成對傳統貨櫃的智能化改造，實現“即拿即走，自動結算”的智能購物流程，並以更低的成本為消費者提供更優質的體驗。與同類技術相比，該解決方案在商品上新和數據分析方面有顯著優勢。不論是在辦公室、酒店、商場，還是住宅社區，該解決方案都能為消費者帶來眼前一亮的新零售體驗。
應用效果
識別準確率
99%+
RetailAI® 智能貨櫃解決方案目前已在大型零售商點位落地應用，訂單識別準確率超過 99%，達到行業內領先水平。
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靈活適配
多種櫃體
RetailAI® 智能貨櫃解決方案可適配多種形狀和尺寸的貨櫃。零售商可根據需求進行定製化，不受櫃體尺寸與型號的限制。
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自助上新
規模部署
RetailAI® 智能貨櫃可支持零售商便捷地將新商品放入櫃內進行上新訓練。一個小時內即可完成訓練並規模化部署至數千點位。
應用需求
基於人力成本的考慮，商超在果蔬幹雜稱重場景下越來越多開始啟用自助稱重臺。然而，在實際使用中，顧客平均需要點擊三次頁面，耗費 15 秒以上才能完成稱重，甚至經常需要向商超工作人員尋求幫助。而且，由於操作界面過於複雜，誤選商品標籤是該環節比較常見的情況，這會給商超直接帶來貨損。
方案介紹
RetailAI® 智能稱重解決方案，基於 AI 商品識別技術，可將普通的自助蔬果秤改造為智能稱重臺，賦予其自動識別稱重商品的功能。該解決方案支持蔬菜、水果、幹雜等 300 多個品類商品的識別，即使在商品已裝袋的情況下也可完美應對。在幫助零售商更好地節約人力成本、保障資產安全的同時，為顧客提供更加流暢、高效、友好的自助稱重體驗。
應用效果
識別準確率
99%+
RetailAI® 智能稱重解決方案，可準確識別未裝袋或裝袋後的果蔬、幹雜等商品。同時，該方案可實現對新品的自主上新，準確率會隨著使用次數的增加而提升。
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效率提升
60%+
RetailAI® 智能稱重解決方案極大程度地減少了顧客稱重所耗的平均時長，大部分情況下可減少 90% 的稱重耗時，因此能夠有效改善排隊狀況，為顧客提供更好的商品稱重體驗。
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貨損率降低
50%+
大型零售商超實地應用數據表明，應用 RetailAI® 智能稱重解決方案後，貨損率可降低 50% 以上。同時，該方案也能夠為零售商提供高效的消費者行為分析工具，並有效監控貨損情況。
在這些解決方案的背後，是來自碼隆研究院的強大的技術支持。
碼隆研究院（Malong Research）致力於不斷精進解決方案背後的人工智能技術研究，並由此將全球領先的計算機視覺研究成果輸送到以零售為中心的各行各業。碼隆研究院對國際科學界有著積極的貢獻，以發表論文、參與或籌辦挑戰賽、開源數據集、舉辦學術講座和提供贊助等方式發揮自己的能量，並且與谷歌研究院和微軟亞洲研究院等研究機構有著緊密的合作。
碼隆研究院由碼隆科技首席科學家黃偉林博士帶領。黃偉林博士曾在牛津大學 VGG 實驗室從事博士後研究工作，師從 Andrew Zisserman 教授。在國際眾多權威視覺基準測試中，包括 MIT Place205、MIT Indoor67、SUN397 和 ICDAR13-15 等，均可見其卓越的科研成果。
此外，碼隆研究院非常榮幸邀請到現任微軟全球資深副總裁，微軟亞太研發集團主席，兼微軟亞洲研究院院長 洪小文博士，及加州大學伯克利分校計算機視覺教授馬毅博士擔任碼隆技術顧問委員會（TAB）專家顧問，共同推進人工智能技術在學界和產業界的蓬勃發展。
如今，碼隆科技已經在 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI 等多個頂級會議發表數十篇學術論文，同時在國內外成功註冊百餘項專利，不斷拓展計算機視覺技術應用價值的邊界。
2019 年，碼隆科技獲得了微軟“金牌合作伙伴”認證，併入選英偉達“Inception Premier”。2020 年，在將零售行業解決方案落地應用的過程中，碼隆科技也將繼續與合作伙伴通力合作，為客戶提供更穩定可靠的服務。
新年新氣象，碼隆科技籌備許久的新版官網也正式上線，以更流暢的體驗、更豐富的內容，讓各方都能更方便地瞭解公司的概況與業務概況。
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可訪問新版官網
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-The End-
將門是一家以專注於發掘、加速及投資技術驅動型創業公司的新型創投機構，旗下涵蓋
將門創新服務、將門技術社群以及將門創投基金。將門成立於2015年底，創始團隊由微軟創投在中國的創始團隊原班人馬構建而成，曾為微軟優選和深度孵化了126家創新的技術型創業公司。將門創新服務專注於使創新的技術落地於真正的應用場景，激活和實現全新的商業價值，服務於行業領先企業和技術創新型創業公司。
將門技術社群
專注於幫助技術創新型的創業公司提供來自產、學、研、創領域的核心技術專家的技術分享和學習內容，使創新成為持續的核心競爭力。
專注於投資通過技術創新激活商業場景，實現商業價值的初創企業，關注技術領域包括
機器智能、物聯網、自然人機交互、企業計算。在三年的時間裡，將門創投基金已經投資了包括量化派、碼隆科技、禾賽科技、寬拓科技、杉數科技、迪英加科技等數十傢俱有高成長潛力的技術型創業公司。
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