三个清华计算机系理工男,想用AI搅动整个服装行业

原标题:三个清华计算机系理工男,想用AI搅动整个服装行业

「阿里、京东这样的大电商平台偏销售,他们只是把最后一公里变成了高速公路,只解决了商品到消费者『最后一公里』的问题。但在此之前,还有很长的土路。

极睿科技想做的,是用数据跟智能,重新优化商品的设计和流转。

采访、撰文 | 太浪

创业四个月后,便拿到金沙江创投数百万天使轮融资;仅用一个产品demo和一个粗糙的BP就征服投资人。去年11月,又拿到拼多多天使轮投资方魔量资本的数千万Pre A轮融资。目前,又在进行新一轮融资。

这家公司叫极睿科技,创始团队均来自清华计算机系。

创始人武彬是清华计算机系2010届本科、清华计算机系自然语言处理实验室硕士,师从刘知远教授;CTO徐镇是清华计算机系本科、清华网络科学与网络空间研究院硕士;CV负责人孙丹阳是清华智能技术与系统国家重点实验室硕士。

三个清华计算机系的理工男,要用AI变革整个时尚(服饰)行业。

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本科萌生创业想法,

花近20万标数据

武彬称,创业的想法主要源自于强大的内驱动力,「希望能改变一些事情。

「衣食住行与人最相关。服饰作为柔性化的商品,相较于人脸、车等刚体的识别,服饰识别更难,并且有光照、折叠、遮挡的影响。

本科时,武彬就和辅导员徐镇一起,研究针对服饰领域的神经网络ApparelNet。

算法的准确度取决于数据的好坏。公开的数据训练出来的算法很容易被超越。因此,武彬在2015年搭建了一个数据标注平台,建立自己的数据壁垒。武彬说,他和徐镇共花了近二十万,雇了十几个兼职学生,用一年多时间,标注了100多万数据。

本科时参加比赛获得的奖金,以及帮别人开发东西赚的外快,成了武彬这笔数据标注费用的来源。

当时,他们只专注于标注大品类的服饰商品,保证包、上衣、裤子、连衣裙这些品类「做到足够好」。鞋、小品类商品、配饰等都没有标。武彬说,即使是把所有品类(包含瓶瓶罐罐)都标了,效果也会很差,不如做的更精准。

还好,舍了「孩子」,他们套着了「狼」。2017年研究生毕业进行创业时,ApparelNet深度学习算法的识别效果就吸引了投资人的注意。

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用数据和智能变革整个服饰行业

决定做服饰后,武彬和联合创始人调研过整个服饰领域。

通过调研,几个只懂coding的程序员了解到:商品从设计、生产、流转、销售再到消费者手中,要经历一条很长的链路,人和商品间的距离很远,生产者「闭门造车,不知道消费者要什么,造成库存堆积。

他们从消费者购买东西开始,倒推整个商品流转和生产的流程:

一个人买东西,可能经常会去看媒体上的东西,构建自己的时尚逻辑,然后去电商上去买电商上的卖家,会从批发市场进货;批发市场的商品从品牌来;品牌的商品由内部设计师设计而来。设计师的灵感有两处来源:大品牌会有自己的培训和延续,小一点的品牌会抄款,抄韩国的款、日本的款。

武彬说,「阿里、京东这样的大电商平台偏销售,他们只是把最后一公里变成了高速公路,只解决了商品到消费者『最后一公里』的问题。但在此之前,还有很长的土路。

而极睿科技想做的,是用数据跟智能,重新优化商品的设计和流转。

武彬表示,目前,能够透露的商业模式是:通过API接口的形式,输出数据与算法的能力。如今,已经基于API封装了两款产品:AIFashion开放平台、ECPro易店通。

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售卖API接口,赚得第一桶金

AIFashion开放平台汇聚了极睿科技近20个API,包含时尚领域相关的计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等AI技术在内,服饰检测、时尚分析、智能检索、人像分析、知识库、机器翻译7个方向,共18个功能接口(API)。

供服装电商平台(为京东提供同店铺跨品类搭配服务)、时尚内容媒体(如小红书、更美)、线下零售门店(如太平鸟、Lily)等按需购买、调用。武彬称,「十行代码」就能完成对接。

极睿科技AI fashion开放平台上公布的API接口

目前,与极睿科技合作的电商媒体有小红书、医美APP更美(内含服饰版块)极睿科技依托图片标签化能力,帮小红书关联帖子和商品间的关系:在博主授权的情况下,为帖子中的图片打锚点,关联小红书商城里的商品;帮「更美」打通帖子跟帖子间的关系,识别帖子中的商品,然后进行相似商品推荐。

2018年,「盒子电商」(订阅制电商)在国内兴起,刮起「货找人」的流行风潮。对盒子电商而言,货源和用户搭配体验是重点。

但是,如何帮货精准找到更适合的用户,则需要借助AI的力量。极睿科技称,大部分盒子电商需要依托于标签识别能力,实现商品的标签化,进而实现预先的搭配款式选择。简单理解,即是担任盒子电商中搭配师的助手,把单个的SKU组合成套装。

他们还与硬件厂商合作,赋能零售门店。目前,已经为「个性化橱窗」、「智能试衣镜」两款产品申请了专利。

武彬向我介绍了这两款产品:当你走在门口的时候,个性化橱窗会识别你的穿衣风格和颜色,告诉你店里哪个区域或者哪个风格(相似风格的推荐)适合你,做个性化的推荐。当你在智能试衣镜面前,拿起衣服时,它会给你进行跨品类穿搭。

武彬说,目前线下并非他们发展的重点。

硬件太重,成本暂时还太高。比如,个性化橱窗的改造成本在10万元左右。极睿科技自己不做硬件,而是选择与硬件厂商(比如,莫凡、锐吉)合作的形式共同推动线下市场。

但品牌也有压缩成本的考虑,因此只选择几个旗舰店进行试点,比如,太平鸟不到十家店,Lily一两家店,「都是偏体验,主要为了展现自己品牌的调性」,武彬说。目前,极睿科技赋能的线下门店仅20余家。

极睿科技正与「场景鹿」谈合作。「这家杭州的公司已经在全国铺了几万个这样的镜子,希望能快速的把我们商品识别与推荐的技术附加在他们的镜子上,做导购或者商品转化的事情。

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做商品到电商间的桥梁

ECPro易店通是一款基于AI图像识别技术,为电商企业提供商品详情页的自动标注、排版、切割、导出、上货等一站式服务的在线SAAS系统;是一款在API的基础上封装而成的商品中台产品,服务于品牌商,是极睿科技今年会大力推的产品。

其中,「商品上架」是这款产品的主打功能。

品要想在电商平台进行售卖,就要按照各个电商平台的要求做商品上架。

但是,大部分服饰品牌偏传统,比如,有些品牌的标签体系比较单一,只有二级品类和一个风格;有些小品牌甚至没有标签。而且,天猫、京东、拼多多等电商平台的标签体系都不同,因此,对不同的电商平台,要满足的标签体系也不同。

极睿科技联合北京服装学院的老师,在天猫、京东的标签体系基础上,建立了更细粒度的标签体系比如,一款产品,京东打的风格标签是「韩版」,天猫打的标签是「韩版—街头」,极睿科技打的标签是「韩版街头」。

极睿科技标签体系的一部分

依托图像识别、属性标签识别技术,ECPro能实现自动(智能)切图、属性识别(标注)、文案撰写、商品详情页生成、商品跨平台自动上架、同店铺跨品类搭配等功能。

商家要做的,只是将图片包上传至ECPro。

首先,他们会识别出图片是模特图还是SKU的颜色图、挂拍图、领口细节图、袖口细节图、吊牌、水洗唛;第二步,将水洗唛里的产地、材质、属性、年份、品牌、清洗方式等信息识别出来;将商品图里的领型、袖型、纹理、风格等识别出来;第三步,为每个图片打上标签。除了方便产品上架,也便于商品管理。

武彬称,「以纯以前有三个运营团队,负责三个电商平台的商品上架,每个团队10人。用了这个产品后,只留1个人即可。」

在武彬看来,省下来的人力成本「很直观」,即使ECPro这款产品的售价更高,也会受到品牌商的欢迎。

除了帮以纯Yishion嫁接起商品到电商的桥梁,极睿科技还用商品信息管理系统PIM(product information management)帮它做起了商品管理。

一般,一个品牌内部的设计师部门、商品部门、营销部门是多个部门。而每个部门,比如设计师团队,会有多个子部门独立设计开发款式。而内部虽然有ERP等系统做流程管理,但是对于数据的打通与关联却没有办法做到。

「PIM将这些部门的关键数据做关联,依托我们的自动化标签、以图搜图等技术,可以做到对手稿图、商品图自动标签,将图片信息提取为统一的结构,做到以图搜图和以文字搜图;从而在设计师对商品做企划与设计时,可以参考与关联品牌内部的历史信息,做到内部所有数据的有效资源化。」武彬说。

目前,PIM的使用者有十余家品牌。

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吃下「品牌」这块蛋糕

调研后,武彬发现:有很多大品牌,有一半的销售额都是被库存吃掉的。所以,他们想重新定义商品的生产和流转,从源头上降低库存,吃下「品牌」这块蛋糕。

「品牌这个市场足够大。全中国大概有几万个品牌。每年SKU在1万以上的,大概有5000来家。我们未来还会拓一些海外市场。更多的收入,希望从品牌(商)这边来,我觉得品牌、设计师是更好的客户。」武彬说,

「品牌更希望的是一个SaaS。我(品牌商)上传一个SKU,你(SaaS产品)给我打完分,然后告诉我这个商品会不会是卖点?我应该生产多少件?

今年下半年,极睿科技将针对快时尚品牌/轻奢品牌,推出「趋势分析」这款产品。

时尚有一股潮流,「先欧美,再日韩,再中国」。通过对国外数据的分析,能比较快速告诉大家,未来一段时间中国的趋势是什么,从而在商品设计环节赋能设计师,进而帮助品牌商缩小SKU池子。

「之前,可能是1万个SKU,现在缩减到8000个SKU。把更多的产力聚集到一些更小的SKU池子上。提高这些SKU的生产量,提高销量。

目前,极睿科技找了韩都衣舍来验证这款产品。「韩都衣舍有自己的数据分析团队,只需要我们给他一个比较简单的报告,他们内部就会做这样的事情。」武彬说。

武彬说表示,任何事情都是会有预测误差的,他们希望只是想减少一部分,优化库存。「我们觉得,(这款产品)能省下30%的库存。

同时,实现了商品流转的智能化后。根据最初的生产和预测,减少整个流转环节(商家—批发—推荐)的人力成本,「每年帮品牌商省掉几百人。

武彬预计,今年会增加200多个品牌客户。

「现在,大家对于这个事情还是挺认可的。因为他算起来的人力成本是很明显的降低了,大家很容易尝试这个事情。第二是预测,品牌商刚开始会在小的SKU上做测试,然后再验证一两个月之后就很愿意批量来尝试这件事情。

同时,他们也在开发新的接口,比如多语言翻译接口,目前能支持中英文翻译,为拓展海外客户做准备。

「实际上,线下的占比还是比线上要多得多。线下还是有很多可以去挖掘的点。」因此,针对线下门店,极睿科技也在继续发力。

相较于让AI进行搭配推荐,店家/商家更希望用AI吸引更多人进店,搭配的事情还是由导购来做。

而一个导购的生命周期是8个月,培训成本很高。有没有办法缩减这个成本?极睿科技正与某家企业合作,开发导购助手这样的APP,试图解决这一行业痛点。

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找场景的方法论

「在学校的时候,是拿着锤子找钉子,不断地去找这个锤子能敲哪个钉子。现在是要转换成:发现客户的痛点,把客户的痛点转化成行业需求或者行业痛点,然后再把自己的锤子拿出来,看看能不能解决这个问题。

将这段话翻译一下,就是:找场景不容易。武彬坦言,找场景占用了他很长时间。好在,一番摸索后,他总结出了一套方法论:

(一)抓住第一批客户,保持紧密的联系,他会告诉你,他需要什么;

一开始,在给小红书介绍了一些接口,他们使用了之后,极睿科技就被邀请到小红书总部看他们的整体流程,看他们是怎么标帖子的、怎么按照标签做管理的。也有一些品牌会不断问,「你们能做什么?你们适合做什么?

(二)要比客户有一定的前瞻性;

有些客户偏传统,不知道科技的发展情况,但是有迫切的需求。所以,要站在他们的立场考虑,引领他们。

武彬透露,通过ECPro这个产品,他们绑定了很多品牌商,知道这些品牌商有什么商品。同时,小红书上想要自己带货的博主也想在一个平台上看到能链接的商品。因此,他们正计划开发一个平台X——对接商品生产者(品牌方)与商品展示方(博主),让博主们打了锚点的商品图片直接在平台X上展示。

(三)深入一线;

站在客户的立场思考问题的前提是,深入一线,了解真实的需求,进而发现AI的用武之地。

趋势预测」的需求便是基于上述方法论找到的。

四)砍掉伪需求。

基本上,聊完一个品牌的需求后,他们还会再聊大概30家,发现这个需求是行业痛点、行业刚需后,才决定做。

目前,极睿科技的重点在「扩展」。

「定制很难去拓展。(就算)一个单做的更大,如果它不是一个通用需求,我们只能依附它生存。」武彬表示,「我们希望产品的边际成本为零。比如商品上架,我们现在做的就很通用,再来一个新客户,只需要10秒钟把它开一个账号。

武彬表示,公司现在基本上收支平衡,今年下半年就会盈利。返回搜狐,查看更多

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