服装|用AI和网红学穿搭,极睿科技瞄准服装营销数字化生意 | 界面创新家?

【服装|用AI和网红学穿搭,极睿科技瞄准服装营销数字化生意 | 界面创新家?】_原题为 用AI和网红学穿搭 , 极睿科技瞄准服装营销数字化生意 | 界面创新家?
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图源:极睿科技

采访人员 | 姜菁玲
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服装领域一直被视为是一个万亿级别的市场 。 但根据从小生活在服装行业家庭的武彬观察 , 与其他行业相比 , 服装贸易行业存在的问题是——产品非标 , 产业链数字化程度低 。
这便导致 , 服装产业从企划、设计、生产、流转各个生产环节处于割裂存在状态 , 以及行业串联难、效率低、库存积压等问题 。
在清华大学人工智能实验室读研期间 , 武彬作为联合创始人创办了极睿科技 , 希望用人工智能技术解决服装非标问题 , 从而优化服装行业生产流程 , 做到链路串联 。
底层技术上 , 极睿科技研发了ApparelNet深度学习网络 , 通过对数十万网红的穿衣搭配进行学习 , 用AI对服饰图片进行结构化的属性提取 。 例如 , 通过对一件连衣裙图片的检测 , 可以得出该连衣裙的风格、品类、版型、元素、颜色、材质、领口等数据 。
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部分服饰属性数据类别 图源:极睿科技
武彬告诉界面新闻采访人员 , 上述服装AI图片识别领域的算法主要有两个难点 , 其一是由于服装是柔性化的 , 与车、人等刚体不一样 , 在识别过程中 , 会受到光照、折叠、遮挡的影响 。 其二是服装本身更迭速度快 , 属性日新月异 , 极睿需要面向行业建立标准并且进行迭代 。
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武彬表示 , 这套算法自2016年开始开发 , 前期开发时间约1年 , 仍在不断迭代 。 目前该算法基本覆盖了全部主流时尚品牌 , 可识别的属性近千个 。 在服饰商品识别与属性标签识别中 , 准确率分别为99.53%与97.89% 。
基于这套底层算法 , 目前极睿科技主要拥有三个商业化产品:
一是面向电商商家的营销自动化产品易尚货 。 利用该平台 , 商家上传服饰图片包后 , 系统可以自动对图片进行智能检测 , 提取相关属性 , 智能录入信息、裁剪图片、根据服饰风格匹配营销文案 , 最终自动生成商品详情页 , 完成多平台上货 。 优化过往编辑、美工、设计的工作流程 , 提高效率 。
二是面向服装企业的素材管理平台易尚云 。 作为商品数据中台 , 帮助服装企业管理和经营在企划、设计、生产等环节的数据 , 解决素材太多难整理、找不到文件夹、多人协作难沟通等问题 , 已有客户包括韩都衣舍、以纯等 。
三是与天猫合作的相似推荐小程序 。 基于短周期内用户行为的递进式推荐模型 , 小程序可以根据买家浏览中的店铺商品 , 通过算法推荐高程度相似的本店铺商品 , 帮助买家快速找到感兴趣的商品 , 从而帮助服饰类目商家实现店铺内相似商品推荐 , 抓住买家浏览商品环节 , 增加本店铺相似商品点击率和转化率 , 防止跳失 。
武彬表示 , 对于服装零售而言 , 货是很重要的一个部分 , 极睿科技的商业化逻辑主要围绕“货”展开 , 货对应的主体包括生产者、经营者 , 对于生产者提供的是素材管理平台 , 对于经营者提供的是营销自动化工具 。
根据武彬的介绍 , 目前易尚货以SaaS模式部署 , 按照SKU进行收费;易尚云按照系统打包出售 , 客户约有近千家 , 营收在千万级;数据锚点功能客户约有上百家 , 目前极睿年营收预计在三千万左右 。
武彬告诉界面新闻采访人员 , 之后 , 极睿科技将与阿里迅犀进行合作 , 联合工厂一起推出智能化派单平台 , 将生产数据与销售数据结合 , 从而优化商品生产逻辑 , 提高商品生产效率 , 希望实现弹性按需生产 , 减少库存积压 。
极睿科技目前团队规模约百人 , 其核心团队来自清华大学计算机系人工智能国家重点实验室 , CEO武彬为清华大学计算机系人工智能实验室硕士 , CTO徐镇是清华大学计算机系网络所硕士 , 并拥有来自清华、MIT、新加坡国立大学、中国人民大学的教授顾问团 。
自2017年成立以来 , 极睿科技已收获多轮融资 , 公开资料显示其最近一轮融资为2019年10月收获的亿元级A轮融资 , 由红杉资本中国基金领投 , 图灵创投等跟投 。 更早前 , 其收获金沙江创投、魔量资本的数千万元Pre-A 轮投资 。


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