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一位姑娘想买件学院风的中长款呢子大衣，她去购物中心逛了一圈，看上了件心仪的，可又觉得贵，她决定上网搜一把，她就直接对着服饰拍照、上传。图像识别人工智能开始发挥作用，帮她直接通过图像进行检索，在互联网海量信息中找到同款，还告诉她，这是一件“秋冬新款、学院风呢子外套、女中长款、蝴蝶结西装领毛呢大衣”。
而这个场景背后，是人工智能在帮助商家搭建图搜商品引擎，同时，人工智能还能通过商品识别，提取商品特征，帮助商家生成可供文字搜索的商品描述信息。
千万别小觑了这样一个场景，“以图搜图”正在革新整个零售业，甚至助力制造业的升级转型。
为什么这么说？随着线上线下销售的深度融合，人工智能商品识别技术如何助力新零售呢？其行业现况以及未来发展又是如何？
本期虎嗅圆桌嘉宾——码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆博士，为你解答。
黄鼎隆，清华大学人机交互博士，师从美国工程院院士Gavriel Salvendy, 曾就职于谷歌、微软、腾讯和TripAdvisor。2014年与其在微软时的搭档Matt Scott联合创办码隆科技。
新零售的概念基于对商业三要素——人、货、场的重构，从过去以商家、生产商为中心，转为以满足消费者的需求为中心，重新组合零售行业的逻辑和链条。
而人工智能技术可以服务整个新零售业态，从人、货、场的角度出发，可以有针对性地服务每一个商业元素；同时，也能产生规模效应整体提升行业效率——用人工智能商品识别技术“合纵连横”服务新零售业态。
比如，目前新零售的商品识别环节主要应用为条码识别和RFID射频识别技术，在成本、监管和兼容性方面都有很大提升的空间。而通过人工智能视觉商品识别，可以通过摄像头录入，一拍即可识别所购商品，实现真正意义上的无人零售。
此外，在实际场景中，人工智能商品识别技术还可以实现对商品进行数字化管理——实现商品分类、商品属性标签管理、提供“商品去重”和“比价”服务等，解决一系列管控问题问题。
比如，码隆科技近期公布了与三福百货的合作——提供智能门店的解决方案。除了会员顾客能够通过“人脸识别签到”功能快速核对身份信息，让门店经理实时获得相关服务信息之外；通过“客流分析”功能，针对与会来宾进行各时段的人流、性别、年龄等分析，并可自动识别用户外观特征和穿着，进行基于服饰色彩的信息提取，提供在店大数据报告。
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