前言:
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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。
武彬告诉界面新闻记者,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。
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。
武彬告诉界面新闻记者,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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