人脸识别+传感器，Techsun借AI实现零售数字化

Techsun（天正），一家基于人脸识别+传感器的新零售数字化解决方案提供商。公司致力于帮助品牌商和大型连锁便利店企业零售快速构建一个高质量的档案库，并获得可以满足商用需求的高识别率，以为用户提供精准营销等服务。

据创始人黄纯波介绍，现阶段公司首先推出的Retail Next的人脸识别系统便是从定制特定的采集设备入手，帮助零售企业快速构建一个高质量的档案库。目前，在实景测评环境下，整体识别率能在95%以上。

事实上，鉴于计算机视觉技术还处于初级阶段，目前整个行业在零售场景应用时仍会遇到一定的商用化障碍。其一，人工智能在做1:N的身份识别是还有很大的难度；其二，受到线下场景环境光线、拍摄角度、人物运动等影响导致识别准确率低下；其三，运行成本高昂，准确识别顾客拿起一瓶水动作的成本可能比水还贵。而为了解决这样的困境，Techsun也在尝试给出自己的解决方案。

区别于单纯基于视频流、拆帧做处理的人脸识别方案，Techsun通过采用传感器技术，结合在试装区域部署的抓拍相机，停留超过5秒会触发拍摄指令，从而实现提升识别精度并降低成本；此外，公司也对摄像头也进行了重新定义，通过采用高速、高像素相机代替视频摄像头，能处理光线干扰、运动模糊问题，并结合大数据技术来监控身份识别过程的风险。

简单来说，Techsun会为客户提供一整套智能边缘设备，其中包括智能相机、多种传感器、IoT网关及AI边缘服务器，并且通过与微软的智能云无缝集成，采用微软智能云认知服务进行人脸查询、PowerBI 分析数据，D365来处理整个复杂业务流程。

从实际应用效果来看，以今年四月Techsun产品在一家便利店的实测为例，能够做到在一个可接受的成本下实现89%准确率的营销场景识别与99.97%准确率的身份场景识别。而未来，通过不断跟会员体系的互通，可以为用户提供精准的推荐，以实现在监控转化率、销售转化率等方面的提升。

至于如何推向市场，黄纯波则表示，Techsun的目标客户群主要是品牌商和大型连锁便利店企业。这其中也主要包括了两种不同的场景：其一，对于高频低价的应用场景，如便利店，Retail Next的人脸识别模块会通过摄像头进行人脸识别出哪些顾客是高频顾客，并通过微软Power Bi数据分析，让经营者为顾客做精细化的服务提供更有力的数据支撑，从而维持顾客的忠诚度；其二，对于低频高价的应用场景，比如4S店、奢侈品与房产交易等，则可以识别高意向顾客并为其构建一个全息数据视图给到导购员，从而使导购员的服务更加个性化。据悉，目前公司已经与一些零售行业的大品牌商达成了合作关系，如瑞表集团、阿迪达斯等，便利店方面也有一家便利店连锁集团成为标杆客户。

而论及竞争差异，基于人工智能解决线下零售问题的公司，较为类似比如芝麻科技、昇星科技、驿氪等；而在人脸识别技术方面，典型的则有商汤、云从等，但公司之间的市场定位有着相对较大的差异。相比之下，黄纯波也表示，Techsun的核心优势在于综合采用了人脸识别与传感器想结合的方案。此外，通过与微软加速器的深度合作，后期在研发资源以及市场活动推广方面都有较多的支持。据悉，Techsun也是一家与微软紧密合作的公司，并于2017年2月入选微软加速器第九期，目前公司已经联手微软加速器面对顶级连锁零售品牌推出“TOP 50” 的普及计划。

团队方面，创始人黄纯波，是微软最有价值专家（MVP）称号获得者，曾专注于CRM行业应用及咨询超过5年时间，擅长CRM的管理咨询及Dynamcis CRM行业解决方案设计。联合创始人倪里，毕业于上海交通大学，是中国最早的CRM人士之一，具有17年的CRM战略规划、消费者旅程交互设计、忠诚计划运营管理和消费者洞察经验，15年提出Social Hub+解决方案体系概念，也曾是美国最大的数据营销公司中国CRM策略团队领导者。

据悉，公司预计将于十月开启新一轮融资。