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大數據或將迎來收獲期 實現個性化量產模式

責任編輯:editor004

2017-03-02 10:48:03

摘自:網絡大數據

如今,隨著人臉識別、人工智能、云計算等技術日臻成熟,大數據應用也紛紛落地,并開始重塑現有商業模式。據了解,兩家公司共同邀請設計師以計算結果為依據,設計流行服裝,并計劃在今年秋季在唯品會電商平臺上線售賣。

應用技術不斷升級 市場項目紛紛落地

大數據或將迎來收獲期

近年來,“大數據”逐漸從學術概念走向產業應用,并成為互聯網界爭相逐鹿的“風口”。然而,雖然業內有關大數據的設想、研究、計劃層出不窮,但大多數公司仍未實質享受到大數據所帶來的變革紅利。

如今,隨著人臉識別、人工智能、云計算等技術日臻成熟,大數據應用也紛紛落地,并開始重塑現有商業模式。

時尚也能“定制”

中國“95后”年輕人最喜歡的顏色是RGB值為22/20/24的“不飽和黑色”,在買衣服時,他們最常與黑色搭配的顏色是“紅、黃、藍”,最愛買的服裝材質分別是棉、羊毛和皮革,最愛買的花色分別是印花、涂鴉和字母……

以上結論來自于日前騰訊和電商平臺唯品會共同發布的《中國“95后”流行色報告》。依托騰訊的AI(人工智能)人臉識別與圖像處理技術,以騰訊QQ空間2萬億社交媒體照片和唯品會1億電商用戶銷售數據為藍本,兩家企業共同“計算”出中國“95后”的穿衣喜好。

從2萬億張照片和1億電商用戶數據中提煉“時尚因子”并非易事。據騰訊集團副總裁、優圖實驗室負責人梁柱介紹,找到這些流行色,需要克服不少技術難點,比如QQ空間里用戶上傳照片主要是生活照,背景和顏色非常復雜,為了實現顏色準確獲取,其技術團隊借助很多人工智能算法,包括人體檢測、衣服分割,將照片里的人體和衣服從背景中分割出來,其像素分割精度達到95%。

據了解,兩家公司共同邀請設計師以計算結果為依據,設計流行服裝,并計劃在今年秋季在唯品會電商平臺上線售賣。

“基于機器學習的人臉識別和圖像處理技術,一直都是未來的技術熱點,其應用范圍十分廣泛。目前騰訊優圖的AI圖像識別技術已經十分成熟,可以在不同場景下實現應用。” 梁柱表示。

不再“望數興嘆”

過去,大數據應用大多囿于營銷層面,其實質是利用“數據大”的優勢,以傳統計算方式分析用戶行為等市場要素,并非真正的大數據應用。而面對海量珍貴數據,往往無法真正使用,只能“望數興嘆”。

如今,大數據應用已經突破過去的數據捕捉和統計方法的局限,開始深入到產業鏈各個環節,成為由大數據貫穿始終的“閉環生態”。

在零售領域,繼去年阿里巴巴提出“新零售”概念以后,新年伊始,阿里巴巴集團就與百聯集團共同簽署全面戰略合作協議,宣布合力探索發展新零售模式。據阿里方面透露,雙方將基于大數據和互聯網技術,在全業態融合創新、新零售技術研發、供應鏈整合、會員系統互通、支付金融互聯、物流體系協同等6個領域展開合作。

“新零售是利用互聯網和大數據,將‘人、貨、場’等傳統商業要素進行重構的過程,包括重構生產流程、重構商家與消費者的關系、重構消費體驗等。未來的商業將不再有線上線下之分,也不存在虛擬實體之別。”阿里巴巴集團CEO張勇表示。

在家電領域,據最新發布的《2016年度中國智能空調市場白皮書》顯示,2016年國內智能空調業在制造、渠道、服務、資源、新技術應用水平等方面得到提升,特別是云和大數據技術的引用與資源共享,為同關聯行業開展資源共享、服務創新打下了堅實的基礎。

以家電企業海爾為例。依托大數據,海爾生產的空調不僅搭建了智能化節能體系,還將大數據跨界應用到供熱、供電領域。在江蘇,海爾空調云端數據已與國家電網有效對接,以此來調節居民的高峰用電負荷,降低電網峰谷差18.47%,大幅緩解電網運行壓力。

實現“個性量產”

事實上,大數據應用的持續落地,正在解決過去生產上“個性化”與“量產化”之間的矛盾,并由此帶來商業模式的變革。

過去,批量化生產的產品幾乎無法滿足客戶的個性化需求,即使有了海量數據作為營銷依據,也僅能做到將用戶需求盡量細分,再在每個細分領域進行批量化生產。而隨著互聯網、大數據、云計劃等技術的滲透,個性化、定制化需求的滿足具有了可能性,個性化量產正在被嘗試和探索。在唯品會高級總監陳菲菲看來,將大數據應用到時尚產業并進行電商化運營是一次大膽的跨界創新。“讓照片大數據、銷售大數據、人工智能跟時尚流行碰撞,讓數據與藝術產生連接,也為時尚領域的創作提供更多的靈感和可能性。”陳菲菲說。

這種嘗試給時尚界的生產模式帶來的變革顯而易見,即由過去以設計師創作為主導模式,轉變為以用戶為中心的個性化量產模式。消費數據將成為時尚行業生態鏈中的最寶貴資源,誰擁有更多的精準用戶數據,誰就占有更多市場機會。

同樣,在家電領域,通過聯合研發智能仿生人技術,海爾空調可模擬人體30個身體部位、20種新陳代謝模式、162個神經元傳感器以及17種溫冷環境。同時依托仿生人,研發出自然風、自清潔、離子送風等原創技術和產品,實現千人千面的個性化節能,讓批量生產的每一臺空調都“不一樣”。

在醫療健康領域,因每個人疾病史和基因構成的不同,過去針對病癥作出的標準化治療方案更像是技術限制下的“權宜之計”。如今,隨著醫療傳感器、監視器和診斷技術的突破,患者數據也變得完整、精細。以此為基礎,人工智能系統就可以梳理數百萬患者病歷、基因組序列以及其他健康行為數據,從而匹配個性化的治療方案。

種種趨勢表明,這種商業模式的變革正在快速滲透至各個行業。而“個性量產”的普遍落地,也將在大數據的支撐下成為可能。

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