帷幄 Whale：用 AIoT 技术打造未来商店，它让每件商品都“活起来”

　　线下体验店，无人零售店鳞次栉比，传统的零售行业正在变革，这家聚焦线下零售行业的技术公司能激起什么浪花?

　　“新零售最大的特点，我觉得是大家的注意力从线上跑到了线下，这其中的原因第一是线上的获客成本越来越贵。第二是大家发现电商再怎么发展，超过百分之七十的零售还是在线下完成。所以这个时候大家的注意力又跑到线下来了。”帷幄的联合创始人陈安迪说道。

　　2016 年冬天，在麦肯锡帮助零售品牌做数字化全渠道转型的陈安迪与曾在 Facebook 搭建实时数据管道的校友叶生暄碰了面，一个是 AIoT 领域的技术大牛，一个是懂大型零售的麦肯锡顾问，他们很自然地聊到，能不能用前沿的技术去赋能零售品牌和渠道商，让他们也可以像电商一样能够通过数据驱动精细化运营，打造线下的购物交互体验。帷幄Whale 就这样诞生了。

　　创立于 2016 年的帷幄 Whale ，致力于为零售品牌打造数字化全渠道的“未来商店”，通过自主研发的 AIoT 技术为核心，赋予线下门店实时数据分析能力，创造全新的购物交互体验。帮助零售品牌与渠道商提高用户获取、用户留存、销售转化等核心数据。如今入驻于 NodeSpace 上海智慧供应链加速空间。

　　“帷幄 Whale 并不提倡无人零售，而是通过技术去洞悉人、赋能人、激发人的购物欲，为顾客创造良好的购物体验，同时让门店能够实现智能化营销和数字化运营。”陈安迪介绍道。

　　据了解，帷幄 Whale 以 AIoT 位核心技术，自主研发了环境感知 IoT 平台、机器视觉算法平台和实时数据平台。陈安迪介绍基于是一家技术服务提供商，帷幄具有“三大法宝”。

　　第一是其自主研发的模块化 IoT 平台。针对线下不同的场景，帷幄做了 13 种传感器，能够适配到不同的物理货架，包括光敏、重力、RFID、加速等。无论是快消品、化妆品，还是鞋服等品类，其都能根据不同的物理场景设计解决方案。陈安迪介绍，帷幄自主研发了 IoT 的数据网络协议，能够比传统的网络协议数据传输的效率提升 10 倍。在顾客拿起商品时，可以看到屏幕无延迟地呈现商品内容，实时交互。其智能装备采集了丰富的人和货的交互数据，包括手势靠近、拿起、触碰、放下，所有这些数据，通过层层加密，回到云端进行二次的数据分析。

　　“传统线下购物方式下，商品静静地陈列在专柜上，顾客走进门店，拿起商品看包装简介，然后咨询一下店员。Whale 未来商店改变了线下的购物体验。”陈安迪说道。

　　他用具体场景来举例说明，当顾客接近专柜时，机器视觉摄像头会感知顾客的靠近，并实时捕捉顾客的画像数据与行为数据，从而在屏幕上展现驻足顾客人像、欢迎语、个性商品推荐、AR 小游戏等引流内容，吸引顾客驻留。当顾客碰触或拿起商品时，货架上的物联网传感器会识别出顾客接触的商品，在屏幕上展现商品相关的详情介绍、用户评价、商品视频、远程客服等，帮助顾客了解商品，提升购买体验。把商品放回专柜后，信息自动消失。

　　第二个“法宝”为机器视觉技术。陈安迪介绍，其可支持 RGB 和 RGBD 两种单元的摄像头和人脸，通过构建一套完全视觉算法的闭环，从前端的图像采集到后端实时的辅助标记，再反哺到前端的模型优化，让原来一个场景下的视觉模型的优化效率，从两周缩短到两天。

　　在应用场景中，顾客可以实时点击屏幕进行浏览和交互，系统还会根据顾客的情况，实时推送个性折扣和商品。当顾客拿起两件商品时，屏幕可实现分屏，将商品进行多维度的对比，帮助顾客决策。如果停留时间较长，系统还会推荐其他品类，促成消费决策。当顾客需要结算时，可通过扫描屏幕上的二维码，通过手机支付，也可以通过人脸识别进行无感支付。

　　陈安迪补充说，对于一些特殊商品 Whale 提供针对性解决方案，比如口红，可以通过 AR 实现虚拟试妆的效果。

　　最后也是帷幄的竞争优势所在—— Facebook 同等级的内容分发和推荐引擎。“我们打造的平台和 Facebook、和我们现在看到的抖音，以及今日头条的数据分发引擎，是同样一套系统。它能够支持每 15 分钟有一次模型的切换、有一次模型的优化。而原来的模型优化效率可能是一周迭代一次，我们的模型优化效率快了 20-50 倍左右。”陈安迪介绍说。

　　对于商家而言，传统场景下，线下门店在广告屏幕上呈现的广告内容无法实现千人千面，也做不到实时迭代更新。同时，在线下内容有效性的监测上也缺乏相应手段。

　　陈安迪称，Whale 未来商店，可以通过机器视觉摄像头精准识别顾客画像与行为，然后基于 Facebook 同等级的内容分发系统，实现个性内容推荐、动态折扣、定价等千人千面的精准营销。门店运营人员可以通过后台实时管理内容素材与营销组合。同时，摄像头与物联网传感器，可实时监测营销数据，评估有效性。

　　在传统的零售场景下，人工督查难以监测单位货架实际产出，缺乏对于陈列位的精细化管理指导陈列及选品优化，无法有效提升补货效率以降低潜在销售损失。

　　陈安迪表示，Whale 未来商店可以解决这一痛点，其可实现实时监测单位货架陈列位实际存货与产出，获知多点陈列的产出最优点，优化陈列位坪效;追踪门店顾客行为轨迹及停留时长，识别动线热区，优化门店动线，提升顾客门店停留时长;监测货架每陈列位实时库存，当库存低于阈值，通知门店实时补货，弥补潜在销售损失;监测库存库存拿取速率，并结合外部大数据，对商品动态定价，提升利润，以及实现商品热度分析和顾客画像及行为分析。

　　据了解， 帷幄 Whale 目前已和宝洁、屈臣氏、K11、百丽等知名品牌达成合作。陈安迪透露，自 2017 年年底成立以来，帷幄 Whale 先后获得阿尔法公社数百万美元天使投资，以及线性资本数千万人民币 Pre-A 轮投资。