近日，人工智能公司爱莫科技于业内首次完成冰淇淋AI识别技术攻关，并披露其专长于冰淇淋业内需求大且实现难度高的冰品陈列面积占比等场景识别算法的部分细节。
爱莫科技表示，复杂零售场景的数字化升级一直是公司技术研发的目标。而做好冰淇淋的线下营销与核查并不容易，尤其是对于产品的陈列核查来说。
冰淇淋规格众多且相似度高，每个品牌旗下都拥有数十到数百种的SKU，不同地区的主推规格还会因地而异；产品的形状各式各样，包括甜筒、冰棍、盒装等等；除此之外，冰淇淋的陈列环境还十分复杂，立式卧式冰柜、产品摆放杂乱、遮挡重叠......
大部分的冰淇淋品牌商仍采用现代方式进行线下陈列营销，依靠人工开展陈列核查、营销奖励发放等工作，挨家挨户“扫街式营销”，大量漏查误查情况，使得人效比、费效比都极低。
对于少数数字化程度较高的品牌商来说，虽已逐步开始采用人工智能和大数据技术来进行冰淇淋的陈列智能核查，智能识别准确度低、业务人员翻拍盗拍，效果不尽如人意。现有营销手段使得冰淇淋品牌商的营销活动有效性无法验证，大笔的营销费用被浪费，营销效果大打折扣。
现在，通过爱莫科技高细粒度的冰淇淋视觉识别算法，冰淇淋品牌商只需拍摄上传一张图，就能快速、精准地识别统计出图片中包含的冰淇淋品牌、SKU、陈列数量、陈列占比、广告物料价签等数据指标。
爱莫科技用可落地、有效果的的人工智能技术手段，让你对实体终端的所有冰淇淋陈列情况了如指掌。
与其他用人工选择和标注真实数据的人工智能公司相比，爱莫科技另辟蹊径训练算法模型，让冰淇淋视觉识别算法从训练成本和精度上具有明显优势。
在前期只有少量数据、缺乏真实样本的情况下，爱莫科技通过独创的KISS®️人工智能平台，对不同角度、光照情况下的冰淇淋、冰柜、零售场景进行大量的3D图像数据模拟，得到众多的训练数据，从而训练检测、分割、识别等冰淇淋相关算法。
爱莫科技KISS®️人工智能平台融合了人类知识，让算法模型能够像“人类一样感知世界，触类旁通”，实现逻辑推理。
也就是说，通过仿真引擎生成的仿真训练图像数据都能自带标注。
有效解决冰淇淋场景数据采集难、数据标注极难等人工智能棘手难题，快速实现项目冷启动。超大量的冰柜仿真图像数据结合少量真实冰柜场景数据的方式进行深度交互式学习，制造冰淇淋图像识别AI模型。
相较于只采用真实场景数据的训练模式，爱莫科技KISS平台对真实图像样本的需求量仅为1%，即可快速达到95%识别准确率，并具有更强的泛化能力。
与此同时，算法还具备防作弊机制，能大幅过滤对着屏幕打印纸翻拍、盗拍、摆拍的照片，作弊检出率高达98%，误伤率低于0.1%。重要的是，因为大量的场景数据通过仿真引擎生成，采用该方案的品牌商将实现更低费效比，更高ROI。
爱莫科技冰淇淋视觉识别算法为赋能冰淇淋行业数字化、智能化转型升级而生。解决方案涵盖智能化核查、智能化营销、智能冰柜等，以人工智能能力结合数据驱动行业降本增效，实现生意增长。
爱莫科技是由剑桥大学、伦敦大学等海外顶尖高校AI博士团队和零售行业资深专家组建的国家高新技术企业，旨在推动实体零售行业数字化变革。爱莫科技独创的基于仿真系统的KISS人工智能平台，实现了极少训练样本下的超细粒度图像识别。通过结合人机协同的创新模式，爱莫科技构建了覆盖数百万店铺终端的零售数据引擎，涵盖数十万个商品图谱和每天数十万个消费者信息，实现了多维门店真相的捕获、数据网络的链接和业务价值的洞察。
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