帷幄 Whale：讓每件商品都「活起來」，他們用 AIoT 技術打造未來商店

線下體驗店，無人零售店鱗次櫛比，傳統的零售行業正在變革，這家聚焦線下零售行業的技術公司能激起什麼浪花？

「新零售最大的特點，我覺得是大家的注意力從線上跑到了線下，這其中的原因第一是線上的獲客成本越來越貴。第二是大家發現電商再怎麼發展，超過百分之七十的零售還是在線下完成。所以這個時候大家的注意力又跑到線下來了。」帷幄的聯合創始人陳安迪說道.。

2016年冬天，在麥肯錫幫助零售品牌做數字化全渠道轉型的陳安迪與曾在Facebook搭建實時數據管道的校友葉生暄碰了面，一個是AIoT領域的技術大牛，一個是懂大型零售的麥肯錫顧問，他們很自然地聊到，能不能用前沿的技術去賦能零售品牌和渠道商，讓他們也可以像電商一樣能夠通過數據驅動精細化運營，打造線下的購物交互體驗。帷幄Whale就這樣誕生了。

創立於2016年的帷幄Whale，致力於為零售品牌打造數字化全渠道的「未來商店」，通過自主研發的AIoT技術為核心，賦予線下門店實時數據分析能力，創造全新的購物交互體驗。幫助零售品牌與渠道商提高用戶獲取、用戶留存、銷售轉化等核心數據。如今入駐於NodeSpace上海智慧供應鏈加速空間。

「帷幄Whale並不提倡無人零售，而是通過技術去洞悉人、賦能人、激發人的購物慾，為顧客創造良好的購物體驗，同時讓門店能夠實現智能化營銷和數字化運營。」陳安迪介紹道。

據了解，帷幄Whale以AIoT位核心技術，自主研發了環境感知IoT平台、機器視覺演算法平台和實時數據平台。陳安迪介紹基於是一家技術服務提供商，帷幄具有「三大法寶」。

第一是其自主研發的模塊化IoT平台。針對線下不同的場景，帷幄做了13種感測器，能夠適配到不同的物理貨架，包括光敏、重力、RFID、加速等。無論是快消品、化妝品，還是鞋服等品類，其都能根據不同的物理場景設計解決方案。陳安迪介紹，帷幄自主研發了IoT的數據網路協議，能夠比傳統的網路協議數據傳輸的效率提升10倍。在顧客拿起商品時，可以看到屏幕無延遲地呈現商品內容，實時交互。其智能裝備採集了豐富的人和貨的交互數據，包括手勢靠近、拿起、觸碰、放下，所有這些數據，通過層層加密，回到雲端進行二次的數據分析。

「傳統線下購物方式下，商品靜靜地陳列在專柜上，顧客走進門店，拿起商品看包裝簡介，然後諮詢一下店員。Whale未來商店改變了線下的購物體驗。」陳安迪說道。

他用具體場景來舉例說明，當顧客接近專櫃時，機器視覺攝像頭會感知顧客的靠近，並實時捕捉顧客的畫像數據與行為數據，從而在屏幕上展現駐足顧客人像、歡迎語、個性商品推薦、AR小遊戲等引流內容，吸引顧客駐留。當顧客碰觸或拿起商品時，貨架上的物聯網感測器會識別出顧客接觸的商品，在屏幕上展現商品相關的詳情介紹、用戶評價、商品視頻、遠程客服等，幫助顧客了解商品，提升購買體驗。把商品放回專櫃後，信息自動消失。

第二個「法寶」為機器視覺技術。陳安迪介紹，其可支持RGB和RGBD兩種單元的攝像頭和人臉，通過構建一套完全視覺演算法的閉環，從前端的圖像採集到後端實時的輔助標記，再反哺到前端的模型優化，讓原來一個場景下的視覺模型的優化效率，從兩周縮短到兩天。

在應用場景中，顧客可以實時點擊屏幕進行瀏覽和交互，系統還會根據顧客的情況，實時推送個性折扣和商品。當顧客拿起兩件商品時，屏幕可實現分屏，將商品進行多維度的對比，幫助顧客決策。如果停留時間較長，系統還會推薦其他品類，促成消費決策。當顧客需要結算時，可通過掃描屏幕上的二維碼，通過手機支付，也可以通過人臉識別進行無感支付。

陳安迪補充說，對於一些特殊商品Whale提供針對性解決方案，比如口紅，可以通過AR實現虛擬試妝的效果。

最後也是帷幄的競爭優勢所在——Facebook同等級的內容分發和推薦引擎。「我們打造的平台和Facebook、和我們現在看到的抖音，以及今日頭條的數據分發引擎，是同樣一套系統。它能夠支持每15分鐘有一次模型的切換、有一次模型的優化。而原來的模型優化效率可能是一周迭代一次，我們的模型優化效率快了20-50倍左右。」陳安迪介紹說。

對於商家而言，傳統場景下，線下門店在廣告屏幕上呈現的廣告內容無法實現千人千面，也做不到實時迭代更新。同時，在線下內容有效性的監測上也缺乏相應手段。

陳安迪稱，Whale未來商店，可以通過機器視覺攝像頭精準識別顧客畫像與行為，然後基於Facebook同等級的內容分發系統，實現個性內容推薦、動態折扣、定價等千人千面的精準營銷。門店運營人員可以通過後台實時管理內容素材與營銷組合。同時，攝像頭與物聯網感測器，可實時監測營銷數據，評估有效性。

在傳統的零售場景下，人工督查難以監測單位貨架實際產出，缺乏對於陳列位的精細化管理指導陳列及選品優化，無法有效提升補貨效率以降低潛在銷售損失。

陳安迪表示，Whale未來商店可以解決這一痛點，其可實現實時監測單位貨架陳列位實際存貨與產出，獲知多點陳列的產出最優點，優化陳列位坪效；追蹤門店顧客行為軌跡及停留時長，識別動線熱區，優化門店動線，提升顧客門店停留時長；監測貨架每陳列位實時庫存，當庫存低於閾值，通知門店實時補貨，彌補潛在銷售損失；監測庫存庫存拿取速率，並結合外部大數據，對商品動態定價，提升利潤，以及實現商品熱度分析和顧客畫像及行為分析。

據了解， 帷幄Whale目前已和寶潔、屈臣氏、K11、百麗等知名品牌達成合作。陳安迪透露，自2017年年底成立以來，帷幄Whale先後獲得阿爾法公社數百萬美元天使投資，以及線性資本數千萬人民幣 Pre-A輪投資。

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