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支持下，悠络客在这个行业也做了很多探索，实现了 人脸库、特征值数据、关联数据、商品标签数据和人
不少“第一”。比如第一个真正吃新零售螃蟹的，第 脸标签数据等等，都是基于视频数据提取之后的结
一个把人脸技术用到门店的，第一个针对连锁业态 构化数据。
推出了整个连锁的地域模式，第一个做到秒级的云 第二、人的数据。现在线下门店每天有20亿人
端视频基础等等。悠络客这几年的发展就是如此。 次的人流量大概有7000亿的数据，这些数据如果用

大家都在谈人工智能，而关注“进化计算”的人 人脸识别技术去抓取，每天有7000亿的数据，有非
相对而言还不太多。进化计算不是我们发明出来的， 常了不起的数据，我们需要智能数据把它结构化。
国际上有很多公司已经在研究，这是人工智能之后 第三、货的数据，在门店我们通过店里的交易数
的下一个时代。深度学习非常火，但是有一个致命的 据和商品数据，这些数据放在云端和其他的数据关
缺陷，深度学习只能用于特定的任务，深度学习是需 联起来，创造价值，也就是现在大家谈的基于零售、
要人工的，而这些问题基于进化计算都可以很好的 人货场的价值。
解决。
这些年来，基于进化的发育模型，用基因调控
网去解决在神经网络中自动学习的能力，包括对神
经网络机理的研究和认识都是我们的成绩。比如现
在非常热门的人脸识别，有一个特点：对尺寸、大
小、角度要求非常高，所以你看我们去机场，说站着
别动，给你拍一下照，做一个人脸识别。
再比如说数据处理。贵阳作为大数据中心，数

据分析的关键是建模，现在越来越难了。比如说进
化计算，我们首席科学家已经在芬兰的国家电网、空
中客车已经有一些应用案例，相信会有更多的人关 相关应用也在一些餐饮企业开着手进行了。餐
注这些。 饮业后厨的规范特别麻烦，大家对餐饮的管理真的
很头痛，也许可以通过行为分析把餐饮业的后厨通
零售门店的大数据应用 过关联全部做起来。

现在人们越来越多地提到零售业中的大数据， 2015年出现了无人零售，直到今天，应该说风口
那么，到底零售门店的数据有什么特点呢？ 也到了。现在我们通常说的智慧零售，一般就包括无
首先是门店的数据。现在的线下门店已经有 人零售，当然也不是绝对“无人”。尽管发展得不可
2000万TB的视频数据，只不过原来数据都是信息孤 能那么快，已经在慢慢减少我们的店面人员、管理人
岛、本地化的，我想去用的话很难。未来，一它是需 员。人工智能的发展前途无可估量。未来会是什么
要云端化，二、需要结构化，因为原来是非结构化的 样子？实在令人遐想。
视频数据，那个数据用起来真的很累。当然智能化
也是未来发展的趋势，通过云端化之后，把数据在 精确的识别技术为智慧零售打下基础
云端关联起来，比如说人脸识别当中，我们讲的有 近日，悠络客的人工智能研究院（ULUFace）,

第五届深圳国际无人机展览会（2020年8月深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 135

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