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RFID技术助力海澜之家提升仓储物流效率,众志早

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只做“男人的衣柜”,显然还不够。

RFID技术,又称无线射频识别,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

■ 题图来源于电影《翻译风波》 剧照

过去一年,不管是在技术层面,还是购物体验、产品线等方面,海澜之家都进行了全方位升级。入局阿里新零售、首开全品类集合店、亮相全新门店、1亿入股“中国ZARA”UR、投资婴童板块、收购境外公司、筹建微商城......

许多行业都运用了射频识别技术。将标签附着在一辆生产中的汽车,厂方便可以追踪此车在生产线上的进度。射频标签也可以附于牲畜与宠物上,可对牲畜与宠物的积极识别。射频识别的身份识别卡可以使员工得以进入锁住的建筑部分,汽车上的射频应答器也可以用来征收路费与停车场的费用。

金沙国际注册娱乐网址,今年8月,搜狗进行了在美 IPO。今天的搜狗已经不再局限于输入法和搜索的产品布局,而与百度站在了争夺人工智能的赛道上,其中,最惹人瞩目的就是 AI 翻译。

而这一切还要从去年年初开始说起。

物联网的链接器:RFID

去年第三届世界互联网大会,搜狗首秀了 AI 黑科技——机器同传。此后,搜狗一发不可收拾,今年5月份全球机器智能峰会会上,搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜,让人热血沸腾;9月初,搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。

2017年2月8日,在江苏海澜集团飞马奖颁奖典礼上,海澜集团宣布年仅29岁的周立宸出任海澜集团总裁,海澜集团董事长周建平亲笔书写现场赠语“建功立业”。

物联网核心是“万物互联”,强调的是“更优的用户体验”,那么如何更智慧的进行数据采集与传输? 物联网系统建立在传感器的基础上,而RFID便是其中一项关键的技术。

CEO 王小川致员工内部信中,有着这样激动人心的描述:“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了,唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆,能否在人工智能领域引领重大的创新。”

或是不想辜负父亲寄予的厚望,亦或是对服装的情有独钟,加之其向来待人处事的脚踏实地,海澜之家在不到一年的时间中,以4亿多的销售拿下2017双十一男装TOP1;前三季度营收已早早踏入百亿俱乐部;市值接近500亿;还大胆加码新零售,与阿里合作,线下5000家门店全面升级为新零售“智慧门店”,开创全新商业格局。

RFID分为无源与有源,无源RFID与条码技术都是上一代RFID的奠基者,可以赋予物体ID及数据采集交互。从1940年开始,无源RFID发展至今,已经非常成熟,甚至可以说已经达到顶峰,优势在于体积小、成本低。

不少“外部人”看了信也热血澎湃,毕竟翻译领域人工成本高居不下,如果能用 AI 解决高成本问题,无疑劫走其中大部分的红利。

在周立宸的率领下,“盛产”男装的海澜之家还将苗头指向了童装、快时尚和家居等板块。

但是发展到如今,无源RFID的弊端也早以显露无疑,受限于只能被动接收信号,以及有限的传输距离还有较低的数据承载性,这一切都阻碍如今“智能化”时代的进程,也极大的限制了RFID的发展,因此有源RFID便进入了大家的视野之中。

所以,AI 翻译是下一个创业的风口吗?笔者认为,现在时机尚不成熟。首先,创业公司缺乏大规模参考数据。Google 是较为典型的例子,产品用户数量推动产品多语言本地化,从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求,倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点,产品与公司科技感使命的调性不谋而合。

2017年,海澜之家以6.60亿元的投资额,成为集设计、研发、销售高品质婴儿用品以及代理国内外多家知名母婴用品品牌于一体的英氏婴童的第二大股东。在海澜之家看来,受“全面二孩”政策的影响,婴幼儿消费市场空间和发展潜力巨大。

而有这么一家公司,虽然成立不久,却已经站在了有源RFID的风口之上,那便是2014年才成立的广州众志物联网科技有限公司。这家年轻的公司,拥有超过80%的技术人才,并在2016年获得“国家高新技术企业”认定。

从 AI 翻译本身来讲,AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法,运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据,为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示,搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次,产生的语料规模是22万小时。

要知道,目前我国整个婴童行业都呈现出爆发式增长态势,2017年也被业界称之为“童装市场爆发元年”。预计,2017年我国童装市场规模或将突破1500亿。

有源RFID

大数据无疑是难攻克的一个点,用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引,互联网现阶段,难以出现航母级产品与之抗衡。其次,技术难度较大。一个 AI 翻译产品做到翻译精确至少需要攻破几个难题:形式端,拍译要攻克图像识别,同声翻译要攻克语音识别;内容端,攻克文本语言分析、大数据。而这些,都远没有达到 AI 的阶段,机器缺乏对视觉场景、听觉场景、自然语言处理的常识判断。

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