从“人脸”到“狗脸”,AI也要去宠物经济分杯羹?
原标题:从“人脸识别”到“狗脸识别”,人工智能也要去宠物经济分杯羹?
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:主机域名、网络空间、营销软件、网站建设、祁县网站维护、网站推广。美国学者尼葛洛庞帝在其 1996 年出版的《数字化生存》(Being Digital)一书中提到对未来的畅想:人类生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间,在这个空间里人们应用数字、信息等技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动。
虽然我们还没达到书中科幻般的数字化程度,但随着越来越多的大数据、云计算、人工智能等技术的落地,我们的生活也变得愈发智能。拿人脸识别技术来说,从最开始的嗤之以鼻,到如今用人脸识别技术去登录账号、办理业务、付款、安检等等,确实便利了许多。
而近日,“南商汤北旷视”的 AI 双雄之一北京旷视科技发布了一条有关“狗脸识别”的专利信息,引起不小的讨论——“这人工智能都智能到狗身上去了”?
AI 求变,宠物求寻
根据第三方平台天眼查数据显示,北京旷视科技有限公司在 2018 年底就开始申请,并于今年 7 月 17 日正式公布这项专利。
它是基于狗鼻图像与已经训练好的狗鼻纹模型,得到所述狗鼻图像中狗鼻纹特征点与对应的各个狗鼻纹基准特征点的坐标偏差;根据各个狗鼻纹基准特征点的坐标及所述坐标偏差得到所述狗鼻图像中各个狗鼻纹特征点的坐标,即一种狗鼻纹特征点的检测方法、装置、系统及存储介质。
人工智能发展这么多年,有往自动驾驶方向的、有往人脸识别方向的、有往语音交互方向的、有往智能机器人方向的,但这还是第一次听闻将人工智能用作宠物身上,确实吸睛。不过对此看法也持不同态度,有觉得这是小题大做,正路还没发展成熟就搞噱头,也有人觉得旷世更懂如今的经济,更懂如何将自己的技术落地变现。
但就需求角度来说,“狗脸识别”技术的需求是客观存在的。
对于 AI 技术而言,这是一个讲究落地实效的时代,AI 早已经不再是前些年的香饽饽,一个又一个倒下的例子,不得不让投资人谨慎对待,如今也不是“XX+AI”就能搅动市场的时候了。
早先 AlphaGo 战胜李世石引爆的 AI 创投热已经从野蛮生长走向了马太效应,就比如去年 AI 创业公司的融资总额是 1131 亿人民币,其中商汤、旷视、依图和云从的“CV 四小龙”就占了五分之一。
这个时期商业化成为 AI 的核心词汇,将现有技术落地,进行商业化的服能开发才能持续向资本彰显自己的价值,整个 AI 行业都在进行着去泡沫化的自我整顿。
而且 AI 投资也有着极高的风险,火山石资本管理合伙人章苏阳曾经这么评价过 AI 芯片的投资风险,他表示“投芯片要么成功,要么失败,不像部分模式创新,这条路没走通可以立马改。”这与资本趋利避险的风格大相径庭。
所以对于 AI 行业来说,如今需要彰显自己能力,积极进行各个领域、各种场景的价值凸显,双持“输血”与“造血”能力,才能走的更加长远,更具竞争力。
而宠物经济正是当下适合掘金的行业之一,根据狗民网发布的《2019 中国宠物行业白皮书》数据显示,2019 年全国城镇养宠(犬猫)主人高达 6120 万人,比上年新增 472 万。而同时根据极光大数据发布的《2019 年宠物人群专题研究报告》显示,从 2013 年至今,我国的宠物主数量持续增长,预计到 2019 年底,中国宠物行业规模将达到 3457 亿元。
宠物经济无论是前景还是如今的份额都足以称得上是蓝海,在其中谋求新发展是可行的,而且“狗脸识别”又是符合当下宠物主们需求的项目。
宠物经济因何而走俏,一言蔽之,就是缓解了如今社会上的孤独感。被称为现代法国小说之父巴尔扎克曾经说过这样一句话:“在各种孤独中间,人最怕精神上的孤独。”
有公开调查的数据显示,如今中国的单身人口已经高达 2 亿,其中 8 成左右是年轻人。而在这部分年轻人群中,72.19% 在外地生活,其中 61.47% 的人会感到孤独。
尤其是在当下快节奏的生活与工作压力下,在外独居的中青年们感到的精神压力就越大,对于这份孤独感需要一些情感的寄托,有人选择泡吧夜场,有人沉迷游戏社交,还有人选择了宠物。
因为养宠物不仅能够给自己一个情感寄托,也能以宠物交流为引展开更多的社交活动,萌宠圈、宠物交流圈等圈子本身也是社交的一环,宠物也天然带有社交币的价值。
甚至有些年轻人受制于出租房要求、自己时间、金钱等方面的限制,无法亲自养一只宠物,但这个需求演变下甚至出现了“云吸猫、云撸狗”的行为,都表达了如今“空巢青年”强烈孤独感下的情感需求。
而这些孤独感与家人般情感的陪伴下,所诞生的就是对于“寻狗、寻猫”的需求。
因为宠物除了正常的生老病死外,走丢也是常有发生的悲剧,拿宠物狗一项来说,有宠物从业者表示,“每年,中国有很多狗狗走丢,其中只有 20% 不到的狗狗被找回,而绝大多数沦为流浪狗,走丢以后甚至会成为饭桌上的食物。”
这也导致了寻狗成为一种实实在在的硬核需求,但苦于无迹可寻、无系统化的寻狗业务,使得寻狗大多以区域化社交网的形式一直存在。
只不过这种大海捞针式的寻狗途径,只有不到 2 成的找回效率,即使是有好心者找到狗,也鲜有有信息回溯途径找到狗的主人,使得“狗脸识别”在一定场景下会有用武之地,并不只是虚张声势的无用功。
识别有“需”而无实,发展重B不重C
但这并不是说“狗脸识别”多么有落地实效,用 AI 寻狗的需求虽在,但实用性并不高。
首先,人脸识别技术是基于信息积累的,有着庞大的数据库支撑,背后是整个社会的信息化与征信制度的发展,而虽然能从狗类大数据上升到技术层次,但要想让每个宠物都要“实名制”入网,确实在短期内难以实现。
其次,从宠物消费结构看,宠物食品消费是的养宠支出,宠物食品消费在整个养宠消费结构中占比高,达 61.4%,比上年增长 9.2%。而宠物零食、宠物药品消费的增速最快,各细分品类中,宠物零食支出增长8%、宠物药品增长4%,为消费增速最快的两个品类。
寻狗的需求固然存在,但在整个宠物经济市场中,比率实在是太小,且并不是高消费、高频次的场景,与商业一途的发展来看,放大而选小,放繁而选寡,是为不智。
最后由于先到经济起步较晚等历史原因,在很长一段时间内,在国内猫、狗等作为功能性家畜饲养的情况尤为普遍,实际上国人“拥宠”时间不长,因而在观念上仍然难以根本上接受宠物“人性化”的理念,另一方面,在以往经济条件有限的情况下,宠物虽给予了饲养人一定的感情慰藉,但在经济上仍未能获得与家庭成员相同的地位,那些重金寻狗的宠物主,毕竟是少之又少。
所以对于 AI 技术而言,与其想着一步到位赋能宠物经济的C端用户,不如退而求其次,先帮助宠物经济B端进行升级改造,进而提升整个宠物行业的竞争力与服务体验。
履历遍布 BAT 的中关村才女梁宁认为一个优秀的企业或者行业由行业价值观、安全感与 KPI 三个方面决定。而这三者放在如今的宠物经济市场中,也恰如其分,AI 也需从行业价值观、安全感与 KPI 这三点渗入宠物经济。
首先行业价值观。宠物行业本质脱胎于人们的情感,是一种情感主导的昂也,温馨的情感营造可以说是整个宠物经济的主旋律。但如今整个宠物行业一是从业人员不足,根据金证券研究报告的数据显示,截止去年我国宠物行业整体人才需求量约 36.8 万,当前执业兽医仅约 7.7 万人,且每年通过执业考试约 1 万人,人才缺口短期难以补足。
二是有不少从业人员并没有对宠物足够的耐心与细心,纯粹是因为行业有赚头,并没有自发投入的行业价值观洗礼,也没有因热爱而更多付出的条件,容易造成行业的服务水平低下。
而 AI 一方面可以在培养上发力,弥补市场人才的缺乏,如今“AI+ 教育”早已在各个场景落地,放在宠物人才培养中一样有所帮助;另一方面通过 AI 的用户数据池,也能从真正对宠物行业感兴趣、有着优秀行业价值观的待业者中挖掘、引导,帮助他们认知、了解这个行业,吸引更多有着行业价值关的高质量从业者。
其次是安全感。每个行业想要吸引到足够的从业者,一是利润,二就是行业安全感。就好比如今虽然很多行业的收入都比教师、公务员高,但每年仍然会有大量的人选择去竞争、考试。
原因一方面是个人的奉献精神,另一方面则是对于“金饭碗”的安全性考虑,毕竟相较于“打工”类不知道下一年行业、甚至下个月变动的态势,一份稳定而持久的工作更加让人有安全感。
正如前面所说,如今很多人只是因为宠物经济够火爆才加入,但对于未来的发展方向还是忐忑的。也许宠物经济也许是当下的,但 AI 是未来的,作为公认的未来科技,AI 的发展与赋能总是会让人更看好其未来的情况,有着 AI 技术的加入也能让人更加安心,给予宠物行业从业者更多的行业安全感。
最后是 KPI。做为结果导向的体现,KPI 往往代表着一个员工的实际价值或者说一个企业的期望价值,但 KPI 往往在制造业等流水线生产活动中更为明确,放在服务业中,尤其是宠物经济中,十分模糊,目标定多高,对于这个新兴产业都很难统计。
而 AI 技术一方面可以综合市场大数据,智能化根据风向与需求的变动去智能化定制企业 KPI 目标,机遇更加弹性、更加智能的发展规划;另一方面也能够通过 AI 技术的赋能,让从业人员服务更具效率化,提升整个行业的 KPI。
前麦肯锡资深合伙人理查德·福斯特在《进攻者的优势》一书中提到:企业界向来都有进攻者和防守者,只有不断的进攻,懂得运用新方法,去挑战极限才可能有新的转变,进攻者的关键可能在于技术优势,不断扩展自己的思路。
对于 AI 行业来说,向不同场景的进攻正是能让其技术优势发挥出来的正确手段,但正确的手段也要有正确的对象才能使效果,抓住宠物经济B端的赋能方向,可能才是 AI+ 宠物的帕累托最优解。
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