「阿里、京东这样的大电商平台偏销售，他们只是把最后一公里变成了高速公路，只解决了商品到消费者『最后一公里』的问题。但在此之前，还有很长的土路。」

极睿科技想做的，是用数据跟智能，重新优化商品的设计和流转。

采访、撰文 | 太浪

创业四个月后，便拿到金沙江创投数百万天使轮融资；仅用一个产品demo和一个粗糙的BP就征服投资人。去年11月，又拿到拼多多天使轮投资方魔量资本的数千万Pre A轮融资。目前，又在进行新一轮融资。

这家公司叫极睿科技，创始团队均来自清华计算机系。

创始人武彬是清华计算机系2010届本科、清华计算机系自然语言处理实验室硕士，师从 孙茂松教授 和刘知远副教授；CTO徐镇是清华计算机系本科、清华网络科学与网络空间研究院硕士；CV负责人Daniel是清华智能技术与系统国家重点实验室硕士。

三个清华计算机系的理工男，要用AI变革整个时尚（服饰）行业。

1 本科萌生创业想法， 花近20万标数据

武彬称，创业的想法主要源自于强大的内驱动力，「希望能改变一些事情。」

「衣食住行与人最相关。服饰作为柔性化的商品，相较于人脸、车等刚体的识别，服饰识别更难，并且有光照、折叠、遮挡的影响。」

本科时，武彬就和辅导员徐镇一起，研究针对服饰领域的神经网络ApparelNet。

算法的准确度取决于数据的好坏。公开的数据训练出来的算法很容易被超越。因此，武彬在2015年搭建了一个数据标注平台，建立自己的数据壁垒。武彬说，他和徐镇共花了近二十万，雇了十几个兼职学生，用一年多时间，标注了100多万数据。

本科时参加比赛获得的奖金，以及帮别人开发东西赚的外快，成了武彬这笔数据标注费用的来源。

当时，他们只专注于标注大品类的服饰商品，保证包、上衣、裤子、连衣裙这些品类「做到足够好」。鞋、小品类商品、配饰等都没有标。武彬说，即使是把所有品类（包含瓶瓶罐罐）都标了，效果也会很差，不如做的更精准。

还好，舍了「孩子」，他们套着了「狼」。2017年研究生毕业进行创业时，ApparelNet深度学习算法的识别效果就吸引了投资人的注意。

2 用数据和智能变革整个服饰行业

决定做服饰后，武彬和联合创始人调研过整个服饰领域。

通过调研，几个只懂coding的程序员了解到：商品从设计、生产、流转、销售再到消费者手中，要经历一条很长的链路，人和商品间的距离很远，生产者「闭门造车」，不知道消费者要什么，造成库存堆积。

他们从消费者购买东西开始，倒推整个商品流转和生产的流程：

一个人买东西，可能经常会去看媒体上的东西，构建自己的时尚逻辑，然后去电商上去买；电商上的卖家，会从批发市场进货；批发市场的商品从品牌来；品牌的商品由内部设计师设计而来。设计师的灵感有两处来源：大品牌会有自己的培训和延续，小一点的品牌会抄款，抄韩国的款、日本的款。

武彬说，「阿里、京东这样的大电商平台偏销售，他们只是把最后一公里变成了高速公路，只解决了商品到消费者『最后一公里』的问题。但在此之前，还有很长的土路。」

而极睿科技想做的，是用数据跟智能，重新优化商品的设计和流转。

武彬表示，目前，能够透露的商业模式是：通过API接口的形式，输出数据与算法的能力。如今，已经基于API封装了两款产品：AIFashion开放平台、ECPro易店通。

3 售卖API接口，赚得第一桶金

AIFashion开放平台汇聚了极睿科技近20个API，包含时尚领域相关的计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等AI技术在内，服饰检测、时尚分析、智能检索、人像分析、知识库、机器翻译7个方向，共18个功能接口（API）。

供服装电商平台（为京东提供同店铺跨品类搭配服务）、时尚内容媒体（如小红书、更美）、线下零售门店（如太平鸟、Lily）等按需购买、调用。武彬称，「十行代码」就能完成对接。

极睿科技AI fashion开放平台上公布的API接口

目前，与极睿科技合作的电商媒体有小红书、医美APP更美（内含服饰版块）。极睿科技依托图片标签化能力，帮小红书关联帖子和商品间的关系：在博主授权的情况下，为帖子中的图片打锚点，关联小红书商城里的商品；帮「更美」打通帖子跟帖子间的关系，识别帖子中的商品，然后进行相似商品推荐。

2018年，「盒子电商」（订阅制电商）在国内兴起，刮起「货找人」的流行风潮。对盒子电商而言，货源和用户搭配体验是重点。

但是，如何帮货精准找到更适合的用户，则需要借助AI的力量。极睿科技称，大部分盒子电商需要依托于标签识别能力，实现商品的标签化，进而实现预先的搭配款式选择。简单理解，即是担任盒子电商中搭配师的助手，把单个的SKU组合成套装。

他们还与硬件厂商合作，赋能零售门店。目前，已经为「个性化橱窗」、「智能试衣镜」两款产品申请了专利。

武彬向我介绍了这两款产品：当你走在门口的时候，个性化橱窗会识别你的穿衣风格和颜色，告诉你店里哪个区域或者哪个风格（相似风格的推荐）适合你，做个性化的推荐。当你在智能试衣镜面前，拿起衣服时，它会给你进行跨品类穿搭。

武彬说，目前线下并非他们发展的重点。

硬件太重，成本暂时还太高。比如，个性化橱窗的改造成本在10万元左右。极睿科技自己不做硬件，而是选择与硬件厂商（比如，莫凡、锐吉）合作的形式共同推动线下市场。

但品牌也有压缩成本的考虑，因此只选择几个旗舰店进行试点，比如，太平鸟不到十家店，Lily一两家店，「都是偏体验，主要为了展现自己品牌的调性」，武彬说。目前，极睿科技赋能的线下门店仅20余家。

极睿科技正与「场景鹿」谈合作。「这家杭州的公司已经在全国铺了几万个这样的镜子，希望能快速的把我们商品识别与推荐的技术附加在他们的镜子上，做导购或者商品转化的事情。」

4 做商品到电商间的桥梁

ECPro易店通是一款基于AI图像识别技术，为电商企业提供商品详情页的自动标注、排版、切割、导出、上货等一站式服务的在线SAAS系统；是一款在API的基础上封装而成的商品中台产品，服务于品牌商，是极睿科技今年会大力推的产品。

其中，「商品上架」是这款产品的主打功能。

商品要想在电商平台进行售卖，就要按照各个电商平台的要求做商品上架。

但是，大部分服饰品牌偏传统，比如，有些品牌的标签体系比较单一，只有二级品类和一个风格；有些小品牌甚至没有标签。而且，天猫、京东、拼多多等电商平台的标签体系都不同，因此，面对不同的电商平台，要满足的标签体系也不同。

极睿科技联合北京服装学院的老师，在天猫、京东的标签体系基础上，建立了更细粒度的标签体系。比如，一款产品，京东打的风格标签是「韩版」，天猫打的标签是「韩版—街头」，极睿科技打的标签是「韩版街头」。

极睿科技标签体系的一部分

依托图像识别、属性标签识别技术，ECPro能实现自动（智能）切图、属性识别（标注）、文案撰写、商品详情页生成、商品跨平台自动上架、同店铺跨品类搭配等功能。

商家要做的，只是将图片包上传至ECPro。

首先，他们会识别出图片是模特图还是SKU的颜色图、挂拍图、领口细节图、袖口细节图、吊牌、水洗唛；第二步，将水洗唛里的产地、材质、属性、年份、品牌、清洗方式等信息识别出来；将商品图里的领型、袖型、纹理、风格等识别出来；第三步，为每个图片打上标签。除了方便产品上架，也便于商品管理。

武彬称，「以纯以前有三个运营团队，负责三个电商平台的商品上架，每个团队10人。用了这个产品后，只留1个人即可。」

在武彬看来，省下来的人力成本「很直观」，即使ECPro这款产品的售价更高，也会受到品牌商的欢迎。

除了帮以纯Yishion嫁接起商品到电商的桥梁，极睿科技还用商品信息管理系统PIM（product information management）帮它做起了商品管理。

一般，一个品牌内部的设计师部门、商品部门、营销部门是多个部门。而每个部门，比如设计师团队，会有多个子部门独立设计开发款式。而内部虽然有ERP等系统做流程管理，但是对于数据的打通与关联却没有办法做到。

「PIM将这些部门的关键数据做关联，依托我们的自动化标签、以图搜图等技术，可以做到对手稿图、商品图自动标签，将图片信息提取为统一的结构，做到以图搜图和以文字搜图；从而在设计师对商品做企划与设计时，可以参考与关联品牌内部的历史信息，做到内部所有数据的有效资源化。」武彬说。

目前，PIM的使用者有十余家品牌。

5 吃下「品牌」这块蛋糕

调研后，武彬发现：有很多大品牌，有一半的销售额都是被库存吃掉的。所以，他们想重新定义商品的生产和流转，从源头上降低库存，吃下「品牌」这块蛋糕。

「品牌这个市场足够大。全中国大概有几万个品牌。每年SKU在1万以上的，大概有5000来家。我们未来还会拓一些海外市场。更多的收入，希望从品牌（商）这边来，我觉得品牌、设计师是更好的客户。」武彬说，

「品牌更希望的是一个SaaS。我（品牌商）上传一个SKU，你（SaaS产品）给我打完分，然后告诉我这个商品会不会是卖点？我应该生产多少件？」

今年下半年，极睿科技将针对快时尚品牌/轻奢品牌，推出「趋势分析」这款产品。

时尚有一股潮流，「先欧美，再日韩，再中国」。通过对国外数据的分析，能比较快速告诉大家，未来一段时间中国的趋势是什么，从而在商品设计环节赋能设计师，进而帮助品牌商缩小SKU池子。

「之前，可能是1万个SKU，现在缩减到8000个SKU。把更多的产力聚集到一些更小的SKU池子上。提高这些SKU的生产量，提高销量。」

目前，极睿科技找了韩都衣舍来验证这款产品。「韩都衣舍有自己的数据分析团队，只需要我们给他一个比较简单的报告，他们内部就会做这样的事情。」武彬说。

武彬说表示，任何事情都是会有预测误差的，他们希望只是想减少一部分，优化库存。「我们觉得，（这款产品）能省下30%的库存。」

同时，实现了商品流转的智能化后。根据最初的生产和预测，减少整个流转环节（商家—批发—推荐）的人力成本，「每年帮品牌商省掉几百人。」

武彬预计，今年会增加200多个品牌客户。

「现在，大家对于这个事情还是挺认可的。因为他算起来的人力成本是很明显的降低了，大家很容易尝试这个事情。第二是预测，品牌商刚开始会在小的SKU上做测试，然后再验证一两个月之后就很愿意批量来尝试这件事情。」

同时，他们也在开发新的接口，比如多语言翻译接口，目前能支持中英文翻译，为拓展海外客户做准备。

「实际上，线下的占比还是比线上要多得多。线下还是有很多可以去挖掘的点。」因此，针对线下门店，极睿科技也在继续发力。

相较于让AI进行搭配推荐，店家/商家更希望用AI吸引更多人进店，搭配的事情还是由导购来做。

而一个导购的生命周期是8个月，培训成本很高。有没有办法缩减这个成本？极睿科技正与某家企业合作，开发导购助手这样的APP，试图解决这一行业痛点。

6 找场景的方法论

「在学校的时候，是拿着锤子找钉子，不断地去找这个锤子能敲哪个钉子。现在是要转换成：发现客户的痛点，把客户的痛点转化成行业需求或者行业痛点，然后再把自己的锤子拿出来，看看能不能解决这个问题。」

将这段话翻译一下，就是：找场景不容易。武彬坦言，找场景占用了他很长时间。好在，一番摸索后，他总结出了一套方法论：

（一）抓住第一批客户，保持紧密的联系，他会告诉你，他需要什么；

一开始，在给小红书介绍了一些接口，他们使用了之后，极睿科技就被邀请到小红书总部看他们的整体流程，看他们是怎么标帖子的、怎么按照标签做管理的。也有一些品牌会不断问，「你们能做什么？你们适合做什么？」

（二）要比客户有一定的前瞻性；

有些客户偏传统，不知道科技的发展情况，但是有迫切的需求。所以，要站在他们的立场考虑，引领他们。

武彬透露，通过ECPro这个产品，他们绑定了很多品牌商，知道这些品牌商有什么商品。同时，小红书上想要自己带货的博主也想在一个平台上看到能链接的商品。因此，他们正计划开发一个平台X——对接商品生产者（品牌方）与商品展示方（博主），让博主们打了锚点的商品图片直接在平台X上展示。

（三）深入一线；

站在客户的立场思考问题的前提是，深入一线，了解真实的需求，进而发现AI的用武之地。

「趋势预测」的需求便是基于上述方法论找到的。

（四）砍掉伪需求。

基本上，聊完一个品牌的需求后，他们还会再聊大概30家，发现这个需求是行业痛点、行业刚需后，才决定做。

目前，极睿科技的重点在「扩展」。

「定制很难去拓展。（就算）一个单做的更大，如果它不是一个通用需求，我们只能依附它生存。」武彬表示，「我们希望产品的边际成本为零。比如商品上架，我们现在做的就很通用，再来一个新客户，只需要10秒钟把它开一个账号。」

武彬表示，公司现在基本上收支平衡，今年下半年就会盈利。