记：3月5日华为云开放日：走进华为，作为MVP代表现将受访稿整理以作纪念(1)

媒体：AI前线—蔡芳芳

1.       AI+零售场景落地过程中有哪些技术难点？基于华为云可以解决其中的哪些问题？

答：

首先是不同环节的数据集成，难以打通，在整合三个以上系统比如客流分析、会员、CRM、ERP等的时候，难度就会陡然增加。其次是算法模型，对于To B和To C行业应用，分析模型需要具有深厚的软硬件技术积累和对行业产品的独特理解。最后是提高性能，需要在前端运行多个神经网络，以解决运算量庞大，芯片性能有限的问题，同时还要具备技术优化能力，实现低功耗、低成本的目标。

基于华为云“融合云数据仓库”技术可以解决多系统的数据集成问题，基于“AI智能平台新型图计算技术（EYWA）”解决实现分布式大规模一体化的图分析查询和高性能计算问题以及丰富的图分析算法库，可以为多行业领域提供场景支持服务。

走进华为F区：

2.       以智慧门店的客流分析为例，当前应用中，前端入店会员的人脸精准识别（视觉感知），和后台的客户画像和数据分析分别做得怎么样了？现阶段还存在哪些问题？

答:

目前入店会员人脸精准识别可分析感知客户年龄、性别、去重和颜值，数据分析按照分类定性（即按自然属性分群分组）实现客流计数、检测活体、到访频次、活跃度分析以及趋势变化，客户画像包涵了会员爱好、消费、关注时间、新老顾客、会员FaceID等信息，视觉数据和交易数据深入融合关联。

现阶段创建预测模型的训练集、客户画像的构建需要进一步完善，存在数据不全面的问题，用户行为与跨平台关联、客户真实性、安全性和偶然性数据处理导致的结论真假甄别问题。

3.       在选择云平台合作方的时候，你们最看重的是云平台的哪些方面？性能表现、支持的框架算法模型还是易用性等？

答:

在选择云平台时依次考虑的是云平台的易用性、框架性能、算法模型、和性价比。

4.       目前你们在行业中看到的AI+零售场景落地情况如何？落地的普及率和带来的效果分别是什么样的？

答：

当前陕西行业中AI+零售场景落地处于前期客户培养阶段，出现了人工智能药店、无人便利店、商场门店等刷脸进店、动态货架、自动结算、刷脸结账等应用，场景化落地普及率还比较低，AI营销带来的效果正在逐渐显现，行业AI人才投入1.8万人居全国第三，未来AI+零售落地赋能的市场空间巨大，视觉和大数据技术与零售的融合值得期待。

西安作为丝绸之路起点，布局“一带一路”有重要的战略地位，AI能为用户进军中亚各国带来硕果。