作者|震霆

出品|新芒X |GOwithAI


“大幅提升搜索速度和准确度,增加拍照和购物乐趣。”

看到这个描述,是不是有种惊不惊喜,意不意外的感觉?尤其是对于那些爱购物的用户,更可能会提升你的剁手效率。

这是京东APP中的一个叫“拍照购”的使用体验介绍。具体来说,用户使用京东APP,进入左上角“拍照购”页面, 拍照并识别照片中的物体,返回京东商城对应相同或相似商品的信息。


▲图注:拍照购使用页面(来源:独家)

看似实现了传说中的一扫就能找到产品购买信息的功能,也是AI技术应用到电商购物场景中的又一典型案例。

那么这个神奇的“拍照购”具体体验效果如何?有句话叫”是时候展示真正的实力了。” 但是更有一个段子是“本以为是个王者,没想到却是个青铜,甚至废铁。”

为什么这么说?还不是因为进行了一番实测后,得出的不靠谱的神一般的体验结果。

以下,Enjoy。

无厘头的数码3C产品识别&推荐

我们先拿京东的招牌品类消费电子来测试体验。

1:拍照购之「荣耀8」

先看一段独家体验操作视频


操作步骤也不难,打开京东APP,进入首页,点击左上角“扫啊扫”,进入后,点击中间“拍照购”,即进入目标产品拍照和扫描识别过程,识别完即进入产品推荐页面。

我们以产品“荣耀8”为标的物,一阵操作之后,我们惊奇的发现推荐的相似产品第一款竟然是价值16568元的电视柜、第二和第三款为欧式地毯,第四款依旧是贵的要命的电视柜。

一款手机产品怎么和电视柜和地毯关联上了,不知这是什么推荐和关联机制。

当我们再次拿这款产品扫描识别,得到的推荐结果变为了优百纳 垃圾桶、联想保护套。

试想一下,一位想买手机的,难道会对电视柜、垃圾桶感兴趣?

2:拍照购之「iPhone」

我们也试图多个产品来进行验证,既然荣耀8不行,那我们再用iPhone手机进行体验。

同样步骤,扫描识别后,推荐的产品为美式复古挂钩、车载手机支架类产品。这就是京东AI所认为的与iPhone 气质相匹配的产品?

库克看到估计也要打人了吧?毕竟今天苹果股价暴跌。

3:拍照购之「小度在家智能音箱」



上面的识别推荐结果让人无奈,那我们放开那些手机,换做当下最火的一款音箱产品来试试。

通过拍照和识别,我们看到推荐的第一个产品正是这款音箱,点击去即可购买。

但值得注意的是推荐的卖家并非小度在家的官方店,并且显示要一周发货,而小度在家的京东旗舰店则是现货发售。在推荐机制上依旧存在问题。

推荐的其他几款产品更是八竿子打不着的包装盒、磨刀神器。

4:拍照购「蓝牙耳机」

经过识别,推荐的相关产品更是离谱,出现了马桶盖螺丝配件、洗手间的标识,而唯一的共性就是都是淡蓝色系。

通过对几款经典又常规的数码3C类产品进行拍照购测试,我们得以看到其推荐的关联度太低。对用户而言,大概率实现不了官方描述的大幅提升搜索速度和准确度,增加拍照和购物乐趣,更不用提面向B端企业开放的这种能力。



以下为4款产品全部识别视频


如果总结一下这四款产品,可以是全军覆没了,没有一款推荐的相关产品是到位的。如果是换做其他品类的产品会怎样? 我们也有必要体验一番。

将就凑合的日常用品识别

1:拍照购之「美汁源果粒橙」

我们以果粒橙为对象,识别后推荐的产品为同款产品,其他几个也是同款,只是瓶装的规格数量不同,价格也不同,果粒橙识别还算到位,值得记上一功。

2:拍照购之「海飞丝洗发露」

我们将大家都熟识的海飞丝洗发露进行识别,从结果可以看到的是识别和匹配上了产品,但是推荐的却是出奇一致的挂钩产品而没有产品本身。

换位思考,对用户来说,想直接获得这款产品的购买链接的需求会更大,但也事与愿违。

3:拍照购之「奶粉」

我们再将一款奶粉进行拍照购,结果也算准确的识别了出来。推荐的第一的为多瓶装,对于这个结果也算是比较难得了,不用再去计较数量问题了。

4:拍照购之「图书识别」

那么我们用来识别一本书,结果会是怎样?看完这个你就知道了。


从上面两本书的识别结果来看,图书类的目标识别基本就前功尽弃了。一本经典的书,推荐的却是没有任何关系的画册等,唯一有关联的是和封面颜色类似。这难道就是这个推荐算法的唯一规则,视颜色为参数?

起个大早,赶个晚集的京东拍照购

我们注意到,早在2012年,就有新闻报道称京东商城“拍照购”,布局移动端,甚至还称之为“逛街必备”。


▲图注:“拍照购”2012年上线时报道(来源:网络)

准确来说,7年前的拍照购,是一个比价应用。用户可以利用手机拍照功能及图像识别技术,在线下随手拍摄一个商品,即可查到该商品在京东商城的价格,实现“货比三家”,到京东商城网购享受更低的优惠价格。

经过7年的迭代和技术演进,加上人工智能算法精进,才有了我们看到现在的拍照购的形态。我们没有办法将所有产品一一进行体验、识别和查验结果,但是上述多个典型的大众产品也足够有代表性,足够说明问题,从此不难看出离所描述的增加拍照和购物乐趣的体验相差甚远。

要知道这已经过去了7年时间。用起个大早,赶个晚集来形容也再合适不过。

在官方对此技术应用的优势介绍中写到:支持种类多样、准确可靠、多场景应用,但实际显然还有很大的差距。

虽然一方面向京东APP提供了这项技术,另外也当做一个热门AI能力执意向B端企业输出,但如果知道这种效果,也很难能说服用户或客户为此买单,别说提高了购物效率了,只要不拉低效率就算是好事。

▌新芒X最后说

本以为是个AI王者,没想到却是个青铜。

不可否定的是,拍照购的理念是典型的AI技术在电商购物场景下的应用,如果通过大数据喂养的算法足够精确,的确可以给用户带来更好的购物体验。 甚至可以实现京东官方所说的商品点击转化率30%以上。

显然京东的拍照购还是比较初级阶段,推荐产品精准度不够、关联性不高。再展开来说,就是技术层面整体的AI图像理解能力不足,甚至以小窥大,会产生对京东AI能力的质疑。

与此形成鲜明对比的是,图像理解、图像识别作为AI行业相对来说成熟的应用层,已经应用在多个领域并发挥效力。而京东拍照购却缺失了应有的能力。


▲图注:京东AI开放平台产品服务(来源:官方)

就连比较成熟的图像识别和理解都难以突破和产生真正的效果,更何况京东AI平台上展示的其他更高深复杂的AI能力。不可忽略的是这个俨然鸡肋的拍照购已经是一个存在7年的产品。

同时作为京东的用户一枚,哀其不幸怒其不争,更真切的希望这款有着巨大潜力的AI应用,在第七个年头,在AI能力、算力和数据都有了极大提高的大背景下,有更大突破,给用户带来更多新奇的购物体验。

也欢迎有好奇心的用户,不妨去按照上面的步骤去体验一下,假如拍照识别后推荐的产品精确或关联度高,算我输!

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