购物中心弱电智能化：客流系统进入4.0时代

   做购物中心弱电智能化的朋友们一定都接触过客流系统，作为购物中心重要的数据工具，客流系统是弱电智能化必选项。

   实际上，如今的客流系统，已经从1.0跨越到了4.0时代，从传统头肩计数到3D时空动线技术演变，实现从仅统计人次到如今的顾客全流程价值闭环。

客流系统1.0

No-ID：仅统计人次，不去除重复

   计算机视觉的技术革新为众多行业带来了新的发展曙光，许多难以把握的问题在其加持下收获了预料之外的解决方案。当计算机视觉技术开始应用于购物中心，客流系统也随之发生了质的改变。最早利用计算机视觉技术开展客流统计的时代，我们称之为"客流系统1.0"，其主要是通过摄像头的部署，从上往下拍摄，通过识别人的头肩特征进行客流计数，也叫头肩客流。

   不得不承认的是，在无法大量快速计数的时代，客流系统1.0让行业收获了数字化的初代应用。对于购物中心的一些关键卡口，如入口、楼梯口、门店口等，其能对进出人群以人头计数。但是，对于重复出现的人，客流系统1.0无法确认是否为同一个人，即不能去除重复。基于这一系统，购物中心只能获得人次数据，很难获得准确的人数数据。这便是计算机与客流统计相结合的初次尝试。

客流系统2.0

Face-ID：隐私不合规，低头易漏识

1.0系统的无法去重和较大误差，让越来越多的购物中心开始寻求更高级别的客流系统。随着人工智能技术的发展与普及，市面上曾出现过一个短暂但未在购物中心实现广泛落地的客流系统2.0阶段，其主要是依靠人脸识别，来解决客流系统1.0无法去除重复的问题。

   基于每个顾客的人脸 ID，客流系统2.0可以实现一定程度上的去重效果，但是这一方案对顾客状态的要求比较高，顾客在抬头时可以识别，但一旦低头、转身，就容易出现漏识，准确率不稳定。另外，自2021年《个人信息保护法》出台，明确规定了购物中心内顾客未同意情况下进行人脸识别属于违法行为后，这一技术也随之基本淡出市场。

客流系统3.0

ReID：难辨同一人，难获全流程

   在人脸识别不被允许的情况下，部分公司开始采用 ReID（ 行人重识别，Person re-identification）技术，以期基于非人脸 ID 的人体表观特征等实现跨镜识别，即客流系统3.0，其技术路线有二，一是斜照 ReID，二是顶视频 ReID。

   市面上很多 AI 头部公司以及互联网巨头都曾尝试过斜照 ReID 技术，但测试结果证明，仅通过人的衣着、配饰等人体表观特征，在客流量较大的购物中心内，很容易因为顾客"撞衫"或"遮挡"等问题而无法辨认是否为同一人。

   与此同时，部分公司也在尝试顶视频 ReID 技术，其原理与斜照 ReID 基本一致，不同的是，顶视频 ReID 从头顶向下拍摄，斜照 ReID 是倾斜拍摄，顶视频能够拍摄到的范围，基本停留在人的头和肩，远远小于斜照拍摄范围。

   对于购物中心而言，不论是斜照 ReID 还是顶视频 ReID 技术，误差都大幅存在，其仍无法获得完整、真实、准确的顾客数据。

客流系统4.0

3D时空动线：AI精准客流·顾客全流程数字化

   回顾人类发展史，不断超越现有基础是发展轨迹，而技术便是其中的一个缩影。经历了1.0到3.0的不断探索和演变，客流系统来到了4.0时代（也称之为 AI 精准客流）。相较于前三个阶段，这一时期的最大特点便是实现了顾客的全流程数字化，而这都将基于3D 时空动线技术。

   具体而言，即需要先对购物中心进行全场景的高精度三维重建，使空间中的所有要素获得厘米级精准的三维坐标映射。在三维重建之上，再通过多个空间计算技术，基于200多个人体表观特征进行时空关联分析，最终实现对顾客全场动线的匿名连续感知。

   值得一提的是，客流系统4.0所采用的 3D 时空动线技术，不收集任何人脸特征等生物识别信息，也不存储任何个人信息，整个过程全匿名化，均在法律允许的范围，极为注重对顾客的隐私保护。

   其打造的客流系统现已通过了 GDPR 合规评估——符合欧盟 GDPR 合规要求（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）。此前更获得由英国标准协会（BSI）授权颁发的 ISO/IEC 27001:2013 信息安全管理体系认证与 ISO/IEC 27701:2019 隐私信息管理体系认证。据业内人士透露，获得GDPR、ISO/IEC 27001及27701三重认证的 AI 公司，Aibee是国内首个，其已在隐私保护、信息安全、数据安全方面已走在了行业前列。

   相比过去的客流系统，4.0系统不仅能提供人次统计，更可实现去重后的客流人数统计。在保护顾客隐私的情况下，输出顾客全流程的真实动线，形成多层次的客流漏斗（过店/进店/深逛），为购物中心日益增长的数字化运营需求提供精准数据支撑。与此同时，基于顾客动线分析、店铺关联组合、公区/多经点位效率优化等200+数据维度的商业场景洞察，既能客观反映每一个顾客的线下行为偏好，也能精准量化各类区域的空间利用效率，进而赋能购物中心招调、推广、运营全链路数智升级，让线下购物中心具备如同线上一般的精细化运营能力。

从1.0到4.0

是技术的发展，更是需求的敦促

   究竟是技术的发展创造了人类新的需求，还是人类的需求创造了技术的发展，智者见智仁者见仁。但就客流系统的发展来看，二者相辅相成。AI 精准客流系统对于购物中心而言早已期盼已久，技术的发展创新也在不断为自身寻找合适落脚点。

   对于购物中心，AI 精准客流系统可以清晰地帮其运营者了解楼层间、业态间、店铺间的相互导流情况。以往对引进店铺的实际导流情况、某一店铺的单逛率统计、投放广告后的店铺新增人流统计等因为缺乏技术支撑，行业在此困囿许久。

   而技术也在现实场景中实现了自身进步的真正价值。据透露，目前市场上 TOP30 商业地产中，已有20家与 Aibee 展开了深度合作，不少企业选择将 Aibee 提供的商业地产数字化解决方案作为集团推广的标配。可以确定的是，基于顾客全流程数字化的深度运营时代，正向商业地产行业加速奔来。