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伴随着技术的成熟，一批人工智能企业开始采用人脸识别技术进行零售行业客流统计。这种客流统计系统可以在丝毫不影响顾客体验的情况下，精确分析每一个顾客的性别、年龄、表情和服饰风格等信息，自动排除重复进店人员，提供准确、实时、全面的客流统计数据，帮助商户进行针对性的策略调整。
通过人脸识别，系统还能自主识别分析客流身份，帮助店员及时知晓 VIP 客户的到店情况和用户画像，提升服务质量。系统甚至还可以通过检测客流的移动轨迹，描绘出门店的热区分布，让商户可以直观掌握进店顾客在门店内的长时间逗留区域和高关注度货架，从而帮助商户优化产品陈列及人员配置。在对用户数量统计的同时，还可以对用户属性做一个归集分类，让商户更了解到店客户的风格属性。
线下的零售门店，每一平方米的租金很贵，所以对每一个平方产生出来的销售额转化，尽量是越高越好，针不同的业态，坪效有不同的生存线。通过机器视觉技术，就能对行人识别分析到场的坪效、货效，比如哪些地方是热区，然后去分析得出目前坪效是不是最有效被使用，以及应该怎样去使用。李明强说：“我们想告诉零售企业，应该怎样去追求数据的利用价值，了解到顾客和你的商品是怎样的关系。”
目前，将机器视觉技术应用在新零售零的企业不多，但也不算少，且在图普之前有几家做得不错的“前辈”，例如瑞为智能，极视角等。不过，李明强觉得现在依然是一个进场的好时机。
