facebook也\\「facebook跨境电商项目」

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每一个巨头无时不刻都在试图突破自己的边界。进入2020年之后，互联网尤其是移动互联网带来的高效生活和经济红利继续在全球范围内扩散，而牢牢把控着社交、电商、游戏和增值服务等细分领域话语权的顶级玩家依旧在蠢蠢欲动，想的就是趁竞争对手不留神之刻立即进入对方的领地，抢占一方属于自己的根据地。

5月20日，Facebook 宣布改进其平台上的购物体验，继去年在旗下照片共享应用Instagram和即时通信应用WhatsApp上推出了有限的购物服务后，今天又推出一项名为“Facebook Shops”的服务，可以让企业在这个全球最大的社交平台上展示和出售产品。

毫无疑问，疫情蔓延的当下，Facebook希望利用这次危机引导它的26亿用户开始在它的平台上购物，并以此扩展自己的电商板块业务。恰如 Facebook 首席执行官马克·扎克伯格在直播平台上所说的：“我们看到许多从未有过在线业务的小企业第一次上线，这不会弥补他们的业务损失，但也不无小补。在此期间，对于许多小企业而言，生存与破产就在一线之间。”而据他透露，全世界已经有超过1.6亿家小企业使用该平台的服务，

那么对于Facebook来说，除了搭建自己的电商平台外，这次出手最重要的收获依然还是“数据”。Facebook官方表示，通过收集购物者需求这类宝贵的数据，该公司将从中受益。

“如果你在我们的应用中浏览一家店铺，或者你购买了什么东西，我们会看到这一点，我们希望能够利用这一点，向你展示更好的推荐，让你对未来感兴趣的其他东西有所了解，”扎克伯格在接受英国《金融时报》采访时表示，“Facebook将能够利用这些数据帮助企业更快速地完成流量转换和销售交易，进而改善Facebook的广告服务，并收取更高的费用。”

不可否认的是，该项目是 Facebook 迄今为止进军电子商务领域最重要的一次尝试，自然而然地对该领域的霸主亚马逊构成了直接竞争，它最终可能也会对 Grubhub 等食品配送平台构成挑战。

不过，扎克伯格表示，他并不打算复制亚马逊的“端到端”服务，而是将与 Shopify、BigCommerce 和 WooCommerce等第三方电子商务公司合作。Shopify 帮助小企业创建在线商店，并负责分析和支付，Facebook 将帮助整合物流服务。

而且扎克伯格表示，Facebook 将把重点放在美国和西欧等发达地区，因为在这些地区，该公司有足够的资源对卖家进行适当的审查，“在那些基础设施不足的国家，这项计划全面启动面临挑战，解决方案可能是一个让卖家获得信誉评分和星级评分的系统。”

那么，支撑Facebook这样一家社交巨头涉猎电商的实力和底气是什么呢？答案依旧离不开其强大的AI系统开发能力。

早在2016年10月3日，Facebook在移动端推出Facebook Marketplace售卖平台时，他们已经选择依靠人工智能来自动化一系列幕后工作，从学习偏好和身体类型到理解可能影响购买决定的因素，可以说是百花齐放。

而这一次，Facebook又有一系列新的亮点技术登场：通用计算机视觉系统GrokNet、3D 视图和 AR 试用以及实例蒙版投影。也正因此，该公司将Facebook Shops服务的特点描述为：全部由一系列新的人工智能和机器学习系统提供技术支持，朝着一个全功能的AI助手的愿景又迈进了一步。

GrokNet——更“聪明”的图像识别系统

Facebook 官方表示，其基于人工智能的购物系统可以对图片进行检测和分类，从而知道产品在哪里，并提供购物建议。其中的一个系统——GrokNet——已经接受了7个数据集的训练，这些数据集包含了数百万用户发布、购买和销售的数十个类别的产品的图像，从SUV到高跟鞋应有尽有。

据了解，GrokNet 能够在数十亿张照片中检测出精准的、相似的(通过相关属性)以及关联产品，在 Marketplace 上进行搜索和过滤的精确度至少是它所取代的算法的两倍。例如，它能够识别90% 的家庭和花园列表，而 Facebook 基于文本的归属系统只能识别33%。令人惊喜的是，GrokNet可以在向销售者列出商品之前，就通过图片生成颜色和材料的标签。

在训练 GrokNet 的过程中，Facebook 表示他们使用了现实世界中卖家的照片，这些照片角度各异，足以考验一番 GrokNet。为了使它尽可能包容所有国家、语言、年龄、大小和文化，它采集了不同身体类型、肤色、地点、社会经济阶层、年龄和姿势的样本。

为了处理潜在的300万个标识符，Facebook 舍弃了手动地用产品标识符为每个图像注释的低效做法，而是开发了一种使用GrokNet作为反馈循环自动生成附加标识符的技术。利用对象检测器，该方法可以识别图像中可能是产品的物体周围的边框，然后将边框与已知产品列表进行匹配，以将匹配项保持在相似度阈值内，生成的匹配也将添加到训练集中。

Facebook 还特别注意到，每个训练数据集都有一个内在的难度水平。这意味着简单的任务不需要那么多的图像或注释，而困难的任务需要更多的图像或注释。所以，公司的工程师将大部分训练分配给具有挑战性的集合，而将每批只有几张图像分配给更简单的集合，这样就同时提高了 GrokNet 在不同任务中的准确性，可谓定位精准。

据透露，实用化的 GrokNet 具有83个损失函数，即将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数，可以预测给定图像的一系列属性，包括它的类别、特征和可能的搜索查询。每个产品仅需用256个比特来表示，就能产生了类似于指纹的嵌入，可用于产品识别、可视化搜索、视觉上相似的产品推荐、排名、个性化、价格推荐和规范化等任务。

在未来，Facebook 表示将利用 GrokNet 为 Marketplace 的店面提供技术支持，这样顾客就可以更容易地找到产品，看到这些产品是如何被穿着的，并得到相关的配件推荐。“这种通用模型使我们能够利用更多的信息来源，从而提高我们的准确性，很显然是优于单一的垂直聚焦模型。”Facebook 表示，“更重要的是，从一开始就考虑所有这些问题，可以确保我们的模型能够很好地适用于所有人。”

3D 视图和 AR 试用

在用户端，Facebook 的一个3D 视图功能也已经开始在Marketplace上进行测试了。该功能是基于Facebook 今年2月推出的3D 照片工具优化而来，一旦成熟，消费者仅用智能手机拍摄一段视频就可以创建一个满足在360度范围内旋转移动的交互式仿3D 图像。

此外，Facebook 还使用了一种叫做即时定位与地图构建(SLAM)的方法进行重建，这种方法可以创建并更新一个未知环境或物体的地图，同时追踪一个代理人(智能手机)的位置。智能手机的态势在三维空间中被重建，其路径通过一个系统进行平滑处理，该系统可以检测不正常的空隙并将每个姿态映射到一个坐标空间中，以修正不连续性。为了保持一致性，平滑的摄像机路径被映射回原始空间，重新引入不连续性，并确保对象仍然可识别。

Facebook的SLAM技术还结合了来自帧的观察结果以获得稀疏点云，该稀疏点云由任何给定捕获场景中最突出的特征组成。这些云充当了相机姿态的指导，这些姿态与最能代表3D对象的视点相对应；图像被扭曲的方式，使其看起来就像从视点拍摄的那样。启发式离群值检测器会发现可能引入失真的关键点，并将其丢弃，而相似性约束使重构的无特征部分变得更加僵硬，失焦区域看起来更加自然。

除了3D重建之外，Facebook表示将很快利用其Spark AR平台检测功能，使客户能够查看物品在各个地方的外观。（已经有Nyx，Nars和Ray-Ban等品牌在Facebook Ads和Instagram中使用它来增强AR的“试穿”体验。）此外，该公司还计划在包括Facebook Shops在内的应用程序和服务中支持更广泛的项目(包括家居装饰和家具)的试用。

物品图像分割

为了让 Marketplace 这样的服务能够在图像中自动分离服装产品，Facebook 开发了一种分割技术，声称与几种基准相比，它可以实现最先进的性能。这种名为“实例蒙版投影”(Instance Mask Projection)的技术可以在不均匀的灯光下拍摄、部分被遮挡甚至以不同的姿势出现在衬衫和夹克等其他物品下的时候识别腕带、项链、裙子和毛衣等物品。

实例蒙版投影检测整个服装产品并粗略地预测其形状。这个预测可以作为一个指南来精细化每个像素的估计值，从而允许将来自检测的全局信息合并起来。预测的实例映射被投射到一个特征映射中，用作语义分割的输入。根据 Facebook 的说法，这种设计使得该技术适合服装解析(包括复杂的分层、大变形和非凸物体)以及街景分割(重叠的实例和小物体)。

Facebook 表示，它正在利用该技术训练产品识别系统，涉及数十个产品类别、图案、纹理、风格和场合。它还增强了检测3D照片中物体的技术，并做出了相应的努力，它正在开发一种可识别身体的嵌入技术，以检测可能会适合体型、讨人喜欢的衣服。

“现在，即使一个人的一半身体藏在办公桌后面，我们的系统也可以理解这个人穿着一件带绒面领的圆点连衣裙，同时这张桌子的材质是木头还是金属。” Facebook 在一份声明中说，“我们的长期目标是，教会这些系统了解一个人的品味和风格，以及他在搜索产品时所处的环境，在这个过程中，我们需要推动更多的突破。”

智能数字衣橱——兼具实用性和时尚感

Facebook表示，他们的目标是有朝一日将这些不同的技术集合成一个系统，该系统可以即时提供与个人口味和风格相匹配的产品推荐。他们设想了一个智能助手，可以通过分析一个人的服装配饰的图片来了解他的偏好。

为此，Facebook 表示，其研究人员正在建立一个“智能数字衣橱”的测试原型，不仅能根据用户的活动计划或天气提供着装建议，还可以依据该用户的个人物品和审美给出时尚灵感。

而希望在这条赛道有所突破的也不止Facebook一家，此前亚马逊发布的Echo Look智能摄像头就提供简单的类似功能。它可以告诉顾客他们的服装看起来如何，并且记录他们衣橱里的衣服，同时向亚马逊网站推荐服装。

麦肯锡还估计，亚马逊最近部署了人工智能来处理顾客的咨询，其产品推荐引擎共促成了总销售额中的35%。

除了排名，初创公司如ModiFace、Vue.ai、Edited、Syte和 Adverity的人工智能还可以让消费者尝试虚拟唇膏上色，看到各种尺寸的模特形象，以及不同时间段的销售情况。Stitch Fix 这样的公司也使用算法帮助挑选哪些衣服送给客户，哪些存放在库存里，并跟踪客户在网上发现了哪些他们喜欢的东西。

Facebook预计，新系统将最终被要求适应消费者不断变化的趋势和偏好，最理想的系统将能从用户反馈回来的潜在中意商品中加以学习。近期，Facebook 还在与 Fashion 的合作中取得了进展，Fashion 利用人工智能提出个性化的时尚建议，比如加一条腰带或者把衬衫塞得半紧。但该公司表示，可用的智能时尚助理成为现实取决于语言理解、个性化方面的进步。

Facebook 表示，“我们的长期愿景是建立一个多合一的人工智能生活方式助手，让你可以准确地搜索数十亿的产品，同时根据个人喜好进行个性化设置。相同的系统将使在线购物与在现实生活中与朋友购物一样具有社交性。再进一步，它将推进可视化搜索，使您随时随地都可以购买。如果你看到你喜欢的东西(衣服、家具、电子产品等等)，你可以拍一张照片，系统就会找到那件物品。”

不过，理想的未来尚且遥远，回到现实的当下，外界对Facebook的电商业务前景已经表现出相当多看好的观点。

“他们怎么这么久才来？”咨询公司 LightShed Partners 的合伙人 Rich Greenfield 在当天的声明中表示，“很明显，在广告业面临压力的情况下，下一步的考验将是你将如何拓展电子商务业务。”

“人们不想去第三方网站，他们想要的是简单、容易、一键式购买。”

Emarketer 分析师 Debra Aho Williamson 表示，尽管此举标志着 Facebook 试图在社交网络以外的市场占据主导地位，但其电商平台的社交属性依旧鲜明，“这是从社交意义上挖掘消费者和企业之间的联系，与亚马逊或谷歌做的事情不同。”

Facebook Shops 将很好地利用 Facebook 的即时通讯功能：用户可以通过 WhatsApp、 Messenger 或 Instagram Direct 与企业联系，询问问题或跟踪送货情况等。

“Facebook 的目标是让人们更容易地留在自己的网站和自己的应用程序上，他们试图把所有东西都聚合在一起，”定制出版公司 Savour Partnership 的联合创始人兼首席执行官Leslie Carothers说，“没有人拥有 Facebook 所具备的基础设施——亚马逊和谷歌都没有，所以他们会在这场竞赛中获胜。”

分析师认为，随着时间的推移，Facebook Shops 的收入可能会增加数十亿美元。

摩根大通分析师 Doug Anmuth 在一份研究报告中写道：“我们认为，Facebook Shops 应该有助于加速商业发展，收入主要来自于更多的中小企业在平台上看到更高的转化率，最终推动Facebook增加广告收入。”

美国银行全球研究分析师 Justin Post 写道，很难估计Facebook Shops对金融业的影响，但是一些粗略的计算显示，如果假设20% 的 Facebook 广告与电子商务相关，那么到2020年，这一数字就将是大约150亿美元。他还总结说，电子商务活动每增加10% ，公司就可以产生额外的15亿美元的额外收入。“考虑到这个机会，我们认为Instagram/Facebook购物活动的任何迹象都可能成为 Facebook 在2020年和2021年营收增长的潜在催化剂，而亚马逊、 eBay 和谷歌可能会面临风险。”

德意志银行的 Lloyd Walmsley 在一份研究报告中写道，“（这一举措）明确肯定了电子商务对 Facebook 未来增长的贡献。”

JMP证券的 Ronald Josey 认为，“随着越来越多的用户在 Facebook 上进行交易(并在该平台上绑定信用卡) ，我们相信，Facebook 可以加快1.6亿中小企业使用其广告工具的速度。” 他补充说，“Facebook 目前拥有800多万广告客户。Facebook可以借助Facebook Shops在转换需求更高的交易渠道中为用户提供更多的服务，我们相信这些效益只会随着时间的推移而不断增加。”

Facebook再次关注电子商务，既囿于该公司一直在努力应对疫情大流行导致的广告销售趋于平缓的现状，也符合Facebook 长期以来一直雄心勃勃、希望效仿微信打造所谓“超级应用”的战略，更是其开拓新业务增长点的动力所在，一箭三雕的好处使得Facebook敢于大胆一试。

参考资料：

[1]https://venturebeat.com/2020/05/19/facebook-details-the-ai-behind-its-shopping-experiences/

[2]https://ai.facebook.com/blog/powered-by-ai-advancing-product-understanding-and-building-new-shopping-experiences/

[3]https://arstechnica.com/tech-policy/2020/05/facebook-takes-on-amazon-with-online-shopping-venture/

[4]https://www.barrons.com/articles/stocks-sink-on-trump-tweets-and-five-more-things-to-know-51590063537

[5]https://businessofhome.com/articles/facebook-gets-into-the-e-commerce-game

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