想象一下這樣的情景：你某天在朋友家里或者某個商店的貨架上看見了一件漂亮的襯衫，愛不釋手，也想擁有一件。此時你掏出手機，打開某個大型服裝零售公司的APP，拍下襯衫的照片。然后APP迅速地進行識別、處理，并幫你導入一個網購頁面，你直接可以從網上買下這件襯衫。

　　上述的情景是加拿大多倫多技術開發公司Slyce對用戶做出的承諾。Slyce公司開發了這項智能識物的技術，并利用它將顧客引導至零售商的網上商城里買東西。

　　雨果網編譯了加拿大媒體《環球郵報》發表的相關文章：Slyce公司的首席技術官埃爾芬拜因說：“我們現在所做的就是，讓人們在線下的實體世界里拍下任何物體的照片，然后我們的技術將通過照片對物體進行識別，并引導人們到線上的虛擬世界里去購買它。”

　　手機APP“Shazaam”一度風行于世，它可以幫助人們識別音樂并引導人們在iTunes之類的音樂商店消費。然而Slyce與它截然不同，消費者們從不會在界面上看到Slyce的APP ，因為Slyce公司只為大型品牌網站提供幕后技術支持——這是所謂的白標簽解決方案。如今，Slyce已經與二十個頂級的美國零售商展開了合作，但是大部分合作項目將于本年度第三季度實施。

　　這款軟件首先要識別出眼前的物體是什么。它是一件襯衫，還是一個花瓶，或者別的什么東西，然后再確定其獨特的性狀。軟件將對物體的類別進行排查篩選，并最大化地縮小類別范圍，然后根據Slyce團隊設計出來的架構進一步分析該物體，并建立其一個“屬性模型”。

　　如果這件物體是一件襯衫，軟件不僅會攝取其顏色、款式等信息，同時還會進一步收錄更多信息，比如扣子數量、扣子之間的距離、口袋的數量和位置、衣領的樣式，等等。通過這一逐步分解的方式，Slyce軟件不僅可以為顧客提供最佳的商品搭配，同時可以推出與該件東西最近似的在售商品。

　　當某個零售商與Slyce合作時，Slyce首先將“消化”該零售商所有的商品目錄（幸運的是，大部分零售商在運營網上商店時建立了一個商品拍照體系），然后，為不同類別的商品建立各類模型。

　　Slyce公司的首席技術官埃爾芬拜因說，每涉及一個新的商品，我們就要建立新的模型。比如，一個玩具店的參數與家用器具店的參數是不一樣的，但是一旦某類商品的模型被建立起來之后，這些模型也可以重復使用。

　　最終，這一系列的模型、參數將與零售商的網上商店和APP實施對接，并融入其中。在這一情況下，消費者使用該技術時可能并不知情，但是Slyce公司的技術在切切實實地發揮作用。

　　對于零售商來說，應當多加留意顧客們拍攝了什么物品的照片、是否購買等問題，因為方面的信息對后續的市場營銷大有裨益。

　　事實上，從零售商的角度上來講，數據本身跟顧客下單采購同樣重要，而這款軟件可以幫助商家收集到顧客的“愿望清單”，了解他們想要購買什么，從而制定有效的營銷策略。

　　Slyce公司總部位于多倫多，如今其業務觸角不斷延伸至整個北美地區。去年，Slyce公司獲得400萬美元的融資。它是一個快速壯大的公司，具備改變消費者與商家互動模式的巨大潛力。
　　（雨果網 編譯：吳以輝）