當斯維特拉娜-科杜莫娃(Svetlana Kordumova)正在攻讀她的人工智能和計算機視覺博士學位時，她對正在網上尋覓物品的進程感觸懊喪。搜索后果常常沒有精確，而她曉得她所進修的手藝能夠改進這類體驗。Pixyle AI于2019年推出，旨正在改進電子商務網站的產物發覺，本日頒布發表取得來源于South Central Ventures的100萬歐元種子輪融資（約105萬美元）。

　　這家創業公司正在阿姆斯特丹和北馬其頓設有辦事處，目前取20多個客戶互助，包羅Depop、Otrium和Minto。正在已往的三年里，它已標記了超越2.5億張圖片，并說它為其零售客戶均勻加了10%的轉換率。

　　Pixyle AI的神經網絡練習其視覺AI算法，沒有僅能辨認圖象中的時髦物品，還能按色彩或圖案等屬性對其開展分類，這一些屬性取購物者搜索物品時運用的關鍵詞相匹配。我們的目的是像人類一樣"看"圖象。比方，有些人搜索"粉色和紫色斑紋的夏日短裙"，會獲得具有所有這一些屬性的后果。

　　正在阿姆斯特丹大學得到博士學位的科杜莫娃正在2019年轉向B2B之前為消費者創建了一個視覺搜索利用。他以為正在線零售商面對的最大挑釁之一是拋卻購物車，這常常是由于網站搜索和產物發明欠安。來源于Google Cloud的研討解釋，縱然由于大盛行而正在網上購物的人比以往任何時候都多，但若是只有一件商品找不到，52%的人就會拋卻他們的購物車，往其他網站。

Pixyle AI的團隊

　　搜索成果的緣故原由通常是糟糕的數據。零售商常常由列出二手物品出賣的品牌中獲得沒有完整和沒有正確的產物數據，這意味著物品沒有會在搜索成果中顯示出來。很多零售商經過手動輸入更好的產物數據來處置這個題目，但這個歷程是勞動密集型的，高貴的，并且簡單呈現人為毛病。

　　"以色彩屬性為例，一小我私家大概評價為黃色，另外一小我私家大概發覺更多的是橙色，"Kordumova說。"正在二手市場中，平臺上有數以百萬計的產物被上傳，手動將屬性添加到元數據中是基礎不大概的義務。"

　　Pixyle AI將從圖片中提取具體屬性的進程自動化，現在有一個不竭增加的時髦分類法，已有凌駕2萬個屬性，方針是籠蓋一切也許的服裝搜索查詢。

　　這家草創公司的客戶包含在線市場、實體零售商和時尚科技草創公司，如衣櫥編目運用Whering、假造試衣解決方案Virtusize和現場購物市場Galaxy。Pixyle人工智能曾經扶助那些由實體店轉向"phygital"的品牌，或說是將電子商務取實體零售點相交融的齊渠道計謀，實現了產物標簽的自動化。這增加了他們可以將其購物體驗數字化的速度。

　　Pixyle AI的技能若何被運用的一些例子包含正在Otrium實現人工產物輸入和目次標準化的自動化。這個季末時髦市場之前一直正在手動符號和處置產物屬性，但沒法跟上他們不停增加的庫存。Kordumova說，Otrium正在實行Pixyle AI為其進貨物流團隊實現色彩檢驗自動化后，其生產力增加了65%。

　　關于消費者來講，Pixyle AI給予了一個視覺搜索東西，讓他們上傳他們要找的器材的圖片，并獲得類似的成果。Kordumova說，可連續時髦市場Project Cece陳訴說，在其網站增加Pixyle AI的視覺搜索東西后，產物外鏈的轉換率增加了50%。

　　其他開發了視覺AI驅動的產物發明東西的公司包含Syte、Visenze、Vue.AI和Google，后者近來推出了一個多搜索東西，讓人們與此同時運用文本和圖象開展搜索。Kordumova說，Pixyle AI的別開生面的地方在于，它專注于具有具體屬性的產物數據充分，并賜與其客戶高度的定制和標簽靈活性。

　　Pixyle AI企圖哄騙其新資金增強其產物供給，正在美國和歐洲舉行擴大，并進入新的垂直范疇。它將為細分行業提升新的套件和新的產物，如產物描述的生成和利用OCR手藝的標簽檢驗，以辨認品牌、質料身分和尺寸。它還將為其視覺發覺產物提升"購物表面"和"多形式"搜索。關于垂直行業，Pixyle AI企圖正在2023年最終一個季度進入家庭用品和家具范疇。