每月产生99万+张终端照片，AI如何让这些照片变为资产？

每一张终端照片背后，都藏着一个真实的销售现场。

从大型商超到街边夫妻店，从餐饮连锁到农贸市场，调味品行业的终端形态差异巨大。特别在非KA渠道，业代身处光线不足、空间狭窄、摆放杂乱的环境中进行拍摄，照片质量参差不齐，铺货上报难以清晰呈现，导致后端统计数据可信度低下，企业难以掌握产品在终端的真实状态，直接影响费用投放效果与销售决策。

如何让海量终端照片清晰准确地上传，在保障质量和上报效率的同时，真实反映终端铺货状况？勤策联合某调味品行业龙头企业，通过AI图像识别技术，给出了一份“将照片转化为企业资产”的可行方案。

01早期引入AI，效果未达预期

该企业超3000名业务代表，每月需处理终端照片超过99万张，涵盖大量陈列图像及铺货数据。早在2019年，企业就曾尝试引入AI识别技术，希望提升业务团队的上报效率。然而在实际应用中，系统识别效果并不理想，不仅未能减轻业务人员负担，反而增加了后端数据处理团队的压力大量终端数据失去参考价值

2021年初，该企业决定启动AI重新选型，勤策凭借对调味品行业业务场景的深入理解，与该企业达成合作，共同攻克终端上报的效率与真实性难题。

02老旧AI遗留的业务痛点

复杂环境下识别准确率低：在光线差、货品杂乱的店面中，包装相近的产品瓶装生抽与老抽经常混淆识别，叠放的调料产品系统难以准确识别商品数量。

长货架拼接去重错漏多：KA商超货架高而长，业务员需分多次拍摄，系统拼接后常出现重复计数或漏计。

大小包装区分不清：同一SKU存在多种规格，AI难以区分大包装与促销装，影响铺货达标统计。

异常数据依赖人工调整：每月近百万张照片中，大量识别异常需后台人工校正，数据分析团队疲于应对，效率低下。

铺货规则设定单一：系统仅支持简单铺货标准，难以适配不同渠道、不同门店的差异化铺货要求。

03勤策AI图像识别：贴合业务，精准上报

智能拼接去重，解决长货架拍摄难题

针对货架高长、过道狭窄等拍摄距离受限的场景勤策利用前置拼接、后置去重、视频拼接三种识别模式，无论是酱油、蚝油系列的多排摆放，还是调味料的分散陈列，智能合成完整货架图并自动去重

精准区分大小包装，铺货数据实时上报

酱油、醋、蚝油、酱料等品类瓶型相似但标签各异，很多产品存在500ml、1L等多种规格。勤策通过对样品的高精度训练，精准识别瓶身高度、标签配色、瓶盖形状、容量标识等细微差异，准确区分超过150个SKU

AI自动识别业代拍摄的铺货照片，各项铺货数据实时展示

灵活铺货标准设置，适配多渠道管理需求

系统支持“4+N”等多种铺货标准设定，企业可根据门店类型、渠道特性灵活配置必铺品项+选铺品项组合，实现对不同终端铺货策略的精细化管控。

虚假照片识别，保障上报真实性

无论是在昏暗的餐饮后仓翻拍旧图，还是试图拍摄模糊照片蒙混过关，勤策AI的反作弊机制可识别翻拍、窜拍等场景的虚假照片，系统自动拦截并提示重拍，从源头杜绝数据造假。

深度嵌入SFA，赋能业务员高效拜访

AI识别功能无缝嵌入业务员日常拜访流程，无论是在农贸批发市场盘点库存，还是在连锁餐饮店检查调味品组合，拍照即识别、识别即上报，系统自动生成铺货达标报表铺货率报表等，大幅减轻后端数据团队负担。

04项目价值：秒级铺货上报，后端精简提效

自系统上线以来，该企业实现了终端铺货管理的全面升级，不仅提升了业务团队的执行效率，释放了后端数据分析团队的压力，更加强了企业对终端数据的掌控力

识别效率提升：月处理照片超过99万张，商品识别准确率达到97.3%，去重与规格识别的抽检准确率分别达到98.5%92.9%，即使在复杂环境下，识别稳定性也有所保障。

后端人力释放：照片异常调整率低至3%。AI嵌入SFA后，拜访自动生成各类铺货报表，数据分析团队从繁琐的校对工作中解脱，转向更有价值的策略分析与决策支持。

渠道策略优化：基于真实、及时的铺货数据，企业可精准制定铺货策略、优化费用投放。

业务动作规范：系统化、标准化的拍照与上报流程，提升了业务执行的规范性与透明度。

通过勤策AI图像识别方案的落地，该调味品企业不仅实现了终端铺货数据实时上传真实上报，更在业务效率、人力配置和渠道策略等多个层面实现优化。让每张照片不再只是流程中的记录，而是支撑企业决策的关键资产