基于人工智能的商品个性化定制方法、平台及商业模式

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种基于人工智能的商品个性化定制方法、平台及商业模式。

背景技术

随着人们生活水平的不断提高，市场需求也在不断分化，从大众消费转向个性化消费已成大趋势。随着各种电商平台陆续成立，中国正式进入电子商务时代。目前网上消费和购物已是再简单不过的常态。

在传统生产模式中，商品通常是大规模生产的标准化产品。然而随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，人们对表达自我的个性化商品需求日益增加，但传统的生产方式已经无法更好地满足市场需要。

个性化定制，是为了满足客户个性化需求而量身定做的价值提供，也就是说，用户介入产品的生产过程，根据个人的需求和喜好让企业生产一个极具个人属性的产品。与标准化商品相比，客户的需求分散，对品质的要求更高，产品的个性化更强，对产品以外的服务和体验的要求也更高。

现有的定制商品从客户定制方案的设计、定稿、商品生产、物流运输、到交付等等中间环节太多，延搁时间太长，运营成本高。

发明内容

针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种基于人工智能的商品个性化定制方法、平台及商业模式，旨在使用互联网、物联网和人工智能等技术及商业模式将客户需求与设计方案匹配，以便为每个客户提供独特的商品定制服务。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的商品个性化定制方法，包括：

接收用户终端提交的个性化定制需求信息；

根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到；

根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件；

按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

进一步，所述个性化定制需求信息包括商品类型、款式、颜色、图案、材质。

进一步，在生成个性化定制方案之后，所述方法还包括：

根据所述个性化定制方案生成展示模型；

将所述展示模型发送给所述用户终端进行可视化展示；

接收所述用户终端发送的调整指令对所述展示模型进行调整，获得最终定制商品模型；

根据所述最终定制商品模型修订所述个性化定制方案。

进一步，在获得最终定制商品模型之后，所述方法还包括：

根据所述最终定制商品模型生成定制商品效果展示文件，所述定制商品效果展示文件包括文字、图样、视频、音频和/或三维立体效果。

进一步，在获得最终定制商品模型之后，所述方法还包括：

根据所述最终定制商品模型生成内容分发资料，所述内容分发资料包括文字、图片和/或短视频；

将所述内容分发资料发送给所述用户终端。

进一步，将所述内容分发资料发送给所述用户终端后，所述方法还包括：

统计所述内容分发资料在所述用户终端的流媒体平台上的传播数据，所述传播数据包括分享次数、转发次数、评论次数和/或点赞次数；

根据所述传播数据计算用户获得的奖励值。

进一步，所述个性化定制方案包括设计方案和生产方案，所述设计方案包括文字、图案和外观设计。

进一步，在获得所述定制商品之后，所述方法还包括：

向预设的物流配送公司派发物流订单，以使所述物流配送公司执行所述物流订单将所述定制商品发送给所述用户。

第二方面，本发明实施例还提供了一种商品个性化定制平台，包括：

定制需求获取模块，用于接收用户终端提交的个性化定制需求信息；

定制方案生成模块，用于根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到；

加工数据文件生成模块，用于根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件；

厂商匹配模块，用于按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

第三方面，本发明实施例还提供了一种基于人工智能的商品个性化定制商业模式，包括用户终端﹑厂商端﹑物流配送端和商品个性化定制平台，所述商品个性化定制平台被配置为：

接收用户终端提交的个性化定制需求信息；

根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到；

根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件；

按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

实施本发明实施例，具有以下有益效果：

1、生产成本更低:传统的个性化商品生产方式需要大量的人力和资源，而该发明实现了人工智能设计及物联网设备的自动化生产，因此生产成本大大降低。

2、生产效率更高:传统的个性化商品生产方式从前期的沟通成本，到后面的定制方案设计及产品生产制造、物流配送可能需要数天或数月才能完成，而该发明显著提高了整个行业的运营效率，一般常用的个性化消费品最短在几分钟内就可完成，半个小时内便可送达到用户手中.该发明不仅极大地提高了传统定制商品行业与新技术要素的融合，也让传统定制商品行业找到拓展、改造、升级的空间，让定制商品的设计、生产、制造、市场营销、运营更有效率。

3、可以快速相应市场需求:传统的个性化商品定制生产方式客户端很难知道厂商具体能提供什么样的定制商品服务，厂商端也很难知道客户具体需要什么样的定制商品，而该发明很好地解决了双方信息不透明，信息传递效率低下的行业痛点，同时通过平台及其商业模式可以全天候即时相应市场需求。

4、该发明快速实现了个性化商品定制服务，提高客户满意度和参与感的同时，也极大地提升了用户在定制服务全过程的消费体验。

5、顺应平台和营销渠道的演进，抢占了新的营销阵地，传统的报纸、电视等营销渠道已逐渐被互联网媒体所替代，该发明能在用户确认后自动生成并分发各种互联网流媒体文件。

6、重新定义了新的定制商品服务方式及其商业模式。

7、利用大数据和人工智能技术实时追踪用户喜好，塑造始终流行的形象。

8、打造赋能长期价值的品牌，实现定制商品的线上线下的协同生长。

9、打造圈层参与感，通过定制商品丰富的个性化产生群体共鸣驱动私域流量。该发明的目的不仅仅是提供工具价值，而是更高效的商业模式，以及让客户拥有更丰富的消费体验，从全链路的角度，既能影响消费者心智，又能引发消费者情感，触发消费者选择，形成消费者参与和共创，最后形成用户数字化资产创造和管理平台。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本发明实施例提供的一种基于人工智能的商品个性化定制方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种基于人工智能的商品个性化定制平台的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种基于人工智能的商品个性化定制系统的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。

应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本申请使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：A、B、C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”，再如，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

需要说明的是，在本文中，采用了诸如S1、S2等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S2后执行S1等，但这些均应在本申请的保护范围之内。

该发明采用的人工智能技术涉及的深度学习及多种神经网络训练方式，包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)、递归神经网络(Recursive NeuralNetworks)等等智能数字内容生成，能快速完成消费者的个性化定制方案设计，通过从海量数据中自主学习，并通过用户指令组合生成全新的个性化内容(如AI绘画，从海量绘画作品中学习不同笔法、内容、艺术风格，并基于学习内容重新生成特定风格的绘画)。并且在跨模态领域，通过客户输入文本或语音指令平台便可输出特定风格的专属设计效果，客户不仅能够描述图像中主体的数量、形状、颜色、材质等等属性信息，还能够描述主体的行为、动作以及空间关系。

总体而言，客户可以通过移动应用程序或网站轻松提交个性化定制需求。系统将自动处理并分配给相应的算法进行方案匹配，并最终生产出符合客户要求的个性化定制商品方案。该平台使得个性化定制变得更加简单和普及，满足了客户不断增长的个性化需求。

如图1所示，本发明实施例提供的一种基于人工智能的商品个性化定制方法的流程图。该方法可以运行于平台服务器中，该方法具体可以包括：

步骤101：接收用户终端提交的个性化定制需求信息。

用户终端可以是移动终端或网站。用户通过用户终端提交个性化定制需求信息，个性化定制需求信息包括商品类型、款式、颜色、图案、材质等设计要求信息。用户可以通过文字输入、语音输入、上传图片或选择已有模板等方式提交需求信息。

步骤102：根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到。

本实施例中，基于机器学习技术，通过深度学习算法和神经网络等技术对大量的历史数据、技术参数数据进行分析和模式识别。平台服务器首先会根据客户提交的需求信息，利用自然语言处理技术(NLP)对需求进行解析和分类。基于解析后的信息，调用预设的商品定制方案预测模型根据解析后的信息生成多种不同的个性化定制方案，客户选取其中最合适的个性化定制方案确认加工生产。

在平台的数据库中获取大量训练数据对预先构建的机器学习模型进行训练，训练数据可以包括客户具体要求、历史订单、客户评价、材质库、样式库有用信息等原始数据，使用特征选择算法从原始数据中选取最重要的特征，并运用人工智能技术不断提高算法的准确性。使用训练数据对模型不断进行训练，并使用测试数据对模型进行评估，不断检验模型的准确性和稳定性，直至达到预设要求停止进行训练，获得商品定制方案预测模型。

当用户提交个性化商品定制需求信息后，平台使用训练好的商品定制方案预测模型来预测最符合客户要求的方案，生成个性化定制方案，供用户选择和修改。其中，所述个性化定制方案包括设计方案和生产方案，所述设计方案包括文字、图案和外观设计。

因此，在生成个性化定制方案之后，所述方法还包括：

步骤110：根据所述个性化定制方案生成展示模型。其中，展示模型可以包括平面模型和三维模型等。

步骤111：将所述展示模型发送给所述用户终端进行可视化展示。

步骤112：接收所述用户终端发送的调整指令对所述展示模型进行调整，获得最终定制商品模型。

步骤113：根据所述最终定制商品模型修订所述个性化定制方案。

生成个性化定制方案之后，用户可以选择将修订后的所述个性化定制方案存储在区块链中，也可以选择存储在其它存储设备中。对特定的作品、艺术品生成的唯一数字凭证，在保护其数字版权的基础上，实现真实可信的数字化发行、购买、收藏和使用，并形成用户的数字资产，保证资产的唯一性、真实性和永久性。

利用区块链技术永久建档，将个性化定制方案保存在用户账户中，并可以在其他用户终端的系统页面上进行展示，其他用户在使用该用户的个性化定制方案中的相关设计时可以支付一定报酬给创作者，从而使用户也能获取收益。

在这一过程中，平台可以利用预设的算法对展示模型进行自动调整，以满足客户的需求。例如，如果客户要求增加一个特定的功能，平台可以通过自动调整来实现。

步骤103：根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件。

用户确认最终定制商品模型后，平台根据最终定制商品模型修订个性化定制方案，并根据修订后的个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件。

步骤104：按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

获得加工数据文件之后，按照服务最优、距离用户最近原则选择生产商生产定制商品，通过互联网连接物联网生产设备进行生产加工，大大节省时间和资源。在加工过程中，平台可以使用高精度传感器和质量控制算法来确保生产出的定制商品符合要求。

定制商品生产出来之后，生产商对加工完成的商品进行质量检查，包括外观、尺寸、功能等多个方面的检查，并将质检数据发送给平台服务器存储在数据库或者区块链中。当定制商品的质量符合质检要求时，从厂商直接将定制商品发往用户，简化销售流程。

因此，在获得所述定制商品之后，所述方法还包括：

步骤105：向预设的物流配送公司派发物流订单，以使所述物流配送公司执行所述物流订单将所述定制商品发送给所述用户。

平台系统直接向合作的物流配送公司派发物流订单，物流配送公司接到该物流订单后，根据物流订单上的送货地址将定制商品发送给所述用户。用户可以预先将送货地址存储在平台系统中。

进一步，在获得最终定制商品模型之后，所述方法还包括：

步骤115：根据所述最终定制商品模型生成定制商品效果展示文件，所述定制商品效果展示文件包括文字、图样、视频、音频和/或三维立体效果。

消费者确认定制方案后，平台生成定制商品效果展示文件方便用户查看定制商品不同的效果图。需要说明的是，生成的定制商品效果展示文件用户均有权限进行修改。

进一步，在获得最终定制商品模型之后，所述方法还包括：

步骤116：根据所述最终定制商品模型生成内容分发资料，所述内容分发资料包括文字、图片和/或短视频。

步骤117：将所述内容分发资料发送给所述用户终端。

步骤118：统计所述内容分发资料在所述用户终端的流媒体平台上的传播数据，所述传播数据包括分享次数、转发次数、评论次数和/或点赞次数。

步骤119：根据所述传播数据计算用户获得的奖励值。

生成包含用户定制商品在内的文字、图片、短视频等内容分发资料文件，客户将上述文件上传微信、微博、抖音、快手等互联网媒体平台获得点赞、转发、评论和分享奖励，吸引其他用户观看或下单购买，充分利用社交媒体指数级的传播速度创造一条完整的传播链条。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于人工智能的商品个性化定制平台。如图2所示，该平台可以包括：

定制需求获取模块201，用于接收用户终端提交的个性化定制需求信息。

定制方案生成模块202，用于根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到。

加工数据文件生成模块203，用于根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件。

厂商匹配模块204，用于按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

基于相同的发明构思，本发明实施例提供一种基于人工智能的商品个性化定制系统。如图3所示，该系统可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述基于人工智能的商品个性化定制方法实施例部分的方法。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。

该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的基于人工智能的商品个性化定制方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。

需要说明的是，关于商品个性化定制系统的具体工作流程，可参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。

进一步地，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述基于人工智能的商品个性化定制方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的后台服务器的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

最后，本发明实施例还提供了一种基于人工智能的商品个性化定制商业模式，包括用户终端﹑厂商端﹑物流配送端和商品个性化定制平台。所述商品个性化定制平台被配置为：接收用户终端提交的个性化定制需求信息；根据所述个性化定制需求信息，基于预设的商品定制方案预测模型生成个性化定制方案，其中，所述商品定制方案预测模型通过机器学习模型训练得到；根据所述个性化定制方案转换生成商品的加工数据文件；按照预设规则匹配生产商根据所述加工数据文件生产加工获得定制商品。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。