近年来互联网+的高速发展，O2O的商业模式让不少传统行业吃到了甜头。在这种大背景下，传统垂直采购业也争相开始转战B2B市场，如钢材采购垂直平台找钢网。这个过程中，买卖双方的交互模式，成了首当其冲要解决的问题。
交互信息的准确和实时性直接影响交易进展
买卖双方交互信息的情况，毋庸置疑，直接影响着整个交易的后续进展。在即时聊天工具兴起之前，绝大多数采购是需要人工对接的——比如采购布料、不同纹路的印刷纸张，采购方需要人工去完成查找、筛选、比价的整个过程，效率极低。随着互联网的普及，这种情况得到了一定改善。笔者曾见过一家布料供应商与客户的对接过程：买卖双方使用QQ等即时聊天工具，彼此发送商品图片交流。人力和时间成本较之前有一定程度的降低。然而拍照设备、现场环境的客观因素，导致商品图片质量或多或少存在偏差，进而影响识别；另一方面，人工对接，依然不能保证交互的时效性（如客服不在、无法回复等情况）。故而运用图像的即时人工交互依然存在瑕疵，即信息交互的准确性和实时性问题。
图像搜索逐渐成为采购业的刚需
要提高信息交互的准确性和实时性，图像搜索不失为一个落地可行的办法——在技术层保证信息交互的准确性：精准的图像搜索技术，可以解决不同设备和拍照环境的图像匹配问题；在应用层保证交互的时效性：将这一技术集成在采购平台，无需人工对接，用户直接上传查找该供货商的货物。信息完整、交互流畅、人力成本大幅度降低。
博云视觉图搜技术加速传统采购业转型
博云视觉基于自主研发的视觉分析与检索技术，已在安防监控、2C电商、媒资广电等行业大量投产。除了技术本身准确率、响应性能等指标的优势，其技术路线的独特性，为加速传统采购业转型提供有力支持。
点对点的图像比对技术，准确率不受商品图像数据量影响
博云视觉的图像分析检索技术，基于紧凑视觉特征，解决的是不同光照、角度下的图像比对问题。点对点的比对技术线路，不同于现在大热的深度学习技术。后者实现图像搜索的视觉特征，需要通过大量的已知数据，学习得到语义特征表达，更适合用于商品的识别。
而品类高度垂直的采购行业，对商品识别的需求不大；与此同时，企业转型期，由线下转线上，商品图像收录数量处在积累阶段，图像数据量小的客观条件下，更适用图像比对技术。
非结构化SKU管理支持
商品信息管理是电子商务的要务。博云视觉核心算法，提取图像特征最小不到1K字节，最大不超过16K，极大减轻了商品图像的存储压力。为线下转线上提供技术支撑。今年6月，博云视觉基于核心自有技术，为中国美术家协会定制的ERP系统正式投用，除了用于抵制抄袭、一稿多投的智能查重功能，还包括智能画册管理——这意味着美协所有画作实现智能线上管理，围绕ERP、APP系统，实现移动办公。是典型的线下转线上案例。博云视觉图像特征压缩技术，符合国际MPEG CDVS标准，是图像标准化管理的有力支持。除了极大程度减轻商品存储压力，是未来大数据管理、价值信息挖掘的铺垫。针对不同行业的特定需求，博云视觉还提供ERP、APP管理系统定制服务，提供非结构化SKU管理支持，为传统采购业B2B转型加速。
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