ＡＩ技术赋能眼健康－视光新起点

　　摘要：眼健康是视光行业的重要组成部分。在以往的行业发展中，由于对人员的专业水平要求过高，很多专业技术很难推广和普及。人工智能（ＡＩ）在图像识别和风险分析上具有独特的优势，当人工智能与视光专业结合，并通过信息化和互联网化的手段，将专业的检测能力赋能给终端门店，让更多的人享受到更全面的眼健康检查，并形成自己的眼健康档案，长期跟进，防微杜渐，实现更普遍的眼健康。这在视光行业具有重要意义，也是行业的新起点。

　　关键词：眼健康；人工智能（ＡＩ）；视网膜检测；视光

　　眼睛一直是我们非常关注的器官之一，因为它可以带给我们光明，但是随着科技的发达，电子产品的普及，眼睛问题越来越严重，眼科异常成为了主要的健康异常。从图１的统计数据来看，眼部异常已经超越血脂和口腔异常，连续八年成为我国国民健康的首要杀手，其发生率远高于整体健康异常的平均水平。

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　　１视光消费市场分析

　　１．１现状分析

　　图２常见的视力检查方法消费市场中视光行业的眼健康服务还停留在比较原始和良莠不齐的状态，图２为眼镜店中常见的视力检查方法，精准度不高，主要由以下几个方面的原因造成的：

　　（１）信息化水平低，缺少长期跟进的档案管理大多数眼镜店的验光单还是手写的，一张复写纸，不便于保存，更有甚者不提供验光信息的记录。门店的系统中通常只记录交易信息，没有录入眼健康数据，顾客二次进店也无法查询相关原始数据。其中部分建立青少年视力档案的门店，使用的是纸质文件夹归档，查询费力，容易丢失，且无法实现顾客自主查询。

　　（２）验光服务同质化，缺失专业的眼健康服务眼镜店的验光师进行的基础检测主要是屈光度，因为这是选择镜片的必要条件，眼镜店的专业服务似乎成了配镜的附属工作。几乎每家眼镜店的验光都是一个模式，从顾客的角度很难看出差异。部分注重眼健康理念的门店也提供诸如裂隙灯等其他检测服务，但通常会因为操作难、解读要求高而执行不到位，最终是重金买来的专业设备没有得到很好地利用。

　　1．２人、货、场分析

　　从视光行业的本质上看，是带有很强的服务性质的零售，从图３中的“人、货、场”经营维度来分析现状，不难发现其中的问题。

　　（１）人

　　视光零售里的“人”需要分成两个方面来讨论，一个是员工，另一个是消费者。员工的培训成本高是行业的共识，要具备专业的理论和实践知识；同时各种设备参数复杂，学习难度大，效果难以保证。专业人才的培养时间周期长，基本都要在３～５年，而企业的人员流动，更是给高成本培训带来了不可控的风险，“教会徒弟，饿死师傅”的现象，屡见不鲜。人才问题不仅控制了门店的运营，还卡住了企业拓展和扩张的咽喉。如此高成本又高需求，令决策者左右为难。

　　（２）货

　　视光行业的供应链高度集中，大镜片和镜架的标准产品几乎在每家眼镜店都可以买到。高度集中且选择有限的商品供应商存在行业竞争压力，在商品都一样的情况下只有比价格。特别是在线上团购等渠道的兴起，商品价格不断受到挑战，利润空间不断受到挤压。受销售下沉趋势的影响下，部分原先处在行业中段的供货商也直接入场，分零售市场的一杯羹，加剧了价格战的氛围。同时趋于大同的商品和验光服务，也使得零售店难以突出个性，顾客黏性降低。

　　２新形势下的探索分析

　　为了应对这些问题，从近几年的行业实践来看，探索视光零售的方向主要分为时尚化、性价比和专业化。时尚化某种程度上更靠近快消的路线，虽然受制于购买周期，但时尚理念也是高溢价的，一定程度上能互补，只是对经营者的理念和门店风格、选品等有很高要求，所以大部分体现在新开店，传统眼镜店转型比较困难；性价比模式更多的是以量换价，在不断压缩成本的同时提供丰富的选择，以达到最大化，这种策略十分考验经营者，且不稳定性高。近年来流量红利逐渐消失，客流获取成本上升，无疑让该模式雪上加霜。

　　３人工智能与视光的结合

　　人工智能（ＡＩ）是计算机科学的一个分支，它模拟人的思维和识别方式，实现生处与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　经过多年的发展迭代，ＡＩ的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。当前已经进入深度学习时代，基于海量大数据和更科学地算法，自主学习获得认知。

　　在各个领域，ＡＩ以其特有的能力得到了广泛运用。比如对肺部阴影识别判断，可以帮助筛查新冠等疾病；对语言、语义的分析和反馈，形成了“小爱同学”等智能音响；对城市实时交通的收集和分析，形成智能导航，帮助车辆选择最优路径。

　　４解决方案落地

　　理论最终要落于实践，如何将视光不同场景的需求整合起来，利用ＡＩ的优势资源，实现视光行业的新增长点是主流方向。但也不能单纯地依靠某个软件或者硬件设备，需要将顾客、店员、企业和专业资源连接起来，要从整体方案上考虑并实施。专业的视光赋能解决方案，大概可以分成三部分。

　　４．１ＡＩ识别分析

　　通过人工智能的方式，对专业检测数据进行识别和判断分析，并出检测报告，在专业领域大大降低对人的依赖性。表１为眼知健视光检测信息管理内容，系统还可以综合多种设备的检测数据，进行综合的眼健康分析。

　　4．２数字化用户和档案管理

　　记录每次检测的信息，形成眼健康档案，替代纸质服务，优化顾客体验，沉淀企业自己的数字信息资产，为长期跟进、专业提升和专业营销提供基础。

　　数字化管理也为店员的解读和顾客的查看带来便利，通常需要区分验光师端和用户端。验光师端适配大屏显示，目的是方便进行检测数据录入和人工智能报告解读；用户端是顾客自己的信息，可以自自助查询到的检查结果，需要含有更多的科普内容，易于理解，同时可以发起与门店的对话，建立沟通桥梁。

　　４．３落地与运营培训支持

　　推荐不同场景的专业检测设备，提升店内专业度、店外便携性；帮助门店打造形象的专业化宣传材料；适合视光场景的医学解读，以及培训销售如何转化应用；阳性案例提醒及持续跟踪等全套的支持服务。解决企业专业眼视光升级落地的后顾之忧。

　　落地工作往往是实践中最难做好的，很多企业本身的能力体现在业务工作上，对于新理念的推广和呈现并不擅长。因此，一方面要重视打造眼健康的专业形象，让所有进店顾客有感知，能认可，敢信赖；另一方面要持续做好培训和运维工作，眼健康知识与销售话术的培训并未一日之功，需要有计划地推进，激发店员的积极性，这样才能不断提升企业的能力，实践良好的眼健康服务。

　　总结

　　眼健康是国民健康的刚需，也是视光未来发展的核心方向。“ＡＩ＋互联网＋视光专业”的组合将会有更大的空间和价值等待挖掘。通过ＡＩ提升专业力，通过眼健康档案连接客户，提供更具吸引力的服务，不仅可以让企业成为行业的领头羊，立于不败之地，更有助于改善日益严峻的国民眼健康异常问题，让更多人拥有舒适的“视界”，实现更普遍的眼健康。

　　参考文献：

　　［１］慈铭体检．慈铭体检发布２０１５年国民健康体检报告［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１６－０２－２４］．

　　［２］中国网资讯．２０１８年儿童青少年近视调查结果：总体近视率为５３．６％［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９－０４－２９］．

　　［３］人民政府．教育部等八部门关于印发《综合防控儿童青少年近视实施方案》的通知［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１８－０８－３０］．

　　［４］上海市科学技术委员会．“人工智能医生”筛查糖尿病视网膜病变，准确率堪比专家小组［ＥＢ／ＯＬ］．［２０２０－１２－１０］．

　　王界闻

《ＡＩ技术赋能眼健康－视光新起点》

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