摘要：眼健康是視光行業的重要組成部分。在以往的行業發展中，由于對人員的專業水平要求過高，很多專業技術很難推廣和普及。人工智能（ＡＩ）在圖像識別和風險分析上具有獨特的優勢，當人工智能與視光專業結合，并通過信息化和互聯網化的手段，將專業的檢測能力賦能給終端門店，讓更多的人享受到更全面的眼健康檢查，并形成自己的眼健康檔案，長期跟進，防微杜漸，實現更普遍的眼健康。這在視光行業具有重要意義，也是行業的新起點。

　　關鍵詞：眼健康；人工智能（ＡＩ）；視網膜檢測；視光

　　眼睛一直是我們非常關注的器官之一，因為它可以帶給我們光明，但是隨著科技的發達，電子產品的普及，眼睛問題越來越嚴重，眼科異常成為了主要的健康異常。從圖１的統計數據來看，眼部異常已經超越血脂和口腔異常，連續八年成為我國國民健康的首要殺手，其發生率遠高于整體健康異常的平均水平。

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　　１視光消費市場分析

　　１．１現狀分析

　　圖２常見的視力檢查方法消費市場中視光行業的眼健康服務還停留在比較原始和良莠不齊的狀態，圖２為眼鏡店中常見的視力檢查方法，精準度不高，主要由以下幾個方面的原因造成的：

　　（１）信息化水平低，缺少長期跟進的檔案管理大多數眼鏡店的驗光單還是手寫的，一張復寫紙，不便于保存，更有甚者不提供驗光信息的記錄。門店的系統中通常只記錄交易信息，沒有錄入眼健康數據，顧客二次進店也無法查詢相關原始數據。其中部分建立青少年視力檔案的門店，使用的是紙質文件夾歸檔，查詢費力，容易丟失，且無法實現顧客自主查詢。

　　（２）驗光服務同質化，缺失專業的眼健康服務眼鏡店的驗光師進行的基礎檢測主要是屈光度，因為這是選擇鏡片的必要條件，眼鏡店的專業服務似乎成了配鏡的附屬工作。幾乎每家眼鏡店的驗光都是一個模式，從顧客的角度很難看出差異。部分注重眼健康理念的門店也提供諸如裂隙燈等其他檢測服務，但通常會因為操作難、解讀要求高而執行不到位，最終是重金買來的專業設備沒有得到很好地利用。

　　1．２人、貨、場分析

　　從視光行業的本質上看，是帶有很強的服務性質的零售，從圖３中的“人、貨、場”經營維度來分析現狀，不難發現其中的問題。

　　（１）人

　　視光零售里的“人”需要分成兩個方面來討論，一個是員工，另一個是消費者。員工的培訓成本高是行業的共識，要具備專業的理論和實踐知識；同時各種設備參數復雜，學習難度大，效果難以保證。專業人才的培養時間周期長，基本都要在３～５年，而企業的人員流動，更是給高成本培訓帶來了不可控的風險，“教會徒弟，餓死師傅”的現象，屢見不鮮。人才問題不僅控制了門店的運營，還卡住了企業拓展和擴張的咽喉。如此高成本又高需求，令決策者左右為難。

　　（２）貨

　　視光行業的供應鏈高度集中，大鏡片和鏡架的標準產品幾乎在每家眼鏡店都可以買到。高度集中且選擇有限的商品供應商存在行業競爭壓力，在商品都一樣的情況下只有比價格。特別是在線上團購等渠道的興起，商品價格不斷受到挑戰，利潤空間不斷受到擠壓。受銷售下沉趨勢的影響下，部分原先處在行業中段的供貨商也直接入場，分零售市場的一杯羹，加劇了價格戰的氛圍。同時趨于大同的商品和驗光服務，也使得零售店難以突出個性，顧客黏性降低。

　　２新形勢下的探索分析

　　為了應對這些問題，從近幾年的行業實踐來看，探索視光零售的方向主要分為時尚化、性價比和專業化。時尚化某種程度上更靠近快消的路線，雖然受制于購買周期，但時尚理念也是高溢價的，一定程度上能互補，只是對經營者的理念和門店風格、選品等有很高要求，所以大部分體現在新開店，傳統眼鏡店轉型比較困難；性價比模式更多的是以量換價，在不斷壓縮成本的同時提供豐富的選擇，以達到最大化，這種策略十分考驗經營者，且不穩定性高。近年來流量紅利逐漸消失，客流獲取成本上升，無疑讓該模式雪上加霜。

　　３人工智能與視光的結合

　　人工智能（ＡＩ）是計算機科學的一個分支，它模擬人的思維和識別方式，實現生處與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

　　經過多年的發展迭代，ＡＩ的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。當前已經進入深度學習時代，基于海量大數據和更科學地算法，自主學習獲得認知。

　　在各個領域，ＡＩ以其特有的能力得到了廣泛運用。比如對肺部陰影識別判斷，可以幫助篩查新冠等疾病；對語言、語義的分析和反饋，形成了“小愛同學”等智能音響；對城市實時交通的收集和分析，形成智能導航，幫助車輛選擇最優路徑。

　　４解決方案落地

　　理論最終要落于實踐，如何將視光不同場景的需求整合起來，利用ＡＩ的優勢資源，實現視光行業的新增長點是主流方向。但也不能單純地依靠某個軟件或者硬件設備，需要將顧客、店員、企業和專業資源連接起來，要從整體方案上考慮并實施。專業的視光賦能解決方案，大概可以分成三部分。

　　４．１ＡＩ識別分析

　　通過人工智能的方式，對專業檢測數據進行識別和判斷分析，并出檢測報告，在專業領域大大降低對人的依賴性。表１為眼知健視光檢測信息管理內容，系統還可以綜合多種設備的檢測數據，進行綜合的眼健康分析。

　　4．２數字化用戶和檔案管理

　　記錄每次檢測的信息，形成眼健康檔案，替代紙質服務，優化顧客體驗，沉淀企業自己的數字信息資產，為長期跟進、專業提升和專業營銷提供基礎。

　　數字化管理也為店員的解讀和顧客的查看帶來便利，通常需要區分驗光師端和用戶端。驗光師端適配大屏顯示，目的是方便進行檢測數據錄入和人工智能報告解讀；用戶端是顧客自己的信息，可以自自助查詢到的檢查結果，需要含有更多的科普內容，易于理解，同時可以發起與門店的對話，建立溝通橋梁。

　　４．３落地與運營培訓支持

　　推薦不同場景的專業檢測設備，提升店內專業度、店外便攜性；幫助門店打造形象的專業化宣傳材料；適合視光場景的醫學解讀，以及培訓銷售如何轉化應用；陽性案例提醒及持續跟蹤等全套的支持服務。解決企業專業眼視光升級落地的后顧之憂。

　　落地工作往往是實踐中最難做好的，很多企業本身的能力體現在業務工作上，對于新理念的推廣和呈現并不擅長。因此，一方面要重視打造眼健康的專業形象，讓所有進店顧客有感知，能認可，敢信賴；另一方面要持續做好培訓和運維工作，眼健康知識與銷售話術的培訓并未一日之功，需要有計劃地推進，激發店員的積極性，這樣才能不斷提升企業的能力，實踐良好的眼健康服務。

　　總結

　　眼健康是國民健康的剛需，也是視光未來發展的核心方向。“ＡＩ＋互聯網＋視光專業”的組合將會有更大的空間和價值等待挖掘。通過ＡＩ提升專業力，通過眼健康檔案連接客戶，提供更具吸引力的服務，不僅可以讓企業成為行業的領頭羊，立于不敗之地，更有助于改善日益嚴峻的國民眼健康異常問題，讓更多人擁有舒適的“視界”，實現更普遍的眼健康。

　　參考文獻：

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　　［２］中國網資訊．２０１８年兒童青少年近視調查結果：總體近視率為５３．６％［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９－０４－２９］．

　　［３］人民政府．教育部等八部門關于印發《綜合防控兒童青少年近視實施方案》的通知［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１８－０８－３０］．

　　［４］上海市科學技術委員會．“人工智能醫生”篩查糖尿病視網膜病變，準確率堪比專家小組［ＥＢ／ＯＬ］．［２０２０－１２－１０］．

　　王界聞