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AmazonGo無人商店領域的"帶頭大哥"

發布時間:2019年3月23日

關鍵詞:人工智能機器人

所謂“懶人創造世界”,細想之下頗有幾分道理。能讓生活中那些復雜、困難的事情變得簡單、容易,這一直是人類的終極目標。所以當“懶人”們盯上了買東西這件事,覺得每次在超市排隊收銀“不爽”時,改變就發生了——以無人超市為代表的“新零售”,正在探索如何解決你買東西時的排隊之苦,讓你能夠“拿了就走”。

去年年初,Amazon Go在美國正式向公眾開放。作為無人商店領域的“帶頭大哥”,Amazon Go的一舉一動自然備受關注,所以它一開門就成了一個大家爭相體驗和研究的樣本。

體驗下來,Amazon Go大體的購物流程是這樣的:你需要在手機上事先安裝一個Amazon Go APP并注冊,然后在進入Amazon Go的時候像過地鐵閘機一樣涮手機認證一下身份,然后你就可以盡情地買買買了,Amazon Go會自動偵測你買了些什么并將其放入APP中的購物車,采購結束你直接走出商店大門即可,系統會自動在你的亞馬遜賬戶扣款,并將賬單發給你。整個購物流程基本上是自然流暢的。

不過按照以往的經驗,用戶越省事兒,“機器”越費勁兒。所以Amazon Go這種自然流暢的購物體驗背后,是一系列高逼格的技術疊加作用的結果。

首先,從刷手機進入Amazon Go的那一刻,遍布商店中的攝像頭就開始記錄和分析顧客的行為。這些攝像頭包括:安裝在天花板上的數量超過90個的攝像頭,負責確認顧客在商店中的位置;安裝在貨架上的攝像頭,根據顧客挑選商品的手勢,分析其購買行為。

亞馬遜這些年引以為豪的語音識別技術也沒有缺席,遍布商店的麥克風通過語音采集協助完成顧客的定位。

除此之外,一眾傳感器也是各司其職——貨架上的紅外傳感器、壓力感應裝臵(確認哪些商品被取走)及荷載傳感器(記錄哪些商品被放回原處)采集的數據,會被與前面提到的攝像頭記錄的數據融合在一起進行分析,確認顧客采購的商品,并將其放入APP中的購物車。

如果上述的動作還是不能準確確定顧客采購的商品,亞馬遜還會通過大數據分析,“猜”出其購物偏好,做出判斷。

總之,Amazon Go就是通過這樣一種以機器視覺為核心,結合了傳感器融合、生物識別、大數據分析等技術的方案,實現了“拿了就走”的購物體驗。

細心的人會發現,在Amazon Go的方案中,似乎沒有見到RFID的身影。根據RFID的工作原理,人們可以將包含商品及價格信息的RFID標簽粘貼在貨物上,當顧客進行結算時,RFID無線讀卡設備可以“隔空”讀取RFID標簽上的信息,完成自動收銀。因此RFID一直被認為是實現無人收銀的關鍵技術。

對于Amazon Go為什么沒有采用RFID作為核心技術,而選擇了機器視覺方案,有分析認為,其一是因為成本問題,因為RFID會產生附加的物料和人工成本,而且一旦“貼錯了標簽”糾錯的人工成本更高。另一個原因是數據,因為RFID僅記錄了商品的信息,而無法提供更多的顧客行為數據,而基于機器視覺的Amazon Go方案則能夠提供更全面的顧客采購過程中與商品之間的交互數據,這對于“數據控”亞馬遜來說,當然是求之不得的。

但是,基于機器視覺的無人收銀方案并非沒有弱點。拋開技術成熟度不說,高昂的研發和部署成本,除了像亞馬遜這種不差錢的玩家,對于大多數新零售初創公司,或者希望轉型的傳統零售商來說,恐怕都會望而卻步。而反觀RFID,由于其技術成熟,在供應鏈管理中的應用日益廣泛,所以在零售業的擁躉也不少。

比如,另外一個新零售網紅“繽果盒子”,就采用了RFID的無人收銀方案。結賬時,顧客可以將選購的物品放在收銀臺一個特定的區域里,RFID讀卡器會自動讀取商品信息并進行結算。這樣的方案同樣使得零售商管理的效率大大提升,按照繽果盒子提供的數據,4個員工即可完成40個“盒子”的管理,并且大規模普及和部署更容易。

當然,和Amazon Go的機器視覺方案相比,繽果盒子RFID方案在用戶體驗上確實有一個硬傷——在收銀時需要有一個明顯的“停頓”。有沒有什么方法可以解決這個問題呢?實際上,類似的嘗試一直都有。

安富利創新實驗室曾經支持過一家名為Twyst公司的智能購物袋項目。該項目的設計思路是:在購物袋中安裝一個內置RFID讀卡器的電子設備,當顧客將帶有RFID標簽的商品放入購物袋中,讀卡器就會讀取信息并計價;顧客在出門時,點擊電子裝置上的按鈕,購物袋中所有商品的信息和總價就會通過BLE發送到收銀員手中的平板電腦上——當然也可以連接與特定APP綁定、具有自動支付功能的設備——這樣顧客基本上也可以無停頓的“拿了就走”了。腦洞稍微再開大一些,這個方案還可以擴展到購購物籃、購物車的零售設施上,讓購物體驗輕松地上一個新臺階。

其實,技術本無所謂“好”與“壞”,能夠符合需求最關鍵。況且對于無人商店等新業態、新模式,不論是采用哪種技術,其關鍵是讓零售業的管理“數據化”。當產品和顧客都變成了有價值的“數據”之后,再找出他們之間的關聯性,這就能夠幫助零售業在需求預測、庫存管理等核心訴求上實現創新,這才是新零售的根本要義所在。這一點,你get到了嗎?

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