AmazonGo无人商店领域的"带头大哥"

时间:2019-3-23 分享到:

关键词:人工智能机器人

所谓“懒人创造世界”,细想之下颇有几分道理。能让生活中那些复杂、困难的事情变得简单、容易,这一直是人类的终极目标。所以当“懒人”们盯上了买东西这件事,觉得每次在超市排队收银“不爽”时,改变就发生了——以无人超市为代表的“新零售”,正在探索如何解决你买东西时的排队之苦,让你能够“拿了就走”。

去年年初,Amazon Go在美国正式向公众开放。作为无人商店领域的“带头大哥”,Amazon Go的一举一动自然备受关注,所以它一开门就成了一个大家争相体验和研究的样本。

体验下来,Amazon Go大体的购物流程是这样的:你需要在手机上事先安装一个Amazon Go APP并注册,然后在进入Amazon Go的时候像过地铁闸机一样涮手机认证一下身份,然后你就可以尽情地买买买了,Amazon Go会自动侦测你买了些什么并将其放入APP中的购物车,采购结束你直接走出商店大门即可,系统会自动在你的亚马逊账户扣款,并将账单发给你。整个购物流程基本上是自然流畅的。

不过按照以往的经验,用户越省事儿,“机器”越费劲儿。所以Amazon Go这种自然流畅的购物体验背后,是一系列高逼格的技术叠加作用的结果。

首先,从刷手机进入Amazon Go的那一刻,遍布商店中的摄像头就开始记录和分析顾客的行为。这些摄像头包括:安装在天花板上的数量超过90个的摄像头,负责确认顾客在商店中的位置;安装在货架上的摄像头,根据顾客挑选商品的手势,分析其购买行为。

亚马逊这些年引以为豪的语音识别技术也没有缺席,遍布商店的麦克风通过语音采集协助完成顾客的定位。

除此之外,一众传感器也是各司其职——货架上的红外传感器、压力感应装臵(确认哪些商品被取走)及荷载传感器(记录哪些商品被放回原处)采集的数据,会被与前面提到的摄像头记录的数据融合在一起进行分析,确认顾客采购的商品,并将其放入APP中的购物车。

如果上述的动作还是不能准确确定顾客采购的商品,亚马逊还会通过大数据分析,“猜”出其购物偏好,做出判断。

总之,Amazon Go就是通过这样一种以机器视觉为核心,结合了传感器融合、生物识别、大数据分析等技术的方案,实现了“拿了就走”的购物体验。

细心的人会发现,在Amazon Go的方案中,似乎没有见到RFID的身影。根据RFID的工作原理,人们可以将包含商品及价格信息的RFID标签粘贴在货物上,当顾客进行结算时,RFID无线读卡设备可以“隔空”读取RFID标签上的信息,完成自动收银。因此RFID一直被认为是实现无人收银的关键技术。

对于Amazon Go为什么没有采用RFID作为核心技术,而选择了机器视觉方案,有分析认为,其一是因为成本问题,因为RFID会产生附加的物料和人工成本,而且一旦“贴错了标签”纠错的人工成本更高。另一个原因是数据,因为RFID仅记录了商品的信息,而无法提供更多的顾客行为数据,而基于机器视觉的Amazon Go方案则能够提供更全面的顾客采购过程中与商品之间的交互数据,这对于“数据控”亚马逊来说,当然是求之不得的。

但是,基于机器视觉的无人收银方案并非没有弱点。抛开技术成熟度不说,高昂的研发和部署成本,除了像亚马逊这种不差钱的玩家,对于大多数新零售初创公司,或者希望转型的传统零售商来说,恐怕都会望而却步。而反观RFID,由于其技术成熟,在供应链管理中的应用日益广泛,所以在零售业的拥趸也不少。

比如,另外一个新零售网红“缤果盒子”,就采用了RFID的无人收银方案。结账时,顾客可以将选购的物品放在收银台一个特定的区域里,RFID读卡器会自动读取商品信息并进行结算。这样的方案同样使得零售商管理的效率大大提升,按照缤果盒子提供的数据,4个员工即可完成40个“盒子”的管理,并且大规模普及和部署更容易。

当然,和Amazon Go的机器视觉方案相比,缤果盒子RFID方案在用户体验上确实有一个硬伤——在收银时需要有一个明显的“停顿”。有没有什么方法可以解决这个问题呢?实际上,类似的尝试一直都有。

安富利创新实验室曾经支持过一家名为Twyst公司的智能购物袋项目。该项目的设计思路是:在购物袋中安装一个内置RFID读卡器的电子设备,当顾客将带有RFID标签的商品放入购物袋中,读卡器就会读取信息并计价;顾客在出门时,点击电子装置上的按钮,购物袋中所有商品的信息和总价就会通过BLE发送到收银员手中的平板电脑上——当然也可以连接与特定APP绑定、具有自动支付功能的设备——这样顾客基本上也可以无停顿的“拿了就走”了。脑洞稍微再开大一些,这个方案还可以扩展到购购物篮、购物车的零售设施上,让购物体验轻松地上一个新台阶。

其实,技术本无所谓“好”与“坏”,能够符合需求最关键。况且对于无人商店等新业态、新模式,不论是采用哪种技术,其关键是让零售业的管理“数据化”。当产品和顾客都变成了有价值的“数据”之后,再找出他们之间的关联性,这就能够帮助零售业在需求预测、库存管理等核心诉求上实现创新,这才是新零售的根本要义所在。这一点,你get到了吗?

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