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主題:豈止Amazon Go!全球九大無人零售方案詳解(附技術解讀)

徐永紅

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  |   只看他 樓主

國際電商巨頭亞馬遜去年推出Amazon Go無人商店,其“即拿即走,免排隊”的超前購物體驗一經發布便廣受業界矚目,一時之間,無人商店儼然已成為全球零售業的一種新趨勢。


反觀國內市場,新零售勢頭正方興未艾,行業對新技術、新應用尤為饑渴,加上國內市場堪稱全球領先的移動支付態勢,一時之間,無人商店如雨后春筍般不斷涌現,筆者將全球九大無人商店方案進行匯總整理,并對其所采用的技術進行了解讀。


大名鼎鼎的Amazon Go


亞馬遜推出的Amazon Go,除了顧客無需結賬,即買即走,免去了顧客排隊的苦惱外,Amazon Go跟普通的零售店幾乎沒有區別,其商品擺設與普通零售店亦基本一致,主要銷售即食早餐、午餐和晚餐,以及每天新鮮的小點心。此外還包括面包、牛奶、手工奶酪和本地制作的巧克力等。


Amazon Go的購物流程較為簡單,消費者在進入Amazon Go進行購物時首先需要一個亞馬遜帳號,并在自己的智能手機上安裝亞馬遜的應用軟件,用戶打開手機并進入商店后,在入口處會對顧客進行人臉識別,確認用戶身份。當消費者在貨架前停留并選擇商品時,攝像頭會捕捉并記錄顧客拿起或放下的商品,同時,置于貨架上的攝像頭會通過手勢識別判斷顧客是否將貨物置于購物籃還是只是看看然后放回原處。



對于用戶購物信息的統計,則是通過貨架上的紅外傳感器、壓力感應裝置(確認哪些商品被取走)及荷載傳感器(用于記錄哪些商品被放回原處),用戶所采購的商品數據會實時傳輸至 Amazon Go商店的信息中樞,不會有任何延遲,顧客付賬時直接離店就可,傳感器會掃描并記錄下消費者購買的商品,同時自動在消費者的賬戶上結算出相應的金額。


Amazon Go最大的亮點是顧客拿走或者放回物品的同時,用戶手機里的系統(該系統與Amazon Go商店的信息中樞無延遲地同步進行更新)會自動更新清單,然后用戶直接離開商店即可。


從技術上講,Amazon Go主要運用了機器視覺、深度學習算法和傳感器融合技術,這三項技術幾乎都是當下最為熱門前沿的技術了,筆者認為,這些前沿技術的大規模實施肯定會造價不菲,相信這也是當前Amazon Go沒有大規模應用的原因之一(Amazon Go原定于今年7月落地的計劃因技術原因被延期)。


據悉,早在2013年、2014年,亞馬遜就提交了兩份核心專利,即“偵測物體互動和移動”(Detecting item interaction and movement)和“物品從置物設備上的轉移”(Transitioning items from the materials handling facility),現在看來,正是這兩項專利技術促成了Amazon Go的誕生。


一般而言,如果從顧客的角度來判斷購買行為顯然會非常復雜,但從貨架的角度來看就要簡單得多,此時的核心動作只有兩種,即拿走或放回,Amazon Go是如何做到的呢?首先貨架前的攝像頭會采集用戶手在進入貨架平面前的圖像,當用戶手在貨架上拿上商品離開時,此時的圖像亦會被采集,然后將兩次采集的圖像進行對比,判斷出用戶是拿出貨物還是放入貨物。


前述只探討了物品的拿出與放回,那么如何判斷被拿出或者放回的物品是什么呢?對被拿走的商品,可分兩種情況,即物品處于原本所在的位置上,此時商品直接被標識于系統中,只需利用傳感器即可感知到該物品被拿走;當商品與原本位置不一致時(通過圖像識別該位置與現有商品不一致時),盡管Amazon Go系統會對錯放商品進行圖片對比檢索(與數據庫內的圖片進行比較)識別,但Amazon Go此時往往無法很好地對商品進行識別,這是Amazon Go的一個BUG,當然出現這種情況時,Amazon Go會提醒工作人員將商品放回正確的位置了。


最后,Amazon Go內的商品是如何實現與人關聯的?這就需要依靠室內定位技術。Amazon Go定位依靠的是圖像分析以及音頻來實現的,首先通過店內的攝像頭檢測用戶及其方位,同時商店貨架或者天花板內的多個音頻根據各聲音時差分析出用戶的位置,此外,用戶手機的GPS以及WIFI信號亦能協助定位的實現。


需要說明的是,Amazon Go目前定位上存在一些技術問題,比如較多顧客擁擠在一個區域時,此時的圖像分析會對系統GPU形成高負荷,而其他定位技術亦會因精度問題導致誤差,此時定位的可靠性會大打折扣,這也是后續Amazon需要持續解決的問題。


Amazon Go采用的機器視覺識別、深度學習算法和傳感器融合等技術都是目前最前沿的新興應用技術,Amazon在無人商店領域的技術積累可謂全球領先,但正是這些領先技術的加持,使得Amazon Go造價不菲(據業內專家透露,一個Amazon Go可能需要千萬美元級別的投入),盡管如此,Amazon Go依然存在如前文所言的諸多缺陷亟待解決,因此,Amazon一再宣布延遲Amazon Go的落地時間。


講到這里,有人可能要問了,Amazon Go為什么不采用RFID呢?這樣的話,Amazon Go的諸多BUG就被很好解決了,聰明如Amazon這般,不可能沒有想到過利用RFID技術,之所以沒有,Amazon肯定有自身的戰略考量,個中緣由,恐怕得去問杰夫·貝佐斯了。


任小楓


順便八卦一下,目前,Amazon Go 的項目負責人任小楓已從Amazon離職,加盟阿里巴巴在西雅圖的分部,擔任iDST首席科學家和副院長,英雄所見略同,阿里巴巴顯然也在加大在無人商店領域的布局力度!


阿里淘咖啡


說到了亞馬遜,阿里巴巴恐怕也不得不提及了。作為阿里實驗室籌劃已久的“無人零售計劃”中的第一個應用場景,“淘咖啡”將在7月初的第二屆淘寶造物節上亮相,“淘咖啡”是一個占地200平方的線下實體店樣板,集商品購物、餐飲于一體。


下面不妨來看看“淘咖啡”的購物過程是怎樣的。



消費者進入淘咖啡的整個購物過程大致分為三個步驟,首先是進店,用戶首次進店需打開“手機淘寶app”,掃碼獲得電子入場碼,同時簽署數據使用、隱私保護聲明、支付寶代扣協議等條款,顧客將手機放在認證閘機上方以通過驗證即可開始購物,之后全程無需再掏手機;



接著是選購,用戶可在店內拿起任何一件或者多件商品,或者在餐飲區點餐,這個過程與日常的購物并無二致;



最后是支付,支付的過程是通過一道結算門完成的,離店前,用戶必須經過這道結算門。結算門由兩道門組成,當第一道門感應到用戶的離店需求時,它便會自動開啟,用戶走出這道門后,系統會自動對顧客所買的貨物進行識別與結算,結算完成后,會有語音提示顧客此次購物所花金額,隨即第二道門便會自動打開,顧客離店。


阿里的這套無人零售技術主要涉及三大核心技術,即生物特征自主感知和學習系統、結算意圖識別和交易系統及目標檢測與追蹤系統。


生物特征自主感知和學習系統主要解決在開放空間里對消費者身份的識別問題,將顧客的生物特征與淘寶ID進行綁定,以實現對顧客的身份確認。


對商品的識別是如何實現的?主要依賴結算意圖識別和交易系統來完成,如前文所言的結算門,它是由兩道門組成,對商品的識別過程就是在這兩道門之間完成的,阿里的這套系統究竟是通過RFID技術還是機器視覺識別來完成對商品識別的,目前還不能十分確定,筆者以為機器視覺識別的可能性更大一些。


目標檢測與追蹤系統則主要是追蹤消費者在店內的行為及運動軌跡,該功能主要依賴多路監控攝像頭。通過捕捉消費者的行為判斷其對特定商品的態度,或通過對諸多消費者在店內的運動軌跡、或在特定貨架前的停留時間來指導商家調整貨品的陳列方式等。


會不會覺得阿里的淘咖啡與Amazon Go非常相似?確實如此,Amazon Go的研發負責人任小楓目前已帶領團隊加入阿里,與Amazon Go相似也就不難理解了。


但淘咖啡與Amazon Go最大的不同體現在結算技術上,前者的結算是在一個特定區域,即結算門中完成對商品的識別與結算(同時完成了對顧客身份的識別),后者則在貨架上即對商品進行識別,這就更容易出現張冠李戴問題(更多詳情見本文Amazon Go部分的介紹),因此,淘咖啡在一定程度上可算是Amazon Go的一個改進版。


Take go


近日,娃哈哈早期創始人宗澤后對外宣布與深蘭科技達成戰略合作,簽下了三年10萬臺無人商店,預計總金額高達近百億人民幣,并計劃在未來十年間擴大到百萬臺的規模,此事在零售界引起廣泛關注。


那么深蘭科技是何方神圣?其正是take go無人商店的研發企業。早在今年2月份,阿里系下的芝麻信用便與深蘭合作推出快貓無人值守智能門店和“拿了就走,免現場結算”的 take go信用結算系統,本次再與哇哈哈合作,說明深蘭科技在無人智能零售店領域的技術已得到認可。


Take go系統之所以能實現“拿了就走”主要應用了卷積神經網絡、Deep learning深度學習、機器視覺、生物識別、生物支付等人工智能領域前沿技術,這其中涉及兩個關鍵的技術,一個是生物識別技術,從take go的應用場景視頻中可以看到,顧客進入take go 無人店需要手掌按在生物識別讀寫器上,這個識別器不是掌紋或者指紋識別器,應該是靜脈識別器,靜脈識別技術要比指紋識別精確很多,也更大程度地避免了被冒用的可能性,很好地確保了用戶資金的安全性。


另外一個關鍵技術是基于深度學習(Deep learning)的卷積神經網絡技術,該技術主要用于對整個無人零售店內物品的監測、識別與跟蹤。其中,對商品的識別是通過機器學習,然后對圖像進行識別,也就是說每次商店進貨新品類時,都需要對該商品進行機器學習,將該商品的一些特征數據信息記錄到數據庫中,然后圖像識別系統依據特征數據信息對該商品進行識別。


當顧客走進take go無人零售門店并拿起商品時,不管商品的位置是在顧客手上、懷中、口袋還是背包內,系統都能監測與識別,顧客離開商店時會收到對應的賬單,并被系統自動扣款。Take Go還有人店對話系統,通過定向聲源原理和算法,Take Go零售店還可以向顧客一對一進行語音產品推薦,根據顧客之前的購買記錄判斷出其喜好、偏向,向其推薦類似商品。


https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid


從take go的宣傳視頻來看,似乎比Amazon Go還要先進,筆者嘗試與深蘭科技方聯系以向其了解更多的技術細節,截止目前未有回應。Take go似乎同樣也沒有采用RFID技術,可以肯定的是,官方宣稱的基于深度學習(Deep learning)的卷積神經網絡技術可能是一系列技術的融合,相信其包含了視頻/圖像識別技術、定位技術等。


同時筆者有理由對take go的防盜技術感到憂慮,盡管顧客進店需要進行靜脈識別,但當門處于開啟狀態時,倘若顧客直接進入并拿走商品,這個過程不會有任何阻礙,同時這類無人零售店的SKU肯定不會很多。


繽果盒子


歐尚、大潤發相繼在上海推出無人零售商店繽果盒子,一時之間,繽果盒子儼然成了零售業界的“超級網紅”,其背后的研發公司中山市賓哥網絡科技有限公司亦受到業界廣泛關注。


入口


繽果盒子的購物流程較為簡單,首先顧客進入商店需要掃描二維碼,目前只支持微信掃描,暫不支持支付寶,如果微信沒有實名認證,同樣無法進入。用戶在商店內選好商品后,需將商品整齊放置于收銀臺檢測區,然后,檢測臺邊上的顯示屏會自動顯示一個收費二維碼,用戶可以利用微信或者支付寶掃描二維碼即可完成付賬,然后離店即可。


收銀臺


就購物體驗而言,繽果盒子顯然無法做到像Amazon Go、take go及淘咖啡那樣“即拿即走”的購物體驗,它采用的技術相對簡單,但可靠。繽果盒子主要采用了RFID技術、人臉識別技術等。店內商品包裝上皆貼有RFID標簽,這就避免了像Amazon Go、take go那樣需要進行復雜的圖像識別過程,內置的全視角視頻監控,可有效震懾顧客在店內的作弊行為(比如破壞商品、撕毀RFID標簽等),當然,一旦出現作弊行為,系統會自動報警,相關人員會及時趕到現場處理。



繽果盒子購物體驗不及前三者,相對傳統便利店,繽果盒子的優勢是減輕了對人的依賴,提升管理效率。據官方介紹,4個人可完成40個盒子的管理(盒子最大的SKU為800),這個相對優勢在Amazon Go及take go未被大規模普及前有其存在的合理性與必要性。當然繽果盒子也有其不足,比如一旦有顧客作弊,在相關工作人員趕來前的這段時間,作弊者有足夠的時間離開,這也是目前繽果盒子多數被安置在封閉的中高端小區的原因了。


便利蜂


便利蜂之所以備受業界關注,很大程度上歸功于其幾位創始人:從7-11北京大區經理職位離職并創建鄰家便利店的前董事長王紫及去哪兒網的創始人莊辰超。



便利蜂的自助購物與繽果盒子相似,流程稍有不同。其入口是便利蜂app或微信內的便利蜂小程序,通過app或者小程序掃描二維碼,接下來是連接門店WIFI/掃描門店二維碼,手機掃描商品二維碼(自助模式下最多支持9件商品),然后線上利用支付寶或者微信支付,后續還需掃描支付憑證,經確認后即可離開。



由介紹可知,便利蜂無人店比繽果盒子的技術含量還要低些,基本上與目前常規超市的差別并不大,對商品的識別是通過二維碼進行的,而非繽果盒子所采用的RFID。相對而言,便利蜂無人店的購物過程已經較為繁瑣了,其優勢可能更多是體現在渠道及供應鏈上面。


Wheelys


來自瑞典的初創公司Wheelys在上海開設了一家無人零售商店,該商店主要由應用程序控制,首先,顧客需要在智能手機上安裝一個允許訪問該無人商店的應用,進入商店后,顧客只需要掃描想要購買貨物的條形碼,離店時可以使用信用卡支付。



該無人商店由 AI 控制——稱為“Hol”的全息商店助理,可幫助客戶進行購買或提供使用服務的說明。此外,無人店的屋頂還配備了 4 臺無人機,顧客可通過app訂購,無人機就會帶著商品送至你家(跟京東正在嘗試的送貨方式相當,但這個功能仍在測試中)。



防盜防損方面,該門店主要采用攝像機監控+入店進行身份驗證,此外還有Wheelys公司的一些專利授權技術的加入,Wheelys公司的盈利大頭很可能就是向第三方零售商授權該技術,至于具體是何種技術,Wheelys公司并沒有透露更加詳細的信息。


Wheelys公司的這套無人商店技術同樣處于測試階段,Wheelys公司對一系列核心技術的遮遮掩掩,一定程度上也透露出該技術似乎并無太多亮點,能不能在國內大范圍推廣尚未可知,況且國內已有這么多的無人商店競爭者了。


羅森無人商店


全球第二大便利店連鎖機構羅森即將在國內推出無人零售店,目前,該無人零售店尚處于內測階段。


羅森無人零售店主要有三個入口,即火星兔子app、微信公眾號及羅森點點app,用戶通過上述入口進入后,系統會自動定位到顧客當前所在的門店,顧客通過掃描所選商品的二維碼后,將商品加入到購物車內,確認所選的商品后,系統會自動進入支付頁面,此時界面會自動顯示商品的促銷價和會員價,然后用戶可選擇支付寶或者微信進行支付,支付后每個顧客會有一個聚合碼,將聚合碼給工作人員掃描后即可離店。



可見,該套無人系統與前述的便利蜂有相似的地方,便利蜂最多一次可購買九件物品,但羅森的這套系統一次只能購買五件。


羅森的這套系統,嚴格來說還算不上是無人零售,它只是將原本需要工作人員來完成的掃描與結賬流程下放到顧客自己來進行,同時在購物的最后環節,還需要工作人員的參與才行,但它又比傳統的流程稍微先進了一步,并且整套系統的升級造價并不高,還是一個不錯的嘗試了。


據悉,羅森(Lawson)和松下電器公司合作,正在日本本土進行更為先進的無人商店試驗,其特色是發明一個特別功能的購物籃,顧客只要將物品放進籃內,里面的掃描器就會自動閱讀物品上的電子標簽,結賬時,只要將籃子放在自動化柜臺上,籃里的貨品就會自動滑入塑膠袋,可為顧客節省裝東西的時間,更為詳細的技術介紹,合作雙方尚未透露,但可以肯定的是,RFID標簽在這套系統中扮演了重要角色。


7-11


既然談到了羅森,7-11當然也要提及一下了。作為全球最大的便利店連鎖機構,7-11同樣展開了自己在無人零售方面的布局,該無人商店大致的流程是,首先顧客要綁定自己的信用卡或者銀行卡,進入無人店后,只需將所購商品裝進購物筐,然后將其放到專用的機器收銀臺上就可瞬間完成結賬,可見,7-11的無人零售方案與羅森在日本的解決方案頗為相似,7-11的無人零售方案相信也引入了RFID標簽技術,據7-11相關人士透露,如果該技術方案成熟的話,被全球的7-11便利店推廣應用也是可能的。


7-11在技術及理念上一直頗具遠見且較為激進,這點在無人機的商業應用中可見一斑。據悉,7-11與Flirtey無人機公司合作,在內華達州雷諾市已成功完成了77次無人機商業遞送服務,這甚至是像亞馬遜與谷歌這些技術巨頭都尚未做到,相信在無人零售店領域,7-11同樣也會有自己獨特的黑科技。


整體而言,像7-11、羅森這樣的國際巨頭,在無人零售店領域的布局并不激進,這恐怕與其根深蒂固的傳統企業基因有較大的關系,技術不是他們的強項,像亞馬遜、阿里巴巴這樣有互聯網血統的企業則相對激進些,不管怎樣,技術在下一輪的零售行業較量中將扮演重要角色。


小e微店


號稱企業員工“身邊的便利店”的小e微店,目前,其主要分布在高端寫字樓、科技園區等區域,其入口主要是官方app、微信公眾號及微信小程序,用戶通過上述入口掃描門店二維碼進入無人店,與此同時,實際上也完成了門店的定位,用戶選好商品后,用手機掃描商品的二維碼,進行結算支付,然后離開。



筆者在與小e微店方溝通時,對方透露目前只支持微信支付,未來是否會支持支付寶尚不確定。小e微店與便利蜂一樣,都采用了低成本的二維碼解決方案,二者的購物流程也有頗為相似。


顯然,無人商店已成為全球零售業的新風口,甚至可說是全球零售業一個新的戰略高地,誰能夠在第一時間占據無疑會具備先發優勢,這也是目前像亞馬遜、阿里巴巴這些巨頭涉足的最大原因,但它距真正全面落地尚需時日,技術是其最大的瓶頸!


總結:目前無人商店在技術上大致可分為三個流派,Amazon Go、淘咖啡及take go可劃為一個流派,三者用的都是目前大熱的前沿技術,比如機器視覺、深度學習算法、傳感器融合技術、卷積神經網絡、生物識別等,三者似乎都不約而同地沒有采用RFID技術,這點頗值得深思。


第二個流派則主要是指繽果盒子、7-11、羅森日本無人店,這幾家主要利用了RFID標簽技術,RFID在對貨物的識別與防盜上更具優勢,該方案由來已久,技術上也較為成熟了;


第三個流派則是像便利蜂、小e微店等,主要是利用二維碼來完成對貨物的識別,優勢是成本低,與傳統零售較為接近。


目前來看,所有的無人商店皆存在諸多缺陷,應該說Amazon Go、淘咖啡所提倡的“拿了就走”的購物體驗才是理想的無人零售,但其所采用的一系列前沿技術的可靠性與穩定性目前尚無法保證,像Amazon Go對錯位商品的識別、商店人流量大時的身份確認等都亟待技術的再發展;像第二及第三流派所言的無人零售,特別是第三流派,與傳統的零售存在較多相似處,但減少了人的參與度,提升了效率,別小看這一點點改進,在Amazon Go尚未落地前的這段技術空擋期,它們一旦規模應用,其創造的效益同樣會非常驚人!


該文由作者徐永紅于2017年7月5日首發于RFID世界網,更多新零售的探討與報道歡迎添加作者微信13266695570或掃描以下二維碼。


q_5410774509- 該帖于 2017/11/8 9:29:00 被修改過
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