無人超市競品分析(1):淘咖啡 VS Amazon Go

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通過對淘咖啡和Amazon go的對比分析,對該無人零售市場現(xiàn)狀和未來的趨勢走向有個更充分的了解和預(yù)知,以便做出更加準(zhǔn)確的決策。而且,了解無人超市的發(fā)展現(xiàn)狀和其底層技術(shù)的應(yīng)用場景,才能更好地理解無人超市的價值并對未來的發(fā)展有個更好的預(yù)知。

1. 市場分析

1.1 背景

7月份,阿里巴巴無人超市“淘咖啡”亮相杭州,模式上,與Amazon go無人超市類似。消費者只需在進(jìn)入商店時掃碼并確認(rèn)身份,挑選自己中意的產(chǎn)品裝進(jìn)購物袋,然后直接走出商店即可完成購買,無需排隊,無需等待結(jié)賬。

由于電商的快速發(fā)展,對傳統(tǒng)零售業(yè)造成打擊,不少大型賣場萎靡不振,業(yè)績不斷下滑。而便利店憑借著成本低和利潤高等特點迅速發(fā)展,純電商面臨著送貨的成本太高問題使得零售快速發(fā)展。零售線上線下互補開始成為一種趨勢。目前,無人商店已成為全球零售業(yè)的新趨勢,阿里巴巴淘咖啡、Amazon go、TakeGo、繽果盒子等無人零售也想雨后春筍般不斷涌現(xiàn)。這是一次電商+便利店,以用戶為中心,基于用戶交易大數(shù)據(jù),對線上+線下零售全渠道+體驗的一次深度重構(gòu)。

1.2 市場現(xiàn)狀

1.2.1 無人零售投融資情況

(數(shù)據(jù)來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院整理)

1.2.2 中國無人零售商店市場交易額及預(yù)測

無人零售商店憑借著解放人力和時間成本的優(yōu)勢,被各大電商平臺認(rèn)可。中商產(chǎn)業(yè)研究院《2017年中國無人零售市場調(diào)研報告》顯示,目前由于無人零售商店產(chǎn)品技術(shù)尚未成熟,2017年中國無人零售商店交易規(guī)模將達(dá)到100億元,隨著人工智能識別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,無人零售商店將成為下一個零售巨頭,預(yù)計2020年中國無人零售商店將實現(xiàn)爆發(fā)式增長,交易規(guī)模將達(dá)到2500億元,同比增長率超100%,達(dá)150%。

(數(shù)據(jù)來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院整理)

1.2.3 用戶規(guī)模預(yù)測

目前,中國無人零售商店市場正處于初步發(fā)展階段,用戶進(jìn)入市場的條件尚不完備,2017年中國無人零售商店市場用戶規(guī)?;蜻_(dá)到0.05億人,但隨著互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局,資本的逐漸入場,無人零售商店理念的滲透將逐漸上升,預(yù)計2018年中國無人零售商店用戶規(guī)模將實現(xiàn)爆發(fā)式增長,用戶規(guī)模達(dá)到0.15億人,增長率為200%。

1.2.4 中國無人零售商店市場交易額及預(yù)測

無人零售商店憑借著解放人力和時間成本的優(yōu)勢,被各大電商平臺認(rèn)可。中商產(chǎn)業(yè)研究院《2017年中國無人零售市場調(diào)研報告》顯示,目前由于無人零售商店產(chǎn)品技術(shù)尚未成熟,2017年中國無人零售商店交易規(guī)模將達(dá)到100億元,隨著人工智能識別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,無人零售商店將成為下一個零售巨頭,預(yù)計2020年中國無人零售商店將實現(xiàn)爆發(fā)式增長,交易規(guī)模將達(dá)到2500億元,同比增長率超100%,達(dá)150%。

無論從市場規(guī)模和用戶規(guī)模的增長趨勢來說,都處于爆發(fā)前的筑底階段,而且運營效率的提高,優(yōu)越的用戶體驗勢必對未來零售業(yè)有巨大的沖擊。所以在無人零售領(lǐng)域開啟新的戰(zhàn)場已經(jīng)勢在必行。

2. 競品分析

2.1 競品選擇

根據(jù)要求,本次選擇的競品為 阿里“淘咖啡”VS Amason go

2.2 基本信息

2.3 購物流程對比

2.4 核心場景對比

總結(jié):Amazon是無人零售市場中中最早嘗試的一家,并且亞馬遜在無人商店技術(shù)方面和范圍經(jīng)濟(jì)的成本控制上,都有很大的優(yōu)勢。Amazon Go采用的計算機(jī)視覺技術(shù)、傳感器、圖像分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù),和其開發(fā)無人駕駛汽車的一樣。在應(yīng)用于無人零售店時,只需針對性進(jìn)行開發(fā)和優(yōu)化而已,增加的研發(fā)成本相對較低。利用這些優(yōu)勢涉足線下龐大的零售市場,拓展用戶場景和業(yè)務(wù)空間,成為無人零售實體店的龍頭。但是當(dāng)前,也是因為所應(yīng)用的圖像識別技術(shù)無法承擔(dān)更加復(fù)雜的場景,在承載的人數(shù)上有些劣勢。

相比Amazon,淘咖啡售賣的產(chǎn)品種類和可容納的人數(shù)更多,多了一道結(jié)算門略微降低體驗,但是相比來說有更高的抗風(fēng)險能力。

2.5 核心技術(shù)對比

2.6 技術(shù)難點

2.6.1 無人零售的核心問題

打造無人零售商店最核心的是要解決“什么商品被誰怎么處理了”這個問題,需要處理的因素有5個:人、人的位置、商品、商品的位置、動作。

動作主要是通過商品與手或貨架的狀態(tài)來識別的,例如手進(jìn)入或退出貨架的手勢、物品在手的狀態(tài)識別拿取或放回商品。

商品識別主要是通過初始狀態(tài)的選擇,中間狀態(tài)通過購物清單核對來縮小識別范圍,降低難度,同時通過雇員保證初始狀態(tài)不被破壞。

位置主要通過手機(jī)定位、傳感器定位和圖片定位,利用人體姿態(tài)識別可以很好的將動作定位到人。

對于超市而言,商品存在兩種狀態(tài)——賣掉或沒賣掉;對貨架而言,商品的狀態(tài)是在或不在;對顧客而言,商品的狀態(tài)是買或不買;對人的手而言,商品的狀態(tài)是在手或不在手,進(jìn)一步簡化成拿起或放回。

它們的關(guān)系鏈如下:

那么如何表示或測量這兩種狀態(tài)呢?用相機(jī)和傳感器都可以表示該狀態(tài)。

(1)相機(jī)如何處理

在手進(jìn)入貨架拿取商品前和拿取商品后,對手拍攝 1 組圖片,記為第一圖片和第二圖片,對貨架拍攝 1 組圖片,記為第三圖片和第四圖片。比較第一圖片和第二圖片的差異,此時需要利用到 CV 算法識別出膚色找到手,從而知道第一和第二圖片手勢的差異,識別握姿和舒展姿態(tài),根據(jù)兩個姿態(tài)在第一第二圖片出現(xiàn)的順序可以判斷拿取還是放回。例如,第一圖片是握姿,第二圖片是舒展,即放回;第一圖片是舒展,第二圖片是握姿,即拿取。

隨后利用膚色找到手后,再識別第一第二圖片手邊緣的色差識別商品是否在手,根據(jù)前后順序可以判斷拿取或放回。例如,第一圖片手邊緣色差較淺,表示沒有商品,第二圖片手邊緣色差較深,表示有商品,即商品在手且是拿取過程。放回同理。

利用第三第四圖片,對貨架進(jìn)行處理,同樣可以判斷拿取或放回。例如第四圖片比第三圖片多了一個或多個商品,那么就是放回;如果第四圖片比第三圖片少一個或多個商品就是拿取。

(2)傳感器如何處理

對重力傳感器來說,商品被拿取,商品減少,重量減少;商品被放回,商品增加,重量增加。所以重量數(shù)值變化可以表示拿取或放回。

對于紅外來說,在特定地方,商品被放回,紅外會被遮擋,商品被拿取,紅外不會被遮擋??梢酝ㄟ^紅外遮擋狀態(tài)表示拿取或放回。

2.6.2 如何有效識別商品

商品的識別應(yīng)該是難度最大的關(guān)鍵點之一。

在初始狀態(tài),特定品類的商品被放在特定位置,由相機(jī)和傳感器偵測。對相機(jī)和傳感器而言,它們只需優(yōu)先識別少數(shù)且特定的商品類及數(shù)量。這個相對而言是簡單的。即使圖片無法識別,也可以根據(jù)重量識別和篩查。在品類擺放的時候可以選擇易區(qū)分的品類擺放一起,所有被拿取的商品記錄在顧客的購物清單里。

困難在中間狀態(tài)。由于顧客放回會破壞初始狀態(tài),導(dǎo)致識別難度急劇上升。因為顧客可能放回任意商品,所以商品的識別范圍又?jǐn)U大到無法解決的情況。

先討論放回后的最終狀態(tài),一般分成 2 種:放回正確或錯誤。

  • 對于放回正確,識別難度在初始狀態(tài)的水平。
  • 對于放回錯誤,存在 3 種情況:放回錯誤但可識別;放回錯誤無法識別;放回錯誤且識別錯誤。

放回錯誤但可識別的情況是因為商品本身易通過圖像和重量識別,此種情況較少。大多數(shù)情況是放回錯誤且無法識別或識別錯誤。放回錯誤且無法識別的情況可以給用戶發(fā)送消息,讓用戶確認(rèn)。識別錯誤的情況只能提高算法精度,同時調(diào)整判斷極限值,將部分識別錯誤的情況向無法識別裝換,同時及時通知雇員來整理回到初始狀態(tài)。

一般而言拿取商品后放回的情況較多,且不放回正確的位置情況也不少,其中放回錯誤且無法識別或識別錯誤又占大多數(shù),放回錯誤但可識別是少數(shù)。總的來說無法識別和誤判比例不容忽視,甚至導(dǎo)致整個系統(tǒng)無法工作。

剛才說到,由于顧客放回商品,導(dǎo)致識別范圍擴(kuò)大到所有商品,這是可以部分解決的。因為商品的每次放回都是基于顧客的前 N 次拿取,他放回的商品必須是之前拿取的商品,所以優(yōu)先識別顧客的購物清單即可,在這種情況下,識別難度又回到初始狀態(tài)相當(dāng)?shù)乃健?/p>

2.6.3 如何知道動作發(fā)起者的身份?

將商品記錄到動作的發(fā)起者身上是一件較為復(fù)雜的工程。

識別人大體通過 2 種方式:身體特征或附帶物,例如人臉和手機(jī)。人臉識別的精度在室內(nèi)還在可接受范圍,幾乎可以當(dāng)做唯一標(biāo)識。手機(jī)也是一個人的唯一標(biāo)識,通過判斷是誰的手機(jī)從而判斷顧客是誰。

2.6.4 如何匹配顧客 ID 與商品 ID?

要匹配顧客和商品的 ID,首先要確定人和商品的定位。

關(guān)于人的定位,可以用到追蹤系統(tǒng)。手機(jī)的 GPS、wifi、藍(lán)牙也可以提供較準(zhǔn)確豐富的位置信息。

關(guān)于商品的定位,紅外、重量感應(yīng)、相機(jī)、商品和貨架初始的位置都是已知的,可以推測出來。例如,通過隔板,將同類商品分在不同的網(wǎng)格種,每個網(wǎng)格對應(yīng)不同的紅外或重量感應(yīng)器,可以知道被拿取或放回商品的位置。

通過人和商品的位置匹配,連接了“什么商品”“被誰”兩個因素。

因為成本和技術(shù)問題,位置精度是一個很大的問題,再加上這個定位人和商品位置的方案本身的缺陷,顧客和商品的匹配誤差較大。例如,顧客 A 站在商品 A 前,顧客 B 站在商品 B 前,顧客 A 伸手去拿商品 B,這種情況系統(tǒng)是無法準(zhǔn)確判斷的。當(dāng)然可以由顧客確認(rèn),但是這僅僅是無力的補救措施。

之前有人提到過 Amazon Go 可能利用多角度的完整的人體姿態(tài)識別來定位匹配人—動作—商品的關(guān)系。這種方法的關(guān)鍵是攝像頭需要很好的視野和足夠的攝像頭。從宣傳視頻來看, Amazon Go 的貨架設(shè)計使得最低層和中間層是無法獲取足夠好的視野,可能的解決方式是依靠對面貨架和天花板的攝像頭。Amazon Go 的貨架構(gòu)造非常重要,只要再提供一份貨架結(jié)構(gòu)圖或者實物圖就可以進(jìn)一步推測實施方案。貨架結(jié)構(gòu)包括是否每層都有設(shè)想頭,承載商品的承重面的形狀及尺寸,特殊開口和螺絲位置等。

總結(jié):

  • 阿里淘咖啡:相比Amazon多了一道結(jié)算門,可以肯定的是當(dāng)前一定使用RFID。至于有沒有使用機(jī)器視覺技術(shù),技術(shù)負(fù)責(zé)人多馬在采訪中表示,商品識別技術(shù)目前還比較敏感,涉及到專利申請,在文后的附件中添加了預(yù)測處當(dāng)前可能應(yīng)用的技術(shù)。在結(jié)算門方面提高了結(jié)算阻力,體驗方面該項弱于亞馬遜。但是此刻犧牲些體驗提高最基本的風(fēng)控這樣的選擇還是比較準(zhǔn)確的。
  • Amazon Go:是無人零售市場中最早嘗試的一家,并且亞馬遜在無人商店技術(shù)方面和范圍經(jīng)濟(jì)的成本控制上,都有很大的優(yōu)勢。Amazon Go采用的計算機(jī)視覺技術(shù)、傳感器、圖像分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù),和其開發(fā)無人駕駛汽車的一樣。在應(yīng)用于無人零售店時,只需針對性進(jìn)行開發(fā)和優(yōu)化而已,增加的研發(fā)成本相對較低。但是在應(yīng)用上,上文也有提及,視覺技術(shù)無法識別更加復(fù)雜的場景,這樣無疑提高了風(fēng)險。

3. 分析結(jié)論

3.1 戰(zhàn)略分析

(以下為根據(jù)現(xiàn)有了解程度做出的個人預(yù)測)

阿里 —— 成為未來無人零售商業(yè)的方案提供商和技術(shù)支持者

人口紅利期已過,互聯(lián)網(wǎng)的線上用戶不再爆發(fā)性增長,所以無人超市的目標(biāo)不止是降低人力成本,更大的意義在于把“超市”這個高頻場景的人群,變成互聯(lián)網(wǎng)上的用戶。

無人超市可以連接線上和線下各大環(huán)節(jié)與核心板塊,如芝麻信用、生物識別等螞蟻金服的各類IOT技術(shù)方案。如果能搶到大量線下場景,還可以搶回很多被微信搶走的小額支付場景。

阿里推出的“淘咖啡”無人零售店,我感覺可能更側(cè)重的是一個無人零售的概念。通過淘咖啡的試點,不斷完善系統(tǒng)解決方案和硬件設(shè)備的優(yōu)化,逐漸成為未來無人零售商業(yè)的方案提供商和技術(shù)支持者。

另外,再配合著自己成熟的VR/AR技術(shù),跟線下實體結(jié)合,真正實現(xiàn)線上線下的融通。這些都有可能成為阿里無人超市未來的發(fā)展方向。

Amazon go —— 規(guī)?;约旱臒o人零售實體店

亞馬遜在無人商店技術(shù)方面和范圍經(jīng)濟(jì)的成本控制上,有很大的優(yōu)勢。Amazon Go采用的計算機(jī)視覺技術(shù)、傳感器、圖像分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù),和其開發(fā)無人駕駛汽車的一樣相同。在應(yīng)用于無人零售店時,只需針對性進(jìn)行開發(fā)和優(yōu)化而已,增加的研發(fā)成本相對較低。另外,擁有自己完善的智能化物流系統(tǒng),利用這些優(yōu)勢涉足線下龐大的零售市場,拓展用戶場景和業(yè)務(wù)空間,可以成為無人零售實體店的龍頭。

總之,隨著新零售+無人概念逐漸被商家用戶接受和認(rèn)可,線上和線下相結(jié)合的形式是未來電商最可能發(fā)展的模式。再加上線上通過VR技術(shù)使用戶足不出戶體驗真實逛街感覺,一方面能夠使用戶真切感受到商品細(xì)節(jié)和質(zhì)量,另一方面模擬真實的逛街行為可以提升用戶購物體驗,刺激用戶消費。未來通過移動端布局場景化體驗將成為商家著力點。

3.2 盈利模式分析

3.3 成本分析

無人超市雖然表面上節(jié)省了導(dǎo)購和收銀的人力成本,但是多了技術(shù)研發(fā)和移動支付的部署,以及必要的硬件設(shè)備和特別的裝修,另外還有品牌營銷、商品補貨、整理貨架、保潔等工作仍然需要人來做,換句話說,無人零售店并不是完全取代人工,只是降低了一部分人工成本。有個投資者做過測算繽果時光這樣的無人商店假如有100萬的貨物,80萬都是硬成本,只有5萬是人工成本和租金??梢娙斯こ杀舅嫉谋壤?。所以即使實現(xiàn)無人銷售的成本,單個無人零售店難以普遍推廣,需要形成一個規(guī)模效應(yīng)才能迎來低成本時代。而且,在用戶體驗方面,上貨速度影響顧客使用感受。

3.4 無人超市SWOT分析

(以下分析包含阿里和亞馬遜的對比也有部分無人超市和傳統(tǒng)零售的對比分析)

3.5 總結(jié)

雖然現(xiàn)在無人零售有著成本高、技術(shù)不全面、防盜系統(tǒng)不完善等方面的問題,但不可否認(rèn)的是,自動化和智能化將會是未來零售業(yè)的發(fā)展趨勢。在投入到實際的市場運營中可以暫時采用人工和智能雙經(jīng)營模式,提升用戶體驗和品牌影響力,逐漸過渡到無人的經(jīng)營狀態(tài),同時結(jié)合線上的引導(dǎo)優(yōu)勢,使無人零售在未來的發(fā)展中能夠?qū)崿F(xiàn)良性循環(huán),達(dá)到新零售的目的。

對于京東來說,擁有強(qiáng)大的智能物流體系,眾多的用戶群體,豐富的用戶交易行為的積累再配合著東哥的百萬便利店計劃的布局,在未來有更多的想象空間。

另外一方面,在我看來,當(dāng)今的無人超市,和支付寶微信不斷加大無現(xiàn)金生活的推廣,其本質(zhì)上也預(yù)示著未來的金融世界,錢只是價值的載體,現(xiàn)金交換也是價值交換的手段,那么隨著技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)我買一包煙的時候,衡量煙的價值+不是20元,而是“我給京東半小時的工作”=“一包煙給我?guī)淼木裣硎堋?“一杯茶帶來的愜意的感覺”,無人超市只是通向這條道路上的一個修路人

4. 附:其他技術(shù)預(yù)測

【本段摘自36氪和知乎(編輯:早優(yōu)夫斯基)原文鏈接:http://dwz.cn/6PWgDI

因為有些技術(shù)淘咖啡將要申請專利,為了保密,技術(shù)總監(jiān)沒有詳細(xì)說明,這里根據(jù)淘咖啡的場景,做出了部分可能應(yīng)用的技術(shù)預(yù)測。

4.1骨骼分析

據(jù)了解,「淘咖啡」面積 200 平方米,內(nèi)部壓力測試結(jié)果顯示,同時在店人數(shù) 50 人基本沒問題。

螞蟻金服的工程師介紹說,「淘咖啡」在物聯(lián)網(wǎng)支付方案用的是多模態(tài)識別,即計算機(jī)視覺疊加傳感器感應(yīng)。

這兩項技術(shù)方案運用的權(quán)重比例,螞蟻方面沒有透露。對此我試著做了一些猜想:

首先,多模態(tài)生物識別是指整合或融合兩種及兩種以上生物識別特征,利用多重生物識別技術(shù)的獨特優(yōu)勢,這其中就包括了人臉、指紋、虹膜甚至是骨骼分析等方式。通過多種技術(shù)+數(shù)據(jù)分析,能夠使認(rèn)證和識別過程更加精準(zhǔn)、安全。

而如果說計算機(jī)視覺技術(shù)用的權(quán)重更大,那么有可能是用了人臉識別+骨骼分析的技術(shù)。人臉識別大家都已經(jīng)比較了解了,手機(jī)上也有不少應(yīng)用都會用到,我們不妨看看為什么可能會有骨骼分析技術(shù)吧。

簡單來說,骨骼分析就是在攝像頭眼中,在超市里走過來走過去的,只是一堆堆骨頭,骨頭之間再怎么疊加、交叉,基本還是可以被識別出來哪根骨頭是誰的,這對于保證多人同時在店購物的識別精準(zhǔn)度,起到重要作用。

而之所以推測骨骼分析,不是現(xiàn)階段較成熟的圖像分割技術(shù)(即把捕捉對象的邊緣分割出來,從而去識別對象的行為),是因為后者存在一個問題,就是當(dāng)?shù)昀锶藬?shù)一多,攝像頭就容易抓瞎:假如十幾個人同時在搶購?fù)豢钌唐罚换蛘邘讉€人手交叉著去拿各自想要的商品,對圖像分割來說,非常容易出現(xiàn)混亂。

所以,假如「淘咖啡」能夠同時允許 50 人在店內(nèi)活動的話,圖像分割技術(shù)確實不如骨骼分析來的靠譜,也許就是包括了人臉識別+骨骼分析這兩種結(jié)合在一起的結(jié)果。

4.2 眼動追蹤

在逛「淘咖啡」時,工人還在現(xiàn)場布置天花板上方的攝像頭和傳感器,根據(jù)攝像頭數(shù)量和擺放位置,我推測「淘咖啡」店還疊加了眼動追蹤系統(tǒng)。

「眼動追蹤」可能會讓一些人想起來當(dāng)年在三星手機(jī)上,那個根據(jù)人眼動作來自動瀏覽手機(jī)內(nèi)容的功能,不過當(dāng)時那項技術(shù)實際使用效果并不如想象中美好,所以后來也在三星的機(jī)型中取消了這個功能。

但之所以推測「淘咖啡」會有這樣的系統(tǒng),是因為它可以捕捉兩個維度的信息:

一是店內(nèi),包括店內(nèi)的實時熱力圖:客人最喜歡走哪條路線,哪個貨架的客流量最密集,哪個貨架人流停留的時間最長,哪個貨架比較冷清等等。

第二是用戶,比如甜品貨架前的客人男女比例如何,平均體型偏胖還是偏瘦;客人站在貨架前,眼睛最習(xí)慣首先往哪里看(以推算出貨架真正的黃金位置)。

實際上之所以這么推測,也是因為在物體識別領(lǐng)域,計算機(jī)視覺普遍被認(rèn)為是識別人與商品的未來主流方向,我們曾經(jīng)介紹過的 Amazon Go 就是一個典范。阿里在這個方向上顯然也是很有想法,「淘咖啡」公測前不久,阿里宣布負(fù)責(zé) Amazon Go 首席科學(xué)家任曉楓加盟,巧合中有必然。

4.3 深度決策算法

這主要是用在后臺的數(shù)據(jù)回流和數(shù)據(jù)挖掘。這其實也是無人超市最大的意義所在,無論是 Amazon Go 還是螞蟻金服,雇一堆身價很高的工程師來研發(fā)無人超市,可不只是讓大家體驗一把黑科技的酷炫感的。其背后最大的價值,在于回收、分析基本面數(shù)據(jù)(比如商場熱力圖)以及沉淀用戶畫像,以幫助線下實體店更高效、更精準(zhǔn)地優(yōu)化供應(yīng)鏈以及貨架的擺放。

比如,工作日和周末、各種小長假中,在最顯眼的展架上該放什么商品;還能根據(jù)客人的平均身高來調(diào)整貨架的高低。甚至還能做一些預(yù)測,比如看到什么樣的產(chǎn)品放在偏僻的地方仍然會有不錯的銷量,那么就要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,讓大家更容易發(fā)現(xiàn)它們。

說到算法模型,對螞蟻金服來說一直是比較擅長的。AI 在其各業(yè)務(wù)場景都起到底層技術(shù)支撐,如保險、理財、小額貸款、智能客服等等。這應(yīng)該是之后會在「無人便利店」這樣的場景下深挖的一部分內(nèi)容。

4.4 多模態(tài)識別

剛才說了,除了計算機(jī)視覺,「淘咖啡」還疊加運用了傳感器。在業(yè)界,大家都有一個基本的共識,單一維度的技術(shù)往往很難保證足夠的安全性和足夠好的體驗感,所以,無論是物聯(lián)網(wǎng)還是生物識別,只要想在商用場景落地,都會考慮疊加運用幾種技術(shù)來進(jìn)行交叉驗證,也就是多模態(tài)識別。

Amazon Go 也是采用的計算機(jī)視覺+傳感器感應(yīng)(可能還有+生物識別)來降低誤判率。因此,市場中有做物聯(lián)網(wǎng)支付方案的公司強(qiáng)調(diào)說自己用的是純計算機(jī)視覺,而實際上這對樹立投資界以及公眾對其進(jìn)入商用的信心和安全感,并沒有什么好處。

「淘咖啡」的客人在挑好東西后,要通過一個「支付門」才能出去。這個門每次只能一人進(jìn)去,門里的各種攝像頭和接收器要對人和商品做即時識別。

現(xiàn)場有人做了踢館測試:幾個商品橫七豎八隨意放在購物袋里;一些商品放在購物袋,一些放在書包里,一些拿在手上。最后都輕松通過并扣款無誤,這似乎也說明,「淘咖啡」內(nèi)不僅僅是計算機(jī)視覺技術(shù)這一種。

結(jié)合「支付門」里布置的攝像頭以及感應(yīng)接收器,我推斷「淘咖啡」是混搭結(jié)合了 RFID 天線,你可以理解為是增強(qiáng)版 RFID,以擴(kuò)大天線的覆蓋范圍,加強(qiáng)對商品位置的定位,減少誤讀。

另外值得注意的是,螞蟻金服官方披露的技術(shù)方案中有生物識別,但從現(xiàn)場體驗來看,人是不需要在攝像頭前特地停留以配合識別的,所以估計這其中用了人臉+體態(tài)+體重等多維識別。

這個「支付門」是「淘咖啡」區(qū)別于其他無人超市的一個亮點,同時也是一個缺點,至少在現(xiàn)階段來看。因為用戶在經(jīng)過這個門時,并不能真的「即拿即走」,還需要等五六秒左右才能出門。

據(jù)介紹這個等待的時間不是系統(tǒng)識別和自動劃扣造成的,是滑動門造成的,根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,它的安全關(guān)門速度就得這樣……好吧,所以這個門應(yīng)該是個過渡階段的版本。

以上,是根據(jù)體驗以及詢問之后,我們做出的一些猜想,雖然看起來可能離我們實際生活還有一段距離,但我們很欣喜的看到,從「無現(xiàn)金」再到「無人」的一系列變化,我們生活中的一些場景確實因為科技的進(jìn)步在發(fā)生變化。

當(dāng)然,「無人超市」要做到真正無人還是有距離的,至少在上貨、運營維護(hù)甚至在商品數(shù)據(jù)庫如何建立上都要投入人力來完成,并且被人不看好的另一個原因是如何能降低成本,盡量降低風(fēng)險,這也都是我們這個社會對其發(fā)起的挑戰(zhàn),商業(yè)模式究竟如何落地,最終都是值得關(guān)注的。

雖說「無人超市」這樣的事在長期以來一直是停留在愚人節(jié)科技玩笑里的存在,甚至在去年 Amazon 宣布 Amazon Go 后,仍有一部分聲音認(rèn)為它的噱頭大過實際效果。但去年到今年不少朝這個方向努力的公司都有了進(jìn)展,我想,待技術(shù)成熟落地之日,再來看現(xiàn)在,也許會有不一樣的感受吧。

 

作者:郎詩文,葡萄學(xué)院產(chǎn)品經(jīng)理,曾混跡于趣店、銀客等金融領(lǐng)域,比特幣5倍收益的高手,現(xiàn)負(fù)責(zé)在線教育公司的前后端產(chǎn)品設(shè)計。公眾號:Geek未來實驗室

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評論
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  1. “關(guān)于人的定位,可以用到追蹤系統(tǒng)。手機(jī)的 GPS、wifi、藍(lán)牙也可以提供較準(zhǔn)確豐富的位置信息?!?br /> 看到這里就知道是瞎扯,不用再看下去了。

    試問:如果進(jìn)入Amazon Go人工智能便利店后手機(jī)就沒電了,豈不是整個AmazonGo自動系統(tǒng)都報廢了?哈哈哈

    來自四川 回復(fù)
  2. 這一篇可以轉(zhuǎn)載嘛~轉(zhuǎn)載到個人公眾號上~id是PMzeanyon

    來自北京 回復(fù)
    1. 才看見!可以的哈!

      來自日本 回復(fù)
  3. 很棒!作者怎么沒繼續(xù)寫啦?

    來自上海 回復(fù)
    1. ? 忙成狗!看我趨勢應(yīng)該是一年一篇了···

      來自北京 回復(fù)
  4. 正好在找此方面文章學(xué)習(xí) 受教了 謝謝!

    來自中國 回復(fù)
  5. 昨天去物美~估計也是走無人路線~但還是要人來引導(dǎo)怎么支付~這路好漫長呀~

    來自北京 回復(fù)
    1. ?? 兩三年 市場教育就差不多了

      來自中國 回復(fù)
  6. 真是一篇長長長長長長長長文

    來自廣東 回復(fù)
    1. ??

      來自中國 回復(fù)
  7. 寫的很膩害,膜拜,謝謝

    來自北京 回復(fù)
    1. 客氣 多多交流

      回復(fù)
  8. 很喜歡總結(jié)時觀點的升華,金錢以后只是價值交換的一種,未來的價值實現(xiàn)有多種當(dāng)時,滿足生物多樣性的達(dá)爾文進(jìn)化論

    回復(fù)
    1. 坐等現(xiàn)金成收藏品 已囤連號百元大鈔 ?

      來自北京 回復(fù)
  9. 分析很細(xì)致

    回復(fù)
    1. 會繼續(xù)輸出 請多多關(guān)注??

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