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【智者见智】无人零售?认真你就输了

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丽~ 于 2017-7-20 19:00 发表 [复制帖子标题和链接]
俗话说外行看热闹,内行看门道。阿里日前高调亮相的无人零售商店,到底是驴子是马?还得从专业角度,拿出来“遛遛”。

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阿里上一次关联上无人零售的话题,还是在今年6月25日于上海举办的"人工智能改变零售"高峰论坛上。主办方深兰科技联合芝麻信用及Nvidia,在论坛现场发布了三款无人智能店quiXmart。quiXmart采用Take go系统,应用了人工智能卷积神经网络、深度学习、机器视觉以及生物识别等人工智能领域前沿技术,可实现扫手进店、直接购物、拿了就走、无需结账的无人店全智能化操作。
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不到一个月,阿里自己的无人零售商店就高调登场,不仅令人浮想联翩。深兰科技创始人陈海波先生此前接受媒体专访时曾介绍,quiXmart使用了卷积神经网络和机器视觉对消费者的体态以及商品进行识别分析。他表示,由于人脸易被遮挡,在持续追踪消费者时,体态识别比人脸识别可行性更高,不易跟丢。他还介绍,机器视觉识别商品最大的挑战在于去背景。店内光线的变化和移动的消费者都会对识别的准确性造成影响。

阿里无人零售团队负责人多马在接受采访时也提到了这一点。他表示,目前阿里采用的是多路摄像头和传感器结合的方案。多路摄像头的主要作用在于监控店内的情况,同时追踪分析消费者的行为。虽然其货架上也集成了识别系统,但主要是用于记录消费者的行为,比如消费者对某个特定商品拿起、放下了多少次。而目前在货架上做加购动作是有漏洞的。
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据业内人士介绍,采用机器视觉方案的无人零售店,随着店铺面积增大、人流量增多,将对GPU造成巨大的挑战,且识别精度也难以保证。

陈海波先生还介绍,为了保证quiXmart无人售货便利店系统的稳定性,在极端天气以及较差的网络环境下也能正常工作,其识别和运算工作都是在本地进行的。天若科技CEO陈维龙认为,本地化可能是必须的,因为这样的空间放在什么地方是无法控制的。网络状态很可能不靠谱,而计算量又那么大,如果放在云端,很大概率会无法使用。
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据介绍,无人售货便利店中用到的图像识别系统在小范围场景中——比如10平米,100个商品品类,2个用户——和高资本、技术投入下,准确率是可以接受的。但如果要进一步扩大,则将面临非常大的挑战。考虑到阿里无人零售店面积高达200平米,无论是从对GPU的挑战还是识别的准确性来说,用机器视觉进行商品加购都是难以实现的
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那么当消费者想要购买的商品时要如何确认呢?消费者离店时需要经过由两道门组成的结算闸。当第一道闸门感应到用户的离店需求时,便会自动开启;几秒钟后,第二道门将开启,此时即完成扣款,提示器告知用户,“支付宝共计扣款XX元”。商品识别在两道闸门之间完成,至于使用的是RFID还是机器视觉技术,目前还不得而知。当然阿里也有可能暗藏大招,因为多马在采访中表示,商品识别技术目前还比较敏感,涉及到专利申请。
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阿里的结算方案也与quiXmart有所不同。quiXmart进店以及结算时使用的是手掌中的毛细血管识别,而阿里无人超市用到的是“非配合人脸识别”技术,即用户在不看镜头的情况下,系统也能精确捕捉用户的生物特征,并进行匹配、计算。用户首次进店时需要进行人脸信息采集,并同意自动扣款协议。不过代扣金额是有上限的,具体金额上限依不同场景而异。

目前,无人零售店的通病在于支持的商品品类较少,阿里的无人超市也不例外。此次无人超市里的商品都是造物节上的限量产品。但据业内人士介绍,这种无人零售的便利店至少要达到50平米、至少300个非特定的商品品类,才具有应用价值。

虽然号称200平米,但淘咖啡很大一部分是休息和餐饮区域,真正用于摆放货架的空间并不会很多。或许阿里无人超市仍然还只是一个新技术的试炼场,主要用于收集数据和分析,距离商用还有很长时间,毕竟迄今为止,阿里的人脸支付并未正式商用。


在商品识别部分,阿里能做到的是用户无需让商品刻意对着设备,也能被识别,但前提是消费者要配合,不要刻意地让商品避免被识别。如此一来,如何监督消费者就成了一个重大的课题,为此阿里也采取了一些机制。结算时,若消费者试图作弊,例如刻意掩藏商品、或撕毁电子识别码,会被视为不良记录,影响其下次入场。

期待阿里亮出一大堆“黑科技”,并把无人超市开到你家门口的小伙伴们,这回可能要失望了。你们想象中的“无人超市”,恐怕还有相当长的一段路需要走。

共 0 个关于本帖的回复 最后回复于 2017-7-20 19:00

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