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亞馬遜于去年 12 月推出了線下無(wú)人售貨便利店——Amazon Go，徹底顛覆了傳統(tǒng)的購(gòu)物體驗(yàn)。顧客們不再需要提著購(gòu)物籃等待結(jié)賬，只需拿起想要的東西，然后走出商店，就完成了一次輕松愉快的購(gòu)物體驗(yàn)。雖然 Amazon Go 還是個(gè) “半成品”，只向提交了申請(qǐng)的亞馬遜內(nèi)部員工開(kāi)放使用，但卻引起了行業(yè)內(nèi)的熱議，并且持續(xù)至今。

日前，《聯(lián)商網(wǎng)》邀請(qǐng)到 11 位業(yè)內(nèi)人士，圍繞無(wú)人售貨便利店展開(kāi)了熱烈的討論。眾多嘉賓看法不一，支持者認(rèn)為無(wú)人售貨便利店既為消費(fèi)者省去了排隊(duì)買(mǎi)單的麻煩，帶來(lái)了更好的購(gòu)物體驗(yàn)；又能為商家削減人力成本；雖然短期內(nèi)由于技術(shù)原因可能無(wú)法大面積普及，但未來(lái)絕對(duì)是一大趨勢(shì)?？此フ邉t認(rèn)為，無(wú)人售貨便利店技術(shù)尚不成熟，無(wú)法應(yīng)對(duì)大人流量；同時(shí)技術(shù)、運(yùn)營(yíng)成本高昂，難以和普通便利店以及無(wú)人售貨機(jī)競(jìng)爭(zhēng)。此外，培養(yǎng)用戶的消費(fèi)習(xí)慣也需要時(shí)間，這將給無(wú)人售貨便利店的推廣帶來(lái)一定阻礙。 

就在專家熱議的同時(shí)，國(guó)內(nèi)一家研究無(wú)人售貨便利店的企業(yè)慢慢引起了人們的關(guān)注。6 月 25 日，在上海一場(chǎng) "人工智能改變零售" 的高峰論壇上，主辦方深蘭科技聯(lián)合芝麻信用及 NVIDIA，發(fā)布了三款無(wú)人智能店快貓 quiXmart。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，quiXmart 采用 Take go 系統(tǒng)，應(yīng)用了人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)以及生物識(shí)別等人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了掃手進(jìn)店、直接購(gòu)物、拿了就走、無(wú)需結(jié)賬的無(wú)人店全智能化操作。不同于還是 “半成品” 的 Amazon Go，quiXmart 已經(jīng)正式進(jìn)入了商用階段。據(jù)悉娃哈哈和深蘭科技已經(jīng)簽署 3 年 10 萬(wàn)臺(tái)，10 年百萬(wàn)臺(tái)的零售終端的合同。

那么這個(gè)比 Amazon Go 還搶先一步的 quiXmart 到底有多神奇呢？雷鋒網(wǎng)采訪到了深蘭科技的創(chuàng)始人陳海波先生，向他了解了 quiXmart 無(wú)人售貨便利店的技術(shù)細(xì)節(jié)以及他對(duì)無(wú)人售貨便利店未來(lái)發(fā)展的看法。 

解決了哪些痛點(diǎn)？

任何一項(xiàng)技術(shù)的流行和推廣，必定是因?yàn)樗鉀Q了人類的某種切實(shí)需求。那么無(wú)人售貨便利店解決了哪些需求呢？陳海波先生認(rèn)為，這個(gè)問(wèn)題可以從兩方面來(lái)解答。首先，對(duì)于利潤(rùn)原本就很微薄的零售商來(lái)說(shuō)，日益高企的人力成本漸漸變得難以負(fù)擔(dān)，而無(wú)人售貨系統(tǒng)可以幫助零售商減弱對(duì)于人力的依賴，提升利潤(rùn)率。其次，對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，如何才能最大限度地簡(jiǎn)化購(gòu)物流程，同時(shí)又保證安全性呢？很多廠商都給出了自己的答案，但陳海波先生認(rèn)為，這些答案都不夠完美。

無(wú)人便利店目前主要有三種方案：

第一種是大家最熟悉的大型商超（比如天虹）里的自助結(jié)算系統(tǒng)。消費(fèi)者選擇好商品后，可以在自助收銀臺(tái)掃描商品自行結(jié)算。這種方案的缺陷在于難以核對(duì)和監(jiān)管。如何才能保證消費(fèi)者不會(huì)多拿少付呢？挑戰(zhàn)人性顯然不現(xiàn)實(shí)。

第二種是采用 RFID 芯片，此方案由來(lái)已久，技術(shù)上較為成熟，但成本較高。此外 RFID 芯片也存在雷雨天氣和液體箱內(nèi)感應(yīng)困難等致命缺陷。

第三種方案是人工智能識(shí)別技術(shù)，亞馬遜的 Amazon Go 便用到了這項(xiàng)技術(shù)。

不過(guò)陳海波先生認(rèn)為，盡管 Amazon Go 看起來(lái)很驚艷，卻仍然存在許多不足。首先，使用 Amazon Go 需要先下載 APP，獲客成本高昂。企業(yè)必須燒錢(qián)補(bǔ)貼才能快速積累大量用戶，如何維持客戶黏性也值得深思，一旦企業(yè)不再提供補(bǔ)貼，用戶就很可能會(huì)卸載 APP。很多企業(yè)都死在了這一步。未來(lái)隨著無(wú)人售貨便利店大面積推廣，如果消費(fèi)者每進(jìn)一家便利店都要下載 APP，也很不切實(shí)際。

其次，消費(fèi)者每次進(jìn)店出店都要使用手機(jī)驗(yàn)證，用戶體驗(yàn)并不出色。一旦用戶忘帶手機(jī)就無(wú)法進(jìn)店購(gòu)物。

陳海波先生認(rèn)為，無(wú)論什么樣的無(wú)人零售方案，都必須首先解決 C 端的用戶體驗(yàn)問(wèn)題，再來(lái)為 B 端客戶削減人力成本。因?yàn)檫M(jìn)不進(jìn)店消費(fèi)取決于消費(fèi)者，沒(méi)有消費(fèi)者一切都是空談。他認(rèn)為，未來(lái)的無(wú)人售貨應(yīng)該去除一切媒介，消費(fèi)者只需要憑借自己本身就能完成購(gòu)物。即使消費(fèi)者赤身裸體地走進(jìn)商店，也能夠成功買(mǎi)到商品。 

技術(shù)上如何實(shí)現(xiàn)？

要做到這一點(diǎn)，首先要解決身份識(shí)別問(wèn)題。quiXmart 采用了生物識(shí)別技術(shù)：根據(jù)每位顧客手掌毛細(xì)血管的結(jié)構(gòu)生成一串加密字符，這個(gè)字符就是用戶的 “終生 ID”。陳海波先生指出，指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)用到的都是外部生物特征，容易被獲取，安全性較低。而皮下毛細(xì)血管屬于內(nèi)部生物特征，私密性更強(qiáng)。此外，皮下毛細(xì)血管識(shí)別的誤識(shí)率也比其他生物識(shí)別技術(shù)更低，只有十億分之三。這是因?yàn)槠は卵軗碛懈迂S富的生物特征點(diǎn)——約 500-600 個(gè)，而指紋的生物特征點(diǎn)只有十幾個(gè)。

在無(wú)人售貨便利店中，除了準(zhǔn)確識(shí)別，還要持續(xù)跟蹤消費(fèi)者，分析消費(fèi)者的行為。quiXmart 用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器視覺(jué)對(duì)消費(fèi)者的體態(tài)進(jìn)行分析。陳海波先生介紹，Amazon Go 在這個(gè)環(huán)節(jié)用到了人臉識(shí)別，但人臉容易被遮擋，消費(fèi)者一彎腰，攝像頭就可能拍不到人臉了，所以容易跟丟。體態(tài)識(shí)別則不存在這個(gè)問(wèn)題，而且準(zhǔn)確率也有保障，因?yàn)閮蓚€(gè)人的體型不可能完全融合。

除了識(shí)別消費(fèi)者，商品的識(shí)別也是一大難點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)識(shí)別商品的難點(diǎn)在于去背景，對(duì)于機(jī)器視覺(jué)而言，無(wú)論商品還是背景都是像素，都需要去識(shí)別。假如一個(gè)商品放在傳送帶和靜止的桌面上，識(shí)別起來(lái)會(huì)相對(duì)容易。但擺放在商店里，顧客走來(lái)走去，不斷移動(dòng)商品，店內(nèi)的光線不斷變化，這些都會(huì)影響到商品識(shí)別的準(zhǔn)確性。

為此，深蘭科技開(kāi)發(fā)出了一套實(shí)時(shí)去背景的算法——除了手持商品的消費(fèi)者和商品，其余背景一律虛化掉。假如你和朋友一起進(jìn)店選購(gòu)，你將手中的商品交給了你的朋友，在商品交接的一剎那，你也就成了背景被虛化掉了，以此來(lái)提高商品識(shí)別的準(zhǔn)確性。

消費(fèi)者選好商品之后接下來(lái)就是支付環(huán)節(jié)。quiXmart 無(wú)人售貨商店劃分了專門(mén)的結(jié)算區(qū)。一旦用戶進(jìn)入結(jié)算區(qū)，就默認(rèn)客戶已經(jīng)決定購(gòu)買(mǎi)商品，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)起扣款。至于用戶以何種方式付款，則取決于用戶首次注冊(cè)時(shí)綁定的付款賬號(hào)。據(jù)悉，quiXmart 目前已經(jīng)支持支付寶、螞蟻花唄、銀聯(lián)以及微信等多種付款方式。 

可應(yīng)用于哪些場(chǎng)景？

陳海波先生指出，對(duì)無(wú)人售貨系統(tǒng)需求最迫切的是小型便利店，因?yàn)檫@些便利店?duì)I業(yè)額通常較小，人力成本占比高，接近 30%。而大型商超由于營(yíng)業(yè)額巨大，人力成本帶來(lái)的影響相對(duì)較小，它們的主要痛點(diǎn)在于供應(yīng)鏈和采購(gòu)系統(tǒng)。此外，大型商超的消費(fèi)者結(jié)構(gòu)也較為復(fù)雜，包含許多老年人，他們對(duì)于無(wú)人結(jié)算系統(tǒng)這種新技術(shù)接受度較低。

據(jù)雷鋒網(wǎng) 了解，深蘭科技的無(wú)人售貨便利店主要以中小型為主。小的智能門(mén)店主要針對(duì)一家三口，多人單批的應(yīng)用場(chǎng)景，成本較低，硬件成本僅需 1-2 萬(wàn)。中型門(mén)店可達(dá)幾十平米，能夠應(yīng)對(duì)數(shù)十人同時(shí)購(gòu)物。

陳海波先生強(qiáng)調(diào)，雖然目前無(wú)人售貨系統(tǒng)主要應(yīng)用于人流量較小的場(chǎng)景，但未來(lái)引入大型商超也是有可能的。人流量增加對(duì)于系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)在于需要更加強(qiáng)大的 GPU 運(yùn)算能力。在 6 月 25 日的 "人工智能改變零售" 高峰論壇上，深蘭科技與 Nvidia 達(dá)成了合作，未來(lái) Nvidia 將為深蘭科技定制用于大型零售店的企業(yè)級(jí) GPU。

不過(guò)在無(wú)人零售 / 收銀創(chuàng)業(yè)者陳維龍看來(lái)，無(wú)人售貨便利店中用到的圖像識(shí)別系統(tǒng)在小范圍場(chǎng)景中——比如 10 平米，100 個(gè)商品品類，2 個(gè)用戶——和高資本、技術(shù)投入下，準(zhǔn)確率是可以接受的。但如果要進(jìn)一步擴(kuò)大，則將面臨非常大的挑戰(zhàn)，而這又是無(wú)人售貨便利店的必經(jīng)之路。因?yàn)榧词共豢紤]商業(yè)化的種種因素，單從技術(shù)到應(yīng)用角度，這種便利店也要達(dá)到 50 平米、300 個(gè)商品品類（而且不能是特定的）以上，才具有應(yīng)用價(jià)值。

值得一提的是，為了保證 quiXmart 無(wú)人售貨便利店系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在極端天氣以及較差的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下也能正常工作，其識(shí)別和運(yùn)算工作都是在本地進(jìn)行的。

陳維龍認(rèn)為，本地化可能是必須的，因?yàn)檫@樣的移動(dòng)空間放在什么地方是無(wú)法控制的。網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)很可能不靠譜，而計(jì)算量又那么大，如果放在云端，很大概率會(huì)無(wú)法使用。由于現(xiàn)在的新零售無(wú)人化的方案全都是硬件化的，將會(huì)延遲普及的速度，遠(yuǎn)不如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快。 

如何經(jīng)營(yíng)管理？

傳統(tǒng)無(wú)人售賣(mài)機(jī)的一大缺陷在于，用戶必須先付款才能接觸商品。而 quiXmart 解決了 “開(kāi)門(mén)” 的問(wèn)題，用戶可以打開(kāi)門(mén)自由挑選，然后再付款，用戶體驗(yàn)的提升預(yù)期將帶來(lái)成交量的增加。

此外，與傳統(tǒng)無(wú)人售賣(mài)機(jī)相比，quiXmart 智能門(mén)店去除了內(nèi)部繁瑣的機(jī)械結(jié)構(gòu)，為商品騰出了更多空間?？臻g利用率的提升意味著補(bǔ)貨頻次和人工成本的壓縮。因此，陳海波先生認(rèn)為，無(wú)人售貨便利店取代傳統(tǒng)無(wú)人售賣(mài)機(jī)是 “沒(méi)有問(wèn)題的”。

對(duì)于外界提到的，商品有可能被惡意弄亂的問(wèn)題，陳海波先生也提出了解決方案。他認(rèn)為，未來(lái) quiXmart 無(wú)人售貨便利店可以接入芝麻信用評(píng)分。通過(guò)信用評(píng)分機(jī)制來(lái)規(guī)范消費(fèi)者的行為。

無(wú)人售貨便利店目前階段到底可不可行仍然眾說(shuō)紛紜，但深蘭科技已經(jīng)準(zhǔn)備用市場(chǎng)這塊最好的試金石來(lái)檢驗(yàn) quiXmart 了。不管未來(lái)成功與否，深蘭科技都是一家值得尊敬的企業(yè)，正如創(chuàng)業(yè)者陳維龍所說(shuō) “創(chuàng)新需要鼓勵(lì)和寬容”，AI + 零售這條道路總要有人來(lái)探索。