无人便利店的另一种可能
编者按:本文来自微信公众号“极客公园”(ID:geekpark),作者维维,36氪经授权发布。
自贩柜和无人便利店,过去被认为是两种不同的无人售货形态,可能合并成一个赛道。
自贩柜和无人便利店,过去被认为是两种不同的无人售货形态,彼此在各自的赛道上竞争。在极智无限创始人兼首席科学家王淞博士看来,两者其实可以用类似的方案解决,并非一定要区分为两个赛道。
极智无限在成立半年后发布了「简单购」系列智能自贩柜解决方案,在不久的三个月后又公布了其无人便利店解决方案。从产品形态上来讲,「简单购无人便利店」在王淞看来并不是典型的、未来式的无人便利店,而更像是一个「放大了的无人售货柜」,是「更接地气的无人便利店解决方案」。
王淞毕业于日本国立九州大学,攻读的是人工智能专业。毕业后就职于富士通北京研究所,专注于攻克视觉识别领域难题,曾斩获 ICDAR2013(国际文件分析与识别大赛)和 ICFHR2016(国际手写识别大赛)两个国际竞赛第一名。2018 年开始创业,组建了包括算法、软件、硬件三个核心部门的研发团队,创立了专注于人工智能应用落地的北京极智无限科技,进入无人零售领域。
极智无限创始人兼首席科学家王淞 | 全球人工智能产品应用博览会在他身上可以很明显地感受到那种技术极客所具备的冷静与踏实交织的气质,相较于给公众呈现一些酷炫的「demo」,他更想要「真正去解决实际问题」。
只要一个按钮
在极智无限办公的中关村门头沟科技园内,商业配套并不齐全,简单购智能自贩柜里提供了一些方便类食品和饮料后,起初职工购买的热情很高,但随着一家连锁便利店的开业,客人很快被分流了。的确,便利店的商品更丰富,而一两台自贩柜确实很难满足消费者一次性的购买需求。「比如他可能想买一个冷冻的冰激凌,一罐冷藏的酸奶,一包加热的食物,或一袋常温的零食。」王淞说,「便利店可以解决一顿午餐,而自贩柜提供的是可有可无的零食。」
冷藏、冷冻、常温、高温食品,在同一场景下共存,现有的智能自贩柜技术能否实现这一想法?如果摆放多个不同属性的柜子,就需要多次验证开门的过程,这与传统的便利店相比并没有简化任何购物流程,体验并不友好。如何做到让消费者「只开一次门」、「拿了就走」,经过思考,王淞与团队决定打造一个全新的无人便利店解决方案。
从 2019 全球人工智能产品应用博览会现场的简单购无人便利店样板间来看,该无人便利店由入口闸机和不同的智能自贩柜构成。对消费者来说,通过刷脸进门,一次进店可购买冷冻柜、冷藏柜、常温柜、加热柜内的食品。靠近柜子人脸识别自动开启;轻触柜门,开门挑选;关门后立刻落锁;刷脸出店,云端自动完成结算,省去了出门排队、结算的环节。一如简单购的英文——Just Take。
简单购无人便利店示意图 | 极智无限大多数无人店方案在进店人数较少时能够顺畅运行,但购物者过少也意味着店面的坪效过低,难以真正盈利,而一旦进店人数较多,人货匹配的技术难点就会凸显,识别率和购物体验均会变差。而「简单购无人便利店」将识别环节前置,店内每一个自贩柜均可独立完成识别任务,这也意味着消费者在后台拥有数个虚拟购物车,这些虚拟购物车的商品在出店的人脸识别环节,可合并支付并准确匹配到一个消费者 ID 上。基于以上技术架构,简单购无人便利店可适应 200 人同时进店的高频度购买场景。
在王淞看来,做到无需排队、无结算动作才是真正地做到了无人零售,业内其他出门前排队在「无人结算台」进行结算的方案并不能称得上真正的无人零售,至多叫「无人收银店」,因为这与传统的便利店相比并没有优化顾客的购物体验。
这种对用户体验的重视还体现在另一处细节上。王淞在介绍智能自贩柜的时候反复强调其柜门把手上的一个按钮。「在按按钮的时候,门几乎瞬间就弹开了,与此同时智能柜上的摄像头也已完成人脸识别。」他特别在意这种无感化的人脸识别,未来还想要把按钮升级成触摸式的,这样「连按都不需要按,在摸到门的一瞬间,人脸识别就进行完毕,门锁打开。」
虽然这只是非常微小的细节,但在他看来,提升的意义是极大的,「为什么要做无人便利店?就是要把购物体验做到极致,将顾客进店之后所有的验证过程都省去。」在技术上得正视当下,而体验上却得从人性出发。
成本控制的解决方案
几乎在「简单购无人便利店」解决方案推出的同一时间,2019 年 5 月 7 日,纽约市中心布鲁克菲尔德广场迎来了第一家 Amazon Go,占地约 120 平方米,这是亚马逊的第 12 家无人便利店。
根据 451Research 在 2018 年的一项调查报告显示,86% 的美国消费者会因为排队太长而换了另一家或者直接放弃购物。451 Research 的研究总监 Jordan McKee 说:「这导致潜在销售损失约 377 亿美元。」此外,75% 的购物者表示,他们会在 Amazon Go 这样的支付体验良好的商店里购物。
亚马逊的 Amazon Go 最让人印象深刻的就是其「Just Walk Out」(拿了就走)体系。消费者在进店前先下载好 Amazon Go 的 App;进店时,需要用手机在门口的闸门上进行扫描即可进入。Amazon Go 的店内屋顶和货架上都配备了摄像头,摄像头不仅监测商品取出和放回的状态,还进行人脸识别。在顾客挑选商品的同时,系统会通过视觉分析来确定「购物车」,在顾客走出商店时,系统从其亚马逊账户中自动扣款。
纽约首家 Amazon Go 无人零售店开业 | 视觉中国在整个流程中,没有店员或者任何实体收银工具的参与,真正的即拿即走。购物体验正如其 Slogan 所言:「NO LINES. NO CHECKOUT.」(无须排队,无须结账),这也是王淞所理解的无人便利店的意义所在,真正的简化或是省去某些环节进而提升效率。
然而,实现这一切的实现成本并不低。开在西雅图市中心的第一家 Amazon Go 门店,仅硬件花费就超过了 100 万美元,这种烧钱玩法并不是普通玩家能够接受的。而更大的挑战来自于技术:开放式货架带来的视觉识别问题。
比如说,两个人同时在一个货架、同样的位置上挑东西,如何识别出两只手是谁的对算法来说是很难判断的。在人数较多时,Amazon Go 内的视觉传感器设备可能无法准确跟踪消费者和商品。
业内先驱亚马逊所提倡的无人便利店在王淞看来是属于「一步到位」型的,更像是公司技术实力的展示与对未来的探索,这类项目距在短期内大规模铺开商用的目标是「遥不可及」的。而「简单购」系列无人零售解决方案追求的是「触手可及」。
在王淞看来,开放式货架相比封闭式货柜在视觉识别上的难度是「呈几何级数的增长」,这也是他坚持做封闭式智能货柜的原因,「这样我可以控制每次在一个货柜前购物的就是一个人,大大降低算法实现难度,提升准确度。」
更重要的是,这样能够有效地降低成本,「更容易大规模落地」。王淞团队通过在自研算法将 GPU 放在云端,进而省去了在终端铺设的 GPU,同时也降低了终端的成本。综合算下来,「简单购无人便利店」方案将部署一个无人便利店的硬件成本从百万级降到 5 ~20 万元的区间。
「简单购无人便利店」解决方案的另外一项核心优势是商品录入不需要人工标注。「通常,机器能够识别一件商品是需要上万张人工标注的图片训练而成,每人每分钟标注的图片有限,时间成本很高。」王淞透露,他们通过算法将这个过程「省去」,收集每个货品数据仅需要 5~10 分钟的时间,每周能够更新 200~300 个新的品类。
目前,简单购智能零售平台由智能自贩柜/无人便利店、购物 APP、商户管理平台、在线进货商城、无人配送服务组成。其设计架构连接了商品生产厂家、经销商、消费者等,卖主可以远程查看自贩柜商品情况,做到及时地下订单补货等远程运营管理工作。王淞的目标很明确,就是为卖家提供技术解决方案,但自身不会去「开一家便利店」。
「无人化」的未来猜想
Amazon Go 的定位是什么?贝佐斯给出的回答是:出售新鲜预制食品的便利店,其竞争对手既包括如 7-11 这种便利店,也包括如赛百味、Panera Bread 这种「预调现制健康快餐店」。
而极智无限在选择了 to B 的方向之后,不同于亚马逊自营 Amazon Go 的大包大揽,极智无限要面对的是不同客户的定制需求,比如有的需要出售垃圾袋,有的需要卖生鲜,这些都需要在算法上做针对性的调整。王淞认为团队未来一段时间的业务重点会是这种「定制化的零售解决方案」。
但这只是构成他畅想的未来无人零售生态的必要不充分条件。王淞对未来的憧憬是想要做无人零售的闭环,包含无人零售终端、无人配送、无人运营。
「无人化」配送与运营的未来猜想 | 视觉中国
一直以来,配送是整个零售行业成本非常高的一部分,针对这一环节,如果能够研发出自主导航的物流小车,那就可以解决配送环节人力成本的问题。目前,无人配送基于极智无限在低速无人驾驶领域的研究,已有物联网智能移动平台产品,除了零售场景外,还可搭载清扫等模块,不过与「无人配送」这个目标还有一定距离。
无人化运营通过大数据分析,用人工智能的大脑,自动为不同地点的无人零售终端进行选品和配送,这样「加上自动的无人配送,商品就流动了起来,整个过程就变成了无人化。」
而在这个过程当中,王淞觉得最难的便是通过物流小车实现点到点的把供应链的产品直接送到智能自贩柜旁,进行全自动的补货。这也是他预测未来无人零售领域里极其重要的一环。
从 2016 年初,亚马逊提出无人便利店的概念到第一家 Amazon Go 落地,经过了两年的时间。从第一家到第二家经过了半年时间,紧接着又一个半年过去,从第二家到增加到了现在的第十二家。据彭博社报道,亚马逊计划在未来几年间在全美开设 3000 家无人便利店。这种宏伟的蓝图,对于初创公司来说是极其奢侈的想象。
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网址: 无人便利店的另一种可能 http://www.xishuta.com/newsview14289.html
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