無人零售商店（Amazon Go）技術方案以及發展趨勢（附PPT+視頻）｜硬創公開課

雷鋒網新智造按：2016年12月，亞馬遜在西雅圖開張了一家革命性的線下便利店——Amazon Go。Amazon Go 徹底拋棄了傳統超市的收銀結賬過程，顧客們不再需要提著購物籃等待結賬，只需拿起你想要的東西，然後走出商店——沒錯，就這麼簡單。

Amazon Go集成了大量感測器，可以識別人的動作、商品以及商品位置，從而完成無人收銀的整個過程。Amazon Go讓無人零售這個概念被大家注意，然而其系統的複雜令其很難在普通商店得到應用，因此目前也僅對亞馬遜員工開放。Amazon Go的完全開放式的無人零售堪稱完美，但由於技術的局限性，目前市面上選擇的更多是封閉式或半封閉式的無人零售，這取決於技術方案的選擇。那麼，目前市面上選用的無人零售技術方案都有哪些，各自的優劣點在哪裡？針對這些問題，本期雷鋒網硬創公開課邀請到無人零售創業者陳維龍為大家進行詳細講解。陳維龍畢業於中山大學，曾親自參與並實施過多套類似的無人零售解決方案系統，對整個項目的流程化體系有著較深的認知和實踐經驗。

嘉賓介紹：

陳維龍，中山大學碩士，無人零售/收銀創業者，Amazon go國內最早翻譯解讀者之一，在校期間做過多款無人收銀設備，目前剛為國內某著名食品供應商做完簡化版Amazon Go。

公開課完整視頻：

以下內容整理自陳維龍在雷鋒網()硬創公開課的分享，相對視頻文中做了刪減，完整內容可觀看視頻。關注雷鋒網旗下微信公眾號「新智造」，回復「PPT」可獲取嘉賓完整PPT。

零售行業背景和對策

這張圖來自Wind，給出了1995年到2015年滬深港17家上市賣場、超市核心財務情況，我們可以看到毛利率前期處在一個波動的狀態，慢慢地爬升到22.88%；費用率前期也處在一個波動中，但2001年到2015年一直是緩慢上升的過程；凈利率在2003年之前一直處在持續下滑的波動中，之後緩慢增長后基本處於持平的狀態。這與我們在現實生活中觀察到的數據是一致的，也就是說超市、大賣場這個行業處於競爭非常激烈，凈利潤可能趨近於零，它們的特點是薄利多銷，採用的對策是加快周轉，規模化採購壓低貨源成本。而在費用率方面增加的主要是房租人工成本，所以未來的趨勢是利用技術手段提高效率，降低人工成本，內部節流。另外，可以看到的一個現象是消費者的消費能力提升，與此同時超市這邊也在進行消費升級，比如引進更多的國外品牌。

超市生態圖主要由供應商、超市和消費者組成，其中因為現在這個行業處於完全競爭的狀態，所以消費者最關心的是價格和質量，而同樣因為競爭激烈的原因，價格已經被壓得非常低了，不管是消費者向超市壓價，還是超市向供應商壓價，在價格方面已經基本上沒有什麼可擴展的空間了；而在質量方面，隨著生產水平的提升，也沒有什麼上升的空間，或者說短期內沒有辦法提升。所以，超市方面為了滿足消費者的核心需求，建立了完善的供應鏈和採購體系，保證採購到質優價低的商品讓超市保持平穩的運營。然後，因為充分和同質化的競爭，除了價格和質量之外，我們比較強調的一點就是體驗，比如設立兒童區、即食區以及功能體驗區等。

根據這些我們可以對零售行業的背景做一個總結：房租人工成本佔比上升——利用技術提高運營效率，節省人工成本；同質化的情況下關心體驗——使用新的技術數段提高體驗。也就是說，目前的零售行業急需節省人力，改變購物方式的新方案，而無人零售顯然都滿足。

無人零售需要解決的3個問題

收銀效率：掃描過程、付款過程、識別率

顧客體驗：進店、選擇商品、儲存商品、核對商品、支付、核對賬單

運營效率：導購、諮詢、促銷、防盜、收銀、補貨、研發、營銷、推廣無人收銀概述

無人收銀就是將串列模式變成并行模式，既可以由用戶自己完成，也可以由系統完成。將收銀權利賦予用戶沒有任何難度，難度是核對。核對的關鍵是實時識別商品和顧客。

無人收銀的難度由顧客自由獲取商品的程度決定，封閉式是識別確定的商品，且因為先付錢后給商品，所以不用識別用戶；開放式識別的是不確定的商品，識別不確定的用戶。封閉式和開放式的難度完全不在一個檔次。Amazon Go是完全開放式的，所有自動售貨機和自動售賣店都是封閉的或半封閉的。

實現無人收銀的三種方式：

條碼識別：可以識別所有品類，但是缺少核對監督環節。案例：沃爾瑪Scan&Go、便利蜂、天虹商場。

RFID識別：技術上也成熟了，但是RFID信號遇到液體、金屬易衰減屏蔽，黏貼麻煩易被撕毀，尺寸和感應距離難協調，成本高。RFID基本上是用於服裝行業，或當做儲存、物流的統計功能。案例：IBM、松下、Bingo Box。

視覺識別：視覺收銀在Amazon Go出現前幾乎沒人做，Everseen只是在人工收銀的環節用圖片分析進行監督。案例：Amazon Go、Everseen和億貓。

Amazon Go的原理

Amazon Go的實現方法是識別動作、商品和人，通過位置或姿勢進行關聯。

識別動作的意圖是識別你是否想要購買這個東西，線下我們將商品放到收銀台上，收銀員就默認你購買該商品，如果沒有收銀員，我們又該如何默認用戶是購買這個商品呢？從貨架端來看，如果你從我的貨架上拿取一個商品，那麼我就認為你是購買了，或者你想購買，如果你將商品又放回來了，我就認為你不購買，那麼，拿起和放回就意味著你是否購買。那如何表示你拿起或放回呢？第一個是視覺識別，比如你手伸入貨架時，通過顏色識別除了你手的膚色周圍還有沒有其他顏色判斷你手上有沒有商品。如果你的手在伸入貨架上時沒有物品，在離開時有物品，那麼就認為你拿起商品，相反就是放回。還有一個方法是對商品區域進行識別，比如這一塊本來有商品，然後識別到這裡沒有商品，那麼就說明是被購買了，相反就是被放回。第二個是感測器，比如重力感測器通過識別貨架的重量增加與否，識別商品是被拿走或放回；紅外感測器通過識別商品附近的光線是否被遮擋，識別商品是被拿走或放回。

識別人的時候，可以在用戶刷手機進店之後對其手機GPS或者WI-FI進行跟蹤定位，也可以根據圖像識別的軌跡跟蹤定位，比如這個地方的東西被拿起或放回，同時只有一個人在這個區域里，那麼肯定就是這個人拿起該商品，而如果這個時候旁邊有很多人而且同時都在拿附近的商品，就比較麻煩了，目前Amazon Go通過位置是沒辦法判斷誰拿走商品，所以需要多維度姿態檢測。

我們從現在這張圖看到的視角，在天花板上有攝像頭，在對面貨架也有攝像頭，通過多維度姿態檢測判斷是哪個顧客的手伸過去，比如這個貨架上有個商品被拿走，而這個貨架前有三個人，通過識別他們的位置、身體在哪兒、手在哪兒求出哪只手哪個人最有可能拿走該商品，因為人體姿態識別這塊做得比較久了，所以已經比較成熟了。

最後的重頭戲是商品的拿取問題。我將商品識別的過程分為三個階段，工作人員擺放好的貨架狀態記錄為初始狀態，顧客拿取貨品為中間狀態，放回之後為最終狀態。在初始狀態的時候，因為物品都是提前擺放好對單個攝像頭來說沒什麼識別壓力。比較困難的是在商品被放回的時候，因為對顧客而言，他可以放回任何一個商品，也就是說要識別這個商品就要在全店裡識別全品類商品，而這個是比較難實現的，在Amazon Go的視頻里，你在拿起商品的時候它會出現一個你的虛擬購物列表，當你放回一個商品的時候它會根據你的購物列表進行商品識別，這個時候效率就提高了很多。放回之後就到了最終狀態，如果中間狀態識別好的話，最終狀態就變成初始狀態，它會一直循環下去而不會造成系統的崩潰。系統崩潰會造成一些問題，比如無法識別放回的商品，或者識別了放回的商品但是放錯了位置，當多個商品同時被放錯離初始狀態比較遠的時候，系統無法很好的匹配或者識別。Amazon Go的機制是當它識別出你放錯位置時，會提醒工作人員將其放回正確，最後又會回到初始狀態。

剛才說的這些從技術上降低了一些難度，然後還有一些是我們之前沒有考慮到的細節，比如這張圖裡的隔板，不要小看這個隔板，它起到的作用是非常大的，物品的擺放位置決定了物品的初始狀態、中間狀態和最終狀態，也對攝像頭的識別起到至關的影響，如果沒有它，在顧客多次拿起放回后，商品的擺放位置是非常凌亂沒有標準的，而有了它，什麼東西大概在什麼位置有一個精確的數據。

貨架驗證流程

變化（動作）偵測次級流程

變化內容偵測次級流程

其他無人收銀方案的比較

條碼識別剛剛說了是比較簡單的模式，那能不能實現無人收銀呢？無人收銀是將串列模式變成并行模式，對於沃爾瑪Scan&Go、便利蜂、天虹商場來說它有掃碼槍可以支持自助支付，就是每次拿取的商品可以自由地在收銀區進行處理，這是并行模式，所以是可以稱為無人收銀模式。

RFID是十多年前的方案，每個商品上都貼有RFID標籤，商場里會在門口設立讀取器，當你通過門口時讀取器會接收到RFID無線射頻信號，每個信號對應一個ID，每個ID對應一個商品。它的信號讀取範圍在幾厘米到3米左右，所以它也能實現無人收銀。這種方式看起來挺好的，但是有一個很大的問題，就是成本。RFID標籤的信號發射範圍跟標籤的製作成本有關，或者說跟它的尺寸有關，讀取範圍越大，尺寸就越大，製作成本就越高，如果想實現一米左右的信號發射範圍，標籤的尺寸大概在5cm，批量購買的話單價在1塊錢左右。我們知道超市裡的商品評價單價大概在10塊錢，標籤的成本就佔據了10%，前面已經說了目前零售是薄利多銷的行業，利潤率非常低，這麼小的東西成本就這麼高，對於超市來說肯定是難以承受的。另外，標籤尺寸大了后對商品外觀會有所遮擋，而且標籤貼在外面的話如果被撕掉就無法識別，所以一定要貼在商品裡面。還有的問題的是，標籤不能貼在液體商品或金屬商品上，信號會被屏蔽，比如這個標籤本來能發射1m的信號，結果只能發射10cm，就等於沒信號了。除了液體或金屬商品，有些像蛋糕這樣的商品為了防油會在包裝紙里加入錫箔紙，而錫箔紙也會讓信號非常強的衰減。即使沒有這些東西，如果你想偷東西，你只要在身上放上錫箔紙，信號就沒辦法被識別到了。所以，RFID目前主要被用於倉儲和物流管理，是用於後台管理而不是前台的收銀，而且現在70%是用於服裝領域，而不是便利店，這也是為什麼IBM在20年前就提出Bingo Box方案但到現在都沒有發展起來的原因。

去年亞馬遜推出的Amazon Go是利用了視覺識別，目前視覺識別對於單個商品或人物識別達到了一定程度，而且現在攝像頭的成本也相對降低了。

除了以上這些方案，還介紹兩個新的方案，一個是針對服裝店的，一個是針對電子商品實體店的。

這個是YC孵化器支持的項目，使用的是RFID方案，每件衣服上有一個扣子，扣子上面有一個二維碼，顧客掃描二維碼后在手機上會出現商品的信息，然後就可以在手機上進行付款，付款后將扣子放置解鎖台中，扣子上RFID標籤信號經過系統檢索發現商品已付款後會自動解開，顧客就可以拿著衣服走了。

這個是我在一個Amazon Go交流群里和小米的朋友討論的一個方案，他們也想在無人零售這塊有所嘗試，所以我就給他們提了一個方法。要解決排隊問題，一定是讓顧客或系統完成商品的核對和賬單的核對，所以它的選擇只有兩種，要麼是開放式，要麼是封閉式，因為電子商品單價非常高，安全性是第一位的，沒辦法做開放式，它們的商品都被固定在桌子上，也註定只能選擇封閉式。比較好的解決方案是，在每一個單品旁邊放一個二維碼，顧客在體驗過後如果想得到更多信息，或者看看網上用戶的評價，可以通過掃描二維碼進入商品的詳情頁瀏覽和付款，而在桌子下可以做一個暗格，當顧客付款后相對應的暗格就彈出來商品，這樣就完成無人收銀或自助收銀的過程。

其實，無人收銀最大的價值在於數據，傳統的購物模式是沒辦法了解到顧客的購物喜好，而無人收銀或自助收銀，可以知道顧客顧客在貨架前的流量、停留時間和次數，以及顧客每次拿起/放回的商品及其個數，實時反饋的貨架庫存。這就是我們做無人零售的思路，目前我們正在做一款智能貨架，也是想要得到這些數據，以及想知道這些數據能夠帶來什麼樣的價值。

Q&A 環節

Q：國內也有做無人零售店，據我所知每次只進入一個人，這肯定不是未來方向，請問如果判斷多人進入商店，各人隨機購買商品，能精準定位誰拿了哪件商品？

A：每次只進入一個人屬於封閉式模式，當你進去后，不管是對你手機信號進行定位也好，還是對你進行特徵識別，只要裡面的東西被選了，那就是你買的，都會記在你的帳下。而多人進入商店並且同時在同一貨架購買商品，靠定位是沒辦法實現的，因為你對Wi-Fi的信號定位即使到了cm級別，但真正要定位的是手，所以需要對人進行多維度姿態檢測，Amazon Go使用的是視覺識別，目前來看能夠有較好的識別。

Q：無人零售在是否會水土不服？所面臨的風險有哪些？

A：無人零售的關鍵在於核對，或者說監督防盜，在Amazon Go的方案中能夠很好的識別商品被誰拿走了，所以能起到防作弊的作用，一般的方案是讓你自己去結賬。不過，這樣的方案存在的技術難點在商品品類的識別，像Amazon Go這種200平米規模的店還比較好解決，如果是超市這樣的規模，就搞不定了，因為如果你對10萬件商品進行建模、訓練、提取它的特徵值，是非常非常大的工作量，然後它在貨架上的位置，或在貨架上的組合再進行訓練，也是一個非常大的問題，Amazon Go的巧妙之處在於它有隔板，讓商品識別標準化，減少很多工作量，而在超市中商品的形態是非常多的，所以這個方法是很難行得通。

剛剛是從技術層面來講，現在來從商業可行性上來說下這個問題，現階段來說它的成本太高了，上次我問了一個給超市做系統的CTO，一般超市如果花100萬做改造，全國就要花費一個億，所以成本是非常高的，而且現在很多超市是虧損的，而這種方案不會造成根本性的變革。國內我了解到阿里的團隊正在調研準備做了，京東是在接觸杭州的一家做圖像識別的團隊，但不知道有沒有在做。阿里和京東在技術上已經是積累比較牛的了，但也是顧慮很多，主要是它最後的商業價值和它的能力的匹配。然後，水土不服的問題應該是作弊、盜竊的行為，不過還好，我跟超市的經理聊過，他們說超市的盜竊一般都是慣犯所為，所以我們就只需要識別出正常購物行為和不正常購物行為，正常購物行為是比較好識別的，不正常購物行為就有些難度，比如如果有人故意遮擋住攝像頭，Amazon Go的系統就沒辦法識別出來。

雷鋒網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。