无人便利店：能否“智取”新零售

　　无人便利店：能否“智取”新零售

　　文｜ 亢樱青

　　大型超市遇冷，零售业纷纷“挺进社区”，一方面，以家乐福为代表的传统大型商场在转型小而美的时候更加看中服务，与用户近距离互动；另一方边，以新零售创业公司为代表的无人便利店用酷炫的技术给消费者带来高效和新鲜感。目前已有缤果盒子，怪兽家，天虹，小麦公社等无人便利店开始落地开花。

　　商业模式上的突破来自于新技术的成熟。在北京苏州街的YOU+青年公寓，一家叫“小麦公社”的无人便利店以集装箱的形式出现在空地上，消费者在门口微信扫描二维码，上传一张自己的照片，验证手机号后即可进店，随后每次进入便利店都无需再认证，超市内部的摄像头会自动捕捉人脸，确认是本人后门锁自动打开，消费者选购商品后扫描二维码结账。

　　在这家十平米的无人超市中包含了两种人工智能技术：人脸识别算法和计算机视觉分析：首先是前端的人机交互，包括刷脸门禁、精准营销，热销商品的推荐；其次是后端用户画像的描述和获取，以及商品防损，行为分析等方面。

　　有趣的是，这家社区无人超市并没有防盗报警装置。在小麦公社副总裁全斌看来，便利店大多销售5到20元的小额商品，偷窃行为获利低，基于社区的熟人定位也给消费者提供了约束；同时，人脸识别也可捕捉到个人信息，小麦未来可能会通过业务系统接入信用评级。

　　另一家无人便利店的缤果盒子在商品识别和防盗应用的是RFID技术：RFID标签被贴在商品上，当顾客通过防盗门时重力传感器被触发，门禁控制主机激活RFID标签读取器和微波雷达工作，RFID读取器将读取相关商品信息，查询后台服务器检测商品是否已完全结算。当检测出存在未结算商品，提示音就会响起，同时大门不打开。但RFID技术的缺点在于成本太高，仅一个标签就需要1元左右，损坏、丢失现象比较常见，因此看来，计算机视觉技术更容易成为未来零售的主流发展方向。

　　数据将成为新零售的利器

　　新零售对传统零售的升级在于对大数据的捕捉与分析。此前，线上已经实现了通过鼠标点击、关键词、鼠标的停留时长、最终有没有下单等信息进行分析，所有的数据都有数据链条存在。但此前线下由于缺少视觉感知技术，顾客买单之前的所有环节，包括用户画像、用户行为，停留时间等很多的信息就被遗漏了。

　　“我们想要所有场景下的摄像机和智能终端产品能够具备智能的感知能力，获取更多维度的数据，在此基础上实现对线下场景的检测、判断、识别。”旷视智能商业产品线总经理宋晨说，“包括客流的情况，是否需要调整物品或者调整数量，以及消费者进入这家店以后，通过热力图可以感知用户停留的时长，在哪个区域停留的时间最多，哪些商品被更多的关注，通过这些信息可以调整和优化整个运营管理和运营效益。另外，感知解决方案还可以为商家提供用户画像，比如年龄、性别、体貌特征，精准的年龄、性别以及占比。”

　　去年双11，“我的淘宝”一天内产生了67亿张私人页面。用户每次进去的时候，看到的页面都是不一样的。实体店过去是千店一面，今后有了这些数据就可以在线下进行“精准营销”：

　　从提供相同的产品，相同的服务给所有人群，逐渐过渡到通过给线下商家提供更多的信息维度和消费数据，实现为消费者提供不同的产品，不同的服务等级，包括VIP客户的识别和关怀。

　　现在看来，通过热力图来判断商品及消费信息所形成的数据还是过于模糊。但宋晨认为，人工智能是一个数据的闭环，通过数据回流以及反复训练，识别率的精准度，物体识别的体量将会稳步提升，是一个动态学习的过程。“首先解决的问题是是从无到有，再从有到怎么精准、怎么好用。有的技术也好、产品也好，都是迭代的过程，通过这些技术的手段，先解决你有这些数据可以量化，再慢慢地精准到我怎么来解决转化的问题。我相信随着时间和技术的迭代，一定会慢慢往100%的方向努力的。”宋晨说。

　　为什么是中国的创业公司？

　　2016年12月初，亚马逊在西雅图开张了一家革命性的线下店——Amazon Go，占地面积为167平方米，主要售卖即食食品和生鲜，日用杂货，还有厨师现场制作快餐和面包店烘焙的零食和点心。

　　这是第一家充分利用物联网将人、商品和场景连接起来的产业互联网平台，Amazon Go店内使用了大量的传感器进行实时监测，利用了三项关键的人工智能技术：计算机视觉、感应器整合、深度学习，可以识别顾客的动作、商品以及商品位置，彻底实现了其宣传语中所说的“No Lines，No Checkout.（无需排队，无需结账）”的特色。顾客们不再需要提着购物篮等待结账，只需拿起想要的东西就可离开商店。

　　但通常一项新技术或商业模式在中国的落地，创业者们更加看重它的实用主义，即能否低成本的快速扩张。虽然旷视科技和支付宝合作的“刷脸支付”迟迟没有落地，但这并不妨碍寻找新的商业突破口。

　　如果将感知技术分为三个层级，最上面一层是Amazon Go这种，运用了包含RFID、人脸识别、SKU物体识别、行为分析、进场识别等技术组合。“在这种场景下，你用到的技术维度越多，带来的成本、价值也会越大，所以你会发现他在做业务推广或者落地的时候，并没有像这种便利店的方式，能大范围推广。包括Amazon Go也表示会有很多的技术瓶颈，导致这个店最终的落地可能会在接下来的一段时间之后。”宋晨说。

　　中间的这个层级就像天猫Go所使用的人脸识别技术，结合到阿里巴巴的账号体系和支付环节，再加一些简单的RFID或者其他的识别技术；

　　再往下就是体量相对巨大的，像现在的无人店或者半无人店，用到的会是比较成熟的，可以落地的技术，它在整个环节当中，没有这么多的感知单元，也不像Amazon Go超市这么大的体量，推广速度较快，它的优势更多是在业务场景方面，这比仅仅提供技术的 SDK 更有价值。

　　但和电商巨头亚马逊不同的是，在中国AI+新零售走在前面的是人工智能公司和新踏入便利店领域的创业公司。“中国为什么创业公司做这个事情？传统便利店习惯了用传统的方式扩张，选址、找房子，那一套已经成体系了，你让他把之前的成熟经验放弃掉，完全颠覆换新的，从整个企业架构来说是很难的。新型的创业公司轻装上阵，我们看到好的就去学习，自己去研发，把自己的经验加上外部的合作伙伴等等去应用，就会很容易快速上手。我们觉得在这种场景下的应用，中国应该会走在世界的前面，不光是小麦公社，而是整个的行业和市场。”全斌说。