亚马逊去年推出的Amazon Go无人商店，其“即拿即走，免排队”的超前购物体验一经发布便广受业界瞩目，一时之间，无人商店俨然已成为全球零售 业的新趋势，笔者将全球九大无人商店方案进行汇总整理，并对其所采用的技术进行了解读。
国际电商巨头亚马逊去年推出Amazon Go无人商店，其“即拿即走，免排队”的超前购物体验一经发布便广受业界瞩目，一时之间，无人商店俨然已成为全球零售业的一种新趋势。
反观国内市场，新零售势头正方兴未艾，行业对新技术、新应用尤为饥渴，加上国内市场堪称全球领先的移动支付态势，一时之间，无人商店如雨后春笋般不断涌现，笔者将全球九大无人商店方案进行汇总整理，并对其所采用的技术进行了解读。
大名鼎鼎的Amazon Go
亚马逊推出的Amazon Go，除了顾客无需结账，即买即走，免去了顾客排队的苦恼外，Amazon Go跟普通的零售店几乎没有区别，其商品摆设与普通零售店亦基本一致，主要销售即食早餐、午餐和晚餐，以及每天新鲜的小点心。此外还包括面包、牛奶、手工奶酪和本地制作的巧克力等。
Amazon Go的购物流程较为简单，消费者在进入Amazon Go进行购物时首先需要一个亚马逊帐号，并在自己的智能手机上安装亚马逊的应用软件，用户打开手机并进入商店后，在入口处会对顾客进行人脸识别，确认用户身份。当消费者在货架前停留并选择商品时，摄像头会捕捉并记录顾客拿起或放下的商品，同时，置于货架上的摄像头会通过手势识别判断顾客是否将货物置于购物篮还是只是看看然后放回原处。
对于用户购物信息的统计，则是通过货架上的红外传感器、压力感应装置(确认哪些商品被取走)及荷载传感器(用于记录哪些商品被放回原处)，用户所采购的商品数据会实时传输至 Amazon Go商店的信息中枢，不会有任何延迟，顾客付账时直接离店就可，传感器会扫描并记录下消费者购买的商品，同时自动在消费者的账户上结算出相应的金额。
Amazon Go最大的亮点是顾客拿走或者放回物品的同时，用户手机里的系统(该系统与Amazon Go商店的信息中枢无延迟地同步进行更新)会自动更新清单，然后用户直接离开商店即可。
从技术上讲，Amazon Go主要运用了机器视觉、深度学习算法和传感器融合技术，这三项技术几乎都是当下最为热门前沿的技术了，笔者认为，这些前沿技术的大规模实施肯定会造价不菲，相信这也是当前Amazon Go没有大规模应用的原因之一(Amazon Go原定于今年7月落地的计划因技术原因被延期)。
据悉，早在2013年、2014年，亚马逊就提交了两份核心专利，即“侦测物体互动和移动”(Detecting item interaction and movement)和“物品从置物设备上的转移”(Transitioning items from the materials handling facility)，现在看来，正是这两项专利技术促成了Amazon Go的诞生。
一般而言，如果从顾客的角度来判断购买行为显然会非常复杂，但从货架的角度来看就要简单得多，此时的核心动作只有两种，即拿走或放回，Amazon Go是如何做到的呢?首先货架前的摄像头会采集用户手在进入货架平面前的图像，当用户手在货架上拿上商品离开时，此时的图像亦会被采集，然后将两次采集的图像进行对比，判断出用户是拿出货物还是放入货物。
前述只探讨了物品的拿出与放回，那么如何判断被拿出或者放回的物品是什么呢?对被拿走的商品，可分两种情况，即物品处于原本所在的位置上，此时商品直接被标识于系统中，只需利用传感器即可感知到该物品被拿走;当商品与原本位置不一致时(通过图像识别该位置与现有商品不一致时)，尽管Amazon Go系统会对错放商品进行图片对比检索(与数据库内的图片进行比较)识别，但Amazon Go此时往往无法很好地对商品进行识别，这是Amazon Go的一个BUG，当然出现这种情况时，Amazon Go会提醒工作人员将商品放回正确的位置了。
最后，Amazon Go内的商品是如何实现与人关联的?这就需要依靠室内定位技术。Amazon Go定位依靠的是图像分析以及音频来实现的，首先通过店内的摄像头检测用户及其方位，同时商店货架或者天花板内的多个音频根据各声音时差分析出用户的位置，此外，用户手机的GPS以及WIFI信号亦能协助定位的实现。
需要说明的是，Amazon Go目前定位上存在一些技术问题，比如较多顾客拥挤在一个区域时，此时的图像分析会对系统GPU形成高负荷，而其他定位技术亦会因精度问题导致误差，此时定位的可靠性会大打折扣，这也是后续Amazon需要持续解决的问题。
Amazon Go采用的机器视觉识别、深度学习算法和传感器融合等技术都是目前最前沿的新兴应用技术，Amazon在无人商店领域的技术积累可谓全球领先，但正是这些领先技术的加持，使得Amazon Go造价不菲(据业内专家透露，一个Amazon Go可能需要千万美元级别的投入)，尽管如此，Amazon Go依然存在如前文所言的诸多缺陷亟待解决，因此，Amazon一再宣布延迟Amazon Go的落地时间。
讲到这里，有人可能要问了，Amazon Go为什么不采用RFID呢?这样的话，Amazon Go的诸多BUG就被很好解决了，聪明如Amazon这般，不可能没有想到过利用RFID技术，之所以没有，Amazon肯定有自身的战略考量，个中缘由，恐怕得去问杰夫·贝佐斯了。
任小枫
顺便八卦一下，目前，Amazon Go 的项目负责人任小枫已从Amazon离职，加盟阿里巴巴在西雅图的分部，担任iDST首席科学家和副院长，英雄所见略同，阿里巴巴显然也在加大在无人商店领域的布局力度!
阿里淘咖啡
说到了亚马逊，阿里巴巴恐怕也不得不提及了。作为阿里实验室筹划已久的“无人零售计划”中的第一个应用场景，“淘咖啡”将在7月初的第二届淘宝造物节上亮相，“淘咖啡”是一个占地200平方的线下实体店样板，集商品购物、餐饮于一体。
下面不妨来看看“淘咖啡”的购物过程是怎样的。
消费者进入淘咖啡的整个购物过程大致分为三个步骤，首先是进店，用户首次进店需打开“手机淘宝app”，扫码获得电子入场码，同时签署数据使用、隐私保护声明、支付宝代扣协议等条款，顾客将手机放在认证闸机上方以通过验证即可开始购物，之后全程无需再掏手机。
接着是选购，用户可在店内拿起任何一件或者多件商品，或者在餐饮区点餐，这个过程与日常的购物并无二致。最后是支付，支付的过程是通过一道结算门完成的，离店前，用户必须经过这道结算门。结算门由两道门组成，当第一道门感应到用户的离店需求时，它便会自动开启，用户走出这道门后，系统会自动对顾客所买的货物进行识别与结算，结算完成后，会有语音提示顾客此次购物所花金额，随即第二道门便会自动打开，顾客离店。
阿里的这套无人零售技术主要涉及三大核心技术，即生物特征自主感知和学习系统、结算意图识别和交易系统及目标检测与追踪系统。
生物特征自主感知和学习系统主要解决在开放空间里对消费者身份的识别问题，将顾客的生物特征与淘宝ID进行绑定，以实现对顾客的身份确认。
对商品的识别是如何实现的?主要依赖结算意图识别和交易系统来完成，如前文所言的结算门，它是由两道门组成，对商品的识别过程就是在这两道门之间完成的，阿里的这套系统究竟是通过RFID技术还是机器视觉识别来完成对商品识别的，目前还不能十分确定，笔者以为机器视觉识别的可能性更大一些。
目标检测与追踪系统则主要是追踪消费者在店内的行为及运动轨迹，该功能主要依赖多路监控摄像头。通过捕捉消费者的行为判断其对特定商品的态度，或通过对诸多消费者在店内的运动轨迹、或在特定货架前的停留时间来指导商家调整货品的陈列方式等。
会不会觉得阿里的淘咖啡与Amazon Go非常相似?确实如此，Amazon Go的研发负责人任小枫目前已带领团队加入阿里，与Amazon Go相似也就不难理解了。
但淘咖啡与Amazon Go最大的不同体现在结算技术上，前者的结算是在一个特定区域，即结算门中完成对商品的识别与结算(同时完成了对顾客身份的识别)，后者则在货架上即对商品进行识别，这就更容易出现张冠李戴问题(更多详情见本文Amazon Go部分的介绍)，因此，淘咖啡在一定程度上可算是Amazon Go的一个改进版。
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娃哈哈看上无人零售机 要用10年布局100万台
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