▲沃尔玛2018年一份专利
另一项专利讨论了一种系统，该系统使用自动机器人来检测一个设施中的缺失物品（例如，商店货架上的缺货产品）并用另一个设施的物品补充它。
▲自动机器人专利
AI收银员防止行窃
Amazon Go取消了整个结账过程，允许购物者挑选物品并走径直出去，这在过去就像是在行窃。
亚马逊尚未公开计划将其技术即服务出售给其他零售商，并且一直对运营，成功和痛点持严格保密态度 - 仅表明其使用传感器，相机，计算机视觉和深度学习算法。它否认使用面部识别算法。像Standard Cognition和AiFi这样的初创公司抓住了这个机会，让其他零售商将Amazon Go民主化。一个挑战即将到来的商店面临的是他们向正确的购物者收取适当金额的好处。
据全美零售联合会（National Retail Federation）称，由于入店行窃和文书工作错误造成的库存损失等因素导致2017年美国零售商损失约47亿美元。创业公司AiFi的首席执行官史蒂夫古（Steve Gu）最近在接受“人工智能播客”（The AI Podcast）采访时表示，“购买就像偷窃”，他讨论了无人收银商店背后的技术。到目前为止，Amazon Go是唯一成功的商业部署，但成功的参数受到严格保密。当可以控制谁进入商店并自动收费时，可以最大限度地减少入店行窃的可能性。
亚马逊已经建立了Prime会员基础。到目前为止，所有Go商店仅限于会员，其他零售业务，如向公众开放的Kindle商店，仍然依赖于手动结账流程。较小的便利店，甚至几个成熟的超市必须从头开始建立会员基础。
史蒂夫古在前面提到的播客中暗示，对于愿意下载应用程序的人来说，可能会有一个“拿走商品并离开”部分，而对于那些不想要的人来说，可能会有一个单独的结帐通道。目前尚不清楚商店的基础设施如何支持两者，但潜在的应用程序用户可以扫描一次进入，一次退出 - 与目前只扫描手机一次进入的流程不同 - 确保非应用用户通过单独通道。
这仍然会导致销售点库存缩减，例如不正确的计费物品或POS盗窃。中国的Yitu Technology和东芝凭借其用于结账的智能相机，是一些单独处理POS盗窃的公司。防止盗窃的复杂性取决于操作的规模和规模以及货架上的产品类型。亚马逊Go商店的面积仅为1,800至3,000平方英尺，并使用数百台相机，几乎涵盖了每一寸天花板空间。相比之下，传统超市可达40,000平方英尺或更多。除了用于视觉识别的相机之外，Go还使用货架上的重量传感器，目前仅提供有限的选择，例如准备和包装的餐具。
中国无人售货浪潮
亚马逊宣布亚马逊Go计划后不久，中国的无人零售交易激增。
▲中国无人零售交易
这些包括“无人商店”，“无人货架”，甚至“无人自动售货机”。然而，并非所有在中国涌现的无收银员初创公司都使用人工智能。最早的交易之一是F5 Future Store，它已筹集了超过700万美元，并且似乎在自助支付和结账系统上运作。BingoBox在18年第一季度筹集了8000万美元，使其总资金达到了9400万美元。其无人商店依赖RFID标签，客户仍需扫描产品以完成结账流程。但BingoBox此后宣布其商店正朝着基于人工智能的图像识别解决方案发展。超过10家公司已经为无人自动售货机筹集了大约15笔投资 - 这些机器从一开始就没有人工配备。
▲中国无人售货机投资
一些“无人零售”公司，如美味生活，已筹集超过900万美元的股权，但只是允许用户扫描二维码打开自动售货机门拿取他们支付的项目。
其他像hgo BOX这样从中国UCF集团收到约100万美元的企业少数股权，声称使用计算机视觉来识别从货架上挑选哪些产品并自动向客户收费，除了“监控”客户以便他们不这样做破坏机器。
这个领域已经看到了一些重大失败。据报道，由于“盗窃和管理不善”，果小美筹集了超过6400万美元用于“无人零食货架”，据报道其裁员并将其商业模式改为电子商务。
京东是中国第二大电子商务平台，于18年1月在中国山东开设了第一家无人便利店。它声称是第一个完全向公众开放无人便利店，但技术与亚马逊不同。回顾一下，Amazon Go商店的客户必须扫描他们的Go应用程序才能进入。之后，系列摄像机跟踪整个商店的顾客流动，绕过了部署面部识别算法的需要。相反，用户在进入JD商店时扫描QR码。相机运行面部识别算法以在进入期间识别购物者。JD实体店中的每件商品都带有RFID标签。退出时，客户站在地板上标有“站在这里”的标志，一次扫描所有RFID标签，摄像机再次运行面部识别算法为您的帐户收费。如今，京东在中国经营着20多家无人商店，并于18年8月在印度尼西亚雅加达开设了一家商店，最大面积约为2,900平方英尺。雅加达的办公地点出售服装和配饰以及包装商品。
送餐无人驾驶
尽管存在监管不确定性和部署挑战，但实体食品企业正在与主要原始设备制造商和自动驾驶汽车初创公司合作，以降低最后一英里的运输成本。
实体食品企业正在与自动驾驶汽车初创公司和主要原始设备制造商合作，以改善最后一英里交付物流。6月，机器人创业公司Nuro与美国最大的实体店之一Kroger合作。Nuro开发了自己的全电动自动输送车，称为R1，专为运输货物而非乘客。该车辆的宽度是乘用车的一半，设计用于在邻近道路上行驶，而不仅仅在人行道上。
由于与8月份在亚利桑那州斯科茨代尔推出的Kroger合作，Nuro正在使用配备该公司自动驾驶技术的丰田普锐斯和日产Leaf车队。这些车辆收集最终输入R1的数据，该公司计划在今年秋季进行公开测试以取代传统的乘用车。
在餐饮行业，像Dominos和必胜客这样的披萨公司一直处于测试自动驾驶汽车技术的最前沿。福特正在迈阿密试行自助餐，包括披萨，杂货和其他商品的运送。该代工厂在2018年初与包括多米诺公司在内的70多家企业合作。目前，没有关于自动驾驶汽车测试和部署的联邦法律。法规因州而异。尽管围绕该州无人驾驶的行人死亡引发争议，亚利桑那州Kroger正在进行测试，该州对测试无人驾驶汽车特别自由。
食品零售商并未将其用于近期盈利或一夜之间广泛部署。即使对于像亚马逊这样的技术型运营商来说，最后一英里的物流也是一项挑战，早期参与自动地面交付为杂货零售商和餐馆提供了一个很有前途的解决方案，从长远来看，它们希望赢得经济实惠的最后一英里交付。
AI造型师的崛起
AI正在帮助零售商为消费者个性化购物体验。它还帮助他们为下一个时尚大趋势做好准备。
个性化造型为购物者提供了比在线浏览和搜索数千种产品列表更好的体验。 购物者可以在线快速查询他们的风格偏好。以此为出发点，人工智能算法随着时间的推移会越来越好，可能会吸引每个购物者，不仅可以从购买历史中学习，还可以从用户的浏览行为中学习。
这正是英国的Thread--一家提供个人购物服务的电子商务创业公司正在努力的方向。据报道，它有超过一百万用户。 最近，H＆M的风险投资公司在一轮2200万美元的B轮融资中支持了Thread。
StitchFix公司做了类似的事情，但正在整合人工智能，不仅用于风格推荐，还用于需求预测，库存管理，甚至帮助设计师创建新风格。 该公司凭借其“混合设计”服装处于人工智能驱动时尚的最前沿，该服装由识别Stitch Fix库存中缺少的趋势和样式的算法创建，并根据消费者喜爱的颜色，模式组合推荐新设计和纺织品 - 供人类设计师参考。
今年早些时候，Tommy Hilfger宣布与IBM和时装技术学院合作。该项目使用IBM AI工具来破译实时时尚行业趋势，围绕Tommy Hilfger产品和客户情绪，以及重新塑造趋势风格的主题。然后将算法的结果反馈给人类设计师，他们可以使用它们来做出明智的设计决策。下一个时尚时代就是个性化和预测。随着越来越多的数据，算法将成为趋势猎手，以前所未有的方式预测（和设计）下一代时尚。
智东西认为，传统零售无疑是一个积累了海量数据的行业，其中包含大量顾客数据、购物数据、商品受欢迎度数据、商场环境数据等。AI的作用就是消除数据孤岛，主动吸取并把它转换为结构化数据，从而提高经营效率。零售作为一种典型的商业综合体，绝大部分环节均能依靠人工智能实现自动化与标准化，从而减少人力投入。可以预见，随着技术的发展，未来将会有更多形态的AI产品与解决方案应用在零售当中。
来源: 智东西
共2页 上一页 [1] [2]
“AI+”引领核心，蓝盾股份助力网络安全供给侧改革
超盟数据：AI为连锁便利店降本增效
企业获客利器探迹AI电话机器人,是如何快速开拓市场?
短视频市场火热 AI或成下阶段发力点
男装品牌Swet Tailor获150万美元种子融资
搜索更多: AI
