無(wú)人零售中的傳感器技術(shù)

自去年亞馬遜推出Amazon Go以來(lái)，無(wú)人售貨就成了大家津津樂(lè)道的話題以及資本青睞的對(duì)象。其實(shí)國(guó)內(nèi)也不乏鉆研無(wú)人售貨技術(shù)的企業(yè)，比如宗慶后的Take go、F5未來(lái)商店、繽果盒子、quiXmart等等。

如今阿里巴巴也來(lái)湊熱鬧了。阿里的第二屆造物節(jié)即將于7月8日-12日舉辦。阿里即將在7月初的第二屆淘寶造物節(jié)上推出阿里無(wú)人超市“淘咖啡”。

無(wú)人零售除了應(yīng)用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)等 AI 技術(shù)外，還涉及到大規(guī)模的和智能設(shè)備，在整個(gè)入店、購(gòu)物到結(jié)算的環(huán)節(jié)，可以說(shuō)，沒(méi)有無(wú)人零售那只是一個(gè)傳說(shuō)。

阿里的淘咖啡

“淘咖啡”是阿里宣布進(jìn)軍新零售計(jì)劃后首次亮相的產(chǎn)品，阿里實(shí)驗(yàn)室籌劃許久的無(wú)人咖啡店“淘咖啡”已經(jīng)進(jìn)入了現(xiàn)場(chǎng)搭建階段。“淘咖啡”將是一個(gè)占地達(dá) 200 平方線下實(shí)體店，集商品購(gòu)物、餐飲于一身，可容納用戶達(dá)50人以上;而實(shí)際容納規(guī)?？呻S場(chǎng)地面積而增加。在體驗(yàn)方面，“淘咖啡”對(duì)比亞馬遜超市毫不遜色，而且更加智能!

消費(fèi)者進(jìn)入淘咖啡的整個(gè)購(gòu)物過(guò)程大致分為三個(gè)步驟，首先是進(jìn)店，用戶首次進(jìn)店需打開(kāi)“手機(jī)淘寶app”，掃碼獲得電子入場(chǎng)碼，同時(shí)簽署數(shù)據(jù)使用、隱私保護(hù)聲明、支付寶代扣協(xié)議等條款，然后通過(guò)閘機(jī)，開(kāi)始購(gòu)物(注冊(cè)是首次消費(fèi)時(shí)進(jìn)行)。

接著是選購(gòu)，用戶可在店內(nèi)拿起任何一件或者多件商品，或者在餐飲區(qū)點(diǎn)餐，這個(gè)過(guò)程與日常的購(gòu)物并無(wú)二致。

最后是支付， 離店前，用戶必須經(jīng)過(guò)一道結(jié)算門 。它由兩道門組成，當(dāng)?shù)谝坏篱T感應(yīng)到用戶的離店需求時(shí)，它便會(huì)自動(dòng)開(kāi)啟;幾秒鐘后，第二道門將開(kāi)啟，此時(shí)結(jié)算門已經(jīng)完成了扣款。然后，旁邊的提示器會(huì)說(shuō)：支付寶共計(jì)扣款XX元，　然后你就可以瀟灑地離開(kāi)了。

阿里的這套無(wú)人零售技術(shù)主要涉及三大核心技術(shù)，即生物特征自主感知和學(xué)習(xí)系統(tǒng)、結(jié)算意圖識(shí)別和交易系統(tǒng)及目標(biāo)檢測(cè)與追蹤系統(tǒng)。

生物特征自主感知和學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要解決在開(kāi)放空間里對(duì)消費(fèi)者身份的識(shí)別問(wèn)題，將顧客的生物特征與淘寶ID進(jìn)行綁定，以實(shí)現(xiàn)對(duì)顧客的身份確認(rèn)。

結(jié)算意圖識(shí)別和交易系統(tǒng) ，如前文所言的結(jié)算門，它是由兩道門組成，對(duì)商品的識(shí)別過(guò)程就是在這兩道門之間完成的，阿里的這套系統(tǒng)究竟是通過(guò)RFID技術(shù)還是機(jī)器視覺(jué)識(shí)別來(lái)完成對(duì)商品識(shí)別的，目前謎底還未揭曉，但是機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的可能性更大一些。

目標(biāo)檢測(cè)與追蹤系統(tǒng)則主要是追蹤消費(fèi)者在店內(nèi)的行為及運(yùn)動(dòng)軌跡，該功能主要依賴多路監(jiān)控?cái)z像頭。通過(guò)捕捉消費(fèi)者的行為判斷其對(duì)特定商品的態(tài)度，或通過(guò)對(duì)諸多消費(fèi)者在店內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡、或在特定貨架前的停留時(shí)間來(lái)指導(dǎo)商家調(diào)整貨品的陳列方式等。

阿里的淘咖啡與Amazon Go有非常相似支出，原來(lái)這主要?dú)w咎于Amazon Go的研發(fā)負(fù)責(zé)人任小楓帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)加入阿里的緣故了，所以淘咖啡相比于Amazo升級(jí)改進(jìn)。

亞馬遜的Amazon Go

這場(chǎng)無(wú)人零售店的競(jìng)賽，在2016年底由亞馬遜開(kāi)出第一槍。當(dāng)時(shí)，亞馬遜籌備4年后正式推出帶實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的Amazon Go，“拿了就走”是其核心賣點(diǎn)。盡管是個(gè)半成品，但無(wú)不體現(xiàn)黑科技范：消費(fèi)者進(jìn)門、選購(gòu)、結(jié)算、離開(kāi)全流程實(shí)現(xiàn)無(wú)人化操作。具體來(lái)說(shuō)，亞馬遜的免結(jié)賬購(gòu)物體驗(yàn)利用了與無(wú)人駕駛汽車同樣類型的技術(shù)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、和深度學(xué)習(xí)。

Amazon Go 的商品擺設(shè)與普通零售店亦基本一致，主要銷售即食早餐、午餐和晚餐，以及每天新鮮的小點(diǎn)心。此外還包括面包、牛奶、手工奶酪和本地制作的巧克力等。

消費(fèi)者在進(jìn)入Amazon Go進(jìn)行購(gòu)物時(shí)首先需要一個(gè)亞馬遜帳號(hào)，并在自己的智能手機(jī)上安裝亞馬遜的應(yīng)用軟件，用戶打開(kāi)手機(jī)并進(jìn)入商店后，在入口處會(huì)對(duì)顧客進(jìn)行人臉識(shí)別，確認(rèn)用戶身份。當(dāng)消費(fèi)者在貨架前停留并選擇商品時(shí)，攝像頭會(huì)捕捉并記錄顧客拿起或放下的商品，同時(shí)，置于貨架上的攝像頭會(huì)通過(guò)手勢(shì)識(shí)別判斷顧客是否將貨物置于購(gòu)物籃還是只是看看然后放回原處。

對(duì)于用戶購(gòu)物信息的統(tǒng)計(jì)，則是通過(guò)貨架上的、壓力感應(yīng)裝置(確認(rèn)哪些商品被取走)及荷載傳感器(用于記錄哪些商品被放回原處)，用戶所采購(gòu)的商品數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)傳輸至 Amazon Go商店的信息中樞，不會(huì)有任何延遲，顧客付賬時(shí)直接離店就可，傳感器會(huì)掃描并記錄下消費(fèi)者購(gòu)買的商品，同時(shí)自動(dòng)在消費(fèi)者的賬戶上結(jié)算出相應(yīng)的金額。

Amazon Go最大的亮點(diǎn)是顧客拿走或者放回物品的同時(shí)，用戶手機(jī)里的系統(tǒng)(該系統(tǒng)與Amazon Go商店的信息中樞無(wú)延遲地同步進(jìn)行更新)會(huì)自動(dòng)更新清單，然后用戶直接離開(kāi)商店即可。

從技術(shù)上講，Amazon Go主要運(yùn)用了機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)算法和傳感器融合技術(shù)。據(jù)悉，早在2013年、2014年，亞馬遜就提交了兩份核心專利，即“偵測(cè)物體互動(dòng)和移動(dòng)”(Detecting item interaction and movement)和“物品從置物設(shè)備上的轉(zhuǎn)移”(Transitioning items from the materials handling facility)，現(xiàn)在看來(lái)，正是這兩項(xiàng)專利技術(shù)促成了Amazon Go的誕生。

一般而言，如果從顧客的角度來(lái)判斷購(gòu)買行為顯然會(huì)非常復(fù)雜，但從貨架的角度來(lái)看就要簡(jiǎn)單得多，此時(shí)的核心動(dòng)作只有兩種，即拿走或放回，Amazon Go是如何做到的呢?首先貨架前的攝像頭會(huì)采集用戶手在進(jìn)入貨架平面前的圖像，當(dāng)用戶手在貨架上拿上商品離開(kāi)時(shí)，此時(shí)的圖像亦會(huì)被采集，然后將兩次采集的圖像進(jìn)行對(duì)比，判斷出用戶是拿出貨物還是放入貨物。

前述只探討了物品的拿出與放回，那么如何判斷被拿出或者放回的物品是什么呢?對(duì)被拿走的商品，可分兩種情況，即物品處于原本所在的位置上，此時(shí)商品直接被標(biāo)識(shí)于系統(tǒng)中，只需利用傳感器即可感知到該物品被拿走;當(dāng)商品與原本位置不一致時(shí)(通過(guò)圖像識(shí)別該位置與現(xiàn)有商品不一致時(shí))，盡管Amazon Go系統(tǒng)會(huì)對(duì)錯(cuò)放商品進(jìn)行圖片對(duì)比檢索(與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的圖片進(jìn)行比較)識(shí)別，但Amazon Go此時(shí)往往無(wú)法很好地對(duì)商品進(jìn)行識(shí)別，這是Amazon Go的一個(gè)BUG，當(dāng)然出現(xiàn)這種情況時(shí)，Amazon Go會(huì)提醒工作人員將商品放回正確的位置了。

最后，Amazon Go內(nèi)的商品是如何實(shí)現(xiàn)與人關(guān)聯(lián)的?這就需要依靠室內(nèi)定位技術(shù)。Amazon Go定位依靠的是圖像分析以及音頻來(lái)實(shí)現(xiàn)的，首先通過(guò)店內(nèi)的攝像頭檢測(cè)用戶及其方位，同時(shí)商店貨架或者天花板內(nèi)的多個(gè)音頻根據(jù)各聲音時(shí)差分析出用戶的位置，此外，用戶手機(jī)的GPS以及WIFI信號(hào)亦能協(xié)助定位的實(shí)現(xiàn)。

需要說(shuō)明的是，Amazon Go目前定位上存在一些技術(shù)問(wèn)題，比如較多顧客擁擠在一個(gè)區(qū)域時(shí)，此時(shí)的圖像分析會(huì)對(duì)系統(tǒng)GPU形成高負(fù)荷，而其他定位技術(shù)亦會(huì)因精度問(wèn)題導(dǎo)致誤差，此時(shí)定位的可靠性會(huì)大打折扣，這也是后續(xù)Amazon需要持續(xù)解決的問(wèn)題。

據(jù)海外媒體報(bào)道，Amazon Go在2017年3月就打算在海外開(kāi)店，但由于技術(shù)原因有所延遲。此外，該店無(wú)法在20人以上同時(shí)進(jìn)入時(shí)保持正常工作，且無(wú)法識(shí)別出商品被放到錯(cuò)誤的位置

宗慶后的Take go

一向在經(jīng)營(yíng)理念上跟馬云有分歧的宗慶后，曾在2016年底央視的《對(duì)話》節(jié)目上放言稱，馬云的新零售就是胡說(shuō)八道，把實(shí)體經(jīng)濟(jì)搞的亂七八糟。 對(duì)于宗慶后的批評(píng)，他的回應(yīng)是：娃哈哈思想太保守，自以為是會(huì)被淘汰。

互懟之后，娃哈哈在6月25日，卻用行動(dòng)展示了自己的“前衛(wèi)”。娃哈哈和人工智能企業(yè)深蘭科技簽訂了3年10萬(wàn)臺(tái)、10年百萬(wàn)臺(tái)TakeGo無(wú)人店協(xié)議，協(xié)議內(nèi)容主要圍繞深蘭科技的支付系統(tǒng)“快貓智能零售系統(tǒng)”，這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用在終端無(wú)人售貨機(jī)上。宗澤后表示，在線下鋪?zhàn)詣?dòng)售貨機(jī)是娃哈哈去年就有的計(jì)劃，預(yù)計(jì)投入金額為20億元。

深蘭科技的無(wú)人智能店快貓quiXmart 系統(tǒng)，應(yīng)用了人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了掃手進(jìn)店、直接購(gòu)物、拿了就走、無(wú)需結(jié)賬的無(wú)人店全智能化操作，整個(gè)過(guò)程不再有支付環(huán)節(jié)。TakeGo就像是亞馬遜去年12月展示的未來(lái)實(shí)體商店Amazon Go的中國(guó)版。

Take go系統(tǒng)之所以能實(shí)現(xiàn)“拿了就走”主要應(yīng)用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Deep learning深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、生物識(shí)別、生物支付等人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)，這其中涉及兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)，一個(gè)是生物識(shí)別技術(shù)，從take go的應(yīng)用場(chǎng)景視頻中可以看到，顧客進(jìn)入take go 無(wú)人店需要手掌按在生物識(shí)別讀寫器上，這個(gè)識(shí)別器不是掌紋或者指紋識(shí)別器，應(yīng)該是靜脈識(shí)別器，靜脈識(shí)別技術(shù)要比指紋識(shí)別精確很多，也更大程度地避免了被冒用的可能性，很好地確保了用戶資金的安全性。

另外一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是基于深度學(xué)習(xí)(Deep learning)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，該技術(shù)主要用于對(duì)整個(gè)無(wú)人零售店內(nèi)物品的監(jiān)測(cè)、識(shí)別與跟蹤，它可能是一系列技術(shù)的融合，包含了視頻/圖像識(shí)別技術(shù)、定位技術(shù)等。其中，對(duì)商品的識(shí)別是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，然后對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，也就是說(shuō)每次商店進(jìn)貨新品類時(shí)，都需要對(duì)該商品進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，將該商品的一些特征數(shù)據(jù)信息記錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后圖像識(shí)別系統(tǒng)依據(jù)特征數(shù)據(jù)信息對(duì)該商品進(jìn)行識(shí)別。

當(dāng)顧客走進(jìn)take go無(wú)人零售門店并拿起商品時(shí)，不管商品的位置是在顧客手上、懷中、口袋還是背包內(nèi)，系統(tǒng)都能監(jiān)測(cè)與識(shí)別，顧客離開(kāi)商店時(shí)會(huì)收到對(duì)應(yīng)的賬單，并被系統(tǒng)自動(dòng)扣款。Take Go還有人店對(duì)話系統(tǒng)，通過(guò)定向聲源原理和算法，Take Go零售店還可以向顧客一對(duì)一進(jìn)行語(yǔ)音產(chǎn)品推薦，根據(jù)顧客之前的購(gòu)買記錄判斷出其喜好、偏向，向其推薦類似商品。

繽果盒子

歐尚、大潤(rùn)發(fā)相繼在上海推出無(wú)人零售商店繽果盒子，一時(shí)之間，繽果盒子儼然成了零售業(yè)界的“超級(jí)網(wǎng)紅”，其背后的研發(fā)公司中山市賓哥網(wǎng)絡(luò)科技有限公司亦受到業(yè)界廣泛關(guān)注。

入口

繽果盒子的購(gòu)物流程較為簡(jiǎn)單，首先顧客進(jìn)入商店需要掃描二維碼。用戶在商店內(nèi)選好商品后，需將商品整齊放置于收銀臺(tái)檢測(cè)區(qū)，然后，檢測(cè)臺(tái)邊上的顯示屏?xí)詣?dòng)顯示一個(gè)收費(fèi)二維碼，用戶可以利用微信或者支付寶掃描二維碼即可完成付賬，然后離店即可。

收銀臺(tái)

繽果盒子采用的技術(shù)相對(duì)簡(jiǎn)單，但可靠穩(wěn)定。繽果盒子主要采用了RFID技術(shù)、人臉識(shí)別技術(shù)等。店內(nèi)商品包裝上皆貼有RFID標(biāo)簽，這就避免了像Amazon Go、take go那樣需要進(jìn)行復(fù)雜的圖像識(shí)別過(guò)程，內(nèi)置的全視角視頻監(jiān)控，可有效震懾顧客在店內(nèi)的作弊行為(比如破壞商品、撕毀RFID標(biāo)簽等)。

繽果盒子優(yōu)勢(shì)是減輕了對(duì)人的依賴，提升管理效率。據(jù)官方介紹，4個(gè)人可完成40個(gè)盒子的管理(盒子最大的SKU為800)，這個(gè)相對(duì)優(yōu)勢(shì)在Amazon Go及take go未被大規(guī)模普及前有其存在的合理性與必要性。

Wheelys

來(lái)自瑞典的初創(chuàng)公司W(wǎng)heelys在上海開(kāi)設(shè)了一家無(wú)人零售商店，該商店主要由應(yīng)用程序控制，首先，顧客需要在智能手機(jī)上安裝一個(gè)允許訪問(wèn)該無(wú)人商店的應(yīng)用，進(jìn)入商店后，顧客只需要掃描想要購(gòu)買貨物的條形碼，離店時(shí)可以使用信用卡支付。

該無(wú)人商店由 AI 控制——稱為“Hol”的全息商店助理，可幫助客戶進(jìn)行購(gòu)買或提供使用服務(wù)的說(shuō)明。此外，無(wú)人店的屋頂還配備了 4 臺(tái)無(wú)人機(jī)，顧客可通過(guò)app訂購(gòu)，無(wú)人機(jī)就會(huì)帶著商品送至你家(跟京東正在嘗試的送貨方式相當(dāng)，但這個(gè)功能仍在測(cè)試中)。

防盜防損方面，該門店主要采用攝像機(jī)監(jiān)控+入店進(jìn)行身份驗(yàn)證，此外還有Wheelys公司的一些專利授權(quán)技術(shù)的加入，Wheelys公司的盈利大頭很可能就是向第三方零售商授權(quán)該技術(shù)，至于具體是何種技術(shù)，Wheelys公司并沒(méi)有透露更加詳細(xì)的信息。

Wheelys公司的這套無(wú)人商店技術(shù)同樣處于測(cè)試階段，Wheelys公司對(duì)一系列核心技術(shù)的遮遮掩掩，一定程度上也透露出該技術(shù)似乎并無(wú)太多亮點(diǎn)，能不能在國(guó)內(nèi)大范圍推廣尚未可知，況且國(guó)內(nèi)已有這么多的無(wú)人商店競(jìng)爭(zhēng)者了。

小e微店等準(zhǔn)無(wú)人超市

號(hào)稱企業(yè)員工“身邊的便利店”的小e微店，目前，其主要分布在高端寫字樓、科技園區(qū)等區(qū)域，其入口主要是官方app、微信公眾號(hào)及微信小程序，用戶通過(guò)上述入口掃描門店二維碼進(jìn)入無(wú)人店，與此同時(shí)，實(shí)際上也完成了門店的定位，用戶選好商品后，用手機(jī)掃描商品的二維碼，進(jìn)行結(jié)算支付，然后離開(kāi)。

和小e微店相似的還有便利蜂等，都采用了低成本的二維碼解決方案，二者的購(gòu)物流程也有頗為相似。

無(wú)人零售的技術(shù)難點(diǎn)

無(wú)人零售已成為線上線下商家的共同搶占的市場(chǎng)高地，而最終的勝利者必將是看誰(shuí)先完全具備了先進(jìn)成熟、穩(wěn)定可靠的技術(shù)體系，這里我們來(lái)關(guān)注一下無(wú)人零售的技術(shù)難點(diǎn)。

1、無(wú)人零售的核心問(wèn)題

打造 無(wú)人零售商店最核心的是要解決“什么商品被誰(shuí)怎么處理了”這個(gè)問(wèn)題，需要處理的因素有5個(gè)：人、人的位置、商品、商品的位置、動(dòng)作。

動(dòng)作主要是通過(guò)商品與手或貨架的狀態(tài)來(lái)識(shí)別的，例如手進(jìn)入或退出貨架的手勢(shì)、物品在手的狀態(tài)識(shí)別拿取或放回商品。

商品識(shí)別主要是通過(guò)初始狀態(tài)的選擇，中間狀態(tài)通過(guò)購(gòu)物清單核對(duì)來(lái)縮小識(shí)別范圍，降低難度，同時(shí)通過(guò)雇員保證初始狀態(tài)不被破壞。

位置主要通過(guò)手機(jī)定位、定位和圖片定位，利用人體姿態(tài)識(shí)別可以很好的將動(dòng)作定位到人。

對(duì)于超市而言，商品存在兩種狀態(tài)——賣掉或沒(méi)賣掉;對(duì)貨架而言，商品的狀態(tài)是在或不在;對(duì)顧客而言，商品的狀態(tài)是買或不買;對(duì)人的手而言，商品的狀態(tài)是在手或不在手，進(jìn)一步簡(jiǎn)化成拿起或放回。

它們的關(guān)系鏈如下表：

那么如何表示或測(cè)量這兩種狀態(tài)呢?用相機(jī)和都可以表示該狀態(tài)。

a、相機(jī)如何處理

在手進(jìn)入貨架拿取商品前和拿取商品后，對(duì)手拍攝 1 組圖片，記為第一圖片和第二圖片，對(duì)貨架拍攝 1 組圖片，記為第三圖片和第四圖片。比較第一圖片和第二圖片的差異，此時(shí)需要利用到 CV 算法識(shí)別出膚色找到手，從而知道第一和第二圖片手勢(shì)的差異，識(shí)別握姿和舒展姿態(tài)，根據(jù)兩個(gè)姿態(tài)在第一第二圖片出現(xiàn)的順序可以判斷拿取還是放回。例如，第一圖片是握姿，第二圖片是舒展，即放回;第一圖片是舒展，第二圖片是握姿，即拿取。

隨后利用膚色找到手后，再識(shí)別第一第二圖片手邊緣的色差識(shí)別商品是否在手，根據(jù)前后順序可以判斷拿取或放回。例如，第一圖片手邊緣色差較淺，表示沒(méi)有商品，第二圖片手邊緣色差較深，表示有商品，即商品在手且是拿取過(guò)程。放回同理。

利用第三第四圖片，對(duì)貨架進(jìn)行處理，同樣可以判斷拿取或放回。例如第四圖片比第三圖片多了一個(gè)或多個(gè)商品，那么就是放回;如果第四圖片比第三圖片少一個(gè)或多個(gè)商品就是拿取。

b、傳感器如何處理

對(duì)重來(lái)說(shuō)，商品被拿取，商品減少，重量減少;商品被放回，商品增加，重量增加。所以重量數(shù)值變化可以表示拿取或放回。

對(duì)于紅外來(lái)說(shuō)，在特定地方，商品被放回，紅外會(huì)被遮擋，商品被拿取，紅外不會(huì)被遮擋。可以通過(guò)紅外遮擋狀態(tài)表示拿取或放回。

2、如何有效識(shí)別商品

商品的識(shí)別應(yīng)該是難度最大的關(guān)鍵點(diǎn)之一。

在初始狀態(tài)，特定品類的商品被放在特定位置，由相機(jī)和傳感器偵測(cè)。對(duì)相機(jī)和傳感器而言，它們只需優(yōu)先識(shí)別少數(shù)且特定的商品類及數(shù)量。這個(gè)相對(duì)而言是簡(jiǎn)單的。即使圖片無(wú)法識(shí)別，也可以根據(jù)重量識(shí)別和篩查。在品類擺放的時(shí)候可以選擇易區(qū)分的品類擺放一起，所有被拿取的商品記錄在顧客的購(gòu)物清單里。

困難在中間狀態(tài)。由于顧客放回會(huì)破壞初始狀態(tài)，導(dǎo)致識(shí)別難度急劇上升。因?yàn)轭櫩涂赡芊呕厝我馍唐罚陨唐返淖R(shí)別范圍又?jǐn)U大到無(wú)法解決的情況。

先討論放回后的最終狀態(tài)，一般分成 2 種：放回正確或錯(cuò)誤。

對(duì)于放回正確，識(shí)別難度在初始狀態(tài)的水平。

對(duì)于放回錯(cuò)誤，存在 3 種情況：放回錯(cuò)誤但可識(shí)別;放回錯(cuò)誤無(wú)法識(shí)別;放回錯(cuò)誤且識(shí)別錯(cuò)誤。

放回錯(cuò)誤但可識(shí)別的情況是因?yàn)樯唐繁旧硪淄ㄟ^(guò)圖像和重量識(shí)別，此種情況較少。大多數(shù)情況是放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤。放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別的情況可以給用戶發(fā)送消息，讓用戶確認(rèn)。識(shí)別錯(cuò)誤的情況只能提高算法精度，同時(shí)調(diào)整判斷極限值，將部分識(shí)別錯(cuò)誤的情況向無(wú)法識(shí)別裝換，同時(shí)及時(shí)通知雇員來(lái)整理回到初始狀態(tài)。

一般而言拿取商品后放回的情況較多，且不放回正確的位置情況也不少，其中放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤又占大多數(shù)，放回錯(cuò)誤但可識(shí)別是少數(shù)?？偟膩?lái)說(shuō)無(wú)法識(shí)別和誤判比例不容忽視，甚至導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)無(wú)法工作。

剛才說(shuō)到，由于顧客放回商品，導(dǎo)致識(shí)別范圍擴(kuò)大到所有商品，這是可以部分解決的。因?yàn)樯唐返拿看畏呕囟际腔陬櫩偷那?N 次拿取，他放回的商品必須是之前拿取的商品，所以優(yōu)先識(shí)別顧客的購(gòu)物清單即可，在這種情況下，識(shí)別難度又回到初始狀態(tài)相當(dāng)?shù)乃健?/p>

3、如何知道動(dòng)作發(fā)起者的身份?

將商品記錄到動(dòng)作的發(fā)起者身上是一件較為復(fù)雜的工程。

識(shí)別人大體通過(guò) 2 種方式：身體特征或附帶物，例如人臉和手機(jī)。人臉識(shí)別的精度在室內(nèi)還在可接受范圍，幾乎可以當(dāng)做唯一標(biāo)識(shí)。手機(jī)也是一個(gè)人的唯一標(biāo)識(shí)，通過(guò)判斷是誰(shuí)的手機(jī)從而判斷顧客是誰(shuí)。

4、如何匹配顧客 ID 與商品 ID?

要匹配顧客和商品的 ID，首先要確定人和商品的定位。

關(guān)于人的定位，可以用到追蹤系統(tǒng)。手機(jī)的 GPS、wifi、藍(lán)牙也可以提供較準(zhǔn)確豐富的位置信息。

關(guān)于商品的定位，紅外、重量感應(yīng)、相機(jī)、商品和貨架初始的問(wèn)題都是已知的，可以推測(cè)出來(lái)。例如，通過(guò)隔板，將同類商品分在不同的網(wǎng)格種，每個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)不同的紅外或重量感應(yīng)器，可以知道被拿取或放回商品的位置。

通過(guò)人和商品的位置匹配，連接了“什么商品”“被誰(shuí)”兩個(gè)因素。

因?yàn)槌杀竞图夹g(shù)問(wèn)題，位置精度是一個(gè)很大的問(wèn)題，再加上這個(gè)定位人和商品位置的方案本身的缺陷，顧客和商品的匹配誤差較大。例如，顧客 A 站在商品 A 前，顧客 B 站在商品 B 前，顧客 A 伸手去拿商品 B，這種情況系統(tǒng)是無(wú)法準(zhǔn)確判斷的。當(dāng)然可以由顧客確認(rèn)，但是這僅僅是無(wú)力的補(bǔ)救措施。

之前有人提到過(guò) Amazon Go 可能利用多角度的完整的人體姿態(tài)識(shí)別來(lái)定位匹配人—動(dòng)作—商品的關(guān)系。這種方法的關(guān)鍵是攝像頭需要很好的視野和足夠的攝像頭。從宣傳視頻來(lái)看， Amazon Go 的貨架設(shè)計(jì)使得最低層和中間層是無(wú)法獲取足夠好的視野，可能的解決方式是依靠對(duì)面貨架和天花板的攝像頭。Amazon Go 的貨架構(gòu)造非常重要，只要再提供一份貨架結(jié)構(gòu)圖或者實(shí)物圖就可以進(jìn)一步推測(cè)實(shí)施方案。貨架結(jié)構(gòu)包括是否每層都有設(shè)想頭，承載商品的承重面的形狀及尺寸，特殊開(kāi)口和螺絲位置等。

5、總結(jié)

通過(guò)上述方法，難度沒(méi)有憑空想象的難，但是工程量不小。即使動(dòng)作和商品識(shí)別能達(dá)到 100%，因?yàn)槎ㄎ环桨负途葐?wèn)題，導(dǎo)致整體的識(shí)別存在一定的誤差，而使整個(gè)方案無(wú)法使用，或者只能部分依靠顧客協(xié)助實(shí)現(xiàn)。所以 Amazon Go 以及未來(lái)的其他無(wú)人零售店還只能在小部分范圍內(nèi)對(duì)特定人群使用，例如信用度較高的會(huì)員。

顯然，無(wú)人商店已成為全球零售業(yè)的新風(fēng)口，甚至可說(shuō)是全球零售業(yè)一個(gè)新的戰(zhàn)略高地，誰(shuí)能夠在第一時(shí)間占據(jù)無(wú)疑會(huì)具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，這也是目前像亞馬遜、阿里巴巴這些巨頭涉足的最大原因，但它距真正全面落地尚需時(shí)日，技術(shù)是其最大的瓶頸!