发布于: Aug 11, 2022
人工智能的冲击对各行各业都是一种挑战。新技术是如何改变我们的生活？传统行业面对这些挑战如何坚持下去呢？
计算机视觉，传感器融合和深度学习
“Just Walk Out” 在技术方面的一个显著的特点是结合使用计算机视觉、传感器融合和深度学习来完成跟踪个人以及他们拾取或放下的物体的任务。具体来说，系统推断出在拥挤场景中进行关节运动分析的姿势。换句话说，通过不间断地分析视频流，以建立每个顾客在商店中的位置和姿势的模型；每个人的四肢和手处于什么位置，以及它们如何在空间中移动。这涉及将人体及其各个关节建模到可行位置。当图片中只有一个人时，这已经足够困难了。当有很多人时，这变得异常困难，从而很容易隐藏或暴露不同部分并弄清楚是什么。这就是为什么在店铺中部署有 200 多个摄像头的原因，用以确保没有人可以欺骗系统。
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现在我们知道“谁”的部分，让我们来看看“拿了什么“的部分。在 Amazon Go 中有许多商品，包括早午餐、零食、饮料等。特别具有挑战性的是，一些商品在视觉上看起来非常相似。 结合产品分类（通过索引方案）和基于残差网络的细粒度计算机视觉算法来解决这个问题。这种方法可识别成千上万的产品，并且能够适应店铺里照明变化、阴影和反射带来的种种影响。
至此，我们讨论了将视频从 Amazon Go 的店铺中的摄像头传输到云端的流媒体服务、提供会话数据的入口/出口服务以及相关支付方式。“Just Walk Out” 技术的关键就在于解决了 “谁拿了什么” 的这个最重要的问题。
对零售行业的影响
目前 Amazon Go 在全美已有22家店铺。此外，亚马逊还打算将这项技术应用到了商品类别更丰富，能容纳更多顾客的杂货铺 Amazon Go Grocery 中。也许就像 20 多年前电子商务兴起的时候那样，一种新的体验以及其背后的工程技术将会深度的改变这个行业。
Amazon Go 商店应比传统的商店具有更高的销售速度。因为收银台没有等待时间，人们可以更快地进出商店。这意味着一定规模的商店可以支持更多的流量和单位时间内更多的销售额。另一种看待它的方式是收银台和排队区域所需要的空间可以改为专门用于更多的货架和商品。因此，如果有更多产品处于相同的占地面积，则商店单位面积应产生更高的销售额。当然，与便利店相比，Amazon Go 商店的商品中很大一部分是现场准备的新鲜食材和餐盒，这些利润较高的产品应进一步提高商店的单位面积的收益。节省劳动力的程度存在一定的疑问。的却，没有了收银员。但是较高的销售速度意味着需要更频繁地补货，从而需要更多的劳动力。商店的酒精饮料专区有专门的员工检查顾客的 ID。入口大门前始终有一两个人在外面，可以帮助人们下载该应用程序并回答问题。而且，有很多人正在准备新鲜食品。因此，与同等大小的便利店相比，这种形式的店铺实际上可能需要更多的人工。
总之，建立这样的商店需要大量额外的前期资本投入以及需要克服工程技术上的难题。但随着时间的推移，单位面积的收入和利润会增加。劳动力成本可能不会降低。相反，更高的利润可能是由较低的收缩率、较高的销售速度和较高利润率的商品共同实现的。此外，在这个阶段这项技术似乎只应用在小规模的商店中实现。最终，它将扩展到大型的零售店中。但这可能需一些时间以及技术上的不断优化、改进。
此外，Amazon Go 商店将生成大量的数据。亚马逊已经彻底改变了在线购物数据的使用方式，根据消费者在网上的一举一动提出建议并尝试让顾客购买更多商品。对亚马逊来说，将其运行 Amazon Go 商店所观察到的每个购物者的购物行为加入其中，以更全面地了解购物者的综合在线和线下购物角色、品味和购物模式，这才是更有价值的所在。当其他零售商一直在努力提供统一的全渠道体验时，亚马逊有机会在其实体店和网上购物之间实现真正的无缝连接。
Amazon Go 背后的技术是革命性的，我相信这些变化对整个零售业的影响将是深远的。也许这种变革还需要时间，但这种变革一旦形成趋势将彻底改变我所熟悉的一切。就如同亚马逊的创始人 Jeff Bezos 说过的那样 “If you only do things where you know the answer in advance, your company goes away.” （如果你只做那些你事先知道答案的事情，你的公司就会消失）。我们探索一种新的可能的时候，就注定了有可能去颠覆一个行业。对此，你准备好了吗？
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