拿了就走的智能超市

輕輕松松拿了就走

去超市購物，最讓你煩心的是什么？相信很多人的答案都是：排隊結賬。但在不久的將來，這種煩心事也許就不會存在了。一種新概念的智能超市 AmazonGo，將讓你告別在收銀臺前等待付款的“長龍”。

AmazonGo的創(chuàng)意源于美國電商巨頭亞馬遜公司。目前，亞馬遜正準備在位于美國西雅圖的總部推出首家AmazonGo實體店，占地面積約為170平方米，主要銷售日用雜貨、快餐和零食。如果試運營效果不錯的話，AmazonGo隨后還會向全美的亞馬遜顧客推廣。

根據(jù)亞馬遜官方網(wǎng)站的介紹，AmazonGo是真正的無人管理超市，沒有導購員，也沒有收銀員，就像一輛無人駕駛汽車，完全自動化運營。顧客如果想進入AmazonGo，需要先打開智能手機上相應的應用程序，然后用手機掃描二維碼進店。進店后，顧客可以在店內(nèi)隨便逛，從貨架上隨便拿自己喜歡的貨物，然后直接離開。顧客出店后，其亞馬遜賬戶會自動結賬，手機上還會自動列出購物清單，輕輕松松完成支付，絕不浪費一分一秒的等待時間。亞馬遜將這種購物模式稱為“just walk out”，即“拿了就走”。

十八般武藝齊上陣

不過，AmazonGo看似輕松的購物場景，實現(xiàn)起來卻不是“拿了就走”這般容易。雖然亞馬遜并未公布AmazonGo的詳細工作原理，但從其官方網(wǎng)站的視頻介紹、常見問題解答和相關專利文件可以看出，AmazonGo是一個由大量先進硬件設施精密的傳感器、攝像頭、計算機以及各種信號接收裝置組成的有機整體，綜合使用了許多人工智能領域的“黑科技”，比如計算機視覺、多傳感器數(shù)據(jù)融合以及深度學習算法等。

具體說來，計算機視覺主要是用麥克風、攝像頭、計算機來代替導購員和超市保安的功能，對顧客進行身份識別和跟蹤。

麥克風的作用主要是“聽”。早先亞馬遜曾開發(fā)過能識別人類語音指令的智能音箱，說明亞馬遜已經(jīng)掌握了先進的語音識別技術。所以AmazonGo需要做的就是在店內(nèi)多擺一些麥克風。計算機將大量麥克風的數(shù)據(jù)綜合起來，使AmazonGo僅憑聲音就能大致獲取顧客的行動軌跡。當然，亞馬遜在相關專利中也提到了蜂窩網(wǎng)絡、微波、藍牙等通信方式，利用這些技術手段，可以獲取顧客手持設備的位移，從而繪制顧客的行動軌跡。

攝像頭的作用主要是“看”。當顧客刷手機進店的時候，位于入口處的攝像頭首先會對顧客進行人臉識別，記住顧客的樣貌并將其與顧客的身份（亞馬遜賬號）一一對應。當顧客站在貨架前準備取貨時，貨架上的攝像頭會拍下他拿取了什么貨物以及離開貨架時手中有什么貨物。值得一提的是，貨架上的攝像頭非常先進，甚至能夠識別不同人膚色之間的細微差別。亞馬遜公司解釋說，此舉是為了減少攝像頭的失誤率。畢竟，當購物人數(shù)較多時，兩位顧客很有可能會同時從同一個貨架上取貨，而通過膚色來識別顧客是一個非常行之有效的方法。

為了進一步提高貨物識別的準確性，亞馬遜還使用了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術，即把不同傳感器發(fā)來的數(shù)據(jù)進行融合。比如，當AmazonGo要判斷是什么貨物、從貨架上被拿走還是被放回時，除了圖像，還需要分析形狀識別傳感器和壓力傳感器的數(shù)據(jù)，以提高判斷的準確度。一罐未開封的雪碧和一個空雪碧罐外觀上區(qū)別不大，但重量就差了許多，這時壓力傳感器的數(shù)據(jù)就更可靠。一瓶雪碧和一瓶可樂重量差不多，但配合圖像分析，AmazonGo就知道顧客是否在放回貨物時放錯了貨架。通過對多種數(shù)據(jù)的融合使用，AmazonGo貨物管理的效率就有了保障。

從貨架上拿起或者放回一個被識別的貨物時，AmazonGo如何將貨物與顧客的賬戶關聯(lián)起來呢？2013年和2014年，亞馬遜未雨綢繆，申報了兩項專利“偵測物體互動和移動”和“物品從置物設備上的轉移”。這兩項專利綜合起來，構成了一個基于無線射頻識別技術、人工智能技術和網(wǎng)絡信息技術的智能超市系統(tǒng)，該系統(tǒng)能探測到顧客從貨架上取貨的動作，隨后將貨物相關數(shù)據(jù)同步到顧客的手持設備中。比如，顧客拿起一罐可樂（已經(jīng)被識別）時，AmazonGo會自動將相關數(shù)據(jù)寫入顧客的手持設備（比如手機或iPad）中，并在顧客賬戶的“虛擬購物車”中添加一罐可樂。而當顧客走出超市時，會穿過出口，這時系統(tǒng)就會將顧客手中的可樂從“虛擬購物車”轉移到“已購買項”，并從其亞馬遜賬戶中扣款。

除此之外，一些計算機專家推測，AmazonGo可能還采用了人工智能領域中的深度學習技術，使AmazonGo能夠自我完善。比如，AmazonGo通過攝像頭識別了顧客之后，可能會給顧客拍一些照片，依靠一些深度學習算法加深對顧客的印象，這樣以后對該顧客進行身份識別的效率就會提升。同樣，攝像頭、麥克風、傳感器記錄的大量數(shù)據(jù)真實反映了顧客的購物習慣，AmazonGo會由此記住顧客的偏好，對他將買什么東西做出預判，并據(jù)此對相應貨物的儲存位置和庫存做出調(diào)整。亞馬遜的專利文件中舉了一個例子：如果智能超市有時無法確定顧客從貨架上拿走的是番茄醬還是芥末醬，那么它就會參考顧客之前的購買記錄做出判斷。如果這位顧客此前一直都只購買番茄醬，那么智能超市會優(yōu)先將顧客手上的這件貨物判定為番茄醬。

由于需要這么多科技元素的支撐，開一家小小的AmazonGo也必然耗資不菲。不過，這對財大氣粗的亞馬遜公司來說根本不是事兒。那么，AmazonGo的智能超市模式會成功嗎？讓我們拭目以待吧。