一辆超市手推车能做到怎样的进化？答案是当它拥有了智能系统，将大大提升你的购物体验。大型货架＋收银通道的线下零售布局已经存在了数十年，但其弊端也愈发明显。无论是结账时排起的长队，还是在超市里准确找到某样商品所付出的成本，都在时刻影响顾客的购物体验。随着技术的进步和零售生态的改变，利用智能化手段对线下零售门店、超市进行赋能已经成为了零售产业必须作出的变革。“购物本身应该是一个很享受的过程，但如果结账是需要大排长队就会让顾客的购物体验变得非常糟糕，同时这也会对商家造成损失，是一个商客双方都很排斥的现象。”Caper.AI的CTO兼中国主管杨世远告诉创业邦。“不排队”这种最原始的想法成为了2016年Caper.AI成立时的最初目的。经过几年的发展，Caper.AI已经成为了布局无人零售和线下门店数字化解决方案的成熟供应商。从本质上来说，任何的技术革新的目的都是为了提高系统的运行效率并改善用户体验。在零售行业，尤其是线下零售领域，人脸识别、大数据、AI技术的应用让零售场景发生了颠覆性的变化。零售的核心就是对“人”、“货”、“场”的服务，而智能化的技术和设备则让“人”、“货”、“场”能以数字化和信息流的方式实现更高效的链接，这对商家的赋能是巨大的。实现所谓的智慧零售或线下门店的数字化转型最“时尚”的方式，是建立一个数字化门店，利用摄像头、视觉算法和货品的识别技术，让顾客购物的全过程可以被记录、分析。但同时，建立数字化门店的成本也是高昂的。杨世远对创业邦说：“2018年Amazon Go无人便利店正式对外开放，我们也进行了考察，最直观的感觉就是这种模式很炫但成本太高了。”亚马逊的Amazon Go无人便利店，以及以此为代表的整店数字化解决方案，需要依靠大量的深度学习及传感器融合技术，甚至需要对货架进行改造。Amazon Go就是利用特殊货架，通过感知人与货架之间的相对位置和货架上商品的移动，来计算是谁拿走了哪一件商品，同时还在天花板上安装了很多摄像头，拍摄消费者和商店，用来获取顾客的消费行为数据。这种方式确实可以让顾客体验到更加便捷和自由的购物，也可以较好地为门店赋能，但当顾客数量增多、门店面积大时，其系统运算量也将迅速增大，这对整个系统的稳定性和识别准确度是一个不小的考验，单店成本也会因此而大幅提升。对商家来说，巨大的前期建设成本和后期维护成本也让其接受度始终较低。而Caper.AI则探索了另一条赋能智慧零售的技术路径——智能购物车。Caper智能手推车主要应用于超市场景，其使用起来与传统手推车几乎没有区别，你同样只需要将喜欢的商品放进手推车就好，剩下的交给AI系统。Caper智能手推车自带一块屏幕，可以实时显示车中的商品及价格，同时也会推送广告、会员优惠及当下超市的打折信息。Caper智能手推车采用了机器视觉系统，摄像头会在商品投入或取出时对该商品连续扫描上百次，以实现精准的货品识别，当你不需要某件商品了只需将它从购物车中拿出就好，系统会自动扣除该商品并显示在屏幕上。杨世远告诉创业邦：“我们采用了基于摄像头的机器视觉系统并研发了相应的算法，但并没有将车筐内已经存在的货品图片作为识别数据的来源，这就从根本上避免了由于货品堆积和遮挡造成的识别错误。”从技术角度来说，对超市中的商品进行高准确度的视觉识别是十分具有挑战性的。由于商品包装过于丰富，甚至同一款产品可能在节假日也会更换包装，这就要求视觉算法模型具有一定的可扩展性，以方便新包装或新品的录入。Caper团队研发了一套可扩展的视觉算法，让添加新商品变得非常便捷，不需要每次重新训练视觉算法。后者不仅费时，也会带来高昂的计算资源成本。同时，这套算法使整个系统的运算效率得以提升，保证了商品识别的准确性。除此之外，Caper智能手推车还内置了重量传感器，可以对散装货品进行称重和计价。同时，购物引导地图功能也能让顾客不必为找某件商品而跑遍整个超市。当你拿到了你想要的所有商品后，只需在手推车上刷卡或使用Apple Pay进行支付，然后就能带上商品回家，整个过程全部由你掌控。Caper智能手推车对顾客的好处显而易见，对于商家来说，其数字化赋能的能力也丝毫不逊于智慧门店。手推车类似于一个超市购物场景下的数据终端，通过定位、视觉系统、屏幕推送和顾客搜索功能的使用情况，Caper智能手推车同样可以获得顾客购物全流程的信息，并通过上传云端、分析计算等后续流程为商家提供有价值的数据。而关于隐私问题，Caper.AI会将摄像头捕捉到的所有除商品之外的画面进行模糊处理，以保证顾客的隐私安全。杨世远告诉创业邦：“我们不仅可以完成顾客的购物数据采集，同时因为我们的手推车上有一块屏幕，商家或品牌商的广告、优惠信息可以更好地触达顾客，这种精准、适当的信息推送可以丰富顾客的购物体验。”从这个角度来说，Caper.AI并没有只关注顾客的购物速度，而是关心了顾客的整个购物过程。目前Caper.AI主要聚焦于欧美市场，并有计划在未来逐步拓展中国市场。杨世远表示，Caper.AI的商业模式包括手推车硬件的销售和订阅服务，但更多的是通过与商家及品牌商合作，完成数据部分的增值服务，Caper.AI的市场定位也并不是一个设备厂商，而是一家零售数据服务商。人员方面，Caper.AI在中美两国均建立了团队，人员规模约80人，其中中国团队约30人，均为技术研发人员。融资方面，Caper.AI在近几年完成了千万美元的A轮融资，由Lux Capital领投，Y Combinator, First Round Capital, Funders Club以及各大美国商超参投。据了解，Caper.AI已经开始了新一轮融资计划。穆棉资本将协助Caper后续融资，担任独家财务顾问。如果放开想象，线下零售店的终极形态也许是智慧门店式的“即拿即走”，但在机器视觉技术的成熟度仍有发展空间、部署成本依然较高的今天，智能购物车和基于其打造的智能零售系统，一定更加受到市场的认可。在可以预见的一段时间内，智能购物车和智能门店会长期共存，但无论是哪种形式，都是在利用技术手段为顾客带来更好购物体验。就像杨世远所说：“购物是一个过程，不能单纯追求速度，而是要追求整个过程的体验。”
本文作者：张麟，关注机器人、智能制造、车联网等前沿科技领域，一切采访合作需求欢迎来撩，邮箱：lin.zhang@cyzone.cn，请注明来意。
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