阿里无人零售店现身杭州，智能零售正在成为新风口

在亚马逊黑科技的带动下，各类解决方案层出不穷，传统零售商和科技公司纷纷拥抱无人化。7 月 8 日，淘宝造物节开幕，阿里巴巴无人零售店解决方案在杭州初次曝光。

撰文 | 吴欣

 Amazon Go 之后，即拿即走、免排队购物的无人零售店成为行业趋势。7 月 8 日，淘宝造物节开幕，阿里巴巴无人零售店解决方案在杭州初次曝光。在活动当天，作为阿里实验室筹划已久的「无人零售计划」中的第一个应用场景，「淘咖啡」接受消费者的现场测试。据内部压力测试显示，在占地 200 平米的零售店里，这套系统支持 50 个人同时在店购物，授权支付额度为每人每天 5000 元，整个流程涉及到会员账号打通、商品链路和支付三块技术方案。

阿里无人零售店

机器之能提前一天探营体验。在门口，用户打开手机淘宝扫描商店二维码便可以扫码通过入店闸机。整个逛店过程中不需要再取出手机，选好商品离开时，用户会经过由两道门组成的「支付门」，第一道门感应到用户的离店需求自动开启，接着在第二道门打开前，系统自动识别购买的商品并完成支付，购物信息会在门内屏幕上显示。也就是说，用户可以不用特别配合，就可以在几秒时间解决结算问题，根据现场测试，即便是直接把挑选的物品放进包里、口袋里，仍然可以顺利完成支付。

结算区域有两道门，相互配合，完成支付环节。

采用多模块融合方案，提高识别精度

在这背后是蚂蚁金服技术实验室研发的一整套线下门店物联网支付解决方案。该实验室目前已有 30 多位研发工程师， 专注于 AI 、VR 、IoT、区块链等前沿技术领域的研发。去年底蚂蚁金服发布的全球首个落地应用的VR支付技术，就出自这个团队。

由于现实场景下多人购物的复杂性，单一使用计算机视觉或传感器都无法达到实际应用需要的精度。技术负责人蚂蚁金服技术实验室高级技术专家曾晓东分析称，」Amazon Go 为视觉流派的物体识别方式树立了典型，在市面上还没有真正落地。如果主要采取计算机视觉技术，尤其在人数较多的场所、客流密集的货架前识别人，将有很大难度，此外，在识别那些被客人拿起又被放在别处的商品，纯计算机视觉也很难做到不出错。」

因此，阿里巴巴这套解决方案采取了多技术融合的方式，主要涉及三大核心技术，即生物特征自主感知和学习系统、结算意图识别和交易系统及目标检测与追踪系统。

「在识别人和商品上，我们注重多模态技术环境，混合使用了计算机视觉、传感器感应，再叠加了一些非配合生物识别技术（「非配合」的意思是在用户无感知的状况下就能完成身份核实），以降低误判率。把结算包括支付环节放在门的位置，鲁棒性比较强。」曾晓东对机器之能说。由于其中一些关键技术正在申请专利，曾晓东没有透露更多细节。

整个购物环节中，对消费者身份识别并与其淘宝账号绑定和确认，使用到生物特征自主感知和学习系统。货架区的消费者行为、动线轨迹、停留时间等数据信息，由多角度布控的摄像头来完成。而在支付门里，系统完成对商品的识别，则依赖于结算意图识别和交易系统，其中可能使用的是计算机视觉技术或传感器技术。

如果消费者有故意破坏商品或在结算时试图作弊，都可以追溯到并被视为不良记录，影响其下一次入场购物，也会关联到芝麻信用的信用评分体系。曾晓东介绍称，一些破坏行为，会有计算机视觉技术自动分类。

不仅是前端技术的融合，研发团队同样重视算法的研发。「一方面，同样水平的数据流、硬件，效果好不好就看背后的算法，因此模型开发很重要，要考虑算法的效率、优雅度（处理的性能更高实现难度更低，达到基本平衡）是不是足够轻量级处理这个事情；另一方面，机器学习算法模型数据本身要靠场景不断累积，会做算法部分的迁移，其他场景数据可以用到里面。」曾晓东说。

开放解决方案，实现线下门店智能化、高效率的管理

通过零售物联网技术解决方案，阿里巴巴电商核心能力延展至线下消费场景，使线下零售门店能够获得线上同等的高效、数据化运营能力。「对于 C 端用户来说，改造的目标在于更好的消费体验。而对线下实体店而言，智能化运营方式可以提高效率的同时降低成本，更了解消费行为，实现供应链、货架商品摆放的精准优化。」曾晓东说。

快速推广这套解决方案，需要降低改造门槛。传统智能店铺主要使用传感器，整个店铺需要重新装修布置，成本造价非常高。蚂蚁金服研发团队把硬件改造集中在固定结构上，比如说门这类每家店都有的设施。「从着手研发开始，我们就明确这个方案要可复制、可推广，在硬件改造上尽可能不去改变线下实体店的原有布局。」曾晓东介绍，「今天看到的两扇支付门还会再继续优化，在实体店会是一个普通门。整体上来说，基本构造就是店里需要布置摄像头，各种传感器则嵌入在门里，识别你是谁、你买什么。」

在淘咖啡里，可以看到除了在店里布置有一些摄像头和视觉传感器外，与普通门店没有太多区别，包括商品货架、摆放方式，也没有特殊仪器，主要的硬件改造基本集中在位于出口位置的「支付门」。

支付门，系统对商品进行识别。

另一方面，真正提升运营效率，需要有效数据的追踪与分析。无人零售店所用到的各种传感器，能捕捉消费者进店后的所有行为，这些信息回流到云端后，通过算法模型，可以得到许多非常有价值的信息。

而这些信息通过分析，可以生成针对具体消费者的个性化推荐。比如，在你为一场远行购买旅行洗漱套装、防晒霜等出行装备时，你可能会收到一个推送：你是不是还需要再买一袋马桶一次性坐垫纸？因为后台深度学习算法，不但通过传感器实时反馈回的购物信息判断你可能要出门旅行，还通过分析你此前的购买记录——一个月买两次洗手液，四包湿纸巾，一罐消毒液——推断你有洁癖。

同时，也可以帮助商家获得清晰的消费者行为画像，使其更加精准地对货品、货架进行管理。比如：用户在哪个货架上停留最多、下午 2 点什么产品最畅销、什么商品被经常拿起、又被经常放回去？换句话说，下午两点会来买什么，无人店将比消费者自己还清楚。在客人进店时，无人零售店会根据客人前几次的购物记录，及时发现缺货及时补货。

拥抱无人化，智能零售成为风口

尽管智能店铺并不是最近才有的新事物，但在亚马逊黑科技的带动下，各类解决方案层出不穷，传统零售商和科技公司纷纷拥抱无人化。就在阿里巴巴无人店测试之前，瑞典初创公司 Wheelys 在上海开设了一家无人零售商店，该无人商店由称为「Hol」的全息商店助理 AI 控制，帮助消费者进行购买或提供使用服务的说明。今年 5 月，7-Eleven 推出「7-Eleven Signature」，通过扫描消费者血管完成「扫手」支付。全球第二大便利店连锁机构罗森也同样在高调尝试。

一些中国的初创公司也扎堆进入该领域。总部位于广东佛山的 F5 未来商店，通过自主研发的机械臂和后台管理系统来搭建 24 小时无人值守便利店。最近，F5 未来商店完成创新工场提供的 3000 万元 A+ 轮融资，此前 F5 曾获得创大资本 200 万元的天使轮融资，以及 TCL 创投的 1000 万元 Pre-A 轮融资。

由深兰科技研发的 take go 无人商店解决方案，此前也曾与蚂蚁金服合作过无人值守商店，并在今年 6 月，与娃哈哈创始人宗庆后及其胞弟宗泽后共同成立的宗盛科技达成战略合作，签下三年 10 万台无人商店合约，预计总金额高达近百亿人民币，传统快消企业娃哈哈由此进入无人零售。take go 主要应用了卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等技术。而在上海欧尚、大润发开设门店的无人零售商店缤果盒子，则主要采用了 RFID 技术、人脸识别技术等，据称 4 个人可完成 40 个盒子的管理，其中一个盒子最大的 SKU 为 800。

无人值守、线上线下打通，一时间成为新风口。