认识达内从这里开始

认真做教育专心促就业

人工智能技术在无人零售中的实践

发布：烟台达内
来源：互联网
时间：2017-11-17 19:12

    2013年，人工智能的热潮爆发，各大科技公司都在研发方面投入巨资，研究成果也同样令人震撼。2015年，微软亚洲研究院在ImageNet图像识别大赛中准确率实现突破，系统错误率首次低于人类水平；2016年，AlphaGo 在围棋大战中击败李世石之后，2017年又击败柯洁。

    而AlphaGo的超强能力在带给人们惊喜的同时又让人担忧，人工智能会不会像科幻片中那样威胁人类的安全，并最终取代人类呢？其实，现阶段的技术水平还处于弱人工智能阶段，现在的人工智能只是看起来像人而已，并不能真正推理和解决问题，更不可能产生自我意识。这或许还是我们的一厢情愿，10月份谷歌的人工智能团队宣布AlphaGoZero（新版AlphaGo）可以彻底摆脱人类知识了。

    大数据时代的人工智能有着无可比拟的优势，也同样存在局限性。它们在感知任务中表现突出，而在认知任务中表现欠佳，比如它们可以识别出图像中的物体，却不知道物体的功能；它们擅长经验性的问题如下围棋、下象棋，却不擅长发明创造。

    利用人工智能技术的优势，并结合国内全球领先的移动支付态势，无人零售作为新零售的实践样本得到了极大关注。无人零售旨在利用视觉识别、传感器融合、深度学习算法等技术，让顾客能够自助完成选购、结账等操作，实现无人值守。    目前的无人零售主要有四种方式：RFID或者条码、自助机器人、机器视觉和多传感器。

    “淘咖啡”集商品购物、餐饮于一身，采用人脸识别技术，用户通过手机淘宝扫码便可进入无人零售店，离店前通过“支付门”会被自动扣款。存在的问题是高度依赖网络，使用的RFID标签则会限制商品的材质和数量，并增加成本。

    “缤果盒子”和普通的便利店类似，采用人脸识别技术，用户在关注微信服务号后可进入，离店时扫描RFID标签自助收银。面临的问题有RFID的技术缺陷，并且自助收银台影响购物体验。

    “F5未来商店”像一个升级版的自动售货机，能够提供便利商品和鲜食，用机械臂实现自助加工烹煮，最后用户在微信商城支付。不过熟食商品种类较少，还存在机械故障的风险。

    深兰科技“TakeGo”无人便利店需要用户扫手进门，注册掌静脉，无需运用手机APP,通过快猫机器人跟踪抓取动作进行购买行为识别和商品识别，出门直接扣款。但是对在店购物人数有限制，在遮挡等特殊场景下的识别率较差。

    “Amazon Go”需要下载APP,扫码进门，通过人脸识别和多传感器（RFID、压力感应、音频识别、视觉识别）计算有效购物行为并进行商品识别，识别精度高，但是系统人数过多会引发故障，并且由于RFID和感压层板的局限，商品的距离太远会影响追踪的准确性。

    京东无人超市从2016年初布局，到实现商品“拿了就走”,主要应用了卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等人工智能领域的前沿技术和多种传感器相结合，除了集成了以上智能、传感、互联的技术外，未来将从金融、供应链、物流、商品运营、用户运营等五大方面全面升级，赋能品牌商，通过大数据挖掘和分析，搭建一个消费者、品牌商、渠道商交互共赢的新平台。

    总之，无人零售店各具特色，并且可规模化复制，应用于更多场景。在节省人力成本的同时，可以跟踪顾客购物行为，帮助经营者优化店面设计，调整商品摆放位置，定制更好的经营策略。无人零售店也面临着挑战，超市的商品类型多、同一品类内差异小、样本不均衡。还有复杂的遮挡和光照环境都增加了商品识别的难度，此外，传感器识别能力和物品追踪算法水平欠佳，需要增加技术人员的投入和物流的工作强度。

    无人零售还在精准营销中体现着重要价值，利用无人零售店的数据，可以跟踪某件商品的销售情况，统计该商品的浏览次数和消费次数，分析该商品面向的人群，得出该商品是哪部分消费者的关注热点。同时，通过基于人脸识别的轨迹跟踪和身份认证，可以定向分析消费者的停留时间和购买行为，生成个性化的用户画像标签。对供货商来说，商品消费群体分析和商品生命周期跟踪可以作为生产决策依据，同时通过这些数据还可以预测将来消费者对某个产品的需求，实现个性化的产品定制。而对零售商而言，分析客户热点和客户购买行为，可以帮助商店不断进行升级改造，并优化广告投放的精准度，最终提高客户对商店的忠实度。

无人零售有望对运营效率、选址灵活性、后端供应链的数据支持等多个环节带来巨大影响，目前无人零售还在初期阶段，是对零售业自我补充和优化的一种形式。随着人工智能技术的发展和成熟，会驱动整个零售系统的资金、商品和信息流动不断优化，在供应端提高效率、降低成本，在需求端实现便捷、高效的全新购物体验。

更多烟台达内科技相关资讯，请扫描下方二维码

烟台达内科技