无人售货便利店行不行得通？这家公司准备用市场来检验

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亚马逊去年12月推出了亚马逊go，一个没有销售的线下便利店，彻底颠覆了传统的购物体验。顾客不再需要提着购物篮等待结账，只需拿起他们想要的东西，然后走出商店，从而完成一个轻松愉快的购物体验。虽然亚马逊go仍然是一个“半成品”，只对提交申请的亚马逊员工开放，但它在业界引起了激烈的讨论，并持续至今。

日前，“联商网”邀请了11位业内人士围绕无人便利店展开了热烈的讨论。许多客人有不同的意见。支持者认为，无人经营的便利店不仅免去了消费者排队付账的麻烦，还带来了更好的购物体验；它还可以降低企业的劳动力成本；虽然短期内由于技术原因它可能不会被广泛推广，但它绝对是未来的大趋势。看到这种下降的人认为无人便利店的技术还不成熟，无法应对成人流量；同时，由于技术和运营成本高，很难与普通便利店和无人售货机竞争。另外，培养用户的消费习惯需要时间，这会给无人便利店的推广带来一些障碍。

与此同时，国内一家研究无人便利店的企业逐渐引起了人们的关注。6月25日，在上海举行的“人工智能改变零售”高峰论坛上，组织者申兰科技与芝麻街信用和英伟达一起，在无人智能商店发布了三款快猫quixmart。据雷锋说。(公开号码:雷锋。quixmart采用take go系统，应用人工智能领域的前沿技术，如人工智能卷积神经网络、深度学习、机器视觉和生物识别，实现无人商店的全智能操作，如把手伸入商店、直接购物、不结账取货和离开。与仍然是半成品的亚马逊go不同，quixmart已经正式进入商业阶段。据悉，娃哈哈和神兰科技已经签署了3年10万个零售终端和10年100万个零售终端的合同。

那么quixmart有多神奇，它比亚马逊领先了一步？雷锋采访了神兰科技创始人陈海波先生，了解了quixmart无人便利店的技术细节，以及他对无人便利店未来发展的看法。

哪些痛点已经解决？任何技术的普及和普及一定是因为它解决了人类的一些实际需要。那么无人便利店解决了什么需求呢？陈海波先生认为，这个问题可以从两个方面来回答。首先，对于利润微薄的零售商来说，越来越高的人工成本变得难以承受，无人售货系统可以帮助零售商减少对人力的依赖，提高利润率。其次，对于消费者来说，我们如何在确保安全的同时尽可能简化购物流程？许多制造商给出了自己的答案，但陈海波先生认为这些答案并不完美。

无人便利店目前有三种主要选择:

首先是大家最熟悉的大型超市的自助结算系统(如彩虹之上)。消费者选择好的产品后，可以在自助收银台扫描产品，自己结账。这个方案的缺点是难以检查和监督。我们如何确保消费者不会得到更多而付出更少？挑战人性显然是不现实的。

第二是使用rfid芯片，它历史悠久，技术成熟，但成本高。此外，射频识别芯片也有致命的缺陷，如雷雨天气和液体罐难以感应。

第三个方案是人工智能识别技术，由亚马逊的亚马逊go使用。

然而，陈海波先生认为，尽管亚马逊go看起来令人惊叹，但仍有许多不足之处。首先，使用亚马逊go需要先下载应用程序，这对于获得客户来说成本很高。企业必须烧钱补贴，以迅速积累大量用户。如何保持客户粘性也值得思考。一旦企业不再提供补贴，用户很可能会卸载应用。许多企业已经在这一步中死亡。随着未来无人便利店的大规模推广，消费者每次进入便利店都下载应用是不现实的。

其次，消费者每次进出商店，都要用手机来验证，用户体验不是很好。一旦用户忘记了他们的手机，他们就不能去购物。

陈海波先生认为，无论是哪种无人值守的零售解决方案，都必须首先解决C端的用户体验问题，然后为B端客户削减人工成本。因为你能否进入商店取决于消费者，没有消费者，一切都是空.他认为，所有的媒体都应该从未来的无人销售中去除，消费者只需要依靠自己来完成购物。即使消费者光着身子走进商店，他们也能成功地买到商品。

如何从技术上实现它？要做到这一点，我们必须首先解决识别问题。Quixmart采用生物识别技术:它根据每个用户手掌的毛细结构生成一系列加密字符，这就是用户的“终生id”。陈海波先生指出，指纹识别、人脸识别等技术使用外部生物特征，容易获取，安全性低。然而，皮下毛细血管是内部生物特征，这是更私人的。此外，皮下毛细血管识别的错误识别率低于其他生物识别技术，只有30亿。这是因为皮下血管有更多的生物特征点——大约500-600个，而指纹只有十几个生物特征点。

在无人管理的便利店中，除了准确识别之外，还必须跟踪消费者并分析他们的行为。Quixmart使用卷积神经网络和机器视觉来分析消费者的姿势。据陈海波先生说，亚马逊go在这个链接中使用了人脸识别，但是人脸很容易被屏蔽。当消费者弯腰时，相机可能无法捕捉到脸部，所以很容易丢失。这个问题在姿势识别中并不存在，而且准确性也是有保证的，因为两个人的体型不能完全融合。

除了识别消费者，商品的识别也是一大难点。机器视觉识别商品的难点在于去除背景。对于机器视觉，商品和背景都是像素，需要识别。如果一件商品被放在传送带和固定的桌子上，相对容易识别。然而，当它被放置在商店中时，顾客四处走动，不断地移动商品，并且商店中的光线不断地变化，这将影响产品识别的准确性。

为此，深蓝科技开发了一套实时背景去除算法——除了消费者和持有商品的商品，所有背景都是模糊的。如果你和朋友一起去商店购买，你会把手中的商品交给朋友，在商品交接的瞬间，你会成为背景而变得模糊，从而提高商品识别的准确性。

消费者选择商品后，下一步就是付款。Quixmart无人商店被分成特殊的居住区。一旦用户进入结算区，客户默认已经决定购买商品，系统将自动发起扣款。至于用户如何支付，这取决于用户首次注册时绑定的支付账号。据悉，quixmart已经支持支付宝、蚂蚁花园、银联、微信等支付方式。

它可以应用于哪些场景？陈海波先生指出，无人售货系统最迫切的需求是小型便利店，因为这些便利店通常营业额小，人工成本高，接近30%。然而，由于大型超市的巨大营业额，劳动力成本的影响相对较小，他们的主要痛点在于供应链和采购系统。此外，大型超市的消费结构也很复杂，包括许多老年人，他们对无人值守结算系统的新技术接受度较低。

据雷锋说。神兰科技的无人便利店主要是中小型的。小型智能商店主要针对三口之家、多人和单批的应用场景，成本较低，硬件成本仅为1万至2万英镑。中型商店可达数十平方米，可同时接待数十人购物。

陈海波先生强调，虽然无人售货系统主要用于交通流量较小的场景，但将来也有可能引入大型超市。由于流量增加，系统面临的主要挑战在于需要更强大的图形处理器计算能力。在6月25日举行的“人工智能改变零售”高峰论坛上，申兰科技与英伟达达成合作，英伟达将在未来为申兰科技定制大型零售店的企业级gpu。

然而，在无人管理的零售/收银员企业家陈维龙看来，无人管理的便利店中使用的图像识别系统的准确性在小规模环境中是可以接受的——例如，10平方米、100个商品类别、2个用户——以及高资本和技术投资。然而，如果要进一步扩大，它将面临巨大的挑战，这是无人便利店的唯一出路。因为即使不考虑商业化的各种因素，这家便利店也只能从技术和应用的角度出发，达到50平方米和300个商品类别(不能具体说明)。

值得一提的是，为了保证quixmart无人便利店系统的稳定性，它可以在极端天气和恶劣的网络环境下正常工作，其识别和计算工作都是在本地进行的。

据陈维龙说，本地化可能是必要的，因为不可能控制这样一个移动空的位置。网络状态可能不可靠，而且计算量太大，如果放到云中，很可能无法使用。由于所有新的零售无人化方案都是基于硬件的，普及速度将会延迟，远远低于移动互联网。

如何运营和管理？传统无人自动售货机的一个缺陷是，用户必须在接触商品之前付费。Quixmart解决了“开门”的问题。用户可以开门自由选择，然后付费。用户体验的改善预计会带来交易量的增加。

此外，与传统的无人自动售货机相比，quixmart Smart Store取消了复杂的内部机械结构，腾出了更多的空房间来存放商品。空之间利用率的提高意味着补货频率和人工成本的降低。因此，陈海波认为，无人便利店取代传统的无人售货机“没问题”。

陈海波先生还针对外界提到的商品可能被恶意破坏的问题提出了解决方案。他认为，在未来，quixmart无人便利店可以访问芝麻信用评分。通过信用评分机制规范消费者行为。

目前对于无人便利店是否可行仍有很多看法，但神兰科技已经准备好用市场最好的试金石来检验quixmart。不管将来成功与否，申兰科技都是一个值得尊敬的企业。正如企业家陈维龙所说，“创新需要鼓励和宽容”，人工智能+零售之路必须有人去探索。

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