除了丰富多彩、脑洞大开的创意店铺与商品,推出一个吸引眼球的“黑科技”似乎也将成为一年一度的淘宝造物节的标配——去年是VR购物体验,今年则是正处于“风口”的无人店。

  在7月初的第二届淘宝造物节上,阿里将落地无人零售计划,呈现在名为“淘咖啡”的快闪店中。

  “淘咖啡”是一个占地200平方的线下实体店样板,集商品购物、餐饮于一身,可容纳用户50人以上,实际容纳规模可随场地面积而增加。消费者首次进店需要打开“手机淘宝”,扫码获得电子入场码,同时签署数据使用、隐私保护声明、支付宝代扣协议等条款,然后通过闸机,开始购物,此后手机不用再掏出。

  离店前,消费者会经过一道“结算门”,阿里内部戏称其为“剁手门”。严格来说,它由两道门组成,当第一道门感应到用户的离店需求时,便会自动开启;几秒钟后,第二道门将开启,此时已完成了扣款,一旁的提示器会告诉用户,“支付宝共计扣款XX元”。结算时,若消费者试图作弊,例如刻意掩藏商品、或撕毁电子识别码,则被视为不良记录,并影响其下次入场。

  在餐饮部分,“淘咖啡”设置了咖啡、甜品服务。在点餐区,用户都能够通过语音点餐,比如对服务员说“我要一杯冰摩卡”,下单需求会迅速被语音识别系统捕捉,并进行下单。“这是您要的东西,确认支付吗?”当用户被这么问时,他只要回答“确认”,相应款项就会自动从支付宝账户中扣除。

  所有下单用户和他们的下单信息都会被投到一块提示屏上,并且伴有相应的取餐时间提示。每个人的头像上都一定会出现不同的淘系会员身份标识,例如带红宝石的小皇冠就是APASS的象征。

  “淘咖啡”快闪店既是阿里无人零售解决方案的正式亮相,也是阿里线上、线下打通的一个实际应用场景。对于用户来说,减少了时间成本,也是一种新的购物体验,同时他们在线下的消费行为被数据化,能够在一定程度上帮助商家捕捉消费行为和数据。

  与AmazonGo相比,阿里的这套无人零售解决方案最大的不同之处在于商品识别和结算意图识别的环节。根据亚马逊申报的AmazonGo相关专利内容显示,AmazonGo通过特殊的货架来计算用户的购买,比如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。

  但这项技术曾出现无法准确识别的问题,比如无法在20人以上同时进入时保持正常工作,且没办法识别出商品被放到错误的货位。AmazonGo在2017年3月就打算在海外开店,也是因技术问题有所延迟。

  “淘咖啡”将商品识别和支付功能设计在了“支付门”上,货架区也会有信息捕捉,但更多是为了优化运营。

  另外,阿里的这套无人零售解决方案还运用了“非配合人脸识别”技术,比如在用户不配合看镜头的情况下,也能精准捕捉用户的生物特征,并进行匹配、计算,进一步还能成为商家优化运营策略的辅助工具。

  例如,当用户拿到某一样商品时的表情和身体语言,能够在一定程度上帮助商家判断某款商品是否足够符合他们的心意;通过捕捉消费的人在店内的运动轨迹、在货架面前的停留时长,则可以指导商家调整货品的陈列方式和店内的服务装置。

  即便今年被称为是无人店大年,但是阿里的这套无人零售解决方案仍然显得很有科幻色彩,它是通过哪些技术体系实现的,更重要的是,它离真实的零售世界还有多远?为此,36氪独家专访了淘咖啡技术负责人多马。

  36氪:请介绍一下“淘咖啡”里面的关键技术体系和它们在现实场景下的体现。

  多马:我们这个里面的技术是一整套的无人解决方案,不是单点的,有整体的学习和感知能力,主要技术是通过多路摄像头和传感器的融合,结合计算机视觉、机器学习、人工智能等,组成的一整套完整的一直在优化的系统。

  主要分三个体系来做到。第一个是生物特征自主感知和学习系统,主要解决的是在开放空间里消费者的识别问题,比如在入门场景和货架场景,首先让我们大家都知道这是个真实的人,然后通过入场扫码后绑定淘宝ID,让我们大家都知道这个人是谁,随后把淘宝ID和这个人的生物特征做绑定。

  当你走近货架,拿起商品,也有生物识别,不过我们没在货架上实现加购(商品识别),只是知道谁拿过这个商品,拿起、放下多少次,作为门店运营的一个数据积累,相当于PV//UV。我们大家都认为目前在货架做加购动作是有漏洞的,因为有可能消费者只是拿起来看看,参考一下,并没有结算意图。

  第二个是结算意图识别和交易系统。这个解决的问题,第一是要知道结算的意图,这是比较关键的,第二是商品的识别。具体商品识别怎么做到,现在技术还比较敏感,还不太方便透露,因为还涉及到一些专利没有申请完成,因为我们整体时间相对来说比较赶。但是肯定是探测到结算意图之后,才对商品进行识别,在两道门之间做到。

  在门口晃晃也不会产生误差,因为我们目前是两道门,当你两道门都走出的时候,才会确认是要离店了,由此产生结算动作。

  第三个是目标检测与追踪系统。我们要对店内发生的行为数据做一个追踪记录,比如刚刚说到的对于货架的访问情况,消费者的移动轨迹,在访问商品时的心情如何,货架的库存状态,这对于零售商以及后面的导购都很重要。

  36氪:目标检测与追踪系统是通过摄像头实现的吗,在店内什么位置会安装摄像头?

  多马:对,多路摄像头和传感器的结合,实际上这也是目前无人驾驶的比较标准的实现方式。只有摄像头也会存在误差,因为角度和光线的影响,所以是与传感器结合。

  现在我们安装摄像头是两个考虑,第一个是出于安全考虑,会有监控作用,这个是全覆盖、无死角的,第二个是识别关键意图,比如结算意图,所以会在关键的地方,比如货架、门口和点餐区安装摄像头。

  多马:整个无人店是一套学习的系统,不断在优化,所以肯定是需要提前学习和训练的。因为这次我们是参加造物节,所以“淘咖啡”里面的商品都是造物节的限量产品。但是我们的优势是,阿里在电商这方面的数据积累,所以我们的数据库基本是可以覆盖从商品、交易到评价,整个商品交易的场景的。还有一些假如没有的话,我们会单独去训练。目前我们是针对场景的训练,还不是通用的,所以更容易一些,比如关于咖啡店这个场景的,商品名称、购买流程等等都可以识别。

  多马:入门的时候,扫描后会有个签约的过程,签约主要是解决两个问题,第一个是同意人脸识别和身份采集的协议,第二个就是同意自动扣款的协议。代扣也是有上限的,目前造物节的场景,上限是5000人民币,未来不同业态是不一样的。

  多马:这次“淘咖啡”覆盖了两个业态,一个是餐饮,一个是超市。这两个业态是最有代表性的,我们以此切入来做了完整解决方案。从技术上来说,它是支持多个领域和业态的,只是各个业态有一些具体的不一样的要求,比如餐饮是需要实时结算的,而超市是出门结算的,但是技术核心还是我前面说的那三个系统。

  多马:我们是有成本测算的,但是还不方便给出。根本原因是,现在还不有代表性,需要结合真实的零售运营环境来做评估,要包括门店坪效、库存周转和整体的ROI。

  多马:挑战最大的是,在线下开放领域,消费者的配合度和消费的人的体验问题。传统的商品识别是商品对着设备做识别,我们做到的是,不用刻意对着设备,也能被识别,但前提是消费的人要配合,不要刻意地让商品避免被识别。

  我们的应对方案是,必须要识别到身份才能入场,你在店内我们要清晰的知道你的身份。进门的时候我们会做一个实名认证的鉴别,我们的体验店的顾客一定是实名认证的淘系会员。这是淘咖啡的情况。

  真实的线下门店场景,不仅限于淘系会员,但是我们会优先推荐通过淘系会员进行身份识别,会给到淘系会员一些权益。

  多马:阿里的电商一直在做线上线下的打通,这个其实在去年就完成了。现在做门店终端、做无人店其实就是一个顺其自然的过程。我们项目的开发时间是4个月,今年年初启动的。调研是去年就开始做了。我们是基于阿里很多成熟的技术积累和大数据能力,所以才能是一个快速落地的项目。

  多马:去年我们开始调研在线下我们能做的事情。开始调研的时候,无人店还没有像今年这么火,当时我们其实是单点调研,看了很多,比如图像分析、视频分析、语音技术、所有的传感器(红外、超声、热感应等等)、动力感应、压力感应、3D建模。实际上关注的领域还挺多的,但是不是所有都有应用到。

  我们决定做的时候,主要考虑的是如何融合做出一个整套的技术方案,因为单个技术肯定是解决不了所有问题的。所以我们第一步做的是,确定我们应该解决哪一些问题——你是谁、你的意图、如何支付,以及整个后续的跟踪。

  找到需要攻克的点了,再结合现有的技术看怎么去做。另外是把握度,哪些是严肃场景,比如支付是严肃场景,哪些是营销场景,再找适合的技术去解决。

  在调研的时候,比如调研人脸识别,我们会看集团内什么水平,业界国内外是什么水平,应用到了哪个级别,对于应用到开放空间的时候,我们该去做什么样的调整。举个例子,现在非配合人脸识别是业界还没有的,我们要结合现在人脸识别能做到什么样的水平,再做优化改进,达到我们的目的。

  多马:整套方案包括软件、硬件、芯片、IOT、大数据以及与阿里供应链的结合。我们未来的目的是让零售商可以更容易、也更知道如何去开店。对于有经验的人,我们大家可以做一些数据上的赋能。我们的目标还是赋能零售商。

  首先要基于某一个业态来适应,零售商对它的态度,以及不同零售商需要的无人化程度。我们做电商做的很成功,很大优势是大数据分析,我们大家都知道消费者要说明,能提前在供应链上布局。我们是想把这个能力赋能到线下。

  无人点解决方案并不是说门店里完全就没有人了,而是没有人做收银了,店里的导购还是能有,而且有更好的方式去导购,这才是我们真正想做的。

  造物节上是展示我们具备了这样的能力。当然我们肯定不只是在造物节上做,接下来肯定就会落地,但落地计划还不适合公布。

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