走，到线下去！亚马逊带着 Amazon Go 在西雅图向消费者敞开了大(2)

　　和自动驾驶场景不同，「零售场景下，商品非常重要，另外，人也非常重要。」阿里巴巴 iDst 首席科学家、副院长任小枫曾告诉机器之能。

　　目前， Amazon Go 主要是把计算机视觉、深度学习算法和传感器融合运用。

　　走，到线下去！Amazon Go的开业把我们一把拉进了智能零售时代

　　简单来说，如果你停在某个货架前选商品，摄像头会捕捉并记录你每一个拿起或放下的商品，同时，那些放置在货架上的摄像头用「手势识别」来判断你是把商品带走还是只看看然后放回原处。

　　货架上还嵌入了红外传感器、压力感应装置及荷载传感器，它们分别用来确认哪些商品被取走，又有哪些商品被放回原处。这些采买数据会实时传输至 Amazon Go商店的信息中枢，再通过算法最终完成系统自动结算。

　　可以看到，这一系列识别环节比较大的挑战就是要做到极高精度，算法要解决很多问题，也需要巨大数据库来不断提高算法性能。比如，在非正常光照或侧脸数据上多做数据训练。另外，也需要依靠硬件来加强人脸感知。

　　公司表示，如果跟踪足够精确，是可以区分多个人并排站在一个架子上的购买行为。例如，哪一个人拿起酸奶或蛋糕，哪一个只是浏览。系统还会知道这些购买者什么时候拿起物品并将其放回原处。

　　甚至如果你和两个撞衫的人在一起挑选商品，也可以准确为每个人计费。不过，当你是和家庭成员一起购物时，系统会难以「决定」该向谁收款。

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　　员工在西雅图的亚马逊高级商店准备新鲜食品。 摄影师：Mike Kane /彭博

　　根据之前曝光的专利申请内容，在识别商品方面，项目方案使用了大约 5-6 种传感器来配合计算机视觉进行识别。

　　尽管不确定目前这家门店是否已经解决了所有问题，但正式对外开放，显然标志着公司认为它已经完成跨越。

　　事实上，经过几个月的调试和改良后，Amazon Go 的检测能力已经得到了显著提升。去年 11 月彭博社新闻曾报道过三名亚马逊员工身穿皮卡丘服装试图欺骗商店的跟踪系统，亚马逊的算法为每个毛茸茸的顾客进行了正确的结算。

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　　走，到线下去

　　而在没有开业的日子，这家面积不大、仅有 1800 平方英尺的便利店，已经对零售行业产生了难以想象的影响力。

　　早在 2015 年 11 月，亚马逊就把目光转向线下，结合充分的线上数据，在西雅图开设了公司的首家实体书店。那时，该公司创始人贝佐斯就在接受采访时隐约透露出一个信息，亚马逊对于线下零售的探索并不会止步于此。

　　去年，亚马逊斥资 137 亿美元收购全食（ Whole Foods ）超市，拥有旗下共 460 多家门店。

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　　亚马逊还在西雅图开设了两个商品自提点，是超市货物快递项目试验项目的一部分，尽管最近取消了，但超市食品快递服务 Amazon Fresh 仍在继续。

　　亚马逊打造综合性零售帝国的野心一望而知。

　　大数据、AI 等多种技术的结合，让线下实体零售行业创造个性化服务成为可能，线上产品与线下的场景结合早已经成为智慧零售的关键。

　　「线下跟线上相比，有些时候说不定真有一些优势。」任小枫曾在去年云栖大会的演讲中提到，

　　「看有人有没有拿东西，看了多久，有没有放回去，可以用相机监控货架。如果跟身份结合，或者用人脸或者其它方式，可以做到很多个性化的体验，能够让你在每时每刻在店里面知道你是谁，提供个性化的服务。」