亚马逊寻求打破大型零售商
本周早些时候，亚马逊亚马逊宣布去，旨在改变旧的砖和迫击炮零售体验。官方新闻通过多种渠道破坏，包括生产良好的渠道YouTube视频显示购物者进入时尚的杂货店。概念的核心是没有任何物理结账系统;购物者在抵达时检查并按照他们通常浏览。亚马逊表示它使用的组合计算机视觉那机器学习和人工智能（AI）跟踪整个商店的用户和项目。当购物者选择一个产品时，这阵列的店内传感器和后端分析会自动制表最终账单（当然，允许购物者扣除亚马逊账户，允许购物者在他们的路上 - “只是走出技术。“根据初始报告，亚马逊实际上在其一个西雅图建筑中建立了1,800英尺的脚测试场所。虽然今天它只对亚马逊员工开放，但它表示可能允许公众在“2017年初”中购物。为了将商店的范围透视，它是一个适度的家的大小，而美国的38,000名超市大部分是50,000平方英尺或更多 - 超过25倍的大小亚马逊的商店。
亚马逊的项目是雄心勃勃的，但没有一件是显着的 - 这是系统集成，使其引人注目。市场的零售业是最早的高级室内感觉（AIS）的提升者 - 一种技术的工具箱，允许与建筑物以用户为中心的互动（参见Lux Research Report，“高级室内传感：建筑环境的下一个边疆“）。这可以从人们跟踪到消息传递，室内位置等等。像Aisle 411一样的零售创业公司和内部有助于数字化数千家零售店，例如Walgreens和玩具“R”我们。他们使用A.的灯塔，电子地图和传感器融合帮助指导购物者通过商店，最终增加“篮子尺寸”。前者甚至与谷歌的Project Tango一起启用增强现实能力在商店帮助购物者导航到特定项目并显示产品信息，具有令人兴趣的高精度。Lowes也使用它 - 它的“Holoroom”允许客户在自己的家中可视化家具。
亚马逊可以使用所有这些技术，甚至更多。然而，这里有一些非常相关的关键技术细节:
- 传感器融合是可能的，但大部分未被使用。虽然从购物者的智能手机中提取数据的想法经常被讨论，但在不涉及隐私的情况下使用它是困难的。迄今为止，已经使用此功能的零售商依赖于个人身份信息，要求购物者登录到一个频繁购物者帐户，允许他们跟踪活动、购买历史等。这种“签到”是跟踪用户在商店中移动的核心。很有可能亚马逊正在使用蓝牙信标和可见光通信虽然这些技术现在已经在市场上得到了应用，如Acuity Brands等照明公司。文中没有提到RFID，虽然亚马逊有可能使用它，但这个概念并不依赖于它。
- 计算机愿景在这种应用中取得了不当。虽然诸如Pointgrab的几种启动已经利用低分辨率视频进行感测，但很少有利用住宅段外的高端计算机视觉。使用计算机愿景的住宅安全摄像机，如面部识别等功能仍在开发中，或者工作差。设备本身的成本也很高，从每台相机250美元到400美元，因为它们需要在板载处理能力。假设50平方英尺的半径，费用将使同机单独为摄像机的每零售网站150万美元 - 不包括货架中的传感器（也需要）。我们发言的一个行业首席执行官告诉我们，将有优势案例，这将是非常具有挑战性的，而另一个硅谷退伍军人提出指纹扫描作为处理这个障碍的一种方式。
- AI必须适用于缩小用例以进行意义。新的亚马逊Go Retail Store体现了如何在场景后面实施AI，以解决特定问题，并在该过程中实现惊人的创新。亚马逊声称它的新店使用“深度学习，“一种取决于大型清洁数据集的方法（参见semi-supervised学习）。尚不清楚亚马逊使用程度AI技术目前，但对自动驾驶汽车的实施中的实施方式在亚马逊储存中的深度学习的一些潜在应用中的广告暗示中。例如，Direcnets的使用是广泛应用的，以处理诸如面部和对象识别的任务的图像，这最终最终可以使用它们在商店内导航并帮助检测用户拾取的任何项目。此外，可以容易地看到跟踪用户购买历史如何用于补充从传感器获得的信息，以便更好地通知系统可能被用户拾取的内容。深度神经网络的其他可能应用包括使用用户购买历史作为推荐发动机的输入数据，以帮助建议客户潜在兴趣的项目，甚至可以检测可疑的用户行为以防止盗窃。总的来说，尽管使用术语“人工智能”和“深度学习”可能最终是营销策略，但在亚马逊的深度学习中有一些非常有趣的可预见应用。并鉴于该消息宣布后不久亚马逊一个我，亚马逊很可能有科技备份它的言语并成功地应用AI，使未来的数字杂货店成为现实。
零售商本质上是关于其运营经济学的秘密，但他们正在尝试这些技术，因为它提供了与更好的用户体验相结合的操作改进。许多AIS技术没有明确的ROI - 也没有亚马逊商店。亚马逊的关键是为了它来利用未来的邻近用例的这些能力，例如使用机器人帮助恢复货架，提供店内个性化营养规划以及其他未来的情况。
Lux Research分析师Alex Herceg对本文也有贡献。
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