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阿里黑科技布局無人超市,亞馬遜嚇得一身冷汗!

時間:2017-07-10 10:20:51來源:互聯網

印聯傳媒資訊】杭州無人超市出現在我們視線中,這一次的玩家是阿里巴巴的馬云。


提前體驗了一把阿里無人店“淘咖啡”,雖然叫“淘咖啡”,實際上也是綜合型的小型零售超市,整個購物流程非常簡單:進店前,先打開手機,用支付寶掃二維碼綁定支付寶賬戶,并授權小額代扣(每天每人上限 5000 塊),完成后用手機掃碼過閘機。這時候就能進店挑選商品,和平時逛商場一樣,當你挑好物品后,可以拿在手里,或放在購物袋里,甚至直接放進隨身背的包里。


在“淘咖啡”的出口,有一個預設的玻璃通道,當你要通過時,系統會對你買到的東西進行結算,然后你只管出門,需要知道花了多錢的話,手機會收到推送信息,包括了購物清單以及扣款總額。



阿里巴巴無人超市曝光,拿了就走!


第一步:掃碼通過閘機


第二步:選購商品


最后一步就是支付。


當你拿著商品離開時,必須要經過兩道“結算門",也可以叫“剁手門"。


第一道門:感應你即將離店的信息,并自動開啟。


第二道門:這才是最關鍵的一道門,當你走到第二道門之時,屏幕會顯示“商品正在識別中”,馬上再顯示“商品正在支付中”,自動扣款,大門開啟。


出來了……剁手完成。因為沒人收錢,沒掏手機,沒掏錢包,所以沒任何感覺。


這時候,手機提示收到一條淘寶推送,點開一看——


剁手于無形之中!!!!!


想渾水摸魚?不可能!



工程師們做了一次內測,把多種“渾水摸魚”的場景在店里測試,例如把商品放進書包里、塞進褲兜里;多人擁擠在一個貨柜前搶爆款;戴墨鏡;戴墨鏡+戴帽子……


測試結果顯示,基本都能識別,并自動扣款。也就是說,那些想戴墨鏡或口罩,把商品放進口袋悄悄拿走的人,可以醒醒了。


那我在里面隨便吃喝,破壞貨品?不可能!


整個店內裝著不少的攝像頭。


根據分析,這個無人超市可能有以下幾項黑科技。


1、骨骼分析


據了解,"淘咖啡"面積 200 平方米,內部壓力測試結果顯示,同時在店人數 50 人基本沒問題。


螞蟻金服的工程師介紹說,"淘咖啡"在物聯網支付方案用的是多模態識別,即計算機視覺疊加傳感器感應。


這兩項技術方案運用的權重比例,螞蟻方面沒有透露。對此我試著做了一些猜想:


首先,多模態生物識別是指整合或融合兩種及兩種以上生物識別特征,利用多重生物識別技術的獨特優勢,這其中就包括了人臉、指紋、虹膜甚至是骨骼分析等方式。通過多種技術+數據分析,能夠使認證和識別過程更加精準、安全。


而如果說計算機視覺技術用的權重更大,那么有可能是用了人臉識別+骨骼分析的技術。人臉識別大家都已經比較了解了,手機上也有不少應用都會用到,我們不妨看看為什么可能會有骨骼分析技術吧。


簡單來說,骨骼分析就是在攝像頭眼中,在超市里走過來走過去的,只是一堆堆骨頭,骨頭之間再怎么疊加、交叉,基本還是可以被識別出來哪根骨頭是誰的,這對于保證多人同時在店購物的識別精準度,起到重要作用。


而之所以推測骨骼分析,不是現階段較成熟的圖像分割技術(即把捕捉對象的邊緣分割出來,從而去識別對象的行為),是因為后者存在一個問題,就是當店里人數一多,攝像頭就容易抓瞎:假如十幾個人同時在搶購同一款商品;或者幾個人手交叉著去拿各自想要的商品,對圖像分割來說,非常容易出現混亂。


所以,假如"淘咖啡"能夠同時允許 50 人在店內活動的話,圖像分割技術確實不如骨骼分析來的靠譜,也許就是包括了人臉識別+骨骼分析這兩種結合在一起的結果。


2、眼動追蹤


在逛"淘咖啡"時,工人還在現場布置天花板上方的攝像頭和傳感器,根據攝像頭數量和擺放位置,我推測"淘咖啡"店還疊加了眼動追蹤系統。


"眼動追蹤"可能會讓一些人想起來當年在三星手機上,那個根據人眼動作來自動瀏覽手機內容的功能,不過當時那項技術實際使用效果并不如想象中美好,所以后來也在三星的機型中取消了這個功能。


但之所以推測"淘咖啡"會有這樣的系統,是因為它可以捕捉兩個維度的信息:


一是店內,包括店內的實時熱力圖:客人最喜歡走哪條路線,哪個貨架的客流量最密集,哪個貨架人流停留的時間最長,哪個貨架比較冷清等等。


第二是用戶,比如甜品貨架前的客人男女比例如何,平均體型偏胖還是偏瘦;客人站在貨架前,眼睛最習慣首先往哪里看(以推算出貨架真正的黃金位置)。


實際上之所以這么推測,也是因為在物體識別領域,計算機視覺普遍被認為是識別人與商品的未來主流方向,我們曾經介紹過的 Amazon Go 就是一個典范。阿里在這個方向上顯然也是很有想法,"淘咖啡"公測前不久,阿里宣布負責 Amazon Go 首席科學家任曉楓加盟,巧合中有必然。


雖說"無人超市"這樣的事在長期以來一直是停留在愚人節科技玩笑里的存在,甚至在去年 Amazon 宣布 Amazon Go 后,仍有一部分聲音認為它的噱頭大過實際效果。但去年到今年不少朝這個方向努力的公司都有了進展,我想,待技術成熟落地之日,再來看現在,也許會有不一樣的感受吧。


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