浅析Amazon Go的无人零售模式,这是一场烧钱的战争

发布者:Changsheng520最新更新时间:2017-10-25 来源: eefocus关键字:Amazon  无人超市  人工智能 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

亚马逊的Amazon Go便利店不但开创了无人超市之先河,且为视觉流派的物体识别方式树立了典型。综合此前外界对Amazon Go的说法,亚马逊的Amazon Go称得上是一种新型的经营模式。

 

尽管Amazon Go尚未对外正式运营,但中国的创业者们已经相继挤入无人便利店赛道。CIC灼识咨询CEO楼自昂在接受记者采访时指出,人工智能驱动下的无人零售是一种颠覆,只是要达到理想的技术水平还有很长的路要走。

 

即拿即走技术要求高

“Amazon Go目前仍只是向亚马逊内部员工开放,这家店就位于亚马逊西雅图总部大楼Day1的楼下,员工进出很方便。最初打算今年3月份前后正式向社会公众开放,但计划延迟了。”互联网资深分析人士关健向记者如是表示。

 

今年5月,关健去参观了亚马逊,但Amazon Go并不属于参观的项目,也没有对外开放,所以仅在店门口看了看。他向记者这样描述见到的场景:“当时是工作日晚上8点多,店内顾客很少,熟食加工的厨房员工已经下班,顾客拿手机上的app接受门口门禁机器的扫描后走入店里,购物完出门时直接走出来不用再扫码或再使用手机。门口位置可见的货架上面大多是零食、酒类和饮料等食品,排列得比一般超市稍微宽松些。店内角落布满摄像头、传感器等,有4、5名身穿橙色羽绒服的员工负责理货。”

 

根据亚马逊的官方说法,“Amazon Go是技术创新的成果,在Amazon Go内,我们应用了计算机视觉、深度学习算法、无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术,原理类似汽车无人驾驶。”

 

据记者了解,Amazon Go的核心正是“即买即走”。按照关健的说法,“即买即走”的出发点是当顾客扫描app进入超市后,就不再和手机打交道,也不再像一般超市那样,在收银台排队扫描商品,不管是自己扫还是收银员扫。实际上这项方案最难的地方在于店内的人工智能是否能够在人比较多的情况下仍然准确地识别每一个人拿了什么,买走了什么。亚马逊之所以推迟了正式开业时间,主要困在了“店内人数上限”问题上。

 

关健认为,Amazon Go的产品模式是目前已知的无人店各种方案中技术难度最高的一个,也是需要顾客参与程度最低的。他表示,未来待技术成熟后,还是要面对复制和扩张的问题。因为从成本和收益考虑,仅仅局限于“亚马逊线下零售的高科技玩具”这一概念的话,没有太多实际意义。未来向第三方实体店复制技术方案又是一个新难点。目前看,Whole Foods给Amazon Go提供实体店复制试验田的可能性不太大,因为Whole Foods店面面积太大,通常有四五千平方米,已经超出了便利店范畴,对设备成本与识别准确度的要求太高。

 

离大规模复制尚有距离

相较于Amazon Go的谨慎,国内无人便利店的玩家却是越来越多,而早在上海出现首家24H无人便利店时,店内就已经拥有所谓的人脸识别安全系统,但人脸识别实际上也是有难点的。

 

据记者此前了解,人脸识别在线下场景的应用比线上场景更为复杂。与在手机上使用,或实验室场景下的内测不同,商用的真实应用场景复杂多变,对人脸识别技术的挑战更大。比如,白天和晚上的光线不同,对采集的图像质量会有影响;因为用户体型不同,面对固定摄像头的角度和姿势各异,会进一步加大识别的难度。

 

楼自昂认为,目前国内兴起来的无人便利店和Amazon Go设想的技术水平有很大的差别。“比如Amazon Go要实现即拿即走,从技术核心和传感器数量上都有较高的要求。Amazon Go的技术核心是计算机视觉,需要大量的传感器和人工智能、人脸识别、货架动态识别的技术支持。目前国内包括缤果盒子等使用的是RFID技术,也就是每一个产品上面都需要一个标签。另外类似猩便利等使用的技术则是用户主动扫码,在偷盗率控制上难度较大。所以Amazon Go整体上的技术投入成本非常高。”

 

“国内的无人店无论是阿里的淘咖啡快闪店、苏宁体育无人店,还是缤果盒子这类微型店,都是把机器识别这个最重要的环节放在出口位置的门禁上,而非店内实时跟踪顾客。不管是用反欺诈能力不高的RFID技术,还是更原始的顾客在出口门禁机器上自助扫描商品标签,都属于比较初级的技术,严格说还不算真正意义的拿完即走的无人店。”关健向记者指出,无人便利店的这些方案还有待在实践中找到与中国超市环境相匹配的地方,比如超市收银员的劳动力成本真的已经高到无法承受了吗?”因此,巨头做无人店更多的是属于跟风,给新零售技术研发提供一个性感的场景,创业公司更多是冲着VC去的。

 

根据楼自昂的说法,无人便利店目前最大的挑战就是技术方面,就是技术瓶颈市场上整合,没有突破。因为很多技术都是掌握在各个大企业手上,但企业与企业在技术上无法实现共享,整个行业的发展就会滞后。

 

目前行业内资金已经很火了,资金应该是不缺了,缺的就是高精尖的技术和算法。由于太多的资金和小型玩家入场,而他们对于无人零售的发展缺乏长远的计划和成熟的技术支持,所以如果短期内大量案例失败的话,未来的资金也会成为无人零售行业新的困境。


关键字:Amazon  无人超市  人工智能 引用地址:浅析Amazon Go的无人零售模式,这是一场烧钱的战争

上一篇:格力开始卖机器人,汽车和手机都放弃了?
下一篇:AI人才遭哄抢,薪水福利诱人

推荐阅读最新更新时间:2024-05-03 01:51

抢滩AI,晶圆代工卷疯了
AI大模型时代来临,让我们见证了许多逆周期的怪状——AI芯片短缺、存储芯片供不应求、HBM产能告急……可以说,在AI时代下,什么样的新奇事件都让我们感觉见怪不怪了。 不过,最近市场上更怪的事情发生了——微软和Arm联手英特尔打造芯片,还说愿意为AMD代工。 这样的新闻在过去想都不敢想,无疑是一眼假。而现在,英特尔正在和昔日竞争对手握手,不得不感叹,世道终究是变了。 为了抢滩AI这一大热点,内卷的风终于吹到了上游晶圆代工。 英特尔和对手握了握手 为了抓住AI浪潮,英特尔在2月22日推出系统级代工——英特尔代工(Intel Foundry),并拓展其路线图。 在这次发布会上,微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉宣
[半导体设计/制造]
抢滩<font color='red'>AI</font>,晶圆代工卷疯了
AI数据服务“去伪存真”,打通智能驾驶全场景落地数据闭环
AI时代,什么样的数据才是MLOPS需要的数据?用什么方法来标注数据?智能驾驶数据解决方案如何研发迭代? 时下,道路上搭载L2级以上智能驾驶系统的车辆逐渐增多,安全问题备受关注。为了在竞争中脱颖而出,加速智能驾驶应用安全落地,智能驾驶企业必须依靠海量的高质量标注数据来训练优化算法模型。 伴随 人工智能 (AI) 大模型 应用的快速进展,作为AI技术底层基础的数据,既需要高质量、大规模,也需要多样性。特别是相比其他应用场景,智能驾驶的落地场景更加复杂,需要有大量场景化的高质量数据做支撑。 从感知到数据标注 智能驾驶车辆通过 雷达 、 激光雷达 、 摄像头 、 超声波 等各种 传感器 收集数据,实时感知周围环境,为实现
[汽车电子]
<font color='red'>AI</font>数据服务“去伪存真”,打通智能驾驶全场景落地数据闭环
AI语音生物识别技术将为未来生活带来更多乐趣
人工智能语音生物识别足够准确,可以进行身份验证。 在无处不在的消费物联网细分市场中,随着应用机会越来越多,各种娱乐、通信、家庭自动化、安全性以及其他各种设备层出不穷,使得人们的兴趣和需求越来越旺盛。对更具沉浸感和感知力的人机交互的需求是推动智能家居中边缘AI需求的关键因素。 其中人工智能(AI)的进步使语音生物识别技术具备了足够的准确性,不仅可以用于身份识别和个性化,还可以用于支付认证等应用。近期Synaptics和ID R&D公司的一项新解决方案提供了人工智能驱动的语音生物识别和反欺骗算法,可以在边缘设备的Synaptics SOC上运行。具体来说,该软件已针对Synaptics的VS600系列中的神经处理单元(NPU)
[物联网]
<font color='red'>AI</font>语音生物识别技术将为未来生活带来更多乐趣
Gartner发布中国企业人工智能趋势浪潮3.0
2023年6月13日 –在近期举办的2023大中华区高管交流大会上, Gartner 发布最新调研结果显示,中国企业正在将人工智能项目从原型转向生产,大多数企业已不再纠结于为何需要AI能力,而更加关注AI工程化能力的建设,以数据驱动决策为目标,持续为业务创造价值。一些领先的中国AI企业已经在各个场景中运用生成AI和其他新型AI技术,构建原生AI企业。 尽管CIO们普遍认为AI对业务具有巨大的价值,但董事会成员对AI持有怀疑态度,其实际效果未能达到预期。然而,ChatGPT的推出使得董事会成员和企业高管首次接触到生成AI的巨大潜力,开始相信生成AI能够为业务带来变革和巨大价值。这给CIO们带来了一些焦虑和压力,他们担心错过了生成
[工业控制]
当年我有魄力把ThinkPad卖给联想?
    可能现在在大家的心目中科技强大的公司有苹果,三星,微软,英特尔诸如此类的公司吧,但是小伙伴们可能忘了一个公司,Intel曾经只为这个公司做芯片,微软也只是给这个厂打工写程序,然后,它还嫌弃intel效率太低,让它把技术无偿交给AMD,然后它知道了笔记本电脑将走向末路,把ThinkPad的核心技术卖给了联想(当初我还以为联想收购了它O__O “…),说打这里大家应该知道是哪个公司了吧,可以说现在美国比较强的科技公司和它都脱离不了关系,那就是科技公司的“祖宗”IBM。     前日,IBM宣布了2017年第一季度的业绩,随后股票被卖空。根据Bernstein的Toni Sacconaghi所言,“IBM的营收不算好。”IBM交
[汽车电子]
L4级别自动驾驶AI技术,毫末智行智能跟随机器发布
4月1日,毫末智行宣布正式发布智能随行伙伴机器人——Trans-future。这款智能随行机器人使用毫末自研的L4级别自动驾驶AI技术,能够穿梭在办公等各类场景中,完成人机协作、自动跟随、自主避障、智能对话、情感识别等智能化任务,整体技术相对成熟。 毫末智行是中国规模最大的量产 自动驾驶 AI公司,目前乘用车辅助驾驶用户行驶里程突破600万公里,辅助驾驶系统已经更迭两代,坦克500、魏牌等众多车型已经搭载毫末辅助驾驶系统。除乘用车方面外,毫末智行还在在末端物流、智能硬件方面也展开部署。智能硬件领域,除Trans-future外,毫末“自动跟随载物平板机器人”也在2021年已研发落地,最高可自动托运150公斤产品。 此前,毫
[汽车电子]
L4级别自动驾驶<font color='red'>AI</font>技术,毫末智行智能跟随机器发布
NVIDIA Jetson TX2 赋能终端设备实现人工智能
中国北京— 2017年3月8日—NVIDIA公司(纳斯达克代码:NVDA)今日宣布推出NVIDIA® Jetson™ TX2,这一仅有信用卡大小的平台可为终端应用提供人工智能计算支持,助力打造高度智能化的工厂机器人、商用无人机和智能摄像头等,全面开启人工智能城市的大门。 Jetson TX2所提供的性能为早前版本的两倍,即能够以两倍以上的功效运行,且功率低于7.5瓦。这使得Jetson TX2能够在终端应用上运行更庞大、更深度的神经网络,让设备更加智能,具有更高的精度和更快的响应时间,以执行如图像分类、导航和语音识别等任务。 NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla表示:“Jetson TX2为
[物联网]
NVIDIA Jetson TX2 赋能终端设备实现<font color='red'>人工智能</font>
微软或成最大云服务提供商 人工智能是巨头角逐下一站
  7月5日, 微软 宣布为了更好地适应“云计算优先”战略,将对公司业务进行重大调整。目前的云计算市场,亚马逊和 微软 分别位居一二,经过 微软 的重组后,其排名会有所变化。相关研报指出,微软的云业务可能在今年首次超过亚马逊的AWS,将10年来首次成为最大的云计算服务提供商,从行业追赶者变成行业领导者。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。   那么,这次微软的业务重组具体有着怎样的变化?在拓展业务方面有怎样的核心发展战略?云计算的市场竞争格局如何?    微软增长引擎已切换到云计算,有望成全球最大云服务提供商   据了解,微软这次的重组主要在销售部门,将被分拆为两个部分,分别针对大客户和中小客户。将为制造、金融服务
[网络通信]
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved