當(dāng)然，不論是 Amazon 還是阿里，里面都用到了 CV，主要用在人臉支付方面（起碼阿里是這樣的）。但是人臉支付的難度也并不高，大約是 1：100 的識(shí)別問(wèn)題（進(jìn)出門(mén)閘機(jī)起來(lái)作用）。
Amazon Go 把自己塑造成 CV 應(yīng)用的典范，而阿里無(wú)人超市繼續(xù)跟進(jìn)，以黑科技的概念炒作，讓媒體和大眾自嗨了一把。
實(shí)現(xiàn)無(wú)人零售必然是技術(shù)先行，要討論用了什么技術(shù)必須了解必須解決什么問(wèn)題？無(wú)人零售的基礎(chǔ)問(wèn)題就是無(wú)人收銀或無(wú)人防盜的問(wèn)題。
我對(duì)技術(shù)的態(tài)度是 RFID 會(huì)徹底淘汰，或在個(gè)別場(chǎng)景運(yùn)用。AI 分量會(huì)加重，但是短期內(nèi)無(wú)法起到?jīng)Q定性作用。目前為止，RFID 和 CV 的識(shí)別效果是一樣的差、貴且麻煩，不同的是 AI 聚集了大量精英，未來(lái)有可能突破。
YI Tunnel CEO 吳一黎
RFID 會(huì)增加運(yùn)營(yíng)成本，包括人力和財(cái)力，隨著圖像識(shí)別算法的優(yōu)化，RFID 肯定是會(huì)被徹底取代的。人臉識(shí)別更多的應(yīng)用是在會(huì)員體系系統(tǒng)打通，刷臉支付、客流統(tǒng)計(jì)等。
我覺(jué)得技術(shù)還是需要服務(wù)于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，例如如何解決 SKU 識(shí)別準(zhǔn)確性，識(shí)別速度的問(wèn)題，以及單店如何確�？梢远嗳送瑫r(shí)購(gòu)物等問(wèn)題。
隨著數(shù)據(jù)的大量采集，算法一定是會(huì)優(yōu)化的。在無(wú)人店領(lǐng)域，一定時(shí)期內(nèi)，大家會(huì)圍繞“如何把技術(shù)有效轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用”下功夫。
小麥鋪副總裁全斌
不同技術(shù)方案的側(cè)重點(diǎn)和收益點(diǎn)不同，將不同的技術(shù)結(jié)合起來(lái)為智能便利店服務(wù)，能夠互相彌補(bǔ)技術(shù)短板，滿(mǎn)足全方面的技術(shù)需求。
技術(shù)解決零售結(jié)算就是靠識(shí)別人和物，所有識(shí)別手段有圖像識(shí)別（二維碼、人臉、商品圖片都是）、語(yǔ)音識(shí)別、射頻識(shí)別（RFID，NFC）、生物識(shí)別（氣味、指紋、虹膜、掌靜脈），而技術(shù)方案的可行性主要考慮三個(gè)因素：技術(shù)成本、識(shí)別成功率、用戶(hù)接受程度。我們都研究過(guò)，實(shí)際上在零售場(chǎng)景具備較大可應(yīng)用性就只有圖像識(shí)別和射頻識(shí)別，語(yǔ)音和生物應(yīng)用還有待時(shí)日。
生物識(shí)別比如虹膜，雖然成功率高，但成本也高，而且無(wú)法用于將人和商品的購(gòu)買(mǎi)關(guān)系識(shí)別出來(lái)，最重要的是用戶(hù)一直以來(lái)?yè)?dān)心虹膜識(shí)別對(duì)眼睛的副作用。語(yǔ)音識(shí)別成本不高，但是準(zhǔn)確率低，用戶(hù)接受程度低，人們購(gòu)買(mǎi)時(shí)依靠手和眼睛，無(wú)法接受靠說(shuō)話買(mǎi)東西。
除了現(xiàn)在應(yīng)用的主體技術(shù)——人臉識(shí)別技術(shù)，智能便利店行業(yè)未來(lái)還會(huì)引入新技術(shù)，例如用戶(hù)畫(huà)像、消費(fèi)行為分析技術(shù)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、會(huì)員管理、社群運(yùn)營(yíng)、智能零售終端等多方面技術(shù)，清晰地掌握現(xiàn)有和潛在的顧客特征，建立用戶(hù)對(duì)社群的認(rèn)同感和依賴(lài)感，從而激活市場(chǎng)活力增加用戶(hù)粘性。
孚利購(gòu) CTO 李穎悟
未來(lái)必然是各種技術(shù)綜合運(yùn)用，提高效率，降低成本，改善購(gòu)物體驗(yàn)。
國(guó)外無(wú)人便利店聲音最響的是只有 Amzon Go，而國(guó)內(nèi)有巨頭也有創(chuàng)業(yè)公司，看起來(lái)更熱鬧，主要原因是什么？深蘭科技 CEO 陳海波
一是零售痛點(diǎn)已到不可承受之痛，內(nèi)因求變；二是線上不得已轉(zhuǎn)向線下推動(dòng)和帶動(dòng)零售升級(jí)；三是資本助熱推波助瀾。
天若科技 CEO 陳維龍
熱錢(qián)多、項(xiàng)目少、閑人多。
團(tuán)購(gòu)，外賣(mài)，O2O 釋放了一大波創(chuàng)業(yè)成功者和失敗者，這些人沒(méi)地方去，辦公室貨架都是這些人在搞。等摩拜 ofo 合并了，共享充電寶合并了，又會(huì)釋放一撥人再弄一批項(xiàng)目出來(lái)。
當(dāng)然這些是次要原因，核心的原因還是無(wú)人零售方向有價(jià)值，這個(gè)終極價(jià)值就是流量數(shù)據(jù)價(jià)值。當(dāng)然具體項(xiàng)目要具體分析。
YI Tunnel CEO 吳一黎
“看起來(lái)”更熱鬧，是大家手里都有技術(shù)，每天都在做各種展示，媒體也在大量報(bào)道。
人工智能技術(shù)，一方面是提高消費(fèi)者體驗(yàn)，另一方面是需要給零售商節(jié)省成本。如果不能達(dá)到，技術(shù)只是 Demo 而已。所以，能實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)才有價(jià)值。
小麥鋪副總裁全斌
從需求端來(lái)說(shuō)，由于傳統(tǒng)零售兩個(gè)最大成本——人工和房屋大幅上漲，對(duì)零售業(yè)態(tài)影響比較大，很多人都在尋求新的技術(shù)解決方案來(lái)解決。傳統(tǒng)便利店在人員招聘和管理方面也面臨很多問(wèn)題，比如年輕人去傳統(tǒng)便利店就業(yè)意愿不高，在擴(kuò)張的時(shí)候也會(huì)遇到很多挑戰(zhàn)。
從供給端來(lái)說(shuō)，如今各垂直領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展都趨于成熟，人臉識(shí)別、語(yǔ)音、線下支付等等，所有垂直類(lèi)型的技術(shù)解決方案都比較成熟了，只需要一個(gè)技術(shù)整合者來(lái)整合所有垂類(lèi)型的技術(shù)應(yīng)用，就有機(jī)會(huì)能形成比較好的商業(yè)化落地創(chuàng)新模式。
此外，資本驅(qū)動(dòng)力也非常重要，它對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新來(lái)變革傳統(tǒng)線下業(yè)務(wù)是有很強(qiáng)訴求的。兩點(diǎn)結(jié)合，也就是需求碰上了錢(qián)，自然就會(huì)產(chǎn)生比較大的推動(dòng)效益。
共3 上一頁(yè) [1] [2] [3] 下一頁(yè) 第1頁(yè) 第2頁(yè) 第3頁(yè)
搜索更多: AmazonGo
