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CVPOS自助收銀的挑戰(zhàn)以及商品識別算法工程落地方法和經(jīng)驗

來源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/6/9   主題:其他 [加盟]

AI+零售

首先,AI+零售定義為以人工智能為核心技術(shù),為零售行業(yè)降本增效,增強用戶的體驗。也就是人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)里,是為了提升它的效率、降成本、整合資源并增強體驗。但在實踐中發(fā)現(xiàn),AI的能力并沒有我們期待的那么美好,所以在落地的過程中,更需要腳踏實地的抓緊節(jié)省成本的關鍵指標。

近幾年,接觸到AI+零售的概念,大概是從16或17年的無人店開始,它確實是風靡一時,但是到后面主要是往自助結(jié)算、人臉支付、智慧營銷及門店管理的方向發(fā)展。形態(tài)變得越來越沉穩(wěn),看到大家在風口前面慢慢冷靜下來,回歸到務實和理性,這是行業(yè)健康發(fā)展非常樂于看見的情況。為什么無人店不能夠堅持下去,或者說現(xiàn)在越來越少?一個原因可能是人的誠信問題;另一個是管理、維護成本還很高,而體驗卻沒達到非常極致的效果,所以大家也不再往這個方面去考慮。

目前AI+零售會有哪些業(yè)態(tài)呢?我們總結(jié)了4大產(chǎn)品業(yè)態(tài)。第一是自助結(jié)算,第二是無感購物,第三是新型支付,第四是智慧營銷。

自助結(jié)算是在收銀環(huán)節(jié)節(jié)省成本,從整個零售行業(yè)來考慮,結(jié)算是在所有消費行為的末端,也是最容易想到并且場景最容易控制的,所以大家都愿意在這方面進行研發(fā)。自助收銀產(chǎn)品主要是自助結(jié)算臺,包括RFID的和視覺的,另外還有一些掃碼設備,購物車以及冰箱等。實踐證明,這些設備做的越簡單,越易用,節(jié)省成本的效果就越顯著。

第二是無感購物,拿了就走,這是最接近無人店的一種產(chǎn)品。他沒有固定的結(jié)算的流程,挑完商品之后,出門就完成自動結(jié)算。它大概經(jīng)歷了兩代,第一個是RFID的模式,第二個是完全基于視覺的模式。RFID相對比較簡單,而且比較容易實現(xiàn),只要在商品上加入特定的標簽,出門時通過感應完成商品的檢測,從而生成訂單。RFID實際上完成了一種成本轉(zhuǎn)移,把末端的結(jié)算的成本轉(zhuǎn)移到中間用來貼標簽、管理商品的成本。而視覺方案確實是解決了成本轉(zhuǎn)移的問題,但是它本身造價比較高,要求的運算能力、傳感器的精度、規(guī)模都非常的大,而且并非真的無人,還需要按照一定規(guī)則進行運營,所以真正達到無人落地還需要很長的一段時間,它涉及到成本、技術(shù)和客戶顧客的習慣的問題。為什么還繼續(xù)堅持做這樣的產(chǎn)品?或許這是人類對未來的生活方式的期許和信仰。

第三是支付,自從誕生了掃碼支付以后,我們攜帶現(xiàn)金的機會大大降低,這方面確實改變了我們的生活。下一步肯定會向無感支付的方向發(fā)展,它的第一階段是人臉支付,我們在17年時借助微信的免密支付,率先推出了人臉支付+手勢識別的模式,實現(xiàn)零接觸的支付方式。隨著人們對支付安全性的信心越來越強,人臉支付在未來必定成一個比較流行的趨勢。

第四是智慧營銷方面,可以通過一些會員識別的方式,對會員做精準的推薦,向商戶提供合適的營銷策略。門店可以借助布置的傳感系統(tǒng),比如用于人臉支付的人臉識別機,識別會員,然后通過室內(nèi)的監(jiān)控攝像頭進行客流統(tǒng)計,并且獲取一些購買行為的情況,做大數(shù)據(jù)的處理,就可以向門店提供供應鏈管理、門店運營、營銷推薦等服務,讓門店的經(jīng)營更加省時省力。

這四個的產(chǎn)品模式都是圍繞在提高效率,這也沒有違背剛剛提到的人工智能就是為了節(jié)省成本這一點。下面從收銀環(huán)節(jié)來介紹人工智能落地的應用情況。

CVPOS自助收銀的應用和商品識別的難點

我們講到的自助收銀設備叫做CVPOS,從名稱看出它是借助視覺的技術(shù)的POS機。首先從它的基本的需求開始介紹,作為一個自助設備,它的基本功能是要自己操作,輸出訂單并完成結(jié)算,而不需要其他人員參與,這是產(chǎn)品最頂層的需求。再往下探一些需求,相比于掃碼支付而言,怎樣提升體驗呢?它可以一次識別多個,并且解決掃碼不能解決的非標品問題。根據(jù)這兩級的需求,產(chǎn)品的模式是嘗試用攝像機拍攝結(jié)算臺上的所有的商品,用視覺模型進行識別。當然也可以用別的傳感器,但是視覺是最準確的。如果大家了解這個行業(yè),可能會出現(xiàn)用重力傳感器去識別,但是它的限制會高很多。












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