关键技术框架成型,无人零售接棒“AI+消费”

一、Amazon 开创无人零售场景,阿里巴巴跟进强化趋势

近日,阿里巴巴将筹划多时的阿里实验室无人零售项目进入实际搭建阶段,并对外公 布了首个应用落地场景——名为“淘咖啡”的无人咖啡馆。在无人零售场景中,用户通过 身份识别后可以自由购物,离店时实现无缝结算,方便高效。

无人零售最早的业态来源于传统的无人售货机和无人便利店,而 2016 年 12 月亚马逊 推出的无人超市 Amazon Go 一经公布即引发市场强烈关注,将无人超市和无人零售概念 带入新阶段。此次阿里巴巴的跟进,是无人零售厂商中影响力巨大的一次尝试,也因此再 次吸引市场兴趣,并引发相关领域的投资热度。

(一)Amazon Go 首试无人超市,行业迎来全新模式

1、革命性产品 Amazon Go
2016 年 12 月 5 日,亚马逊宣布推出革命性线下实体商店,Amazon Go。目前唯一的

一家门店设在美国西雅图,2017 年年初开始面向亚马逊内部员工开放,计划于 2017 年年 内对外开放。

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顾客需要事先下载 Amazon Go 的手机应用,在入口扫码通过后,即可进入超市自行 购物。Amazon Go 的传感器会计算顾客有效的购物行为,并在顾客离开商店后,自动根 据顾客的消费情况在亚马逊账户上结账收费。

亚马逊采用了自主研发的“Just walk out”技术来支持整个无人超市的自动化流程。 这套系统主要是基于计算机视觉、深度学习算法和传感器融合来实现的。根据亚马逊官方 介绍,这套技术和无人驾驶领域类似。一方面,系统需要借助手机应用来生成和识别用户 身份;另一方面,超市中需要部署大量的传感器装置,包括 RGB 摄像头、深度摄像头、 红外传感器、压力传感器等。

具体的技术方面我们将在后续章节展开讨论。

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2、亚马逊收购全食(Whole Foods) 作为一个从线上购物商城起家的互联网企业,亚马逊进入线下零售市场充满动力。零

售模式要做好,需要重视两个方面:成本效率和购物体验。成本领先策略也是零售行业最 常用战略。亚马逊相信借助自己的科技,有利于降低零售体的运营成本,并提升用户体验。

在推出 Amazon Go 这样一个测试系统之外,亚马逊还在北京时间 6 月 16 日晚,宣布 以约 137 亿美元(约合人民币 933 亿元)的价格收购全食超市(Whole Foods Market)。 整个交易预计将于 2017 年下半年完成。如果交易顺利通过审批并完成,这将成为亚马逊 迄今最大的一笔收购。

全食超市成立于 1978 年,总部位于德克萨斯州奥斯汀,是全球首屈一指的天然有机 食品超市,是美国第一家拥有“有机食品认证”的商店。目前,全食超市在美国、加拿大 和英国拥有 460 多家门店、约 87000 名员工。另外,全食超市连续 20 年被评为“财富” 杂志“美国百强企业”之一。其在 2016 财年,公司销售额约为 160 亿美元。

亚马逊收购全食的原因除了公司 CEO 贝佐斯提到的全食是受几百万人喜欢的优质公 司,“提供最好的天然有机食品”之外,我们认为,还有几个方面的考量:(1)全食的 线下渠道和实体店资源也有利于为其进军线下市场铺平道路;(2)可以为未来线上线下 业务的结合提供充分的想象空间;(3)亚马逊可以将技术引入到全食的实体店内改善其 运营水平,获得更多增长。

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(二)阿里巴巴高调跟进,市场热度极大提升

1、“阿里版”无人零售方案发布 阿里巴巴的无人零售方案是有阿里实验室的“无人零售计划”孵化而来。正如前文所述,

首个阿里版无人零售的落地场景“淘咖啡”是占地 200 平方米,功能包括商品购物和餐饮等, 可同时容纳顾客达 50 人以上。在阿里版的无人零售中,用户进店时需要打开手机淘宝应用, 扫码获得电子入场码。首次使用还需要签署数据使用、隐私保护、支付宝代扣协议等条款。用 户通过认证闸机后的购物过程不再需要使用到手机。最后离开时,用户需要经过一道双层结算 门。第一道门感应到用户的离店需求时,会自动开启;几秒钟后,第二道门将开启。自动结算 过程就在这段时间内完成并做扣款操作。用户也可以通过机器查看支付宝扣款金额等。

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从技术角度看阿里版的方案与亚马逊类似,均为通过手机应用完成用户的认证授权, 通过部署的传感器完成购物操作识别。实际上,亚马逊负责 Amazon Go 的华人科学家任小枫近期已经加盟阿里巴巴 iDST 研究院,任首席科学家和副院长,将在阿里巴巴不同业 务场景中负责提供计算机视觉服务。根据其个人主页显示,任小枫从 2003 年开始任职于 亚马逊无人零售店 Amazon Go 部门,领导计算机视觉算法团队。

与此同时,蚂蚁金服“生态共赢基金”宣布设立 1 亿元专项基金进行创业扶持,重点 关注信用生态创业领域。其扶持的深兰科技近期在支付宝、芝麻信用及 NVIDIA 英伟达等 多方通力协作之下,发布了三款无人智能店 TakeGo。

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阿里巴巴筹备进军无人零售本身已经一段时期了,此次正式在线下铺设试点咖啡店, 应该是基于技术较为成熟的前提上进行的。我们认为,受益于支付宝的普及率和市场地位, 阿里版的方案在支付等领域相对于 Amazon Go 的整体系统将更具优势。而在计算机视觉 等技术方面,预计双方将围绕各自的场景进行更多的研发和优化。

2、参股三江购物、私有化银泰商业、与百联战略合作 由于电商的增速近些年来在下滑,同时线上线下结合被看做是一个具备发展潜力的方

向,因此阿里巴巴同样在积极布局线下商业资源。

2016 年 11 月 18 日,三江购物公告阿里巴巴计划以一系列投资安排对三江购物投资 约 21.5 亿元。三江购物称,引入阿里巴巴作为公司战略投资者,一方面可以引入互联网 思维和视角,拓宽互联网业务的管理和经营思路;另一方面借助阿里巴巴集团在电子商务 平台运营方面的成熟经验,推动公司加速实体与互联网的融合等,实现公司业务战略升级。 三江购物成立于 1995 年 9 月,2011 年 3 月在上海证券交易所挂牌上市,是浙江省最大的 连锁超市之一,门店达 160 多家,遍布浙江省内的宁波、杭州、绍兴、台州、丽水、嘉兴、 舟山等地市。

2017 年 1 月 10 日,阿里巴巴宣布联同银泰商业(集团)有限公司创始人沈国军的全 资公司要求银泰董事会向股东提呈有关通过协议安排私有化银泰的建议。根据建议显示,阿里与沈国军公司组成的联合要约方以 10 港元每股的价格购入银泰商业计划股,比最后 60 个交易日的平均收市价溢价约 53.59%,比 2016 年 12 月 28 日停牌前最后交易日的收市 价每股 7.03 港元溢价约 42.25%。此次交易所需的现金金额最多约为 198 亿港元(合人民 币约 177 亿元),联合要约方将以自有资金或债务融资方式支付所需款项。银泰商业是中 国领先的百货连锁企业,运营 29 家百货店及 17 个购物中心,主要位于中国一线及二线城 市。阿里方面称,移动互联网让集团能够与实体零售商通过“会员通”整合线上线下消费 者数据,通过“服务通”优化消费者的购物体验,并通过“货品通”来提升库存度增长。

2017 年 2 月 20 日,阿里巴巴与百联集团宣布达成战略合作,将基于大数据和互联网 技术,在全业态融合创新、新零售技术研发、高效供应链整合、会员系统互通、支付金融 互联、物流体系协同等六个领域展开全方位合作。

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通过多项线下商业布局,阿里巴巴构建了丰富的线上线下合作模式,占据了有利赛道。 未来,随着公司在技术与场景的研发推进,这些资源将有望发挥重要作用。

(三)微软参与多方合作,智慧门店开放体验

今年 5 月 5 日,微软携手见福便利店在北京微软大厦召开共建智慧零售论坛,并宣布 引入微软 Microsoft Azure 技术,借助 CRM 人脸识别认知系统,打造智慧便利店。微软、 见福、南洋科技、知鱼科技、腾云宝等合作方经过研发测试,于 6 月 15 日完成一期工程 落地,已在厦门、福州两个地区三家门店开放体验。

和其它方案有所不同的是,微软的 CRM 人脸识别系统有一些独特的功能:(1)顾 客进店时会被人脸识别系统锁定,一个以顾客为核心的大数据群就会在后台形成;(2) 客户购物时,系统会通过热点图分析客户对商品的喜好;(3)支付结算时,收银台摄像 头将对客户进行人脸识别,POS 机会将“人脸 ID”和消费行为挂钩;(4)顾客离店时, 可以通过采集表情获得对购物的满意度,并调整下次提供商品和服务的策略。

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(四)无人零售尚处初级阶段,但红利期有望快速增长

除了知名科技企业自建或联合线下资源共建无人零售的试点场所,还有不少初创公司 也从这个领域切入市场。例如,无人便利店缤果盒子宣布近期完成亿元人民币的 A 轮融 资,领投方为 GGV 纪源资本,还有启明创投、源码资本、银泰资本等跟投。目前,缤果 盒子在全国有 8 个网点,第一个网点于 2016 年 8 月在广东中山设立。网点主要布局在封 闭或半封闭的高端小区,主营便利性应急品,价格比品牌连锁便利店略微便宜一些。

根据艾媒咨询的《2017 中国无人零售商店专题研究报告》,2017 年无人零售商店交 易额预计达 389.4 亿元,未来五年无人零售商店将会迎来发展红利期,2020 年预计增长率 可达 281.3%,至 2022 年市场交易额将超 1.8 万亿元。

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二、生物识别与行为识别是基础,全自动检测仍存挑战

亚马逊提到其无人零售的技术来源于无人驾驶领域,包括计算机视觉、深度学习等。 我们按照整体购物流程,对其中的关键技术进行分析,围绕不同技术路径和成熟度展开讨 论。首先,我们认为生物识别和行为识别是支撑整个流程的核心,前者可以用于身份识别 和授权,后者则用于自动检测购物状态,为结算、支付、售后等后续环节储备数据。

(一)基于生物识别的用户身份管理

根据阿里巴巴公布的初步信息判断,在进店环节其主要将结合手机(尤其是支付宝) 的个人账号信息进行身份识别与绑定,交互方式包括扫描二维码等。这采用的是移动互联 网场景中的身份认证机制,已经解决得非常成熟。而在亚马逊、微软等解决方案中,则重 点围绕人脸识别的计算机视觉技术进行顾客身份的识别。另外,阿里版无人零售的购物环 节也可能采用类似的方案以跟踪用户的购物行为。

人脸识别技术已经发展的较为成熟,是机器学习和深度学习等技术较早落地应用的领 域。基本的人脸识别原理是通过滑动窗口实现画面内的人脸检测,然后获取五官、轮廓等 特征点(face landmark)信息,随后通过比对进行识别处理。这部分内容已经广为所知, 本节不再赘述。

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现有人脸识别技术面临的常见问题是对光线、角度等环境敏感,即在注册与识别两个 阶段时如果有不同的光照条件、拍摄角度,则可能导致识别失败。而在无人零售超市这样 的环境中,一般可以保证较好的光照条件,并通过部署摄像头的位置维持较为一致的拍摄 角度。因此,无人零售场景可以在一定程度上弱化传统人脸识别技术面临的问题。

当然,还有一个问题是商超的顾客一般不会事先完成人脸注册过程。我们观察到,在 微软的解决方案中是采用的人脸 ID 概念,即通过一个人脸的 face landmark 特征点的独特 性作为一个用户的标识。这是一种后验式的技术方案,可以不用借助先验的人脸注册照片 信息自动完成一个用户的初始化过程。

在微软方案的具体演示中,界面上显示的可能用于标识一个人脸 ID 的特征点包括: 瞳距、双眼高度、眉内外距、上下唇高、唇长、内外眼角距、鼻梁宽等,以及可能用到的 整体属性判断,如性别、年龄段等。

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当获取了这些特征点信息后即形成了一套特征点集合,假设每个人的特征点集合是各 不相同的,那么就可以用这个集合作为一个人脸 ID 分配给当前用户。当发现集合数据已 经存在,即完成了一个已有用户的识别任务。

这些技术在微软内部已经研发很久,之前还曾推出过通过人脸测试年龄、相似度等的 网页工具,一度引起用户热议。但是在应用到唯一性检测的时候,可能会遇到一些问题: (1)在数据量较大(即人流量大)的时候可能会因误差导致唯一性失效;(2)在角度不 同的时候可能会导致同一人脸对应用户的绑定失败;(3)实际使用过程中可能出现人脸 彼此遮挡或佩戴配饰而产生遮挡的问题;以及(4)检测失败时用户可能需要面向指定角 度完成识别过程而带来的用户体验受损等。

因此,虽然人脸识别作为生物识别的重要方法之一已经发展的比较成熟,但在无人零 售环境下也还是存在一些天然障碍。我们认为,完整的用户识别与授权将采用多种方法融 合的途径,借助人脸、指纹、声纹等外在的生物特征、手机应用的账号,以及手机 NFC 等交互方式综合实现。

(二)通过行为识别检测购物操作

检测用户的动作行为不仅可以帮助系统为用户的虚拟购物车进行响应的操作,而且也 影响到对商品的存在性(presence,包括是否缺货、何处的商品缺货等)管理。以 Amazon Go 超市为例,用户只需通过拿起或放下一件商品,系统就可以相应判断他的购买行为。 根据亚马逊官方介绍,我们认为这个功能是将通过压力传感器、计算机视觉来实现的。

在有人收银的时候,顾客放在收银台上的商品默认是需要购买的。而在无人零售店里, 结算过程不需要人工参与(或只需用户自助),那么一个简单的方式是 Amazon Go 这种, 假定用户拿走的商品就是他要购买的。如果使用压力传感器,那就需要在货柜上部署相应 位置的装置,自动检测当前商品是否放置或取走。这是一种侧面而简单的行为检测方式, 但是也会存在可以预见的问题:(1)部署压力传感器的位置会非常多,增加成本和维护难度;(2)用户并不总是将商品放回原处,仅通过压力传感器无法判断用户放回的是否 是原有商品。

因此,Amazon Go 还主要依赖视觉方式对用户行为进行检测。首先,在货柜上合适 位置部署的摄像头除了可以拍摄顾客人脸之外,还能够用于连续拍摄对面货柜的情况。那 么,按一定频率通过帧间对比检测可以判断商品区域是否发生了变化,并通过图像位置确 定商品变化的货柜位置。其次,亚马逊将对进驻商品进行图像的建模,即通过计算机视觉 可以识别图像中的商品,那么即可判断用户是购买还是放弃购买某一特定商品。利用计算 机视觉进行物体识别的方法我们在下面一节讨论。

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另外,在计算技术视觉领域,一个重要的技术方向是人体姿态检测(或识别),即通 过摄像头拍摄的图片识别其中人的姿势动作。这一技术也可应用到无人零售的行为识别中 来。和人脸识别类似,姿态检测也是通过和已训练好的姿态模型比对,从而识别出图片中 的姿势。相对于前面提到的实现技术,通过视觉来做姿态检测计算量较大,对设备部署位 置有一定的要求,准确度和实时性因此存在一定限制,一般需要依赖于双目(深度)摄像 头来实现。

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(三)物体识别方案对商品进行判别

1、扫码识别:现有的结算方式 传统的扫码识别方式仍然可用于无人零售领域,包括条码扫描和二维码扫描等。

条形码是人们熟悉的最常见的条码,通过打印在商品外包装上,借助扫码设备即可获 取商品信息。数据容量最大的二维条形码(PDF417),可存储 2725 个数字。这种方式的 优点是实现简单,而且已经形成相应标准,被广大厂商接受。缺点是存储容量有限,而且 需要人工操作,在无人零售场所中可能会降低顾客体验的便捷性。

早在 2012 年,沃尔玛曾进行一个名为“Scan & Go”的服务测试,用户在购物时可以用 iPhone 上的相关应用对物品的条码进行扫描,结束后可自助结账。应用记录用户的购 买过程,然后在单独的结算口进行结算,但用户仍然是以现金或信用卡等传统方法付款。 从 8 月推出试点开始,在 2012 年已有 70 家沃尔玛线下门店支持 Scan & Go。

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初创企业便利蜂也采取了类似的方式作为线上线下一站式购物的自助结算方式。公司于 2016 年 12 月成立,目前主要立足北京市场,未来可能逐步走向全国。

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随着二维码的出现,使用智能手机扫描这种容量空间更大的条码变得流行。2014 年 9 月,微信钱包开放扫码付款功能,首批支持微信扫码付款的九家商店中,包括 A 股上市 公司天虹商场和港股上市公司卜蜂莲花。同时,支付宝也有类似功能。目前,这种方式已经在大量线下商户得到支持。

2、RFID:增长空间巨大
RFID 意为射频识别(Radio Frequency Identification),是一种无线通信技术,可以实现非接触式的数据读写,可被用于无人零售的商品购买行为。承载 RFID 通信功能的实体 是电子标签,可附着在商品之上,作为商品的一个标识。

标签中含有一个唯一编码,内置的线圈在磁场感应下产生感应电流,相应的能量可用 于发送存储在芯片中的产品编码信息,解读器读取信息并解码后即可作出相应处理。现有 的标签产品一般以与每秒 50~100 次的频率与解读器进行通信相,因此当商品出现在读取 设备附近基本上可以被实时监测到。

相对于这种被动发送本标签数据的无源标签,还有能够主动发射信号的有源 RFID 标 签,主要差别是通过自带电源可增加通讯的有效距离。例如,有的有源标签可通讯距离达 到 30 米。我们认为,综合考虑成本因素,以及在出入口的自动结算场景中要适应不同的 门面空间和设计,可以针对性的选择有源或无源方案。

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本质上看,RFID 也是一种扫码方式,只是不需要可见光,而且朝向要求低。另外, RFID 还具有数据量大、可读可写等优点。我们认为,随着无人零售场合的增加,采用 RFID 的方案将会显著增多,为 RFID 厂商带来巨大的增量空间。

3、基于计算机视觉的物体识别方案 如前文所述,通过计算机视觉可以识别出已经训练过模型的物体。目前这种技术还处于研究阶段,效果随物体种类的增加、背景环境复杂度的提升而恶化。

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另外,在安防领域,常见物体的视觉识别也是一个正在发展的热门领域。例如,2012 年成立的美国初创公司 Placemeter 就在研发视频分析技术用以识别视频中的车辆、门店、 行人等物体。需要注意的是,Placemeter 并没有使用深度学习算法来做物体区分,而是使 用了较为传统的计算机视觉(CV)技术,不需要用百万级的数据进行训练。

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采用计算机视觉来实现物体识别的方法可以实现对现有商品的自动识别,无需要求商 品制造商或经销商额外添加电子标识等设备,因此对已有(legacy)系统能够较好的兼容。 但是由于需要对大量物体进行建模,因此扩展性欠佳。

三、电子支付技术是核心,智能交易系统发展成熟

(一)电子支付完成无人零售“最后一公里”环节

毫无疑问,电子支付是无人零售不可或缺的环节,而且前期的用户识别、购物行为检 测等,本质上都是为了最后的电子支付和结算做准备的。因此,关注无人零售,最基础的 关注点就是电子支付。Amazon Go 将其技术概括为“walk out technology”也是强调这一 点。

根据中国电子商务研究中心定义,电子支付是指从事电子商务交易的当事人,包括消 费者、厂商和金融机构,通过信息网络,使用安全的信息传输手段,采用数字化方式进行 的货币支付或资金流转。

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当前电子支付呈现多元化发展,主要分为以下几种形态。

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电子支付领域创新不断,从移动终端制造厂商到互联网电商巨头,从传统银行到科技 公司均有参与,产品服务范围涵盖了从实体的 POS 终端机到手机 APP,从网络银行购物 转账缴费等服务到 FinTech 的区块链技术创新。我们重点分析电子支付行业内比较具有代 表性的产品和服务方式。

1、mPOS 终端。包括终端设备和相关应用,具体是指通过移动通讯设备和搭载的支 付应用软件进行商户收银操作,由外接专用受理终端完成银联卡相关信息的采集和加密,通过移动通讯设备与后台处理系统交互完成交易,这一过程涉及的前端专用软硬件设备总 称即为 mPOS。

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2、Apple Pay。苹果公司的一种基于 NFC 的手机支付功能,于 2014 年 10 月 20 日正 式上线。Apple Pay 没有账号,不属于传统意义上的第三方支付,本质上是银行 POS 机互 联网化的一种体现。Apple Pay 不需使用特殊的非接触型终端设备,可直接与 VISA 的 PayWave、万事达卡的 Pay Pass 以及美国运通的 Express Pay 直接兼容。自上线以来,Apple Pay 占据数字支付市场交易额的 1%。其基于 NFC、指纹识别、Passbook 安全机制,安全 性相比一般的网上钱包要高。

技术实现上,Apple Pay 采用的是“Tokenization”的技术,即将银行卡信息转化成一 个字符串(token)存在手机中。在进行支付时,手机将该 token 根据算法再生成一个随机 token 和一组动态安全码发送给银行,银行的 token 服务将其还原成银行卡信息并回传授 权完成支付。因此,这个过程能够兼容已有银行,苹果则通过手续费分成盈利。

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3、第三方支付。第三方支付是具备一定实力和信誉保障的独立机构,采用与各大银行签约的方式,提供与银行支付结算系统接口的交易支持平台的网络支付方式。为完善线 上线下支付相结合,2015 年 12 月银联推出云闪付移动支付品牌。2017 年 5 月 27 日,中 国银联合 40 余家商业银行共同宣布,正式推出银联云闪付二维码产品,持卡人通过银行 APP 可实现银联云闪付扫码支付。云闪付是银联专为移动互联网打造的统一品牌,围绕云 闪付,银联建立了完整的产品体系,为四方模式生态系统下的发卡、收单、商户以及持卡 人提供全方位的服务。

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比达咨询(Big Data Research)发布的《2016 中国第三方移动支付市场研究报告》指 出,2016 年中国第三方支付总交易额为 57.9 万亿人民币,相比 2015 年增长率为 85.6%; 其中移动支付交易规模为 38.6 万亿元人民币。根据 Forrester 统计,美国 2016 年的移动支 付交易总额仅为 1120 亿美元,不足中国的 1/50。可见,中国的电子支付市场其实发展速 度超过美国等发达国家。

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但是,在市场格局上双方存在差异。从业务上看,以支付宝、微信为主的互联网厂商 主导的支付流程将削弱原有收单方、卡组织和发卡方的地位。以支付宝为例,当使用支付 宝钱包付款时,支付宝会通知银行扣款,并获得银行反馈的扣款成功与否消息。这个过程 中没有收单方、卡组织、发卡行三方的参与。这和 Apple Pay 等技术是不一样的。由于在 商家这一端产生的手续费低,甚至支付宝和微信等还会发放一定补贴,因而消费者和商家更倾向于选择他们的电子支付方式。

我们认为,国内第三方支付行业的高速发展主要受益于当前的人口红利、庞大的市 场规模、以电商和互联网金融为代表的科技创新浪潮以及相对宽松的监管环境。随着红 利慢慢消失,行业未来发展战略将是深化大众消费端并拓展特定行业端,同时利用支付 数据提供多元金融服务,而无人零售领域将是电子支付重点开拓领域。

(二)腾讯、阿里主导国内电子支付市场

根据易观智库发布 2017 年第一季度《中国第三方支付移动支付市场季度监测报告》 数据显示,2017 年第一季度,中国第三方移动支付市场交易规模达到 188,091 亿,其中支 付宝占比 53.7%,财付通为 39.51%,两家企业共同占据移动支付市场 93.21%。

目前央行共发放了 267 张支付牌照,大体形成了 3 个梯队。支付宝市场份额居首,财 付通位列第二,两家支付巨头组成第一梯队,形成双寡头竞争格局;第二梯队由拉卡拉、 易宝、联动优势、连连支付、平安付、百度钱包、京东支付和快钱等 8 家企业组成;其余 的支付牌照方市场占比很小,不少牌照支付企业处于无业务状态。

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此外,腾讯与阿里还在海外支付市场开始了布局和竞争。

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另外,支付宝推出无现金停车场,为无人零售打好技术基础。近日上海虹桥停车场联 手支付宝推出了无现金停车场,用户出停车场的时候,不需要停车也不需要掏手机,摄像 头在识别车牌后,会自动从车主的支付宝里扣取停车费。在整个过程,用户实现“无感支 付”,车辆通过时间比原来节省 80%。支付宝将在接下来升级全国的近万个无现金停车场, 也将通过生物识别、人工智能、区块链等技术,实现更多场景的无感式电子支付。

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(三)电子发票有望借助无人零售普及

电子发票是发票电子化的产物,和纸质发票类似,其采用税务局统一发放的形式,发 票号码由全国统一编码,并使用了统一的防伪技术。在电子发票上附有电子税局的电子签 名。由于具有税控方便、一定程度上减少消费纠纷等优点,又不增加系统额外成本,不要 求用户执行额外操作,因此电子发票有望借助无人零售场景而加速普及。

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近日,微信与中国联通、用友联合推出通讯费报销的电子发票解决方案,电子发票也 是蚂蚁金服近期重点开放的能力之一,目前杭州肯德基、北京乐友等线下商户已经可以为 用户开出电子发票。根据经济日报报道,截至 2017 年 4 月底,仅浙江省共有使用电子发 票的纳税人 723 户,累计开具电子发票 3487.65 万份。

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四、优化技术尚待补位,全面影响业态成熟度

除了直接影响整个购物流程的身份识别、电子支付等技术之外,要催生一个完善成熟 的无人零售业态,还需要更多技术的辅助。

1、智能客服

传统的 SaaS 客服系统可以解决用户在互联网上的客服需求。美国知名的 SaaS 供应商 Zendesk 就是以客服场景作为业务切入点,2008 年成立,2014 年完成上市。

对于无人零售超市给用户带来最大的体验缺失就是缺少服务人员提供的交互式、个性 化服务。例如,用户想了解最新的促销信息、对某个商品有相关疑问、会员服务的需求等 情况发生时,仍然需要服务人员满足其需求。

解决这种问题的技术大体可以分为两种,人工智能客服机器人和远程视频对话。前者 通过语音识别、语义理解等技术,帮助机器了解人的问题,并根据知识库做出相应的解答。 关于语音人工智能更多信息,请参考我们关于语音音箱的行业深度报告。

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由于语义理解和知识库方案仍然远远不能达到业务需求,所以对于现有人工智能不能 很好处理的场景,仍然需要人工客服的参与。一种较好的实现方式是远程视频(telepresence, 也称“网络呈现”)系统。基本的远程视频系统即通过摄像头和网络将双方(甚至多方) 的视频传输到对方,进行必要的音视频时序同步处理。目前,一些优化技术也在围绕沉浸 感、可扩展性、内容分享与交互等方面展开。

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2、商品检索 人们在超市购物时经常会遇到需要寻找商品的场景,除了根据商品类别进行货架管理

之外,在无人零售领域还需要提供面向商品的智能化搜索。一方面,系统需要对货架上的 商品进行检索,以便知道何种商品位于什么位置;另一方面,还需要提供方便直观的交互 界面。

在物联网搜索领域,包括 Shodan 等公司在内已初步提供所有联网的设备,但是在无 人零售场景中,大部分商品只是添加了电子标签的普通货物,并不适用现有的方案。因此, 一个体验良好的无人零售超市还需要解决这方面的技术问题。

3、室内导航 如果考虑较大面积的无人零售店,即便顾客知道商品所处的区域,仍然有可能需要前往对应区域的指引。因此,室内导航将会成为一个重要的辅助技术。现有的室内导航一般 通过蓝牙、WiFi、计算机视觉等不同技术实现,各自的精度和实现难度不尽相同。

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根据 Markets and Markets 的数据,2014 年室内定位市场规模达 9 亿美元,并预计五 年内增至 44 亿美元,复合年增长率达 36.5%。Research and Markets 预计 2013~2018 年的 复合年增长率将达 48.4%。IDTechEx 则认为,2024 年室内定位的总市场规模将超过 100 亿美元。

 

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