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无人便利店的技术应用,并不是新赛道?

2017-07-17 17:34中国投资咨询网 A-A+

  “无人”概念将传统零售业的数字化推到了一个极致。以“深度学习”为噱头的人工智能技术点燃了资本、创业者和媒体的想象力。但这并不意味着零售业真的一夜之间进入人工智能时代了。相反,很多技术才刚刚步出实验室,进入落地测试阶段,离我们期待的终局路还很遥远。

  不管会不会、懂不懂,先追热点,总不会错。

  目前,市场高估值的F5未来商店和缤果盒子,都是去年12月AmazonGo内测后快速进入资本视野拿到融资,缤果盒子创始人陈子林甚至毫不避讳的告诉大家居电商圈,要感谢AmazonGo,不是人工智能这个新的概念,陈子林上一个创业的生鲜O2O项目还不知道能否迎来2017年。

  缤果盒子半年时间,在测试了中山1个、上海2个BOX后就宣布拿到了1亿元的轮,估值更高一点点的F5未来商店也在今年6月拿到了3000万元A+轮。

  “太贵了”,长期看消费品的春晓资本合伙人潘金菊称,还没看到销售估值就到了2亿,目前线下零售业的估值主要采用PS(市销率)值,通常只有1,三江购物高一点不到2。潘金菊认为,从技术上也没看到太高的壁垒,回归零售生意考量,供应链优势在哪儿?商业模式是否真的效率高、成本低?

  无论如何,无人便利店作为零售这个巨大市场的一个新物种,从技术上和商业模型上都有很多个值得深入探讨的纬度。

  ▌人工智能离我们不远但也不近

  “我们识别商品有38层卷积神经网络,识别手势体态用50层卷积神经网络,两者的关系绑定又用了50层卷积神经网络,对每一层神经元都进行了调优,能对数据做更好的分析。”深兰创始人陈海波这样描述其技术水平。

  通俗的理解,深兰有三套基于深度学习的计算机视觉系统:识别物品的、识别人的、识别人和物关系的。通过三套系统基本可以实现一个无人便利店的运营。

  但是,这套系统还没有一个完整落地的测试便利店。

  线下零售一直在寻找各种方式将门店货品和用户行为数字化,无人便利店将这个事情推到了一种极致,而之所以发生在便利店,是因为便利店是一个SKU相对少、空间相对小,更适合数字化落地测试的场景。

  无人便利店探索的企业名单

  据亿邦动力网观察,目前已落地测试的无人便利店中,使用的技术应用其实五花八门,有特别洋气的生物识别、图像识别,也有朴素的扫码形式。

  基本上使用的技术应用越多,获取的数据就越丰富,未来大数据变现的价值就越大。但相对要采集更丰富的数据,使用的摄像头、传感器等硬件设备就越多,成本就越高,商用化落地就越复杂不稳定。

  AmazonGo代表了当前数字化的最先进科技力,使用了包括人脸识别、音频识别、重力传感器、光幕、红外激光、GPS定位等一系列综合技术,可以实现用户入门后全程不用掏手机,拿了就走。可以识别用户拿起一个物品和放下一个物品这样的行为动作。

  但AmazonGo这套应用落地半年也仅仅用于内部员工测试,还未正式对外开放测试。其可以同时容纳的人数最大为20个人,成本更是高的吓人,多个行业人士估算在千万美金以上。这根本不是一个普通便利店可以承受的商业化成本。

  国内深兰科技的quiXmart快猫无人贩售机用到了掌静脉生物识别、图像识别,通过简单场景的关系判定可以识别人与物的关系。其TakeGo结算系统通过与芝麻信用等预签约代扣协议,可实现拿了就走的付款模式。

  深兰科技方面透露,其无人智能零售系统改造一个传统便利店的费用低于10万元。好邻居便利店创始人陶冶认为,10万元改造一个便利店并不贵,好邻居就在自己研发和借用第三方服务商测试无人支付等系统,其一次性的系统搭建等技术投入成本不止于此。

  EATBOX的服务提供商轻仓科技创始人汤雁称,10万可能只是个入门配置,使用的摄像头价格、传感器多少、选用技术的种类等等不同,价格都差着十万八千里。

  缤果盒子算得上最朴素版本,使用扫码入门、RFID识别物品,布几个摄像头监控防盗。一个BOX的一次性投入成本在10万左右,10个月可以收回成本。

  总体上看,零售业使用的人工智能技术跟购买智能家居类似,既有5000块拿下一套防盗、摄像头监控、智能开关功能的,也有几十万配齐一套苹果家庭智能系统的。高精尖的深兰有娃哈哈这样的土豪买单,朴素的扫码也能解决无人的基本需求。比如小E微店,扫描二维码入店、扫描条形码识别商品、微信支付结账,就完成了整个无人购物。

  区别就是,高精尖的技术当前商用化门槛高,但未来的数据挖掘价值大。

  ▌零售业的人工智能才是马云的新零售内核

  无人便利店的实现技术有两大流派。

  一派是以F5未来商店为代表的机械自动化,核心理念是用机器人、机械臂来代替人提供服务;一派是以AmazonGo为代表,核心思想是线下零售门店的数字化,包括商品的数字化、人的行为数字化以及人和物的关系数字化。

  现阶段,机械自动化手段似乎更易商用化落地。一个30-60平方左右的F5未来便利店由4台机器组成,分别为:标品售货机(售卖可乐、薯片、生活用品等快消品)、冲饮售货机、鲜食商品售货机(车仔面、鱼蛋之类)及自动清理餐桌。机器可以代替人对食物做简单的“蒸煮”处理。

  据了解,F5未来便利店单店设备+装修成本在15万元左右,SKU在800个左右。缤果盒子的投入成本和SKU数与F5未来便利店差不多,二者均定位于做介于自动贩售机和711等便利店之间的生意,整个空间可移动,目标市场为高档小区、园区等相对封闭场所。

  不同之处在于,目前缤果盒子的版本只卖标准包装品,F5未来便利店则有生鲜、饮品和简单的熟食加工。

  看上去,F5未来便利店的落地实现模式更有竞争力。但大家居电商圈认为,F5未来便利店只从用机器代替人考虑降低成本,价值较单一。而缤果盒子因为有用户入门自选的过程,未来在用户消费行为数字化上有更大的空间。

  电商为什么比传统零售的估值高那么多?一位零售资深从业者笑称,因为电商有用户电话、地址,传统零售门店都是流动客流,不知道用户是谁也不知道她想要什么。如果把线下门店所有的消费行为数字化,这将带来多大的价值?数字化后的数据与线上数据交叉验证,又将有何化学反应?

  而这,才是马云爸爸所说的新零售内核,madeininternet。要将整个零售业存储在阿里巴巴云服务器的节奏。

  问题在于,要数字化复杂的现实世界,怎么可能那么容易,一蹴而就,一夜就无人售卖了?

  在互联网世界,鼠标点一下加入购物车按钮这样一个简单动作,在现实世界AmazonGo要先用红外线和光幕构建一个货架平面,通过判断手触达平面和离开平面的行为是否带走了商品,来确定一个完整的加入了购物车结果。何况现实中,人的行为还有错拿、乱放等不规则行为。

  那些听上去玄而又玄的深度学习、生物识别等等技术,不过如一个刚刚开始会爬的小孩,在认知商品、判断行为关系的路上,需要不断用数据去喂养。而任何一个微小的不规则的人类行为,想要数字化捕捉到,都需要付出几何式增长的成本。

  ▌目前,数字化还很局部很初级

  当然,再难,都会有人买单。好在钱花在这儿,总好过制造出堆积如山的停放自行车。

  令人懊恼的是,吹的花枝乱颤的无人便利店,在技术落地上实在还太简约。除了人脸识别、深兰科技的掌静脉识别显得高大上一点外。目前,国内落地的无人便利店对商品的识别多采取RFID。每个货品贴上一个编码的数字芯片,通过无线射频可以识别该商品被写入的信息。问题是,RFID芯片并不是大规模商用化的最优解决方案。

  首先,RFID每个芯片0.3元是硬成本(行业内有说0.5元的有说1块的,基本0.3是采集到的最低说法,1块的成本明显太贵,一瓶水2块钱,贴个标签1块钱,不符合商业逻辑。);

  其次,RFID需要IT人员提前写入商品信息,这个成本目前也是由无人便利店方自己承担,品牌方出场的通用码是条形码;

  第三,RFID还需要人工贴在每个商品上,这也是由便利店运营方承担。一个人一天能贴多少个RFID?即便可以借助机械化来贴,个性化的产品仍然逃不开手工,手工还有贴错的问题。

  因此,RFID在小SKU、标准化产品的便利店可以落地,但会限制其SKU的扩展和规模化运营速度及效率。

  目前,缤果盒子、EATBOX和好邻居等均向大家居电商圈透露,将于8月落地测试图像识别物品,最终替代RFID。该技术虽然前期投入大,但长期来说成本分摊会越来越低。多个人工智能领域的技术人士预测一年内图像识别技术将不再是个门槛,当然这可能只是针对便利店。

  图像识别就像小孩学认物,要区别黄瓜和胡萝卜是从形状、颜色、表面是否有刺等细节一层一层识别,商品的SKU越多、表征越相似,识别的难度就越高,需要越多的识别条件来区分。而且,除了商品识别,还要识别人和商品的关系,这就更复杂了。

  “靠视觉搞定一切不太可能,要辅助一些物理传感器更容易实现。”汤雁称。

 
 
来源:中投投资咨询网 关键词:无人便利店
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