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無人超市火了 歸功于新零售還是人工智能?

時間:2017-07-27 08:53:52 點擊:
來源:品途商業(yè)評論 作者:Alter

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深蘭科技的Take Go看起來比亞馬遜走的更遠(yuǎn),,官方宣稱應(yīng)用了應(yīng)用了人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺,、生物識別,、生物支付等人工智能領(lǐng)域最前沿技術(shù)。比如說通過人自身的手脈識別,,掃手就能進(jìn)店,。

相比之下,繽果盒子,、F5未來商店等無人便利店的解決方案要更加純粹,。除了“進(jìn)門”的掃碼技術(shù),選購,、跟蹤,、購買等大多基于RFID技術(shù),付款方式也是大眾習(xí)慣的微信支付,、支付寶等掃碼支付,。

究其根本,亞馬遜,、Take Go的人,、動作、商品等識別跟蹤技術(shù)和無人駕駛“師出同門”,,但并沒有一家人工智能公司聲明其人工智能技術(shù)能夠是應(yīng)對十分復(fù)雜的場景,,Amazon Go在20人進(jìn)入時的系統(tǒng)錯亂已經(jīng)是例證,。同樣被高估的還有RFID技術(shù),不僅是無人便利店的技術(shù)核心,,也扮演了識別物的角色,,但RFID技術(shù)本身就有諸多痛點,比如標(biāo)簽被撕毀后無法識別,、存在較高的差錯率,、缺少行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等等。

總之,,這些技術(shù)不解決,,無人超市的大規(guī)模普及仍然存疑。

求救人工智能還是新零售,?

什么是新零售,,馬云給出的定義是通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段,,對商品的生產(chǎn),、流通與銷售過程進(jìn)行升級改造,進(jìn)而重塑業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈,,并對線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流進(jìn)行深度融合的零售新模式,。

而在新零售概念的背后,,尼爾森和麥肯錫給出了更加實際的答案。尼爾森在《2016年度中國賣場超市購物者趨勢報告》中表示,,隨著中國購物者的購物習(xí)慣日益成熟和網(wǎng)購渠道的進(jìn)一步滲透,,便利店和網(wǎng)購的滲透率分別從去年的32%和19%上升至38%和35%,這一趨勢的變化隨之帶來的是對傳統(tǒng)大賣場和超市的轉(zhuǎn)型要求,。

麥肯錫在《2017中國數(shù)字消費者研究重新定義新零售時代的客戶體驗》中有著類似的觀點,,雖然全渠道成為新常態(tài),但線下渠道仍是客戶體驗和銷售轉(zhuǎn)化的重要節(jié)點,。以消費電子品類為例,,93%的消費者會先在線上研究再到實體店體驗;96%的消費者會在線下渠道體驗或購買,。

由此來看,,馬云所希冀的新零售,絕非是借無人超市來取代線下零售店,,而是為了彌補(bǔ)電商欠缺的線下體驗,。或許應(yīng)該這樣理解馬云心中的“無人超市”,,用戶在無人門店里體驗消費,,然后通過電商平臺下單,再利用物流送到用戶手上,這樣一來便打通了電商,、物流,、線下等一系列環(huán)節(jié)。新零售的本質(zhì)是取消中間環(huán)節(jié),,而非單純的降低人工成本,。

很明顯,新零售的初衷并不是無人超市的扎堆者們所樂衷的,,他們更多的是為了取代人工,,以新的模式占領(lǐng)線下。那么,,人工智能會是無人超市的靠山嗎,?

在各家的解決方案中,被提及最多的是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺識別技術(shù),,即通過深度學(xué)習(xí)教會計算機(jī)認(rèn)識商品,,消費者自助購買時,計算機(jī)通過店內(nèi)攝像頭識別商品的類別價格,,消費可以實現(xiàn)自動扣款,,無需消費者人為結(jié)賬??删湍壳皝砜?,除了尚未商用的無人駕駛,這種視覺識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用仍然是空白,,而人工智能的技術(shù)發(fā)展能夠跑過無人超市短暫的火熱周期嗎,?或許在不久的將來,無人超市會成為一種標(biāo)配,,但市場上的玩家也會一茬接著一茬,。

一個朋友的答案再次給無人超市潑了一盆冷水:現(xiàn)在外賣那么發(fā)達(dá),干嘛非要出門去超市,,即便心血來潮逛超市,,重點在于逛啊。

這一代創(chuàng)業(yè)者的優(yōu)點是善于發(fā)現(xiàn)并抓住風(fēng)口,,缺點也恰恰是這種功利性,。無人超市還有多遠(yuǎn)我不知道,但小區(qū)門口的自動售貨機(jī)離飽和還有很遠(yuǎn),,何不借這個成熟的無人售貨機(jī)器腳踏實地的教育用戶呢,。路要一步步走,步子邁的太大,,容易扯著那啥,! 

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