草根影響力新視野 夜未央編譯

如果你沒有去過Amazon go商店，那它是一家與眾不同的商店。在您第一次進入之前，您需要註冊您的信用卡或Amazon帳號。在商店中，軟體會在您移動時跟蹤您，並對您拿走的東西收取費用，扣除您放回的東西。與Uber或Lyft一樣，購買交易在您離開時是自動進行的。

據報導，有許多技術可以讓Amazon Go工作，包括貨架秤和傳感器。但可以說，最關鍵的技術是電腦視覺。電腦視覺就像它聽起來的樣子：在空間上訓練相機，軟體分析相機拍攝的內容；相機是眼睛，軟體是大腦。

諮詢公司Gartner零售諮詢業務的高級總監兼分析師Sandeep Unni說，電腦視覺「是過去十年中最重要的技術步驟之一，從根本上改變了創新的規模。」

Amazon Go只是電腦視覺技術將給零售業帶來的變化的一個例子，而且大部分變化還沒有到來。我們現在才剛剛開始這項技術將產生的影響。

下一步是什麼？

下一步是從商店結賬回到商店和供應端的其餘部分。

商店錯失收入的最常見方式之一是，經理們不知道貨架上的產品已經售罄，而這些產品放在後面的盒子裡。電腦視覺支持的攝影機鏡頭可以全天候監視貨架並自動發送補貨警報。

同樣，商店後端使用的電腦視覺可以在儲存產品不在其應有的位置時提醒員工。在一個巨大的配送中心也是如此。當訂單被錯誤挑選時，電腦視覺還可以觀察並發送通知。

供應鏈專家Hy-Tek的專案經理Paige Waldron表示，這項技術「將改變所有有條形碼的事物的面貌，消除了建立倉庫的所有障礙。」

電腦視覺還騰出了鎖定在錯誤位置的非生產性庫存中的數十億美元資金。

圖片取自:(示意圖123rf)

但是等等，還有更多

所有這些技術今天都是可用的，並且已經測試、測試通過和實施。尚未出現的是最終來自電腦視覺的海量數據的使用。

想像一下，您站在商店的一個地方，看著消費者購買特定商品或一組產品。您將能夠觀察到什麼吸引了注意力，消費者在看什麼，他們如何挑選東西，他們關注包裝的哪一部分，如果您站在那裡足夠長的時間，您就會明白為什麼有些產品會被購買而其他產品不會。

所有製造商都想知道他們產品的「退貨率」是多少，並了解消費者為什麼要這麼做。

電腦視覺可以回答所有這些問題並顯示有意義的產品和營銷變化。借助電腦視覺，相機和軟體可以完成繁瑣的工作，整天保持警惕並為製造商提供他們需要的信息。

正如無收銀員結帳公司Grabango的首席執行官兼創始人Will Glaser所說的那樣，「它可以節省資金、節省時間和改善供應鏈。」

阻礙這一點的是，電腦並不像它們通常看起來那樣聰明。為了讓軟體理解它看到的圖像，它必須經過訓練。為此，它需要許多圖像，數以百萬計，並且可能需要很長時間才能使用。

隨著時間的推移，許多圖像使軟體能夠了解它所看到的內容、得出結論並提出零售商需要的建議。

這就是現在的技術。但用於更深入分析的軟體仍在學習、積累圖像、獲得人類認為的「經驗」和「學習」以及電腦科學家所說的足夠大的「數據湖」。要實現這一過程的好處可能需要數年時間。

使用電腦視覺分析消費者在商店中的行為方式將使零售商能夠獲得他們現在只能從網路商店獲得的行為數據。Gartner的Unni表示，電腦視覺將促進「目前幾乎沒有觸及表面的機會」。

即使所有的軟體都是為了完成這一切而建構的，電腦視覺仍然具有機會和未來的視野。幫助美容品牌利用技術的Landing International首席執行官Sarah Chung表示，「你可以追蹤消費者的行為，但你不知道原因」他們會做他們的事情。在軟體解決了大數據湖的建立以了解人類行為以及如何改善商店之後，科學和零售商仍然需要學習更多對行為的理解。

所有這一切才剛剛開始，但已經達到了電腦視覺的臨界點。未來幾年將揭示電腦視覺將給零售商和消費者帶來的巨大變化，使商店能夠做的比以往任何時候都多。

資料來源：https://www.forbes.com