亚马逊（Amazon Go）无人便利店黑科技解析

去年12月，亚马逊在总部所在地西雅图开了一家名为Amazon Go的便利店，店里没有人类店员，顾客走进门，扫描手机，拿上想要的东西，就可以大摇大摆地走出商店了。在穿过特别设立的“交易区”时，该店的智能系统会自动识别，然后算出用户的花销并从亚马逊账户中扣款。

而在便利店Amazon Go ，顾客只需“拿了就走” ( Just Walk Out ) ，账单会自动显示在手机应用上。

Amazon Go彻底抛弃了传统超市的收银结账过程，消费者只需拿起自己想要的商品然后离开商店即可。根据亚马逊官方公布的视频可以看到，消费者进店之前需要在门口刷一下个人的亚马逊账号二维码。

你能在亚马逊 GO 买到什么?

亚马逊在网站上提供的信息表示，这家店提供了即食早餐、午餐和晚餐，以及一些小点心，其他食品还包括面包、牛奶、手工奶酪和巧克力等。食物的品牌比较多样，有比较常见的知名品牌，也有一些特供商品。此前，亚马逊通过 AmazonFresh 生鲜快递服务提供食品商品。

Amazon Go令人惊艳的地方，就是你可以直接走进超市，选好货品之后就立马离开，不用在收银台前排队，等待结账。

有一种从商店“抢劫”的莫名快感。

如果我们说，移动支付颠覆了既有商品交易的方式，然而这种“抢劫式”的Amazon Go甚至连“交易感”都消灭了。

mazon Go 的视频宣传在Youtube曝光后，有行业专家分析认为，这对传统超市来说将是巨大威胁。该美国零售巨头此前已经推出了主销实体业务的Amazon Fresh。

零售研究公司Conlumino 总经理Neil Saunders 评价称，对于传统零售业来说结算是非常低效的，这同时增加了大量的人工成本，Amazon Go 显然解决了这一问题，更重要的是，没有排队结账，消费者的满意度和用户体验会不知道好到哪里去了。

Amazon Go 宣传海报：“说真的，没有排队，不需结账”

总之，人们被这种新奇的，似乎隐含了某种黑科技的新型购物方式所吸引。不仅是普通人，就连著名科技出版公司O'reilly创始人Tim O'Reilly、斯坦福教授李飞飞都特地发推点赞。

Tim O'Reilly：零售业的未来，我对此已经期待很多年了。

李飞飞：计算机视觉十分显著和绝妙的应用!

分析人士：Amazon Go好玩却不实用

市场研究公司Global Equities Research资深分析师Trip Chowdhry认为，这个想法很有趣，但不实用，因为它无法提升每平方英尺销售额，进而为公司带来利润。

Amazon Go到底深藏了哪些黑科技？Amazon Go的亮点

进入商店，穿过闸机的时候打开手机让其识别，这时手机里的系统启动，并随时准备更新物品清单。令人惊艳的部分就是，在用户拿走或放回物品的一瞬间，手机里的系统会自动更新清单。最后，用户拿着物品满意地离开，手机自动扣款。

那么Amazon Go到底有哪些黑科技呢?

就目前官方发布的视频来看，技术亮点有三个：机器视觉、深度学习算法和传感器融合。

我们向亚马逊在职员工进行采访，但是对方表示Amazon Go还属于保密项目，公司要求不能对外透露任何细节。

在Quora上，有位网友挖出了几年前亚马逊提交的两份专利文件，里面描绘的系统跟如今的 Amazon Go非常相似。

这两份文件名称为：Detecting item interaction and movement(侦测物体互动和移动)和Transitioning items from the materials handling facility(物品从置物设备上的转移)，分别于2013年和2014年申请。

这两份专利文件都描绘了十分庞杂的应用场景，包括：船运、货仓、零售市场等，所以当初很多人在看到这份文件时，都以为它是亚马逊为自己的仓储系统量身定制的，不过今天似乎一切真相大白。

这两份专利分别讲了什么?

Transitioning items from the materials handling facility(物品从置物设备上的转移)

这份专利的摘要是：物品被识别，并且当用户正在拿起物品时，物品自动与用户发生关联。当用户进入或穿过一个“转移区”(Transition Area)，被拿起的物品将自动转移到用户，而不需要用户有任何的输入。

Detecting item interaction and movement(侦测物体互动和移动)

这份专利的摘要是：用户从一个货架上拿起或放下一个物品，货物管理系统可以侦测到这个动作，并且更新用户移动设备里的清单。

总的来说就是，被识别的物体与用户发生关联，能自动更新清单，并在“转移区”进行自动交易(“转移区”在Amazon Go里指的就是商店的出口)。

我们可以从下面一张图里，一窥 Amazon Go 的基本原型。

图中代号为208的物体都是摄像头，大约有10多个(有一些被人体挡住)。208摄像头分别置于天花板(如图左右两边各有一个比较大的摄像头)、货架两侧和货架内部。文件里描述到，天花板上的208用来采集用户和货品的位置、货架两侧的208用来捕捉用户的图像和周围的环境，货架内的208用来确定货品的位置或用户手的移动(进入和离开货架)。

而从视频里，我们隐约能够看到安置在货架内部的摄像头。

另外，专利文件里还有补充：

这里的摄像头可以是多种类型的，可以是RGB摄像头，也可以是深度感知摄像头。除了摄像头之外，也可以有其他输入设备，比如红外传感器、压力传感器、光幕、体积位移传感器等等。压力传感器可以侦测物品移出和进入的时间，红外传感器可以用来区分用户的手和物品。

Amazon Go到底在多大程度上使用了计算机视觉技术，我们目前还并不清楚。比如说，当用户进出商店时，都需要对用户进行识别，文件里反复提到可以用人脸识别技术实现，但是又补充说明可以通过手机等移动设备来侦测。

Quora网友Anurag Ranjan是一位深度学习和机器视觉领域的准PhD，他分析称：

Amazon Go使用商店里的摄像头识别出了用户，可能针对用户拍了几张照片，依靠一些标准的深度学习网络形成了一幅特征图，比如GoogLeNet、Resnet, 或者 VGG 这样的。总之，当用户踏进店里的那一刻起，Amazon Go就知道用户长什么样了。

我们大致可以确定的是，货架上的一排排摄像头应该就是对用户进行“动作识别”，并且识别出物体是否被拿走(这里也或许是传感器实现的)。

整个过程中的难点是，如何将物品与用户进行唯一绑定?

那么Amazon Go具体用到哪些技术，目前我们只能够猜测，可能的实现机制是：

• 通过手机做到了精准定位人，然后物体的具体位置可以大概确定，一旦人附近的物品离开，同时最近的人的ID就会关联这个物品ID。

• 置物架肯定用到了压力传感器，一旦物品离开，就会明确知道什么物品在什么地点离开，一旦物品回来，压力传感器同样会感应到。

• 深度学习可能是学习了人的购物习惯，可能用到计算机视觉做了人的动作识别，然后根据物品与人的ID进行关联，也就是二次确认。同时分析一个人的购物喜好，推测他会买的东西，提前做一些预判。

可能Amazon Go根本没有用到人脸识别的技术，“国外对人脸的隐私权是比较高的，未经允许采集他人的人脸会被起诉的”。我们也关注到，在李飞飞的那篇推文下，有网友对此持抵触态度，认为如果是人脸采集，侵犯了自己的隐私。

Amazon Go的出现惊艳了很多人，不过并不是所有人对此表示欢迎，除了上文提到的隐私问题外，有不少人担忧，如果这种技术大范围普及(我们知道亚马逊是多喜欢2B业务)，大量超市收银员将会失去工作，毕竟亚马逊在视频里承诺要在 2017年初，于西雅图上线第一家Amazon Go。

不过这种技术究竟有多少“实操性”，还是存在很多的疑惑的，例如：

• 如果好几个人挤到一起买同一类东西(比如商场打折抢货，这是经常发生的)，那么物品与人的ID关联还能保持精准吗?

• 如果用户把商品放回的位置是错的呢，这样也会被收费吗?

• 如果有人搞怪，将自己家空果汁瓶取代商店里的新鲜果汁，那么Amazon Go识别的出来吗?

“所以，这里要求购物的人得非常有素质才行”，我们对Amazon Go的诸多疑惑，或许过几个月就能在西雅图见分晓。