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在无人驾驶零售的后半段

发布时间:2019-10-27 05:20 作者:秒速快三

  广州智能设备博览会,在新的零售行业引起了极大的关注,最近几天开始了。会场,与,去年熙熙攘攘的人群形成了鲜明的对比。从2016年下半年开始的新零售亚马逊无人驾驶商店到2017年的无人驾,驶货架风口,2018年的资本开始下跌,直到2019年。无人驾驶零,售进入了下,半年。

  从2017年到2018年上半年,无人机货架经历了野蛮的增长。当时,规模相对较大,每天都能方便地买到猩猩,方便水果、小梅、方便蜜蜂等。除,了这些初创企业,JD.com,ele.men.com,NOW顺峰的丰E足食,品和其他巨头也进入了这个行业。其中,,大猩,猩便利,的扩张速度是最引人注目的联合创始人石江华,他说,目标,是300000点。4月份公布的每日优惠和方便的订单超过300000,。整个行业由,资本驱动。然而,五月份,郭晓梅突然宣布,由于资金,问题,她放弃了无人驾驶货架业,务,,随后猩猩的便利也打破了资金链,,隐约看到了共享自行车的故事。

  到今天为止,我们知道无人货架在一线城市,的质,量点仍然处于不到1/10的高峰状态。大多数公司也经历了一些裁员调整,比如独立融资的每日,优秀和方便,的购物,已经回到了主要购物中心的销售部门。行业收缩的主要原因有两个:无人货架的失窃率过高,除了客户没有,支付货物的费用外,还有一些来自保安的清,洁工,。在老鼠高峰期,工业上的,商,品损失超过50%。第二,场景消费意愿不强。普通的零食饮料在办公场景中并不是每,天花费几十元的刚性需求。

  无人货架的兴衰背后、是典型的中式互联网思维:在资本驱动下,用户的流量是通过广告和其他模式实现的。只是流量的、高昂;成本。并没有得到充分的、证明。

  随着无人货架的兴起,许多公司开始考虑使用智能技术来控制货物。损坏。早期出现的是。射频标签RFID技。术。RFID行业几十年来一直没有被大规模应用,主要成本更高。RFID大致分为两种。高频和超高频。高频RFID标签的成本约为5-6美分,可与商品紧。密接触。超高频标签通常。需要像天线一样站立。上述材。料成本不包括人工粘贴成本和商品ID输入成本(约20美分)。

  除了上述RFID标签。成本高外,智。能橱柜。设备一般。超过10,000元。同时,RFID也有许多操作限制,包括。大多数带有金属涂。层的小吃包装屏蔽RFID信号。进一步的问题是,越来越多的。客户意识到R。FID智能橱柜的防盗功能可以通过撕开标签逃脱。

  该行。业三大RFI。D经营面临一些困难。。从一开始就采用智能橱柜路线的便利蜜蜂是业。界最大的RFID智能橱柜。我们从便利蜜蜂设备提供制造商海信了解到,从早期订购的10,000多只。蜜蜂减少到5000只是。不乐观的。孵化的CityBox魔盒于2017年开始研究RFID智能橱柜。,超过3000台自操作设备。到目前为止,我。们已经知道只有1000多家公司从自己的业务转向出售橱柜。最近,我们从不同的渠道听到了公司在财务上遇到的困难。美国的智能是在美国的支。持下从事RFID智能橱柜业务。。到2017年底,它推出了一个以自我操作为基础的小型橱柜。到春节结束时,公司的业务进行了。很大的调整,公司还探索了。计算机的视觉解决方案。

  与RFID同时,重量感应智能橱柜的原理是根据商品的重量来区分不同种类的商品。重量感应在,技术上是相对成熟的。我们从,星星冷链新零售总经理李汉阳那里了解到,星星自己开,发的,重量智能橱柜,已经大规模生产,并且有大量的运输,。重量智能橱柜最大的缺点是对商,品种类的限制太大。,大多数饮料标准的重量是一样的。

  在智能橱柜领域,最引人。注目的是基。于计算机视觉的人工智能橱柜。。深兰科技公司于2017年推出了一款掌纹识别视觉智能柜,但至今仍未。在展会上看到。。关于深蓝科技的各种评论在。互联网上。都不会重复。从视觉技术的角度来看,许多公司的产品在过去的一年里几乎没有变化。对不稳定识别结果的解释是,展览中的网络。信号不好。我们了解到,展览提供高速有线网络服务,一些电脑常识可以知道,如果需要10分钟的时间才能上传图像。而且计算机处理不会。有一段时间的快速和缓慢的场景,更不用说我们实际的4G网络测试速度没有问题。

  两年前,随着,人工,智能的兴起,许多公司都挂上了人工智能的,标志。但有多少人工智能?,人工智能公司的实际就业结果已成为同行的一个秘密。在许多运营商看来,人工智,能柜已经贴上了不可靠的标签,识别准确性低,票据返回速度慢,结果不稳定等。当每个,行业都在崛起时,公司通过捷径超车实际上是对该行业发展的最大损害。人工智能柜也是如此。

  在展览会上,我们还会见了另一家电脑视觉,智能橱柜技术公司海深,技术公司。该公司的核心团队在媒体上很少被曝光,来自百度深度研究所(BaiduResearchResearchInstitute),其中包括JD.com我们对人工智能,零售柜进行了测试,无论是跨层放置还是密集放置,还是同时收集多份商品账单,返,回稳定时间3-4秒,准确。更有趣的是,公司的宣传是可靠的人工智能,似,乎很,难赢得客户的信任。

  无人机货架的,倒塌以及无人机终端零售的前景对于运营商和解决方案经销商来说更是令人费解。、零售业能否健康发展,最终是回归商业的本质:;解决刚性,需求是否有利可图。有迹象表明,无人终端零售已经进入。了一个更加切片的模式,因为阿里的股份有限公司(Ali)的股份有限公司口红机和娱乐终端的崛起。在不同的情况下,业务的核心和场景,需求是完全不同的。例如,在学校医。院和其他销售可以保证的场景网站资源是商业的核心,哪些技术计划!甚至销售任何商品都不是关键问题。在购物中心!环境中吸引客户的必然受欢迎的娱乐终端成为主流。

  除了不断提,高技术准确性和稳定性外,智能终端技术提供者更重要的是结合应用场景进行细分。智能,容器的市场不是取代传统的容器,如弹簧机,而是,利用商品SKU的灵活性来优化,场景。例如,在社区中提供新鲜乳制品,,以提供健康的餐饮食品等。在这些垂直领域,技术解决方案和供应链操作都面,临更大的挑战。上半年,由资本驱动的互联网无人零售模式,已经结束,该行业,已进入深度研究,阶段,。技,术和操作约束将更紧密地提供平台技术解决,方案服务。

  无人驾驶商店是无人驾驶销售终端。规模的升级。自从亚马逊围棋。推出以来,中国也出现了一股无人值守的商店热潮,包括阿里的咖啡简单24云娜等。我们有幸与。亚马逊Go的核心工程师联。系,了解。到亚马逊Go项目的研发成本已超过1000万美。元。早期的主要目的是技术探索,没有详细的商业登陆计划。该方案的。主要问题是成本过高,除。了数百台相机重力传感器和其他设备成本最高或后台视频分析所需的GPU服务。现在,更好的单跟踪性能是100fps视频大约每秒25帧,所以GPU服务器只能跟踪四个人。这不包括许多问题,如行为识别、物理识别、再识别等。。一家亚马逊无人商店。的价格超过100万美元,商品种。类非常有限,几乎不可能在商业上着陆。亚马逊的工程师嘲笑他。们无意中挖了一个大洞,导致许多初创。企业和资本跳进去。

  。任何技术。创新仍然需要回归商业本质:是否降低成本是否增加了销售,而目前行业的。解决方案是不。可能的。除了好奇之外,客户很少参观无人值守的商店,因为他们没有技术,这意味着用户体验没有得到改善。但是无人值守的商店是一个不可行的方向吗?我们不这么认为。随着人口老龄化和劳动力成本的增加,智能无人值守的服。务必然是一种趋势。只有在这个过程中使用什么样的技。术路线才能实现,还有待探索。同时,随着嵌入式芯片的成熟和低成本的无人机。解决方案,它将变得更加。可行。无人店的目的不是没有人没有服。务,而是通过智能客户服务、视频。行为分析等。方式为客户提供更舒适的购。物环境。

  目前,人;工智。能技术在零售;行业中有两个主要的应用:第一,在无人值计划面前讨论;了离线数字计划、。通过基于计算机视觉的技术来分析离线用户的行为。此外,还有一些泛人工智能技术基于数据分析。目前,人工智能技术的主流;是深入研究。我们从业界高级学习专家那里了解到,,,目前的深入学习只是人工智能技术的一个发展阶段,仍然是一!项相对较早的技术。离人类的学习能力太远了。。目前,,深度研究所遇到的最大瓶颈是模型的扩展能力,即在某种数据集中可以很好地学习的模型,但在数据发生了一些变化之后。模型的精度将大大降低。零售行业的商品;种类越来越复杂,零容错的交易数据使人工智能技术难以登陆该行业。

  但这并不总是悲观的。在某些特定的可控场。景中,现有的人工智能技术仍然可以提供比人类更准确。的解决方案。这些特点决定了现有的人工。智能技术必须根据实际的业务和场景进行优化,才能在一个小的垂直领域实现足够的可行性。这对于人工智能技术公司提出了更高的要求,除了通过数据来提高算法之外,还可以深入参与。实际操作场景。通过物理。条件的变化,如操作模式,。优化整体解决方案。

  无人值守的零售和相关的人工智能技术基本上已经通过了资本孵化的前半部分,更重视实际着陆能力。只有当深度与行业相结合。时,才有可能。直接参与实际现,场操作。这个行业将在19年内继续洗牌和沉淀。