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在无人驾驶零售的后半段

发布日期:2019-12-01 08:34 作者:极速快3计划 点击:203

  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,201,8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3。00000点!。4月份公布的每日优惠和方便的订单超过300;000。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R。FID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RF。ID标签成本高外,智能橱柜设备一般超过10,000元。同时,RFI。D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RF。ID。信号。进一步。的问题是,越来越多的客户意识到RF。ID智能橱柜的防盗功能可以通过撕开标签逃脱。

  该行业,三大RFID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CityBo,x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RFI,D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(BaiduResearc,hResearchInstitute),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S!KU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。。