CVPOS自助收银的挑战以及商品识别算法工程落地方法和经验

AI+零售

先，AI+零售定义为以人工智能为核心技术，为零售行业降本增效，增强用户的体验。也就是人工智能在传统行业里，是为了提升它的效率、降成本、整合资源并增强体验。但在实践中发现，AI的能力并没有我们期待的那么美好，所以在落地的过程中，更需要脚踏实地的抓紧节省成本的关键指标。

近几年，接触到AI+零售的概念，大概是从16或17年的无人店开始，它确实是风靡一时，但是到后面主要是往自助结算、人脸支付、智慧营销及门店管理的方向发展。形态变得越来越沉稳，看到大家在风口前面慢慢冷静下来，回归到务实和理性，这是行业健康发展非常乐于看见的情况。为什么无人店不能够坚持下去，或者说现在越来越少？一个原因可能是人的诚信问题；另一个是管理、维护成本还很G，而体验却没达到非常J致的效果，所以大家也不再往这个方面去考虑。

目前AI+零售会有哪些业态呢？我们总结了4大产品业态。是自助结算，第二是无感购物，第三是新型支付，第四是智慧营销。

自助结算是在收银环节节省成本，从整个零售行业来考虑，结算是在所有消费行为的末端，也是容易想到并且场景容易控制的，所以大家都愿意在这方面进行研发。自助收银产品主要是自助结算台，包括RFID的和视觉的，另外还有一些扫码设备，购物车以及冰箱等。实践证明，这些设备做的越简单，越易用，节省成本的效果就越显著。

第二是无感购物，拿了就走，这是接近无人店的一种产品。他没有固定的结算的流程，挑完商品之后，出门就完成自动结算。它大概经历了两代，个是RFID的模式，第二个是完全基于视觉的模式。RFID相对比较简单，而且比较容易实现，只要在商品上加入特定的标签，出门时通过感应完成商品的检测，从而生成订单。RFID实际上完成了一种成本转移，把末端的结算的成本转移到中间用来贴标签、管理商品的成本。而视觉方案确实是解决了成本转移的问题，但是它本身造价比较G，要求的运算能力、传感器的精度、规模都非常的大，而且并非真的无人，还需要按照一定规则进行运营，所以真正达到无人落地还需要很长的一段时间，它涉及到成本、技术和客户顾客的习惯的问题。为什么还继续坚持做这样的产品？或许这是人类对未来的生活方式的期许和信仰。

第三是支付，自从诞生了扫码支付以后，我们携带现金的机会大大降低，这方面确实改变了我们的生活。下一步肯定会向无感支付的方向发展，它的阶段是人脸支付，我们在17年时借助微信的免密支付，率先推出了人脸支付+手势识别的模式，实现零接触的支付方式。随着人们对支付安全性的信心越来越强，人脸支付在未来必定成一个比较流行的趋势。

第四是智慧营销方面，可以通过一些会员识别的方式，对会员做准确的推荐，向商户提供合适的营销策略。门店可以借助布置的传感系统，比如用于人脸支付的人脸识别机，识别会员，然后通过室内的监控摄像头进行客流统计，并且获取一些购买行为的情况，做大数据的处理，就可以向门店提供供应链管理、门店运营、营销推荐等服务，让门店的经营更加省时省力。

这四个的产品模式都是围绕在提G效率，这也没有违背刚刚提到的人工智能就是为了节省成本这一点。下面从收银环节来介绍人工智能落地的应用情况。

CVPOS自助收银的应用和商品识别的难点

我们讲到的自助收银设备叫做CVPOS，从名称看出它是借助视觉的技术的POS机。先从它的基本的需求开始介绍，作为一个自助设备，它的基本功能是要自己操作，输出订单并完成结算，而不需要其他人员参与，这是产品D层的需求。再往下探一些需求，相比于扫码支付而言，怎样提升体验呢？它可以一次识别多个，并且解决扫码不能解决的非标品问题。根据这两J的需求，产品的模式是尝试用摄像机拍摄结算台上的所有的商品，用视觉模型进行识别。当然也可以用别的传感器，但是视觉是准确的。如果大家了解这个行业，可能会出现用重力传感器去识别，但是它的限制会G很多。