随着新技术的研发和技术壁垒的不断被突破，AI的风口已经到来。AI的商业化应用正在悄然蔓延各个领域，零售业也不例外。YI Tunnel是一家将AI技术应用在传统零售业的场景中的公司，其推出了一款AI智能收银结算机器人，并期待这款机器人未来将替代收银员的简单重复性工作。
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文/刘娜
项目要点：
YI Tunnel是一家人工智能的硬件和零售业结合的创业公司，简而言之就是用人工智能收银机器人替换收营员。YI Tunnel采用卷积神经网络学习技术（Convolutional Neural Networks）输入零售商品图库，对机器人进行相应优化，以达到优化人工收银的目的。
YI Tunnel已经完成测试阶段，即将投入使用。
日本的小型便利店以及美国Amazon go曾经对智能收银做过相应尝试，前者使用嵌入RFID（无线射频识别）标签的技术，后者使用视觉识别技术、深度算法的学习技术达成无人收银，目前还未投入批量使用。
数据表明，中国在未来也将面临人口老龄化和用工短缺的问题。和日本一样，简单重复性工作将会越来越多的被机器替代，YI Tunnel期待挖掘这一趋势将要带来的商机。
“如今的AI前进之快远超咱们的幻想。”5月22日柯洁在与AlphaGo对决的前一夜写下这样的感悟。
事实的确如此，随着新技术的研发和技术壁垒的不断被突破，人能智能（AI）的风口已经到来。“智能硬件垂直和细分垂直领域的结合将会是未来的趋势之一，”信天创投的合伙人蒋宇捷也在采访中公开表示看好并关注智能硬件与垂直领域的结合。人工智能的商业化应用正在悄然蔓延各个领域，加快人工智能向各垂直领域的延伸，零售业也不例外。
YI Tunnel是一家将人工智能技术应用在传统零售业的场景中，实现人工智能和零售业的场景商业化的公司。YI Tunnel推出一款AI智能收银结算机器人，并期待这款机器人未来将替代收银员的简单重复性工作。
创业契机：智能传感器技术的精细化为基础
“随着智能硬件的传感器输入质量、输入精度的不断提升，传感器价格不断下降，技术壁垒不断被突破，智能机器人可实现的事情也越来越多。”云启资本投资总监陈昱在采访中讲述，“随着中国即将到来的劳动力减少和人口老龄化，简单重复的劳动力将会被替代。”
在技术上，人工智能的视觉识别技术不断的提升以及迭代，智能机器人图像识别传感的不断精细化，为YI Tunnel收银机器人提供了技术基础。在视觉技术上，国外目前主要采用目前采用残差网络架构，2015年ImageNet挑战赛上有152层的网络完成了3%错误率的挑战，将机器对实体识别的错误率降到了很低。这个事情为吴一黎的早期创业想法提供了很大信心。
在此基础之上，YI Tunnel收银机器人将物体分类拆成了若干步骤，分别采用从几十层到几百层不同的残差网络来完成，其中包括物体拉框，物体识别，摄像头投票这些步骤，将错误率从学术界的3%进一步降低到了0.3%，约是人工错误率的1/5。
在商业背景上，人工智能机器人对简单重复甚至是夜班工作的内容的替代是未来的趋势之一。YI Tunnel智能机器人将人工智能和零售业的结账场景结合，开发了一款智能结算的机器人。
YI Tunnel看到了零售业上的一个痛点，“无论是大型商超、连锁便利店和小型社区店，都需要大量人力去结账收银。24小时便利店需要支付比较昂贵的夜班收银费用，高峰期商超的排队现象也比较严重，”YI Tunnel的市场总监刘娟说，“YI Tunnel可以完成结账这种简单重复性工作，释放劳动力，并提升消费者的用户体验。”
核心竞争力：卷积神经网络的视觉识别技术
YI Tunnel采用卷积神经网络技术，教会计算机识别、判断商品图像。
卷积神经网络技术对计算机的输入过程有些像是教会小朋友识别物体过程，通过程序编程计算机，教会计算机自己去学习认识图形、形状。当输入计算机的图片基数不断增加，计算机对图像识别的精确度也会随之增加。
“过去计算机如果要认识苹果，需要把苹果所有的特征总结出来准确的告诉计算机，比如直径是6到8厘米，红色，椭圆形等等，但真实的苹果每个都不一样，所以错误率很高。”YI Tunnel创始人吴一黎说，“卷积神经网络进行识别的时候，我们会给计算机看成千上万张苹果的图片，计算机会自己去学习苹果的样子，之后不管苹果有什么样的变化，计算机都可以像人一样准确的识别了，这种方法可以降低错误率。”
所以除了算法之外，数据量对于YI Tunnel来说也相当关键。目前，YI Tunnel的素材库已经录入并且识别3000个SKU，200万张照片，在未来一年内扩展至3万个SKU，标注3000万以上的照片，实现更加精确的商品识别。
YI Tunnel可以识别蔬菜、水果、零售、饮料、酒类、文具、衣服、玩具等商品。该技术可应用于大型商超、便利店、药店和书店等零售结账场景。
记者尝试YI Tunnel时，YI Tunnel不仅能识别苹果跟其他水果的区别并自动称重、计算价格，还能识别苹果和蛇果。但是，如果尝试一些没有被录入图像的商品，YI Tunnel是不能够识别的，比如iPhone、小包餐巾纸和钱包。
根据YI Tunnel提供的数据，YI Tunnel智能结算机识别商品的时间约为0.02秒，比人工扫码识别要快一些。并且，传统人工结账的错误率约为1.5%，在测试阶段，YI Tunnel能够将错误率降低到0.3%以内，为传统人工结算错误率的五分之一。
当商超需要更新新的商品时，YI Tunnel可以云上传产品的图形、画面已达到视觉识别效果，并将新商品导入商超的结算机器人中。“你可以理解就像是APP Store更新应用，我们在总部写入新的商品后，商家持有的YI Tunnel结算机只需要更新一下系统就可以结算新添加的商品了。”YI Tunnel的市场总监刘娟表示。
现在，YI Tunnel团队有40多人，其中核心技术团队有6个人左右，主要来自创始人吴一黎的清华校友。吴一黎也毕业于清华，曾经供职甲骨文和IBM的电子商务部门。
YI Tunnel团队中有30人左右的工程师团队在四川分公司工作，主要负责数据的采集和数据的标记。这些工程师在8个月中完成了200万张图片的程序化，也就是教会智能机器人识别和认知零售商品的画面影像。
市场竞品：Amazon Go和其他无人收银公司
实际上，用智能机器人或者其他人工智能方式替换零售业的简单重复劳动力YI Tunnel并非先例，在YI Tunnel之前其他公司也做过相应尝试。
2016年年底，亚马逊官方在Youtube上放了一个1分49秒的宣传片，确认推出新型概念零售店Amazon Go。Amazon Go是一家开放式无人零售店，它底抛弃了传统超市的收银结账过程，顾客们不再需要提着购物篮等待结账，只需拿起你想要的东西，然后走出商店。
Amazon Go集成了大量传感器，可以识别人的动作、商品以及商品位置，从而完成无人收银的整个过程。Amazon Go采用视觉识别技术、深度学习算法以及传感器融合技术达成无人购物目的。Amazon Go预计今年年初在西雅图开放，但是目前还并未开放，现在只针对亚马逊员工开放。
日本7-11等5家大型便利店也提出将在2025年之前，引入无人收银系统，在日本国内全部店铺引进消费者自己结账的自助收银柜台。日本的无人收银系统依托嵌入商品包装的 IC标签来实现的，IC标签厚度在1毫米以下，利用被称为RFID（无线射频识别）的技术，可以写入商品信息并借助机器读取信息内容。
据YI Tunnel创始团队说，多数无人便利店采用RFID技术，而该技术还是有一定的壁垒，比如说还是需要很高的劳力损耗。而YI Tunnel采用的是卷积神经网络教会计算机学习认知零售商品的能力，相比之下跟亚马逊的技术模式相对类似。
此外，国内已经有一些早期无人收银技术，普遍处于正在开发中的阶段，多数也是采用RFID技术。目前采用相对封闭的模式，一次只能进入一定人数以内甚至只能进入一个人。
未来：以硬件盈利的商业模式
YI Tunnel已经通过测试阶段，开始准备进入市场投放使用。
YI Tunnel希望先小范围投入使用产品，并合一些相互认可的品牌合作，同时继续迭代优化YI Tunnel的智能机器人产品。所以，YI Tunnel在今年将采取与小范围概念店、旗舰店合作的模式，共同塑造品牌。
YI Tunnel在替代收银员的简单重复工作降低零售店运营成本的同时，还能够收集商品数据、销售数据、以及其他不同门店相关数据。在完成硬件服务之外，未来不排除提供一些数据支持服务。例如，通过YI Tunnel的收银系统，连锁店主可以看到所有店面以及某一单一店面的商品销量，这个数据可以是实时更新的，方便零售业调货、补货。
未来，YI Tunnel将通过出售智能收银硬件和数据处理结合的模式实现盈利，YI Tunnel正在跟国内的两家连锁超市以及一家连锁便利店谈合作。此外，YI Tunnel也可以通过结账按需付费的模式，这样机器可以免费进商场，以实现双赢。
截至目前，YI Tunnel还未完成任何融资，主要研发费用来自于创始团队自己出资的种子轮。“之所以命名为YI Tunnel，是希望我们的这款智能硬件称为链接科技和商业的隧道”创始人吴一黎认为，“虽然亚马逊和日本便利店已经有相似产品，但是YI Tunnel是最早实际投入商业化实操的产品。”
人工智能和智能硬件刚刚开始向垂直领域发展，智能硬件在垂直领域的商业化道路能否走通，还需要看创始团队的技术能力和创始人的商业感知力。这也是李开复在寻找中国创客大会和GMIC大会上多次强调的：“往往一些优秀的人工智能科学家只会科研，商业sense不够好，懂商业的人技术不一定过硬，如果两者结合那么就会很完美。”
人工智能的商业化还有一段路要走，但随着一个个项目的推进更迭和技术壁垒被击破，该领域已经踏出第一步。
