【兴业计算机袁煜明团队】探究淘咖啡，无人零售之雏形 ——物联网系列报告之二

2017淘宝造物节7月8日在杭州国际博览中心举行，阿里旗下的无人零售店“淘咖啡”首次公开亮相。淘咖啡以人工智能、移动支付以及物联网感应技术为架构，以自主购物为体验目的打造而成。在提升用户体验、优化运营效率的基础上打造出了购物“无人化”的雏形。

线上获客成本提升，线下消费数据价值凸显。近年来我国互联网用户数量趋近饱和，线上获客成本逐渐上升。未来互联网公司考虑的将不只是如何提升存量客户的粘性，也在于如何实现对线下海量数据的导流。

 “新零售”之新在于新体验、新供应链和新流量。“新零售”的宗旨是提升消费体验、优化运营效率以及打通线上线下的数据流。新零售商店通过多类方式提升消费者体验、供应链管理和配送功能，最终吸引更多消费者并采集他们的消费数据，最后将数据进行商业化应用。无人零售则是新零售将人工智能、物联网等技术应用到极致后的另一形态。

TaoCafe支付环节是技术重心，部分体验仍待改进。TaoCafe运用人工智能、物联网等多方面技术，使顾客在入口扫描二维码后能够在店中体验到无人零售+餐饮的消费场景，并实现了快速自动支付。其中支付环节融合了人脸识别、智能视频分析、RFID和移动支付等技术，是整个零售店的技术重心。在其他方面，无人店仍存在入口感应条件较苛刻、餐饮语音服务不完备等多诸多问题。

视觉技术、物联网技术与移动支付成为无人零售关键技术架构。店中广布摄像头进行视觉采集和分析，主要用于安全监控、实时跟踪货架的访问情况以及顾客的移动轨迹以及作为最终支付的佐证。物联网技术主要体现在商品的RFID标签上，TaoCafe中每一个商品的都内置了一片RFID标签用于支付结算的识别。移动支付与前两个技术一同构成了TaoCafe的支付架构，通过RFID识别、人脸识别和视频行为校验，“支付门”在顾客签署协议的基础上实现免密自动扣费。

TaoCafe与Amazon Go，谁才是无人零售新贵？作为无人零售的代表，两者存在许多相似之处，比如均运用人工智能、物联网技术提升经营效率和客户体验，并将顾客消费行为数据变现作为长远战略，而两者也有诸多不同，包括TaoCafe将计算和设备应用的重心放在最后支付门环节，使其比Amazon Go有能力容纳更多客户，而后者前端传感器类型丰富，布置密集，更利于提升行为捕捉的准确度。

1、线上获客成本提升，线下消费数据价值凸显

互联网用户总数趋于饱和，获客成本快速增加。随着网络人口红利逐步减弱，线上获客成本不断上升，据CNNIC统计，在经历前几年的快速增长后，我国网民总数和移动互联网用户数量增速已趋于缓和。2016年全国网民规模总数为7.31亿人，其中移动互联网用户超过6.95亿人。用户总数正趋于饱和，对互联网公司而言意味着获客成本的迅速提升，传统线上电商的“天花板”逐渐出现。

“新零售”之新在于新体验、新供应链和新流量。当下是互联网时代向“后互联网时代”转折的过渡期，是增量向存量的逐渐演变。未来互联网公司考虑的将不仅仅是如何提升存量客户的粘性，同时也在于如何实现对线下数据的导流。在这样的背景下“新零售”概念得以应运而生。其基本宗旨即是提升消费体验、优化运营效率以及打通线上线下的数据流。目前市场上较为成熟的商业案例有盒马鲜生、永辉超市、百联RISO等，虽然各家商超模式各异，但他们的基本运作逻辑都异曲同工，那就是通过餐饮、休闲、科技应用等方式提升消费者体验（新体验），通过物联网技术等提升供应链管理以及优化配送功能（新供应链），最终吸引更多消费者并以移动支付、移动平台等手段采集线下消费数据，最后将数据进行商业化应用（新流量）。

相比新零售，无人零售则是将人工智能、物联网、移动支付等技术应用到极致以后所衍生出的一个新的形态。因为是以技术作为主要驱动，整个无人零售对于科技的成熟有着更多的倚重，也因此目前很多无人零售模式都只是在探索而不是大规模商用。

2、TaoCafe支付环节是技术重心，部分体验仍待改进

逛店简要流程：入店需扫二维码，两道“支付门”实现自动扣款

TaoCafe以两道感应闸门作为入口，用户从入店到支付的过程可分为三个环节：

入店环节：

1、顾客在进店之前需要先用支付宝扫描门口贴示的二维码；

2、同意支付宝协议之后，自动转到手机上的淘宝APP并生成一个全新的入场二维码；

3、将二维码置于感应门的扫描区，验证个人信息，同时感应门上摄像头对顾客进行人脸识别和账号关联。

购物环节：

1、技术设计上，餐饮柜台支持人脸识别和语音智能点餐，顾客语音确认后自动从手机支付宝扣款；

2、在休息区域设有电子桌屏，通过中间悬挂的摄像头对桌屏两侧顾客进行人脸识别并将他们的淘宝购物车自动投影于电子桌屏上，顾客可通过操作桌屏的触摸板对店内商品进行购买，并以邮寄的方式获得商品；

3、在零售区域，店内各个角落装有摄像头，对顾客消费行为进行实时记录，并与商店其他环节进行数据互联。

结算环节：

1、购物结束来到支付门前，需缓步迈向第一道门以给予门前摄像头足够时间对顾客进行人脸识别，同时和顾客之前在店内的行为数据进行同步（比如去了哪些柜台，选择了哪些商品）；

2、进入第一道门后，两壁的传感器自动感应购物篮或顾客包内的商品（通过识别藏于商品包装袋中的RFID标签），面向的屏幕实时显示商品识别进度，完成后从顾客支付宝账号自动扣款。

支付环节是店铺的技术重心所在，入口感应与语音点餐体验仍需改进

总体上，TaoCafe的技术重心在于支付环节，无论是入口的人脸识别、身份验证还是购物过程中的视频跟踪和行为记录，包括为每一件商品配上RFID标签的方式都是为了最终支付环节服务。通过人脸识别和店内行为匹配可以初步确认顾客身份以及在购物过程中选择的商品，而支付门后的RFID感应则进一步对商品进行精确识别，并通过移动支付技术实现自动扣款。

当然，目前TaoCafe在部分体验上仍存在着不足，比如在入店环节，由于支付宝只完成对大陆用户的身份验证，因此海外用户在进店时很有可能被感应设备拒之门外；其次，手机需要和感应区保持适当距离否则无法保证二维码的顺利读取；同时由于身份验证需要一定时间，顾客扫码时不能迈进黄线内区域否则将被感应门视为未完成身份读取。在店内场景方面，餐饮场景的点单部分原本应当由客户通过语音直接下单完成，但在现实体验中仍然因为技术不稳定等原因，时而需要人工的信息传递完成点餐。

3、TaoCafe中的技术应用

计算机视觉技术：安全监控+行为捕捉+人脸识别

淘宝无人店对顾客的检测和追踪通过店内全方位的摄像头布局得以实现。200平方米的店内布有多个摄像头。摄像头主要有三个作用，一是安全监控，二是实时跟踪货架的访问情况以及顾客的移动轨迹，三是作为最终支付的佐证。在第二类应用中，摄像头捕捉了客户的行为并生成数据，可用作场景地图测绘以及供应链分析等诸多用途；而对于支付环节而言，顾客在进店时就被感应门上的摄像头进行人脸识别，之后商店各个角落的摄像头对顾客进行实时记录跟踪，包括拿了哪些商品、放回哪些商品，而当顾客到达支付门前时，门上的摄像头则对他们再次实行人脸识别和身份确认同时与之前的行为数据进行同步，进而明确顾客选择了哪些商品。

物联网技术：传感器与RFID标签

根据网上资料显示，TaoCafe应用了多类传感器，比如货架上可能布置了压力传感、红外传感器、体积位移传感器等。由于淘宝无人店的最终检测关卡在于支付门环节，只要这一部分能够实现精准检测就可以确保最终支付的准确性，因此也使得商品的物联网感应在支付门尤为重要。在每个商品的包装袋内都附有一张造物节的宣传卡片，而在卡片中间则藏有一块2cm*7cm的RFID芯片，通过这样的设计，使得商品不管是在购物栏内还是在顾客的背包里都可以被支付门内的传感器所识别。

移动支付技术：

TaoCafe的自动结算始于顾客进店前的扫码，在扫取店门的二维码后支付宝会和顾客有个签约过程，第一是同意人脸识别和身份采集的协议，第二就是自动扣款的协议。在淘宝造物节的场景下，每日支付宝的扣款上限是5000元人民币。据称TaoCafe背后的支付技术由蚂蚁金服技术实验室研发，该实验室专注于VR、IoT、区块链等前沿技术的研发。

4、TaoCafe与Amazon Go，谁才是无人零售新贵？

2016年12月5日，世界电商巨头亚马逊宣布推出革命性线下实体商店，Amazon Go。Amazon Go颠覆了传统便利店、超市的运营模式，使用计算机视觉、深度学习以及传感器融合等技术，彻底跳过传统收银结帐的过程。

Amazon Go概念商店中，物联网传感技术可谓无处不在，顾客凭手中手机App扫描进店，同时入口摄像头对顾客进行人脸识别。当消费者在货架停下时，摄像头会捕捉并记录他们拿起的商品，而装配在货架上的摄像头则通过手势进行辅助识别。另一方面店内麦克风根据环境声音判断消费者所处位置，并以此为辅助依据进行店内地图绘制，而货架上的红外线传感器、压力感应装置以及荷载传感器则用以记录消费者取走了哪些商品或者放回多少商品，并实时将数据传输回后台信息处理中心。最后，在顾客离店时，出口传感器会扫描记录购买商品并根据后台数据进行辅助确认，同时自动在消费者账户上结算金额。

Amazon Go通过对物联网传感器大范围的应用并结合人工智能算法，以此代替传统零售商店人工的视力、听力、判断力以及最后结账能力，一方面简化顾客消费流程并提升他们的消费体验，另一方面则大幅提升整个实体店的运营效率。

通过对比TaoCafe和Amazon Go，我们可以发现诸多异同，首先在两者的不同点方面：

1、TaoCafe摄像识别和RFID识别的支付验证在当下有助于容纳更多客户

原定于今年3月正式商用的Amazon Go至今没有正式实施。一个原因是Amazon Go依靠柜台上的感应货架来判断消费者拿走了哪件商品，最终的结算很大程度取决于感应货架的识别精确度，这使得Amazon Go对感应货架产生巨大的技术和资金投入；第二个原因是相比TaoCafe有50人的容量，Amazon Go最多只能容纳20人同时在店内购物，一旦超出这个数字则会造成后台的计算故障，当然这很大程度上也是因为Amazon Go的“无人”化太过依赖于整个购物过程的物联网感应，使得店内计算量过于巨大。

相比之下，TaoCafe的购物关键在于最终环节支付门。两道门的设置原理使得顾客必须要通过最后摄像识别和RFID识别的双重感应才能过关放行，因此之前环节的商品物理感应不像Amazon Go般重要。因为这个设定，使得TaoCafe的客户容纳量为Amazon Go的2.5倍，在计算压力上也远低于后者。

2、Amazon Go前端传感器类型丰富，布置密集，利于行为捕捉和商品多样性

从零售角度看，Amazon Go因为店内布置了各类传感器，对于顾客的行为识别更为全面，可以满足顾客对各类商品的购买识别，因此在之前的宣传视频中所呈现的商品种类相比TaoCafe更为全面多样；而TaoCafe因为前端环节传感器布置的缺乏以及后台计算能力的限制，店内的零售商品占地面积偏小且种类较为单一，因此也需要大范围的餐饮服务对零售环节进行补充。

在两者的相同点方面：

1、以人工智能、物联网技术提升经营效率和客户体验，离实际商用仍有距离

两家无人零售店都希望通过应用人工智能、物联网等技术来削减不必要环节进而提升顾客体验。然而，由于识别准确性和物联网传感器成本的限制，使得两家无人零售店距离最终的商用仍有距离。识别上，以TaoCafe为例，在最初的感应门由于操作不当很有可能导致顾客在这一环节消耗较多的时间和精力；而在最终结算环节，因为识别所需要的时间，系统要求顾客放慢移动速度并进行一段时间的等待，这有可能反其道而行影响最终消费体验。

2、顾客数据商业变现是长远战略方向

作为两家互联网巨头的线下布局，不管是Amazon Go还是TaoCafe，都是亚马逊和阿里在互联网用户数量逐渐饱和的当下，利用物联网和人工智能所构造的线下数据采集场景。相比一家零售店所产生的利润，互联网巨头的目光或许放在了更长久的顾客数据的商业变现。通过店内消费，实现顾客行为数据、消费数据的采集，再通过后台数据分析，最终实现商品精准推动、库存管理以及金融增值服务等商业化应用。