无人零售从1.0到2.0，视觉识别智能柜带来更大想象空间

　　一个做无人零售，一个是云服务提供商，这两个角色走到一起是要干什么?最近看到一则零售业的跨界新闻是，腾讯云与每日优鲜便利购签订战略合作协议，将就智能柜硬件解决方案、图像识别、云服务三个层面深入合作。AI赋能无人零售的用意不言而喻，这是否意味着，这一行业将自此迈向2.0时代?

　　这个事件引起了我对人工智能在无人零售领域的应用的极大兴趣，在我的研究过程中，发现几乎所有创新的商业模式，均有1.0的形态，这个阶段多数以快速扩张为前提，并不注重精细化运营和技术的领先。所以1.0阶段的无人零售行业轨迹上，除少数零售基因企业，凭借供应链能力建立了精细化运营基础，那些缺乏供应链实力的先驱者已成为了先烈。

　　无人货架的发展历程似乎也是如此，在一片“凉凉”声中，无人货架的冬天到来了。但是无人零售并不等于无人货架，无人货架也仅仅是无人零售在1.0阶段的先行兵。从1.0时代过渡到2.0时代，基于无人货架发力后形成的“近场消费零售场景”，如何打开建筑物级零售的市场大门，成为无人零售2.0时代的关键。

　　无人零售1.0：精细化运营决定成败

　　近期，我写过一篇《无人货架的空间战和时间战》仔细描述了无人货架企业——果小美的转型思路，利用无人货架的线下用户获取能力转型成为线上的电商平台，从而继续获得发展。这篇文章则从技术角度提出一个升级的思路——以每日优鲜便利购的智能柜为代表，深度分析无人零售2.0的升级路径。

　　在这之前，先简单分析以无人货架为载体的，1.0的无人零售时代的商业价值和核心问题。

　　无人货架最大的商业价值是拓展了新的近场消费零售场景——办公室，这是由于无人货架的低成本+可复制+高额融资带来的结果。

　　但是随着头部玩家果小美和猩便利的转型，还有许多资金实力不足的无人货架企业的倒闭，证明竞争壁垒并不算高的无人货架除了点位之争外，仍需正视零售行业的核心问题，即精细化运营能力和供应链管理能力方面的挑战，整体供应链成本、损耗严重、物流成本等方面都是需要解决的问题。

　　无人零售1.0使中国真正开启了无人零售的市场，但本身居高不下的货损率、粗放的运营管理、不成体系的供应链，也使得无人零售1.0时代很快结束。

　　如果没有新技术的助力和协同战略，无人货架只能是转型却无法真正升级，就如果小美选择转型线上希望成为另外一个“拼多多”，猩便利则转型成为餐厅等2B供货商。

　　而在无人零售1.0阶段，依托与每日优鲜的协同效应，便利购拥有差异化的品类供应链，配合全冷链即时物流，为每日优鲜便利购打下了坚实的基础，我分析汇总画了一张图：

　　从结果上来看，作为办公室“近场消费”和无人零售的头部玩家之一——每日优鲜旗下的便利购，从后来者逐渐发展壮大，已算是1.0时代的胜出者。这些条件促成了便利购跟腾讯云的合作，甚至出现引领行业向2.0智能化时代升级的趋势，通过AI赋能，以技术驱动更多场景的落地跟应用。

　　毕竟，无人零售作为新零售的一个重要趋势，技术+场景+数据必须形成验证闭环。

　　无人零售2.0：每日优鲜便利购的智能化

　　每日优鲜便利购在无人零售的1.0时代，就一直在坚持两个原则：拓展优质点位和精细化运营。

　　两个原则结合每日优鲜的优势：供应链密度、物流密度和用户密度，以及背景互补且强执行力的团队，不仅在无人零售1.0时代获得发展，还能够在无人零售2.0时代开启“全场景+全品类”的无人零售升级战略。

　　在每日优鲜便利购CEO李漾看来，无人零售2.0时代一定是：人工智能的赋能成为无人零售行业发展的核心引擎!这一点我深以为然，后续在我的个人公众号【庄帅零售电商频道】也将发布更多关于人工智能与无人零售的深度研究文章。

　　每日优鲜便利购的智能柜为何用视觉识别技术?

　　我研究发现主流的智能货柜多以RFID和重力感应技术为主，从表面上看可以减少部分货损率，但是从生产成本、人工成本和运营成本高企的情况来看，这一技术的性价比并不高;虽然商用RFID已经发展有10年多时间，但仍不适用金属、液体等商品，不仅有标签回收的问题，标签本身和需要长期投入人力运营的成本均较高。

　　一方面是货柜的性价比不高，另一方面则是应用场景有限，在封闭式的空间里这几项技术能够更好地应用，在开放式空间(如社区、商业广场、街边等)则有诸多限制，无法很好地进行。

　　目前依托RFID和重力感应技术的代表企业如缤果盒子、京东到家和美国Bodega等。

　　Bodega智能货柜只可被摆放在办公室、健身房、公寓、街角等相对封闭的场景中

　　与RFID技术相比，依托人工智能图像识别技术的视觉识别智能货柜经过前期的识别模型训练，能够有效降低后续运营成本、适应复杂多样的消费场景和环境，支持多品类商品的识别。

　　目前市场中出现两种智能货柜模式，一种是以深兰科技小兰冰柜、哈哈零兽、海尔等智能货柜生产商;另一种是以码隆科技、商汤科技、腾讯云等智能货柜解决方案供应商。

　　相比于张贴RFID标签，视觉识别技术已经被业界认为是未来无人零售的主流技术。

　　为什么这么说呢?

　　简单来说，利用计算机视觉和机器学习平台处理数据，可以达到人工处理无法达到的细颗粒度与精确程度，企业可以把处理后的信息灵活应用在不同的场景，应用场景不光是在封闭的办公室、超市卖场等传统零售场景，还可以跨越到酒吧、餐饮、夫妻老婆店、社区、商业广场等。

　　其次，视觉识别技术还可以帮助企业对线下零售经营中的人(顾客)、货(商品)、场(店铺)等要素实现全面数字化，并建立之间连接关系，最终实现线下零售从数据采集、数据存储、数据分析到优化提升的业务闭环。

　　此外，随着用户的商品信息和交易数据的增加，还可以提供更多智能化的货柜管理策略，进而提升运营效率。

　　经过研究发现，目前人工智能货柜在视觉识别方面普遍的做法是采用动态纯视觉解决方案、深度学习、机器视觉等AI技术，不需贴RFID, 即可识别标品和非标品，消费者可单手或双手一次拿取多件商品。同时，对于陈列位置没有限制，从而降低了运维成本，能容纳更多的商品数量。

　　通过视觉识别技术的深度应用，每日优鲜便利购可更好地采集SKU数据、消费者行为和交易数据，通过实时销售数据监测，最终再进一步指导供应链和选品优化，实现“千柜千面”，并再次提升三大密度。

　　同时，智能柜对提升用户体验也会有帮助。拿每日优鲜便利购正在全力布局的视觉识别智能柜来说，通过腾讯云的深度技术服务支持，结合商品识别算法、免密支付、用户购买行为匹配等方案，可实现取物关门后自动结算，不再用手动加购物车，还省却了支付动作，“即拿即走”让购物更简单。

　　无人零售的下一步：AI助力多场景的拓展和应用

　　无人智能售货柜的场景基本上可以分为三类：全封闭场景、半封闭场景和全开放场景。场景的不同对机器和技术的要求也不同，比如全封闭或是半封闭场景里，货柜的硬件成本相对较低(不需要考虑不同天气因素对机器的影响)，被破坏的可能性比较小，这就使得有更好的条件实现更高的智能化。同样，全开放的场景则需要考虑更多的影响因素，对于硬件也就有了更高的要求。

　　通过上述对人工智能技术的分析，也进一步可以看出除了办公室场景之外，每日优鲜便利购智能柜还拥有拓展更广泛场景的能力!

　　这样判断的逻辑在于，今后的无人零售必定以用户体验为中心，把AI赋能作为基础，对智能柜研发与落地、补货和选品等算法提供深入帮助。

　　除了腾讯云为每日优鲜便利购提供深度技术服务支持，便利购也与海尔商用冷柜战略合作，借助后者全球领先的冷链技术与服务，加快布局国内市场。每日优鲜便利购智能柜与腾讯云和海尔冷柜的合作过程中显然考虑到了这三种场景的拓展性。

　　在腾讯云峰会上，贾佳亚教授也来到每日优鲜便利购展台，对此次合作的智能货柜产品进行验收。贾教授作为国内人工智能领域数一数二的专家，于去年加入腾讯优图实验室，他所带领的团队，在图像识别、人脸识别技术上一直处于国际领先的地位，并在各类世界级的比赛中屡创佳绩。有这样的大神团队做后盾，想必便利购在2.0的智能化时代可以少走弯路，跑的更快。

　　显然，拓展社区、园区、公共场所等更多场景，也将让每日优鲜便利购智能柜在无人零售2.0的赛道上越跑越远，甚至变为这一领域的基础服务提供商。毕竟，作为智能货柜的场景落地平台，与前文提到的两种智能货柜模式(智能货柜生产商和智能货柜解决方案供应商)都可以达成深度合作。

　　另外从媒体此前的报道看，每日优鲜便利购于2017年6月上线，已经在全国25个城市铺设优质点位，经营水果、零食、冷饮、热饮、餐食等多个品类的商品，并于去年底完成2亿美元A+B轮融资。

　　这样看来，手握重金的每日优鲜便利购在完成优质点位的抢占之后，在无人零售2.0时代已经抢占了技术驱动的制高点，通过腾讯云+海尔商用冷柜结合后实现了视觉识别智能货柜的落地应用，零售生意、流量价值、支付价值和数据价值将日益突显。

　　放眼未来的无人零售，精细化+智能化一定是双轨并行的，并都以提升效率和用户体验为核心目标。