首次揭秘！阿里无人店系统背后的技术

今年云栖大会现场一大网红打卡地莫过于天猫将来店：没有收银台、结算不用扫码不用排队……对于消费者来讲，“天猫将来店”的无感支付，真的能够“拿了就走”。这个占地80平方米的天猫将来店，陈列着多种食品饮料和零食，一次性可容纳20余位消费者。进入店内，天猫的全域追踪技术将捕捉到消费者的行为，在“T-guide”指引下便可迅速找到你想要的商品，选购结束后自动结算，实现“即拿即走”。

下面，咱们邀请阿里巴巴淘宝技术部资深技术专家，天猫将来店技术负责人时维，为你们分享“天猫将来店”背后的技术（本文根据云栖大会演讲整理而成）。

时维：个人分享将分为四个部分：第一部分先介绍一下无人店的概念，第二介绍一下天猫将来店是怎样的“无人”、具体技术怎么实现，第三是下一步是这种基于AI的无人店方案、接下来的演进方向是怎样的，最后一部分会谈一谈咱们对将来的畅想。

1、无人店的透视

首先咱们来透视一下“无人店”这个概念。其实要解释两点误区：第一点误区，无人店其实不等于彻底无人。实际上无人店的“无人”只是“无”掉了部分“人”工做，一部分是枯燥繁重的工做，另外一部分是人类难以特别好地实现、须要很高的人力成本的工做，咱们但愿把这部分工做无人化。

对于店里面来说，基础的服务员、收银员的工做，天天都在重复化、机械化操做的，这部分是咱们但愿无人化的。而对于导购（一个特别资深的导购和全部来店的人都是朋友、一些熟人）、库管还有咱们的店长（知道在哪儿开店、知道怎么进货、备货），这些人的工做都是须要高难度长期培训才能上岗的，咱们但愿把这部分工做也无人化，但这还只是无人店但愿达到的第一个目标。第二个目标，是要经过技术手段，实现线下消费流程的全面深度的数字化，以推进整个零售产业链的智能化升级。这就是我刚才说的，咱们须要把线下的数据和线上的数据融合起来，仍是可以为咱们提供更精准的服务，这才是零售行业升级的下一步目标。

第二个误区，不少人以为新零售主要就是无人零售，这一点也须要跟你们从新解释一下。如上图所示，其实新零售是一个很大的概念，好比盒马，好比咱们和银泰的合做，好比淘宝心选，好比最近刚刚和星巴克成立的合做。不管是经过技术、经过商业模式仍是经过渠道，只要在原有零售效能上实现了质变的升级，咱们均可以称之为新零售。

无人零售只是新零售中的一部分，并且无人店也是无人零售中的一部分，由于无人零售还包括了自动售货机，还包括各个办公楼里面的开放货架。这三种模式实际上是针对不一样的点位、不一样的用户群及不一样的时效性来发挥不一样的做用，时效性要求比较强的多是自动售货机，写字楼里面多是开放货架，而无人店更多的是要针对社区、商区及办公楼下的便利店、垂直行业零售店进行改造和升级。

其实你们以前都见过了无人店这两三年内在热度上的大起大落，实际无人店产业是什么样的状况？通过统计数据能够知道，2017年并无外面唱的那么衰，实际有200亿元的产值。其实在2020年，经过分析公司的预测，应该还会有650亿元的市场规模。主要的驱动力仍是来自于线下的人力成本和其余运营成本逐渐攀高，以及你们对消费的需求也在升级。最后还有一个重要的驱动力是智能技术的发展。之前咱们只会想象一下将来的高科技生活，可是技术达不到，那就算了，不玩了。可是如今的技术能达到这样的水平，“咱们要这样生活”的欲望也就被勾起来了。因此这三点是无人零售的三大要素。

再补充一点，有人会说“拿即走”是一个伪需求，但经过艾瑞咨询的数据统计，在中国市场，发现8.5%的人但愿有人工收银，22.7%的人但愿出门一次性统一扫码，29.8%但愿有一个智能结算的购物车或者购物篮，出去的时候往那一放就走了，但仍是有39%的人但愿拿了就走，自动结算，因此“拿即走”这种体验，仍是表明了广大消费者对提升生活品质的一部分需求的。

总结下来，阿里无人店开发的宗旨就是两句话：首先，技术上我是要追求无人的能力，但不迎合无人的体验。个人目标更多仍是但愿探索前沿。刚才说了你们有不少想法是由于技术达不到因此才没有作，因此我要作的事情，我能够先不发散个人思惟，我把思惟收敛回来，作技术的，就要看技术上具体怎么知足你们的异想天开的想法。但若是我去迎合无人的体验，那就会为了迎合体验尽快市场化而对个人技术进行降级。

好比说如今可能开无人店要一百万的成本，原本我能够从技术角度突破成本的瓶颈，用技术能力到50万、20万的成本。但为了迎合无人体验，我今天就想开几十家无人店，个人重点就聚焦在了如何经过商业模式节省成本了，这样的话个人技术就停滞不前，下降了个人技术上的要求。

其次，咱们另外一个宗旨是赋能商家，咱们更看重的是要提高合做伙伴的线下产业的人效、坪效。若是你们开过店或者作过买卖的人就知道，开店是否成功和盈利，最终仍是要看人效和坪效这两个指标，就比如咱们开网店要看GMV同样。

接下来，咱们来介绍两个无人店改造的具体案例。第一个是阿里库，这是在西溪园区旁边的阿里受权的专门卖阿里记念品的店。通过开刀改造手术之后，和去年相比，全天营业额同期增加75%，购买人数增幅56.5%，销量增加20%，并且你们能够看到咱们总共是120平的店，全天进店客流是2300。就是由于作了无人化的改造，由于出口自动结算了，全部平均出口的时间只有4.5秒，才能知足2300的客流量尚未把店爆掉。

第二个案例是志达书店。项目比较值得说的一点是由于有了一些成熟经验，因此改造周期很快，从开始到交付只用了53天。咱们给它改的已是3.0版本，3.0版本和去年从新装修的2.0版本相比，日成交额提高78.3%。

2、云栖现场无人店解析

我说的阿里库和志达书店，对他们来讲多是2.0或者3.0版本，但对阿里的无人店体系来讲仍是1.0版本。而如今在云栖大会现场，出门左拐的天猫将来店是咱们的2.0版本的无人店。

2.0版本的无人店用一句话归纳，就是基于计算机视觉的“天猫将来店”。此次开店的目的已经再也不是秀咱们的无人结算的技术，而是告诉你们在作一个线下店的时候，有了这些技术我还能干什么，如何经过技术的提高知足你们各类各样的玩法和想法。你们能够体验一下。用咱们运营的同窗的话来讲，就是告诉你们将来的门店能够作成什么样、能够往哪一个方向走。

好比你如今进店想找某一个东西，可以快速找到。同时，咱们有大大小小长长短短100多个屏幕，这个屏都是用来直观和顾客进行交互，而且显示详情、评价、优惠等活动，尽可能作到比你懂你、随处随想和所见即得。对于B端商家而言，咱们这个店也已经作到自动结算、一键盘货、异常预警、自动补货、人群画像、单店画像、供应链预测、经营状态分析等等能力。

为了你们一下子去现场体验时玩得顺畅一点，这里教你们一下购物流程。首先进店扫码，刷码进场后你的惟一识别ID在场里面创建起来了。当你走到一个屏幕前面，屏幕会给你信息，指引你想要商品在哪里。当你拿起商品的时候，经过重力感应及货架上的视频识别你拿了什么，并将这笔订单加入你的虚拟购物车。在出门的时候，会自动结算掉你的虚拟购物车里尚未被放回货架的商品，而且会在你的手淘或者是支付宝生成虚拟帐单，你能够回头看我买了什么。若是你买了的商品在线上有货的话，直接跳转到线上店进行线上复购。这就是逛天猫将来店一个基本的流程。

这张图是咱们从5月份到如今积累出来的算比较成熟的无人店技术架构，若是你们有兴趣本身开店的话也能够参考这个架构。我称这个架构为很是6+1的模式，“6”指什么？现场有传感端，传感端把采集到的信息和数据反馈算法端，由算法端进行解析，通知给现场的执行端和客户端，分别进行闸机开关、屏幕投放、促销推荐等能力。这五个端是经过本地的网关来进行串联，因此6是指五个处理的端加上一个本地网关。“1”是指在云端上还有整套原来已经很完备的交易、处理、经营、数据存储的能力，这就是天猫将来店的总体技术架构。

天猫将来店里面涉及到的技术有不少，主要的核心能力其实只有三个：第一个能力是全域追踪能力，第二个能力是商品识别，我经过货架的重力感应器和货架上的摄像头，咱们能感知到用户手里拿了什么商品。第三个能力，我知道了人是谁、货是什么，最后结算的时候要作人货匹配。人货匹配目前是无人店体系里最关键的一项技术，由于你要给人扣错钱，这个事情就很是不开心了。这两天有不少人到咱们的店挑战，出现了诸如你们两人并排站一块儿交叉拿货、拿了货之后在手里互相传、一我的拿了货给另一我的再放回来等等状况，这些都对算法的能力带来了很大的挑战。因此说只有开过店，你才会知道现场会发生各类奇怪的事情。

不管是人的识别仍是商品的识别，仍是人货绑定的识别，其实最后是在数据化用户的线下行为。线下行为数据化以后，首先我能够补足线上的数据，可以造成更完善用户画像。那么这些数据对于线下的门店又有什么直接、具体的反馈呢？我这里会介绍一个具体的例子——因人而异的商品引导。经过室内定位我能够知道现场谁在哪一个位置，而后咱们就能够帮用户实现快速找到他想要的商品。好比我最近热卖的天猫精灵，你想知道这个货架在那儿，经过屏一点就能够直接引导你到货架前面，这是由于咱们已经具有了掌握店内客户动向的能力，因此咱们才可以对用户作精准的引导。

3、AI解决方案的演进

前面讲的这些就是咱们过去这段时间在无人店体系建设上所作的努力，那么将来无人店的建设方向是什么呢？今天Amazon刚刚发了一个新闻，它在2021年准备开三千家无人店，其实咱们也是。不管谁作这个技术，最后必定但愿达到的是市场化、规模化的目标。要想达到市场化、规模化绕不开三个问题：

 ●  定向提高算法能力。如今有一些体验仍是不完善的，用户进店拿东西进行结算仍是须要配合传感器的，好比咱们仍是须要你们稳定的站在闸机前面以便摄像头能获取你们的入场画面。抽象来讲就是须要用户配合我拍摄到一些信息才能给用户提供好的体验，这仍是算法能力须要继续提高的角度；
 ●  下降硬件的成本。如今的硬件是要知足高难度的处理要求因此算力是过分冗余的；

 ●  下降部署成本。部署有时间成本，好比改造一个无人店，若是说这个店要关一年才能改造好，谁都不高兴干；若是说一个月就能改造好，他就愿意，这就是时间成本的问题。第二是部署完了之后每一次升级新的功能，都须要人跑到现场一个个更新上去，就像你们常见的电梯里的广告屏幕要插U盘更新同样，这也是不现实的。

下面我先介绍下须要定向提高哪些算法能力。如图，若是不看这张照片，你们确定都不会联想到左右两张照片是一我的，你们若是玩抖音的话，看到有不少小姑娘在从下巴的角度拍照，反差是很大的。若是用户是摆着这样的角度进场的话，对咱们来讲就很尴尬了。现场有作深度学习的同窗，可能以为也还OK，我只要有足够多的样本进行训练，老是可以训练出来的。可是这里有一个关键的问题，在开店的时候和咱们在作算法平台最大的区别是不少用户过来的行为是一次性的，他们的脸和他出如今镜头前的角度只有这一次产生，我须要在这一次拍摄中就要把他识别出来是谁。因此，接下来咱们除了深度学习的方法外，还会回归到传统的模式识别神经网络的方法，以及传统的图形畸变修正的方法。

最终但愿能一次性的完成不一样角度的人脸修正，她只要这张脸（左图）过来，他就能修正到这张脸（右图），其实这是能够，好比骨骼面容修正算法等等，这是咱们须要下一步提高的能力。第二是算法的环境适应。如今开无人店或者造无人机、无人车这样“人工智能”的产品，生产方式实际上是比较累的。我每开一家无人店，都须要针对这家店的特殊环境、应用需求来部署个人模型、训练个人算法，其实这是不适合推广的。咱们但愿作到的是算法的环境是可以进行逻辑分离，我把个人调参和模型部分分开，调参是根据各类环境传感器，反馈回来创建一个调参机制，而后和我已经训练好的模型进行匹配。我每换一家店，只要经过这家店的环境传感器得到到的信息，就能够把前面的模型进行修正、调参，而后就能运行这家店，这是咱们下一步要作的。

对于设备下降成本这一部分咱们会作两部分工做，首先是收敛设备性能的要求。其实你们内心要有一个概念，就是个人计算能力的提高带来的成本提高并非线性的，不是一倍的计算能力须要一百元，二倍的计算能力是二百元，不是这样的，可能一百是一百，两倍是五百。在一开始的云计算时代是没问题的，有很庞大的云，在边缘计算时代，其实个人成本会高居不下的。因此我接下来但愿强化端侧智能，把更多计算沉淀到端侧，不是说店里有一台服务器管全部的事，而是店里的摄像头和屏幕都有本身的计算能力，来分担计算压力和计算成本。第二是设备的标准化，全部的商品都是可替换、可维修，也是标准件，能够快速进行建设和替换。此外，在现场实际部署阶段，经过机器人每日开业前闭店后的自动巡检测试，保障全店从智能硬件到AI算法的端到端全链路稳定有效运行。

最后，咱们会创建一套设备管理体系来提高门店的部署和维护效率。这里要介绍一下阿里云的产品Linkedge，能够基于这套框架开发可热插拔HAL层，不管它走的是蓝牙仍是两根裸线的协议，都能实现对设备信息的上传下达和设备的监控。这套设备管理体系的功能能够概括为：第一，系统和功能能够远程升级；第二，能够分布式跨设备部署系统，不管是A屏、B屏、大屏仍是手机、Pad，均可以远程进行部署；第三，提供相似APP store的功能，想加什么功能就加什么功能，固然也包括APP的在线升级。这里你们能够思考下，如今你们正在用的东西里面，哪个设备是同时具有了这三个功能？对，没错，就是手机。这也就是我最后要讲的事情，咱们将来的畅想。

4、将来的畅想

咱们对将来的畅想是什么？就是但愿可以把一个个无人店变成像手机同样，能够很直接的和用户发生交互，而且不少功能都能自动远程升级。把门店作成像手机同样是为了什么呢？就是但愿可以打造一个线下的淘宝。

你们在淘宝上也好，各类各样的手机APP上也好，它会根据你的使用习惯、根据你的浏览次数、翻页深度等等，来记录用户使用某些功能的状况。作过APP的同窗，应该知道一个专业术语——埋点。经过这些埋点，我才能知道这款应用到底用得怎么样，某一个商品看了多少次、作的ABTest的结论是究竟是哪一个用户更喜欢。今天当我把一个个这样的线下门店都变成手机这样的能力的时候，门店里一整套数据化系统其实就是埋点，店里的陈设你们是否喜欢、店里的哪一个商品是最受欢迎的、附近周围人群是怎么消费的等等。

全部的数据收集上来之后，淘宝15年来积累的全部线上运营能力和各类运营产品均可以沉淀到线下，赋能线下开门店的商家，不管是经营会员、搞粉丝经济，仍是作流量增加、社群营销、限时秒杀、ABTest等等，这些能力均可以复制到线下。这就是阿里作无人店但愿可以达到的长远的目标，把线下开门店的商家当成今天在淘宝开网店商家同样，为他提供生存、增加、爆发的各类能力，来更全面的实现“让天下没有难作的生意”。

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本文做者：时维

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