人工智能助力新零售，无人售货柜降至6000元

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借着无人新零售的东风，智能无人售货柜的需求快速增长，基于视觉的方案被认为是未来的方向，但目前绝大部分停留在概念阶段。

3月4日，2018中国（广州）国际智能零售及无人售货博览会在广州广交会展馆A区开幕。极物和澳柯玛合作，联合推出了一款基于图像识别的智能售货柜。目前极物推出的近400升智能售货柜定价6000元左右，能够识别各种食品饮料等1000多种不同的商品，准确率在99%以上。

当前智能无人售货柜主要有两种技术路线。一种是基于传统的RFID技术，其缺点是设备和运营成本高，且RFID技术受液体和金属的影响大，有无法逾越的技术瓶颈。另外一种是近来出现的计算机视觉技术，绝大部分停留在概念阶段，实际出货者寥寥。一般来说，这类方案多是基于视频识别，需要在本地部署单价GPU计算资源用以识别，即使未来准确率提升，成本很可能也要在1-2万元左右，不少采购方或难以承受。

创始人戴剑彬博士与极物无人售货柜合影

极物推出的智能售货柜则采用了基于深度学习的图像技术，在货柜内在不同位置部署多个摄像头，在云端即可做秒级图像处理。无需本地部署GPU，成本可以大幅下降。

与之前市面上常见的实时视频监控分析方案不同，极物会在关门的瞬间（一般无遮挡），对货柜内的商品进行拍照，并与之前的图像进行对比，并计算出用户拿走的商品。因为文件数据量相对较小，即可以通过4G网络上传到云端，在2秒内处理完成并返回计算结果。

但要做到识别的准确率达到99%的商用程度，并不容易。因为货柜内有无法避免的遮挡等问题，必须通过多个摄像头协同来辨识商品。同一个商品在不同摄像头不同角度的拍摄下图形相差很大，能否准确的判断在多个摄像头下不同角度的同一个物体，此前还少有人研究、应用。为此，极物自研了多摄像头融合技术，能够准确让多个摄像头协同工作，从而最终准确识别商品。

这一自研的算法也需要相应的数据进行训练、优化模型。团队此前采用了人工制作、采集数据完成了初始200件商品的识别。为了降低对数据的依赖，方便后期快速拓展新商品，团队也在研发通过3D建模等技术实现在很小样本的情况下快速的对新商品进行学习。

极物创始人戴剑彬博士告诉36氪，目前已经完成了对1000种常见商品的识别，识别的准确率可以达到99%；除跟澳柯玛厂商合作以外，已经接到了其它新零售运营商上万个订单的合同及合同意向，将在3月底开始量产。

除基于图像识别的无人售货柜，极物所在的海深科技也在研发当前比较热门的零售科技方案。据悉，海深科技已经跟百联集团建立合作，在线下用户数据分析，无人收银等领域已取得进展。

36氪了解到，海深科技公司2016年7月成立于上海张江。公司创始人戴剑彬博士是前百度美研所深度学习专家，在百度时期负责超大规模深度学习在用户行为分析的应用，直接汇报给吴恩达。现在团队有深度学习工程师十多名，来自美国加州伯克利大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、加州洛杉矶大学、清华大学、上海交大，浙大等名校。在图像商品识别领域，海深科技此前已有积累，已为京东拍照购、搜狗、小红书等企业提供图像识别服务。

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