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無人零售？慢著，無人收銀做好了嗎？

來源：極客公園

“當時在拿到A輪融資之前，我們已經鋪設了十幾個盒子，每個盒子的運營數據我都非常清楚，單靠盒子很難盈利。”逗號智能 CEO 馮新宇，曾經是國內首家無人零售創業項目的聯合創始人之一，主要分管產品和技術，這個項目最初就是由他挑頭做出。
問題的根本，是在成本核算上，當時采用的是 RFID 電子標簽技術，這項技術早在上世紀 90 年代就已開始規模化應用，成熟度很高，馮新宇算過，貼一個 RFID 標簽，算上人工成本，最低也不可能低于 1 塊錢，可賣一瓶可樂能賺到一塊錢嗎？“我們當時其實也就是做一個樣機而已。”馮新宇說，他認為用 RFID 做做無人零售的成本太高，不適合大規模的復制。
2016年8月，在團隊內部將第一個盒子做出來時，亞馬遜的 Amazon Go 也出現了，看到深度學習技術在真實場景落地，馮新宇覺得這才是未來的方向所以開始帶領研發團隊開始進行啟動商品視覺識別技術的研究。當時馮新宇堅持用 AI 技術、走賦能模式和 2B 的路線，但沒有得到其他人的認同，尤其是在無人零售前景如烈火烹油的時候，短期還看不到應用可能以及成本難以預估的 AI 研發，風險太大。“更關鍵還是理念不一樣，往這方向做，我認為沒意義，所以就退出來。”這之后國內多家無人零售項目都逐漸陷入被質疑的漩渦，而馮新宇則在停歇一段時間后開始了新項目。
“按照我認為正確的方向走，經過這一年半的時間，現在來看還算幸運。”他說。
收縮戰線
顧客將商品放到收銀臺上，機器瞬間識別出總價，然后人臉識別支付，幾秒鐘顧客就可以結賬走人，這是馮新宇理想中的產品形態。選擇了看起來更有技術難度的方向，但他對產品落地的期望卻沒那么“高”。
“我們現在不鼓勵無人零售，只是解決收銀環節的人員成本下降。因為無人零售其實涵蓋很多方面，包括收銀、理貨、客戶服務等。如果是整個零售環節無人的話，步伐就有點邁得太快了。”馮新宇很推崇 Amazon Go 拿了就走的體驗，但其動輒過百萬美元的成本也令他為之咋舌。通過 CV 收銀臺產品，做到收銀無人化和減少排隊，在他看來這就很不錯了。
但人工智能也還有其瓶頸，即識別的 SKU（庫存量單位）有限。從 2016 年末在繽果盒子時算起，馮新宇同樣在 CV（計算機識別）技術上耕耘許久，他介紹，目前逗號智能團隊的商品識別技術在 SKU 小于 500 時，準確率要高于人眼識別，但在 SKU 接近 1000 時，就會略低。“如果超過 1000，出錯率就會提高，這是世界范圍的難題，Amazon Go 的店也沒辦法開太大。”
而一般便利店的 SKU 會在 800 以上，恰好卡住了目前技術的瓶頸。與此同時，還有另一條技術路線卻可以無視 SKU 的限制，在部分城市已經開始普及的無人收銀臺，通過搭載掃描攝像頭，顧客自行掃碼就可以結賬。或許比起利用 CV 技術進行商品識別的解決方案，效率要更低一些，但從實用性和技術難度上，當前階段卻顯得更適合。
還處于早期的 CV 技術要落地零售行業，自身的不足和競爭的存在，讓馮新宇選擇一再收縮戰線。大型商超市場和普通的零售店，由于 CV 技術識別能力有限，被放棄；小型的路邊店或者夫妻店，SKU 雖然少，但對人力成本不敏感，沒有實際需求，優先度更低；而最后剩下的，就是對人力成本非常敏感，或者排隊嚴重，同時 SKU 又在識別范圍內的零售領域——在這樣的條件篩選下，烘焙行業進入了他的視線。
中高端的連鎖烘焙品牌，一個分店大約在 6~8 人左右，其中收銀假如放 2 個人，實現了收銀無人化后，每月直接的人力成本就會減少 1 萬元以上。而讓烘焙行業更加貼近 CV 技術的是，現場烘焙的面包糕點不是標準化產品，沒有條碼可掃，但卻不影響 CV 技術識別。而一般烘焙品牌的 SKU 甚至不會超過 300，處于技術已經完全可以實用的范圍。在廣州，逗號智能的無人收銀臺在三十余家店試用，最多的一家已經運行了接近一年，其中僅雪貝爾品牌就有十幾家店。
在雪貝爾選擇無人收銀的顧客
可以精確識別的 SKU 從 500 到 1000，再到數千甚至一萬，雖然技術難度會呈幾何倍數上升，但理論上總是會被攻克的，這個時間，馮新宇覺得，會是在大概五年的時間內。“我認為肯定是先把頭上容易摘的果子先摘了。”從創業公司的角度來看，如果能在烘焙行業做到普及，也是一個巨大的市場，而隨著技術的推進，還可以繼續拓展市場，并不耽誤。實際上在 2018 年 5 月時，逗號智能就和周黑鴨做了一個智能樣板店，將原本三人的店面，由一個人來運營，營業額基本保持不變；在上個月，也剛剛和美妝行業的 ISV（獨立軟件開發商）天美聯盟達成了合作協議。
巨頭之爭的注腳
在 CV 技術上，馮新宇認為逗號智能已經做到了國內的領先水平，但從商業落地的角度上來看，這并不是這家創業公司的核心競爭力所在。做無人收銀臺產品，核心的競爭力是什么？馮新宇給的答案是，一是產品的效果，二是產品的成本——這更是一個整體工程性的問題。
分開來說，在產品效果上，一方面是可識別的 SKU 數，另一方面則是識別的精準度。而后者，算法起到的作用并不大，在一年半的研發過程中，逗號智能的產品已經迭代到了第五代，用馮新宇的原話來說，是“開發了一個新物種”。“這個設備到底是怎么做，其實當時沒有參考，中間也砸了很多設備，內部做了很多版實驗，才有了內部第五版的一個產品。”例如攝像頭安放的位置和角度，光源是用冷光源還是暖光源，都要反復試驗，而為了保證產品的良品率，硬件上包括主板、GPU 等，都選擇了主流的元器件，結構采取難度最低的鈑金結構。
有兩個有意思的細節設計，一個是底部的重力感應器。當一推商品都放上收銀臺，存在遮擋情況會導致識別遺漏，而根據識別的商品種類和數量，連接商品數據庫會得出相應的重量，如果和重力感應器得到的數值不符合，就會提醒顧客挪動商品。
還有一個設計是針對商品上新，一般有新增的商品出現，業界常見的方法是通過采集設備，對新商品全角度不斷地拍照采集和訓練。「我們目標客戶是遍及全國的，我們不可能上新又派一個人過去。」針對這個問題，逗號智能將識別設備和采集設備進行了一體化，并通過視頻的方式進行采集，普通的店員就可以進行，大概一天的時間完成采集訓練打標簽的工作。
與產品效果相比，產品的成本更是能否大規模推廣的關鍵。當成本降到四位數時，馮新宇就覺得已經具備推廣的條件了，但他并沒有采取賣產品的模式，而是按月 500-600 元收取服務費，一次付一年，產品可以免費帶回去。
“我們想要快速鋪量。”除了盡早搶占市場外，這個策略從成本核算上來看也可以接受，逗號智能將產品的使用年限預設為 5 年，即使達不到，但第一年收取的服務費，就差不多可以覆蓋硬件成本。除此之外，還有來自微信支付的一大筆補貼。逗號智能是最早提供微信刷臉支付的硬件廠商之一，也是數量較大的一個，與之對比同樣在推廣刷臉支付的支付寶，更傾向于自己做這件事。
“這個補貼足以提供我們很大一部分的利潤。”馮新宇透露，微信對設備的補貼，超過了 10 個點，成為巨頭線下交鋒的先鋒這一事實，也在客觀上刺激了逗號智能進行大規模推廣。在策略上，對大品牌，逗號智能采取直托的方式，和對方的研發團隊做深度定制，做交接工作；而他們更愿意的，是和領域里的 ISV（Independent Software Vendor 獨立軟件開發商）進行合作，將對方的軟件系統應用到自己的硬件上，再鋪到對方的客戶中去。“因為現在每一個消費領域或場景都很成熟了，利益格局明顯，每個賽道里都有比較大的 ISV，為領域里的商戶提供相關的軟件服務。”
搭載了微信刷臉支付的無人收銀臺
也許以后，逗號智能最有價值的并不是產品帶來的人力成本減少和效益提升，而是和行業深度結合后產生收集的消費數據，馮新宇隱約這么覺得，這個價值可能被用于提升產業鏈效率，制定生產計劃或是分析消費者行為。
但對他來說，這個思考還太早了，拋開數據共享合法性以及如何形成有價值的數據產品外，在網點達到十萬級以前，他并不覺得需要考慮這個事情。他將公司定位是專注在零售領域，具備整體工程能力的 AI 公司，用 AI 技術賦能商家來降本提效。根據已經簽下的框架協議，馮新宇預計今年的營收大約在幾千萬，還處于市場早期。但如果如他所預料的那樣，在五年內 AI 將突破技術上的瓶頸，那么市場的爆發也就在數年后了。
在快速增長到來的時候，如何繼續保持產品的優勢，是他更關注的問題。在他的計劃表中，這種競爭將會是一場長跑，未來兩年公司的重點還是研發產品和開拓新的零售領域。“我們內部的邏輯是，只要我們有足夠的競爭優勢，這塊市場是非常非常巨大的。”馮新宇說。