無人商店之眼:席捲新零售時代的AI智慧貨架

「無人商店」對你來說一定不陌生,從2016年全球首間無人商店 Amazon Go 橫空出世,2018年台灣超商龍頭 7-11 也開設全台第一間「無人小七」,結合AI、物聯網等技術,引發台灣民眾對無人商店的熱烈討論。究竟無人商店技術有什麼優勢、差異或缺點?未來無人商店的概念是否能在台灣成功落地、開枝散葉呢 ?

2016年美國電商龍頭亞馬遜於公司內部推出「Amazon Go」、2018年正式對外營運,無人商店的概念就在全球掀起了話題。就算你沒去過,也一定聽過「拿了就走( Just Walk Out )」的消費情境,這樣的設計被視為是未來新零售的全新購物模式。

世界各國都在尋找無人商店最佳的解決方案,今年亞馬遜提出了「小型鮮食便利店」的定位,規模從50坪縮小至13坪,店內攝影機、貨架重量感測器及深度學習技術,就能在小商店內更精準地追蹤顧客拿取與放下的動作。

根據行政院公平交易委員會發布的調查報告,2018年平均每個台灣人去便利商店126次,台灣的便利商店密度更位居世界第二。但面對無人商店來勢洶洶席捲全球,台灣民眾接受度如何呢?

▲亞馬遜推出面積約約13坪的小型商店,主要提供早餐、午餐、飲料及零食等。(圖/維基百科)

創新「易取智慧貨架」提升辨別商品能力 不怕商品被亂放

近年,無人商店發展主要有兩大不同面向的核心技術派別:一是結合電腦視覺辨識技術的人工智慧派;二是無線射頻辨識(RFID)技術的物聯網派,也就是俗稱的電子標籤。其中RFID技術門檻較低,目前多用於自助結賬,讓消費者自行掃描商品完成結帳作業,但尚未能達成人們對無人商店「拿了就走」的想像。
為因應台灣零售業者不同類型的需求、測試台灣消費者的接受程度、更達成無人商店「拿了就走」的消費模式,工研院團隊透過電腦視覺辨識、紅外線以及重量感測等多重感測技術,研發出可說是微型無人超商的「易取智慧貨架」。

▲易取智慧貨架結合多重感測(攝影機+紅外線+荷重元),並透過AI深度學習訓練電腦,來即時辨識商品。(圖/工研院提供)

「易取智慧貨架」透過AI的深度學習,訓練電腦根據商品資料庫中的數據、圖片來辨識商品。讓消費者不僅可以「拿了就走」,也因多重感測技術讓商品辨識更加精確,使商店貨架無需隔間或硬性規定擺放位置、讓商品陳列更具有彈性,不再怕消費者亂放、任意堆疊,還能透過感測收集消費者的行為數據作為營運的改善基礎。

▲易取智慧貨架因多重感測技術讓商品辨識更加精確,使商品陳列更具彈性。(圖/工研院提供)

「易取智慧貨架」的消費流程也十分簡單,只要透過手機APP掃描貨架上的QR code就能開啟櫃門,貨架內有紅外線、攝影機與重量感測器(荷重元),能即時辨識你所拿取的商品種類與數量,並同步更新手機購物車資訊;若你將商品放回貨架,商品即從購物車刪除。最後關上貨架櫃門,手機購物車即自動完成結帳。

直覺的購物體驗 不需刻意學習「如何在無人商店購物」

目前,歐美國家針對無人超商的趨勢,在量販店、超市規劃自助結賬區,結合條碼掃描或RFID電子標籤等,讓消費者自行掃描商品完成結帳作業,這也是無人商店擴展的優先方案,例如日本便利商店就透過RFID技術搭配手機自助掃描結帳的功能,發展出夜間無人商店模式;但要實現人們對於無人商店「拿了就走」的想像卻仍有一段距離。此外,RFID比較大的問題在於含有金屬或液體成分的物品會感應不良,而且當每件商品都要貼上RFID,成本過高。

比起自助結帳技術,透過AI深度學習的電腦視覺辨識技術更能讓「免排隊、免結帳、拿了就走」的想像成為可能。電腦視覺辨識技術是一種低干涉且直覺的購物體驗,消費者不需刻意去學習「如何在無人商店購物」,當技術逐步成熟,並帶動成本及技術門檻下降後,電腦視覺辨識技術將會是無人商店最終解決方案的核心。

▲易取智慧貨架能精準辨識所拿取的商品數量與種類,即時顯示在手機APP上。(圖/工研院提供)

此外,若使用單一的電腦視覺辨識,可能無法準確辨識消費者在貨架上隨意擺回、堆疊商品的情況。因此,工研院研發的智慧貨架,讓電腦視覺辨識技術與紅外線、重量感測三者完美結合,也持續以「易取智慧貨架」的多重感測技術,作為開發無人商店的核心技術。

或許台灣民眾對無人商店抱持疑慮,認為台灣仍偏好有店員服務、有人情味的超商。而工研院研發的智慧貨架,恰恰成為超商與無人商店間的折衷方案,更將一步步實現無人商店落地台灣的可能。

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