【51CTO.com原創稿件】

試想一下，當你走到一家超市，沒有排隊稱重，沒有傳統的掃碼收銀機，也沒有手機掃碼支付，只有一臺擁有5個攝像頭的收銀機，這時候你會怎么辦?其實很簡單，你只需要把商品放到收銀臺上，讓攝像頭“看一下”，然后向攝像頭微笑即可完成結賬，YI Tunnel公司的智能零售終端將這種新式的售賣方式帶入了我們的日常生活。

被AI賦能的智能零售技術相比于舊的零售業中所使用的人工結算方法，條形碼掃碼，以及沒有被廣泛使用的RFID技術，智能零售可以讓客戶驗到更便捷、更快速的稱重、掃碼、結賬過程，用戶好感度由此提升，那么，摒棄了舊的技術、又有哪些新的技術來支持現在的智能零售業呢?

智能零售的三大技術支持

圖像識別方面，人臉識別與顧客會員體系掛鉤。顧客到店里，超市會提供更好的服務，結賬時的自動識別商品，會更加節省人們的時間，讓購物更加便捷。隨著商品識別發展，機器人也可以整理貨架、分揀貨物、移動貨位，代替人類做一些簡易的、重復性的工作，生產效率會大大提升。

聲音識別方面，我們看到各大互聯網科技巨頭，推出了人工智能音箱產品。智能音箱相當于一個深度學習的智能管家，它會把主人的聲音和行為儲存在云端，對所有人進行識別，提醒你什么時間應該購買什么樣的產品。

數字化的人工智能算法，對進銷存、訂貨、選品、商業選址都很有幫助。大數據預測的算法會根據近幾年的數據，加上天氣、節日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。

圖像識別、聲音識別、數字化人工智能算法三大技術只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術做支持，如何在表層技術的基礎上進行更深層次的剖析，是現在智能零售業急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用最廣泛的技術——圖像識別技術進行簡要的解析。

識別的核心——圖像識別剖析

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用最多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。

基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。

當然，這兩類方法究其本質并無差別，只是搜索的方法利用了大規模圖像索引的技術，不去建立模型，而是直接用這些數據來進行匹配，所以我們可以認為這個大的索引就是一個特殊的模型。在大數據的時代，識別和搜索已經密不可分，精準的搜索離不開識別，廣泛的識別也離不開搜索。

不管是模型的建立還是圖像的搜索，都是想讓機器更精準的識別商品，機器識別的精準度在零售業中最直觀的反饋就是顧客好感度，所以，各家科技公司都會使出渾身解數，讓識別更精準。YI Tunnel公司就是其中的一家，公司用AI賦能零售業，基于解決顧客排隊耗時長、傳統掃碼程序繁瑣等問題而設計產品，以計算機圖形學、計算機視覺以及卷積神經網絡等人工智能技術實現了便捷的智能零售。那么，YI Tunnel公司又是如何將AI的靈魂一步一步注入機器的呢?

全球首創YI Tunnel AI無人收銀機

利用機器學習，通過五個攝像頭就能在24小時學習500種商品，這個叫YI Tunnel AI的無人收銀機在加強學習效率的同時也解決了傳統超市稱重排隊耗時長的問題，從商品放到收銀機上到識別出僅需3.5秒，并且YI Tunnel AI無人收銀機還增加了Face ID技術，將Face ID和會員ID打通，免去了顧客攜帶會員卡的麻煩。

摒棄RFID和機械式設備的智能售賣機

全球首個商用AI智能售賣機，沒有SKU種類限制，成本僅為傳統機械式和RFID設備成本的40%。同時可實時識別消費者購物行為并實時進行進銷存管理，讓自助售貨機真正擁有AI智能。

取代RFID和傳感器的純視覺無人商店Super YI

Super YI無人商店沒有專職人員看管，只有普通的貨架和攝像頭，顧客只需要把喜歡的商品放到購物籃里，出門瞬間即可以完成免密支付，同時收到賬單。Super YI無人商店支持多人同時購物，核心技術上領先Amazon Go無人店3年，降低貨架改造率，所以成本僅為Amazon Go的5%~10%。

智能售賣機、無人商店已經在我們的身邊更新迭代，被AI賦予靈魂的零售業也在一步步的趨向成熟，基本可以做到多人識別、多種商品同時識別，但對于商品遮擋和機器學習速度問題還有提升的空間，而且現在的AI已經不單單局限于機器圖像、聲音識別的表層研究，如何才能更智能，在減少存儲空間的同時大幅度提升效率，才是下一步應該深入研究的課題。

采訪的最后吳一黎表示，自己2006~2007年在微軟實習期間就對微軟產生了濃厚的感情，現在也很高興能成為微軟加速器·北京第11期校友企業。加入微軟加速器后，YI Tunnel的服務器會遷移到微軟Azure，目前YI Tunnel為海航旗下酷鋪大集做的全球首個純視覺技術打造的無人店，就是基于微軟Azure搭建的認知服務中的人臉識別功能，使得消費者可以獲得刷臉進店的體驗。其次，微軟加速器這個平臺讓自己也獲得了很多培訓指導，提升了自己在管理等方面的能力。另外，微軟加速器還為YI Tunnel提供了品牌宣傳、客戶對接、融資對接等方面的支持，目前加速器已經為YI Tunnel提供了和可口可樂、康師傅等企業合作對接的機會。加入這個比哈佛錄取率還低的平臺是一個明智的選擇。

微軟加速器·北京第11期的入選企業的重點是人工智能與產業落地應用結合，以人工智能底層技術平臺作為創業方向。這些校友企業都是企業服務類創業公司，覆蓋大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等技術，并在醫療、政府、零售、建筑等行業中獲得標桿客戶。

本文是51CTO聯合微軟加速器·北京對YI Tunnel的專題報道。