无论您是在社交信息流中看到它，在新闻标题中注意到它，还是790万观看了其首个 YouTube视频 的人之一，您很可能已经听说过 Amazon Go 。2016年12月5日，亚马逊宣布将开设一家1800平方英尺、完全数字化的即拿即走便利店，让科技界陷入狂热。随着该店计划于“2017年初”开业，讨论仍在继续；无论是赞扬亚马逊愿意冒险和试用最新技术的意愿，还是对隐私以及实体店购物体验所谓黯淡未来的担忧，Amazon Go都同时吸引了技术爱好者、零售商和消费者的注意。作为一家科技公司，我们对这里使用的多种技术感到兴奋，并好奇地想知道零售业的未来将如何随着这些进步而发展。
如果您还没有机会了解Amazon Go（或者没有听闻它所引发的 众多争论 之一），其基本前提是它“是一种无需结账的新型商店”，意味着无需排队，几乎无需人际互动——本质上是一种更加自主的购物体验。Amazon Go被标榜为“拿了就走购物”，引人注目，不仅因为它承诺提供无缝便捷的购物方式：过去其他品牌和零售连锁店的显著失败曾给这一概念泼了冷水，但亚马逊却逆势而上，成功将其电子商务平台整合到了实体店/商业街环境中。像Tesco这样的连锁店，曾在 购物车上试验RFID读取器 ，现在很可能开始重新考虑其技术策略，以确保在零售业中有利可图的未来。
那么，Amazon Go是如何工作的，又有哪些核心功能使其领先于竞争对手？最重要的是，他们使用了多方面的先进技术，这些技术能够以前所未有的精度生成海量数据。根据介绍视频，这些智能商店能够检测到您拿取并放入购物袋的任何物品，甚至知道您是否改变主意并放回某物。初看起来（考虑到该概念的历史），这种系统似乎很脆弱且容易出错。例如，当两个顾客或“用户”在近距离购物时，亚马逊的AI会变得混淆吗？如果您因他人的选择而被错误收费怎么办？深入了解Amazon Go背后的技术，我们就能理解他们如何覆盖这些基础，并成功克服了将电子商务整合到实体空间中的现有障碍。
Amazon Go将其成功归因于的第一项技术是计算机视觉，它允许计算机获取并处理视觉信息，并根据收集到的数据生成适当的算法。毫不意外，亚马逊未公开其专利，但我们可以推测，在Amazon Go商店中，多个摄像头被用来识别顾客以及他们在部门、货架、商品等旁边的位置或接近程度。第二项是传感器融合，这本质上是来自多个输入源（例如重量和运动传感器）的传感器数据的融合；当与计算机视觉结合使用时，传感器融合有助于确定某人何时伸手拿取商品、拿走商品或将其放回货架。最后，或许也是让Amazon Go前景光明的最关键因素是深度学习的使用，这是机器学习的一个分支，使计算机能够通过不断收集和分析数字数据来进行学习。
有了这么多先进技术的协同作用，可以想象，从顾客“扫描”进入商店的那一刻起，亚马逊就能（以指数级速度）了解他们，包括他们的外貌、移动模式和购买习惯。虽然我们目前还不能完全确定其能力，但学习特性也意味着，随着每位回头客的到访，系统出错的可能性会降低，因为它可以根据过去的购买记录和购物行为，开始对顾客可能正在做什么做出有根据的猜测。这类消费者数据对零售商极具价值，尤其是用于营销目的——我们预计亚马逊将利用收集到的丰富数据，开始为其用户量身定制产品和优惠。通过这样做，他们可以提供比竞争对手更个性化、更相关、更有吸引力的服务。
最终，通过运用最尖端的技术并对其理念进行大量投资，亚马逊四年前雄心勃勃的愿景已成为现实。他们证明了“拿了就走”的购物概念是完全可行的，并且通过解决零售商此前在这一想法上遇到的许多技术问题，亚马逊让我们首次真正一窥未来完全自动化、自助式购物系统的模样。毫无疑问，会有一些小问题，但越来越明显的是，这（或非常类似的东西）将是零售业未来的面貌。因此，在未来十年左右，未能或拒绝适应变化的零售商将不可避免地与不断演变的客户群越来越不相关，并面临失败的风险。
对于想知道下一步该怎么走的零售商来说，一个稳妥的做法是密切关注亚马逊的动向，特别是他们正在使用/投资哪种技术。请记住，不愿采用更先进的技术和吝啬开支一直是一些零售商尝试使自己的超市变得“智能”的主要障碍（ 相关文章 ）。那些仍持怀疑态度或担心投资过多过快的连锁店，可以考虑设立一个试点门店（就像亚马逊Go在西雅图所做的那样），在小规模范围内测试新想法和新技术。另一个可行的选择是投资一个基于云的位置和分析平台，例如Purple的 零售WiFi解决方案 ，该平台使零售商能够准确了解他们的顾客是谁，这些顾客如何与购物环境互动/在店内移动，以及在何处集中营销力量。Purple的平台还可以从您商店中现有的智能设备、传感器和电器收集数据并生成报告，使其成为制定/改进物联网战略的强大工具。
无论零售商选择做什么，未来十年无疑将带来购物行业的一些快速现代化。看到这一切将如何发展会很有趣，但很明显，缺乏应对措施可能会让他们陷入不稳定的财务前景。
