这项技术正在对零售店产生巨大影响

如果你没有去过亚马逊 go 商店，那它是一家与众不同的便利店。 在您第一次进入之前，您需要注册您的信用卡或亚马逊账户。 在商店中，软件会在您移动时跟踪您，并对您拿走的东西收取费用，扣除您放回的东西。 与 Uber 或 Lyft 一样，购买交易在您离开时是自动进行的。

据报道，有许多技术可以让 Amazon Go 工作，包括货架秤和传感器。 但可以说，最关键的技术是计算机视觉。 计算机视觉就像它听起来的样子：在空间上训练相机，软件分析相机拍摄的内容； 相机是眼睛，软件是大脑。

Sandeep Unni，咨询公司 Gartner 的产品业务策略师和零售技术顾问IT
，告诉我计算机视觉“是过去十年中最重要的技术步骤之一，从根本上改变了创新的规模。”

Amazon Go 只是计算机视觉技术将给零售业带来的变化的一个例子，而且大部分变化还没有到来。 我们现在才刚刚开始这项技术将产生的影响。

下一步是什么

下一步是从商店结账返回到商店和供应链的其余部分。

商店错失收入的最常见方式之一是经理不知道货架上的产品已经售罄，而这些产品放在后面的盒子里。 计算机视觉支持的摄像头可以全天监视货架并自动发送补货警报。

同样，商店后面使用的计算机视觉可以在存储产品不在其应有的位置时提醒员工。 在一个巨大的配送中心也是如此。 当订单被错误挑选时，计算机视觉还可以观察并发送通知。

供应链专家 Hy-Tek 的项目经理 Paige Waldron 表示，这项技术“将改变所有有条形码的事物的面貌。 您消除了建立仓库的所有障碍。”

计算机视觉还释放了锁定在错误位置的非生产性库存中的数十亿美元资金。

但是等等，还有更多

所有这些技术今天都是可用的，并且正在测试、试点和实施。 尚未出现的是最终来自计算机视觉的海量数据的使用。

想象一下，您站在零售店的一个地方，看着消费者购买特定商品或一组产品。 您将能够观察到什么吸引了注意力，消费者在看什么，他们如何挑选东西，他们关注包裹的哪一部分，如果您站在那里足够长的时间，您就会明白为什么有些产品会被购买而其他产品不。

有人告诉我，在货架上的所有消费品中，詹姆森威士忌放回货架上的次数比任何其他产品都少，拿起它的消费者会购买。 相反，冰淇淋从冰箱中取出，查看并放回大约 30% 的时间。 所有制造商都想知道他们产品的“退货率”是多少，并了解消费者为什么要做他们所做的事情。

计算机视觉可以回答所有这些问题并解锁有意义的产品和营销变化。 借助计算机视觉，相机和软件可以完成繁琐的工作，整天保持警惕并为制造商提供他们需要的信息。

正如无收银员结账公司 Grabango 的首席执行官兼创始人 Will Glaser 告诉我的那样，“它可以节省资金、节省时间，还可以改善供应链。”

阻碍这一点的是，计算机并不像它们通常看起来的那么聪明。 为了让软件理解它看到的图像，它必须经过训练。 为此，它需要许多图像，数以百万计，并且可能需要很长时间才能访问。

随着时间的推移，许多图像使软件能够了解它所看到的内容、得出结论并提出零售商需要的建议。

这就是现在的技术。 我们看到了计算机视觉带来的真正好处，比如 Amazon Go 和其他结账技术。 但用于更深入分析的软件仍在学习、积累图像、获得人类认为的“经验”和“学习”以及计算机科学家所说的足够大的“数据湖”。 要实现这一过程的好处可能需要数年时间。

您可能会认为这听起来令人毛骨悚然，没有人愿意进入他们知道自己正在被监视的商店。 也许吧，但你已经知道现在几乎每个公共空间都在播放视频。 人们已经习惯于监控每一个在线浏览器的移动。 很可能消费者也会习惯这一点。

使用计算机视觉分析消费者在商店中的行为方式将使零售商能够获得他们现在只能从在线商店获得的行为数据。 Gartner 的 Unni 表示，计算机视觉将促进“目前几乎没有触及表面的机会”。

每种零售商都在努力。 当我向雅诗兰黛消费者零售体验执行总监 Kate Fannin 询问此事时，她说：“数据采集元素绝对正在发生，我们将继续加强这些元素。”

即使所有的软件都是为了完成这一切而构建的，计算机视觉仍然有机会和未来的视野。 帮助美容品牌利用技术的 Landing International 首席执行官 Sarah Chung 表示，“你可以追踪消费者的行为，但你不知道为什么”他们会做自己的事情。 在软件解决了大数据湖的创建以了解人类行为以及如何改善商店之后，科学和零售商仍然需要学习更多对行为的理解。

所有这一切才刚刚开始，但已经达到了计算机视觉的临界点。 未来几年将揭示计算机视觉将给零售商和消费者带来的巨大变化，使商店能够做的比以往任何时候都多。