在没有收银台的商店「偷东西」是一种怎样的体验

是时候和零售店里的容易出故障的自动结账设备说再见了。依托于人工智能技术，人们在食品杂货店的购物体验将得到巨大的改善。

编译 | 高静宜 张震 邱陆陆

作者 | Rachel Metz

来源 | MIT Tech Review

在位于加州圣克拉拉市的一家原型商店里，你可以在店内随意地把任何商品放在你的购物篮中，包括 Doritos 薯片、手工皂、可乐等等，在完成挑选后走向门口的平板电脑设备，它会显示你购物篮中的所有商品的清单以及你需要支付的金额。在完成支付后，你就可以离开了。

事实上，这家商店是初创公司 Standard Cognition 的演示空间，该公司致力于利用摄像头网络、机器视觉和深度学习技术打造全自动结账的购物体验。

Standard Cognition 的联合创始人兼首席运营官 Michael Suswal 表示，公司希望能在六个月内让这项技术落地，通过合作伙伴的商店或者是自营的商店，大概率会在加州。目前，该公司开发的 App 会指引用户完成支付，不过公司表示，未来可能会为手机 App 增添自动付款功能。

自动结账这个概念可能听起来很耳熟，因为线上零售巨头亚马逊正在西雅图进行内测的项目 Amazon Go 与它非常相似。总部位于斯德哥尔摩的初创企业 Wheelys 也在中国开展了类似项目的测试。这些都让 Standard Cognition 的团队兴奋不已，因为这似乎表示自动结账这一想法得到了业内的认可。这个目前仍处于初期试验阶段、可能会有部分人觉得太过诡异而无法接受的想法，在未来将具有非常广阔的商业前景。

现在，该公司在圣克拉拉的展示空间投入了大量的时间和精力来完善自己的技术。这家店 看起来非常像一家货物都是从 Costco 采购来的便利店，货架上码着大袋的 Cheetos 和 Doritos 薯片、超大罐 Skippy 花生酱以及一些非食品类商品，比如纸巾架和塑料扇子。

Standard Cognition 公司的自动结账系统

Standard Cognition 使用摄像头对商店里移动的人进行实时的追踪（Suswal 表示公司没有采用任何面部识别），识别他们从货架上所拿的物品。该公司也在训练深度神经网络识别商店里的物品，在摄像头的监视下，员工抓取物品并作出一些动作如翻转物品，将物品放在身后，将物品放在购物篮内，完成这个流程，学会识别每件物品大约需要两分钟。

一进入 Standard Cognition 的原型商店，你就会看到一个展示整个识别过程的屏幕。商店的一面墙上挂着一个巨大的平面显示器展示着空间动态视频流，商店里每一个人都被用不同的颜色进行标记；你每拿起一件商品，屏幕就会把商品圈出来并打上标签。公司发布了一条展示系统工作状态的视频，视频里有两个人在原型商店中，用各种方式抓起商品，调戏系统。

我抓起一个购物篮想要亲身体验。结果虽然有些小瑕疵，但总体上还是很令人震撼。我在店里慢悠悠的逛着，将 Nilla Wafer 饼干，几听可乐以及其它一些东西放进篮里，然后拿出了几件物品，将它们放了回去。我迅速地将一罐红牛塞到衬衫里，以期摄像头会漏掉它，我又在框里放了一些看起来很相似的物品（一包 Doritos 薯片，一包 Cheetos 以及两款不同类型的 Mrs. Meyers 洗手液）。

当我玩儿的差不多了之后，我提着购物篮走到一个平板电脑前，上面显示了 Standard Cognition 判定的我的购物篮里装的所有东西的购物清单。我拿了两瓶可乐，它漏了一瓶，然后多算了一瓶洗手液——这些我可以在平板的结账应用里修改。但是购物清单基本上是对的，特别气人的是，我藏起来那听红牛也被发现了。

Brandon Ogle 是公司的另一位联合创始人兼工程师，他说，现在用来演示的商店里，物体识别的正确率是 98%。Standard Cognition 还在努力提高系统的性能，比如教会电脑识别更多东西——Ogle 说，添加的东西越多，系统的准确率越高。

然而，想让自动结账变成大多数商店的常态还需要一定时间。Tom Davenport，一位来自 Babson 学院的教授、 Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines 一书的联合著者，认为我们会看到更多类似的点子出现，但是他对这些点子能否尽快落地持怀疑态度。毕竟，他说，在美国，自助结账系统的出现已经是差不多 20 年前的事情了，直到现在，结账流程也没有完全被颠覆。

「我觉得现在没人会觉得超市收银员是个会有什么大发展的职业」，他说，「但是实践证明，让收银员退出历史舞台不是什么容易事儿。」