揭秘Amazon Go 看不见的智能
智能商超的概念并不新鲜，Amazon Go到底强在哪？根据亚马逊的说法，这项名为“Just Walk Out”的技术整合了计算机视觉、机器学习、传感器，可以监测商品从货架取下或放回，并在虚拟购物车追踪，操作过程类似无人驾驶汽车。听起来简单，要想实现可不止是“只需走过去”这么容易。从亚马逊申请的若干项专利中可以发现，店内遍布传感器和摄像头，以及各种信号接收装置。
注意货架上（食品标签下方）的摄像头
名为“Detecting item interaction and movement”的文件提到，如果有人从货架拿起或放回一个商品，管理系统会自行在虚拟购物车中添加或删除。可以设想，这一过程集成了图像识别、语音辨识等功能，摄像头可以根据位置、动作，甚至是肤色定位特定顾客，而语音识别则可以提升辨识的准确性，要是精确度足够高还能获取顾客所在位置和行动轨迹。在客厅中，Alexa已经证明了亚马逊的语音能力，他们要做的就是多摆一些麦克风，通过时间差感知距离位移。早在几年前，亚马逊就申请了无线射频识别技术的相关专利。
亚马孙申请的专利文件（专利编号13/928,345）
另一份名为“Transitioning items from the materials handling facility”的文件中，商品可以在被拿起的瞬间与用户发生关联，通过读取账户信息在顾客走出商店时结账，全程无需用户掏出手机操作。值得一提的是，分析系统从云端调取顾客的消费习惯后，可以“替”用户判别所选商品。举例来说，如果可乐和雪碧放置过近，导致摄像头难以区分时，要是你之前总是购买可乐，那么系统就会优先认为你这次买的也是可乐。
取下或放回时，系统实时更新
为了进一步提高识别准确性，亚马逊还部署了“sensor fusion（感知融合）”技术。例如顾客在取下或放回商品时，货架上的压力和重量传感器，可以识别用户选择的物品。结合图像技术，不仅能判断物品是否被放回，还可以觉察到放回者是员工还是顾客。在亚马逊的系统中，会内置所有的商品图片，这主要是用于判定其在正确的位置。
至于前文提到的摄像头，会针对不同位置和功能需求部署相应的设备，例如RGB摄像头或者感应摄像头。此外，亚马逊在专利中也提到了蜂窝网络、微波、蓝牙等通讯方式，像蓝牙支持的技术可能会类似苹果iBeacon，通过设备位移来绘制行动轨迹，并且可以近场支付。
离店时完成支付
通过搜集来的数据，亚马逊也可以掌握更多的用户习惯，形成一套完整的账户购物体系，每次购买行为都是一次强化。或许当你每隔一定周期、或者在特定时间再次走进商店时，甚至会提前为你生成一份购物清单。另外，每个货区还可以动态计算出物品上架和仓储数据，优化了SKU。
