雷锋网新智造按：多年来，零售业一直在探索无人零售商店的实现方式，提升零售的效率，在枯燥的工作中把人力解放出来，但种种方案均各有利弊，难以解决所有问题。最近，国内初创公司 YI Tunnel 向雷锋网首度曝光了其最新研发的智能收银机器人。以此，我们独家专访了其创始人吴一黎，详细介绍了这款产品的来龙去脉以及商业模式。
同时，吴一黎也将作为观礼嘉宾，受邀参加 7月7日-7月9日 由雷锋网承办的 CCF-GAIR 2017 全球人工智能与机器人大会，与学术大牛、顶尖投资人、创业同行者进行交流。详询或购票等事宜，可通过点击链接了解。
近日，据日经中文网报道，日本经济产业省年内将从东京圈的连锁便利店开始，推进自助收银化。具体解决方案为统一在商品外包装上嵌入“IC标签”，商品生产日期、生产地、保质期等信息都可写入此标签，消费者在便利店购买完毕后，只需将购物筐放在专用的收银台，通过RFID（无线射频识别）技术，机器就能瞬间读取信息内容，完成结账。
对于老龄化严重的日本，这已经不是第一次尝试。但关键的问题在于，“IC标签”的成本在10-20日元之间，对于便利店的某些低价产品，这个成本代表着最终售价或许要翻倍。同时，统一的“IC标签”需要IT企业、生产商、物流、连锁便利店的协同和信息共享，这其中是否会涉及各自的商业机密与数据，还是一个尚待解决的问题。
相比之下，国内初创公司的 YI Tunnel 智能收银机器人，依靠卷积神经网络，用机器视觉技术来解决机器收银的问题，呈现了另外一种“赚钱”思路。
YI Tunnel 的创始人吴一黎是清华软件学院第一届毕业生，此前曾在甲骨文、IBM等巨头任职，拥有超过8年的零售行业销售管理经验。“把科技商业化”，是吴一黎认为自己和团队最擅长的事。为这款智能收银机器人取名“Tunnel”，就是想要借此打通科技与商业的“隧道”。除吴一黎外，还有依托清华软件学院组件的技术团队，前聚美优品CTO、SAP零售解决方案总监等多位零售行业专家组成的顾问合作团队。
YI Tunnel 机器人硬件构造很简单，主要由四个部分组成，分别是：Microsoft Surface 显示屏，用于显示识别之后的商品信息和价格，方便消费者通过二维码支付；秤台，用于称重；摄像头，YI Tunnel 机器人共有5个摄像头，一个置于秤台顶部，另外四个置于秤台四角；服务器，由两块泰坦X GPU组成。
有5个摄像头作为“眼睛”，再通过卷积神经网络来训练模型，YI Tunnel 就能做到精准快速的识别。吴一黎向雷锋网介绍说，目前每识别一次，需要0.02秒，误差降到0.3%，相比人力扫条形码的速度和准确度都有大幅提升。
YI Tunnel 还可以帮助便利店安装基于人脸识别的防盗系统，消费者在进店、购物、结账、离店的整个环节都会受到监控，如果出现了盗窃现象，下一次再来店里时，系统会自动识别并报警，增加盗窃的成本。
复杂繁琐之处在于数据的采集。在零售收银的场景中，几乎没有结构化的数据可供利用，所有的数据都是 YI Tunnel 团队人工采集标注的，迄今覆盖了3000个SKU，而这个规模基本和7-11、屈臣氏等便利店大小相当。吴一黎说：
从超市所有的标品，到自助餐（比如宜家的自助餐），这一盘菜有5个丸子，10个丸子，现在都是人工去数，效率低且重复枯燥。现在，如果使用 YI Tunnel 的话，把盘子往上一放，数量和价格直接就出来了。另外还有衣服，衣服可以随便放，不需要规定形态或者必须露出，也可以非常快速、方便的识别。此外，像蛇果和红富士，样子非常接近的，过去计算机无法识别，只有人类的眼睛才可以做到，现在在算法的帮助下，摆在上面就可以轻易识别。
在继续增加数据，训练模型的同时， YI Tunnel 已经开始着手洽谈，进行初步商业化的尝试。
目前，部署 YI Tunnel 智能收银机器人整体需要三个月时间，包括数据采集、训练、测试、优化等步骤，和企业部署一个系统时长大致吻合。但其操作非常简单，对于员工和消费者而言，基本是零培训。这里也暗含着 YI Tunnel 团队的研发理念——不需要企业、员工、消费者改变其原有的贩卖、工作、购买习惯，整个流程保持不变，只用 YI Tunnel 替换收银员。部署之后，超市所有的购买数据都实时存放在云端。
*识别单个商品
*识别多个商品并扫码结账
*未来期望形态，“看一眼就走”
在吴一黎看来，机器的本质就是把人类从重复枯燥的工作中解脱出来，让他们去做更有意义的事情。 YI Tunnel 的 CMO 刘娟认为，沿着这条道路，大概可以做一个“三步走”的规划：第一步是智能结账，就是目前 YI Tunnel 能够实现的功能；第二步是整合数据，提供给商超做供应管理、调整销售等；第三步配合机械臂自动理货，最终能够实现便利的无人超市。
吴一黎认为，除了洽谈中的大型商超、社区店、自助餐厅等目标客户外，在未来凡是涉及结账的场景，都可能成为 YI Tunnel 的应用场景，甚至是鞋店、LV店。
其实，在所谓的“结账场景”中，零售商们已经做了很多尝试，雷锋网此前也做过详细报道：
第一种，扫条形码的方案
比如沃尔玛的 Scan&Go 项目，其实是将消费者变成了收银员，通过手机 App 来扫描自助买单，最终因为消费者“不自觉”，盗损严重而失败，后续还出现过扫描器、智能购物车等方案，也因为类似原因而告吹。
第二种， RFID 无线射频识别的方案
这不是一种新生的方案，十多年前就有巨头在尝试，虽然开头日本经济省现在才着手推行，其利弊在前文中也有叙述，对于薄利的商超而言，最大的问题就是成本，其次还有某些特殊商品会遮挡信号，影响识别，比如液体与金属。
第三种，视觉识别的方案
这种方案因亚马逊的 Amazon Go 开始，实现的方法是识别动作、商品和人，通过位置或姿势进行关联，来判断是否有购买行为。但如果品类巨大，那么建模、训练的工作量会超出想象。另据《华尔街日报》报道，在同一时间，新商店可处理的顾客人数不能超过20人。相信这也是亚马逊的方案，后续需要解决的问题。
YI Tunnel 的方案在本质上也归于第三种，不过和 Amazon Go 的区别在于，中间省去了很多复杂的步骤，没有改变商家、雇员、消费者三者的习惯，聚焦在“收银”这一个点上，来识别消费者和商品，最后通过扫码付款结束购买行为。
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刘伟