亲身体验淘宝“无人便利店”：这才是未来购物的样子 图片来源：淘宝无人便利店现场。

2016年底，亚马逊发布了一款全新的无人超市产品 Amazon Go。在视频中，用户只需用手机登陆亚马逊账户、在进门时通过身份审核，就可实现真正的无人结账，即拿即走，亚马逊将其戏称为Just Walk Out Technology。

亚马逊Just Walk Out Technology

虽然Amazon Go最多只有20人的承载量，但已经将自主消费结账系统带到了一个全新的技术高度，背后使用了计算机视觉、传感器融合、深度学习、生物识别等前沿技术。由此引发无人便利店的创业风潮。

在AI是否会取代收银员工作的讨论声中，国内的无人便利店悄悄来了。

7月8日，在第二届淘宝造物节现场，阿里巴巴实验已久的“无人便利店”正式对公众亮相，官方称其为“淘宝会员店”。自从马云提出“新零售”概念以来，阿里巴巴一直希望通过线上线下融合的方式改变传统零售业，无人便利店是第一个真正落地的产品。

虽然仍有瑕疵，但据阿里透露，这代表是未来零售业的一个方向。在现场，界面新闻记者亲身体验了一次阿里巴巴的“无人购物”。

1. 进门前先扫码绑定身份

根据进门前的使用须知，用户需要打开手机淘宝，扫码二维码。

扫码过程

这相当于一张入场券，将你的淘宝ID与进闸机时的面部识别信息绑定，用户要能被识别，要是一个连贯的行走的ID，这是无人便利店为用户提供个性化服务的前提。

在二维码出现后，记者像刷地铁卡一样进入了“无人便利店”。

现场用户刷码进场

在目前界面新闻记者测试的该版本中，还有一项要求是淘宝ID要实名制。未来用户在进店时，无人超市会根据用户前几次的购物记录，推送一个补货清单。

在体验无人便利店之前，用户需要签署一个“支付宝免密付款”的协议，即最后的付款流程不需要用户确认。不知不觉中付款动作已经完成，这样才能实现真正的即拿即走，但这样会让用户产生一定的不安全感。

用户授权代扣的上线是5000元。

用户协议 2. 挑选商品

在这个50平左右米的小店中，中间有几张大显示屏桌子，用来购买虚拟商品。左右的货架上摆放着实体商品。由此形成两种不同的购物模式。

便利店内部场景

在虚拟商品中，用户点一点屏幕，就可以把商品拖入屏幕上的购物车中。此刻，无需任何额外操作，打开淘宝，你就会发现刚刚在大屏幕上选中的商品也同步到手淘的购物车中了。

在大屏幕上操作

屏幕上操作的商品自动同步到购物车

这是因为用户坐下时，上方的摄像头就已经能够识别你的身份了。在刚刚进门时，你的淘宝ID已经与个人的生物信息绑定。这要求识别准确度高、反应速度。

用户落座时上方的摄像头

据支付宝方面介绍，目前身份误识别率是0.02%, 商品误识别率为0.1%。目前还需要业内一起去优化提升它的识别精度。在个人识别上，如果用户同时戴太阳镜、口罩、帽子；商品被身体紧紧捂住等情况目前还是比较难以识别的。

同样，用户起身，个人信息就与屏幕断开。桌面回到主界面中。

货架上的实体商品即可以拿上就走，走到“支付门”会自动完成支付。

3. 支付环节

据界面新闻了解，整个无人便利店，会涉及会员账号打通、商品链路和支付三块技术方案。而其中的物联网支付方案，蚂蚁金服技术实验室的研发工程师研发的。去年底落地的VR支付技术也是出自该实验室。

如果没有挑选商品，可以选择“无购物通道”；挑选了商品的用户则会进入一个双层的“支付门”内，“支付门”会对用手持的商品进行识别。一旦识别完成，在2-3秒内，瞬间完成支付过程。

左边是购物通道，右边是无购物通道

即将在购物通道上完成付款的用户

准备支付过程中

商品识别中

支付中

在识别人和商品上，物联网支付混合使用了计算机视觉和传感器感应，再叠加了一些非配合生物识别技术（“非配合”的意思是在用户无感知的状况下就能完成身份核实），以降低误判率。因为这些技术好些正在申请专利，所以支付宝方面也并没有说都太细。

在支付过程中，如果用户偷奸耍滑，将商品放在包里或口袋里，这些地方都是可以被识别到的。但是如果故意用肢体紧紧捂住商品，确实会影响到识别。

从“支付门”走出去后，你马上就会收到扣款信息。刚刚交易完成的商品也会稳稳地躺在你的交易记录里。

从现场来看，支付门附近有好几个传感器和摄像头。

支付门附近的摄像头和传感器

现场不到50平米的房间，也放置了至少8个摄像头。据阿里工作人员介绍，仍然有许多我们看不见的摄像头和感应器，来记录用户的行为。比如，每个用户在商品面前停留了多久，由此来判断用户对该产品的喜爱程度，真正实现零售业的智能化。

店里各处摄像头

据蚂蚁金服技术实验室高级技术专家曾晓东介绍，从Amazon Go的视频来看，他们用的是纯计算机视觉技术，可以说，Amazon Go为视觉流派的物体识别方式树立了典型。不过，这对于识别精准度，尤其在人数较多的场所、客流密集的货架前识别人带来很大难度，此外，在识别那些被客人拿起又被放在别处的商品，纯计算机视觉也很难做到不出错。

阿里“无人便利店”中的支付还增加叠加了传感器感应，以及生物识别技术。由此实现压力测试能达到50人的数据。比较大的一个问题时，过“支付门”时只能一个人一个人地通过，如果人数太多，还是容易形成排队现象。

无论是实验了一年多的Amazon Go，还是仅容一人出入的MINI无人便利店，目前也还还没商用时间表，阿里巴巴的这款“无人便利店”依然是一款正在实验中的产品。

阿里鱼负责人应宏表示，未来，在技术和成本可控的前提下，这套技术也将围绕其展开更多的授权合作，在商业领域将有极高的可复制与扩张能力。该产品“做的是无人超市背后的物联网支付方案，并把这个方案开放赋能给线下实体店。”

所以该方案要可复制、可推广，在硬件改造上尽可能不去改变线下实体店的原有布局。主要的硬件改造基本集中在“支付门”。这个门直接放在实体店的出口，改造成本较小。

未来可预见的场景是，对于实体店老板，他们跟天猫淘宝上的老板差别将越来越小。因为每个进店的客人，都像电商网站中的UV一样，可以被认知、被辨别；每一个商品都是数字化的商品，每一个订单都是一个数字化的订单，最终电子支付形成闭环。

从前看似随机随意的各种行为、互动以及细节，被系统性地数字化。通过一套算法模型整理后，会让实体店老板重新了解自己的店铺和用户：用户逛超市最喜欢走哪条路线，哪个货架客流最密集，哪个货架用户停留的时间最长，用曲线和销售曲线是高度重叠还是有明显反差的。

实体店老板从而可以针对性地做出决策：爆款商品是不是应该调整一下摆放的位置；用户最喜欢走的路线是否应该再优化一下货架以及商品摆放策略；客流高峰期间的销售业绩如果表现平平，是不是该考虑更换一下高峰期间的推荐商品，超市的供应链是不是需要系统性地优化一次。

实体店老板甚至还可以做出一些预测，比如如果热力图显示，进店的女客多喜欢穿高跟鞋，那我是不是应该在女鞋区的显眼位置多摆放些半跟鞋垫和脚踝磨损修护膏？

这些才应该是马云所说的新零售真正的应用场景。