运营近一年，两员核心大将离职，无人零售的创业者们怎么看 Amazon Go 模式？

Amzon Go 又失去一员大将。

继亚马逊华人级别最高的科学家任小枫今年 6 月之后，日前，前亚马逊首席科学家薄列峰也选择离开，加盟京东金融。

两者的共同连结点是 Amzon Go，任小枫曾在 2013-2017 年间担任 Amazon Go 的项目负责人，而后者作为研究团队的核心创始成员，主要领导研究团队，从事 Amazon Go 无人零售店的基础算法研究和工程落地。

两员大将相继离开对 Amzon Go 的发展会产生多大影响还不得而知，但由他们一手打造的无人便利店模式却广受追捧，尤其在大洋彼岸的中国更是刮起了一股创业风潮，从无人便利店到无人超市，到办公室无人货架，无人零售几乎成了新零售的代名词。

但在 Amzon Go 无人便利店运营的近一年里，它在媒体报道中更多成为了其他公司的对标陪衬对象，它自己的声音似乎陷入沉寂。

为此，雷锋网找了 5 位在无人零售领域的创业者，聊聊他们如何看 Amzon Go 的产品模式。

Amzon Go 无人便利店推出近一年，对它的发展应该是有一个清晰认知了，那么究竟怎么看它的产品模式？你们看好什么样的无人店模式？ 

孚利购 CTO 李颖悟

Amzon Go 因为技术问题暂时关闭，主要是难以应对各种复杂场景，同时实现成本高也是不得不面对的问题，但是图像识别依然是未来的发展方向之一。

无人店的模式现在主要有图像识别、物联网和开放式诚信购物三种模式，其中物联网模式相对比较成熟，可以应对各种复杂的场景，同时可以提升供应链全流程的运营效率。

深兰科技陈海波

亚马逊的无人店立足 2C，优势是多重技术结合，为 C 端打造拿了就走的零售发展方向，人工智能技术是主要驱动技术。局限也是因为它 2C 的模式。

我们看好技术驱动性的 2B 零售升级综合解决方案，商店有大脑、眼睛、嘴巴和耳朵，为客户提供比有人店更简捷的购物体验，为 B 端降低成本，提高效率。

天若科技 CEO 陈维龙

讨论 Amazon Go 之前，先讨论一下办公室无人货架和一般零售业的财务模型。如下是我根据公开数据和自己的测量做出的数据模型：

办公室场景的流量是 1 亿人/日，日流水 1 亿元，年流水 250 亿元，净利润率是 0-13%。可以说这是一个非常漂亮的模型，相比于 Amazon Go，有天壤之别。

前期驱动办公室货架的是货架、地推和配送，其中地推和配送是主要组成。前期驱动 Amazon Go 的是系统成本，包括店铺、技术和人才。 其中 Amazon Go 的系统成本与货架有不可逆转的差距，店铺的开拓远高于地推，技术和人才成本以及实施难度亦远高于配送。

从前景上来看，Amazon Go 即使装配所有的便利店和超市，其流量与办公室货架无明显差异，但办公室货架可横向扩充到小区，学校等场景。从盗损情况来看，Amazon Go 到目前为止并不能在真实场景中应用，其盗损率无法控制，办公室货架通过封闭场景和运营手段可将盗损控制到与 Amazon Go 持平的水平。

那为什么 Amazon Go 或者阿里无人超市火了呢？有如下 3 个核心原因：

• AI 方向的虚火烧到漫无边际的地步，只要和 AI 挂钩都会被神化。Amazon Go 的出现弥补了 Alpha Go 影响过后的空隙；

• 移动互联网或电商瓶颈，以及马云的言论催生了新零售，阿里无人超市往新零售方向靠近，披着黑科技的外衣再次被推上风口浪尖；

• 市场缺少新鲜血液。

所以 Amazon Go 和无人超市是虚火。他们的本质是一个是视频里的宣传画，一个是给大众玩了几天的实验品。

Amazon Go 现阶段体现的意义只有一个，即引发了无人零售，技术引领零售、新零售体验和零售新价值的关注、讨论和实践，这一点在中国特别明显。

但 Amazon Go 在未来两年内可能都是象征意义大于实际意义。 不过 ， 它可能会像 echo 一样，刚开始各种不靠谱，经过三五年持续投入进化成吞噬一切的怪物。 Amazon Go 的路径应该是不计成本的做一套应用，看看能获取的价值，然后再商业化。

无人零售会不会持续火下去？我认为会，因为无人零售是符合零售本质又符合互联网本质的东西，它会在未来 2 年成为新零售的重要方向。

YI Tunnel CEO 吴一黎

我们在媒体上看到过相关报道，但是由于他们还没对公众开放，我们也没有能亲自体验，所以就不做评价了。

我们看好可以快速商业化的产品模式，即造价成本低，符合实际应用场景，比如不限制客流量等。因为只有进行了商业化，拿到大量的实际应用数据，算法才能不断优化，提高识别速度和准确度，才能推动更多商超使用，这样可以在将来达到真正意义上的实时销售数据及供应链优化。

小麦铺副总裁全斌

Amazon Go 的发展优势在于购物流程较为简单，它将实体店和网购的优点结合起来，消费者在店内选购商品，购买结束后不用排队，手机里的亚马逊 App 会自动完成付款，由此可以避开效率低的工作人员且节省排队时间，购物效率大大提高。

但 Amazon Go 也有其局限性，由于其实现成本过高以及技术仍存一定的局限，目前离实现大规模复制开店尚有一段距离。

结合中国目前消费升级趋势明显、便利性消费亟待满足、智能手机和移动支付普及率高、零售商房租人工成本居高不下等大环境，支持无人值守模式的便利店是我们觉得比较符合当下需求的模式。

无人便利店有 RFID、人脸识别等不同技术路线，而 Amazon Go 应用的是一种综合性技术，对不同的技术方案怎么看？趋势是怎样的？

深兰科技 CEO 陈海波

市场上无人便利店有三个技术流派：物联网流派（RFID），物联网流派（手机扫码），人工智能流派（深兰科技的零售大脑）。趋势是人工智能流派，因为只有它才能真正提供便捷购物（拿了就走），为 B 端和 C 端降低成本，提高 B 端效率。

天若科技 CEO 陈维龙

首先需要辟谣的是 Amazon Go。Amazon Go 的技术方案根本不是 AI 驱动的，里面起到核心作用的还是 RFID，在用到 AI 部分，其应用效果是极其有限的，例如物品只能放回原位，放错位置会引起系统崩溃。这样的效果足以证明其计算机视觉在识别物品方面起到的作用仅比计数要好一点。

另一个需要辟谣的对象是阿里的无人超市——淘咖啡。从百度指数来看，无人超市在 7 月 10 日前后达到峰值，而 7 月 8 日是淘宝造物节。足以见得，无人超市的火热是被阿里的 PR “造物”出来的。马云和张勇在不同场合说无人超市仅是尝试，事实上开了几天就撤掉了。 从技术角度来看，阿里无人超市的核心部分也是 RFID，而这种解决方案是一个本科生作业的水平。

当然，不论是 Amazon 还是阿里，里面都用到了 CV，主要用在人脸支付方面（起码阿里是这样的）。但是人脸支付的难度也并不高，大约是 1：100 的识别问题（进出门闸机起来作用）。

Amazon Go 把自己塑造成  CV 应用的典范，而阿里无人超市继续跟进，以黑科技的概念炒作，让媒体和大众自嗨了一把。

实现无人零售必然是技术先行，要讨论用了什么技术必须了解必须解决什么问题？ 无人零售的基础问题就是无人收银或无人防盗的问题。

我对技术的态度是 RFID 会彻底淘汰，或在个别场景运用。AI 分量会加重，但是短期内无法起到决定性作用。 目前为止，RFID 和 CV 的识别效果是一样的差、贵且麻烦，不同的是 AI 聚集了大量精英，未来有可能突破。

YI Tunnel CEO 吴一黎

RFID 会增加运营成本，包括人力和财力，随着图像识别算法的优化，RFID 肯定是会被彻底取代的。人脸识别更多的应用是在会员体系系统打通，刷脸支付、客流统计等。

我觉得技术还是需要服务于实际应用场景，例如如何解决 SKU 识别准确性，识别速度的问题，以及单店如何确保可以多人同时购物等问题。

随着数据的大量采集，算法一定是会优化的。在无人店领域，一定时期内，大家会围绕“如何把技术有效转化为实际应用”下功夫。

小麦铺副总裁全斌

不同技术方案的侧重点和收益点不同，将不同的技术结合起来为智能便利店服务，能够互相弥补技术短板，满足全方面的技术需求。

技术解决零售结算就是靠识别人和物，所有识别手段有图像识别(二维码、人脸、商品图片都是)、语音识别、射频识别（RFID,NFC）、生物识别（气味、指纹、虹膜、掌静脉）， 而技术方案的可行性主要考虑三个因素：技术成本、识别成功率、用户接受程度。我们都研究过，实际上在零售场景具备较大可应用性就只有图像识别和射频识别，语音和生物应用还有待时日。

生物识别比如虹膜，虽然成功率高，但成本也高，而且无法用于将人和商品的购买关系识别出来，最重要的是用户一直以来担心虹膜识别对眼睛的副作用。语音识别成本不高，但是准确率低，用户接受程度低，人们购买时依靠手和眼睛，无法接受靠说话买东西。

除了现在应用的主体技术——人脸识别技术， 智能便利店行业未来还会引入新技术，例如用户画像、消费行为分析技术、精准营销、会员管理、社群运营、智能零售终端等多方面技术 ，清晰地掌握现有和潜在的顾客特征，建立用户对社群的认同感和依赖感，从而激活市场活力增加用户粘性。

孚利购 CTO 李颖悟

未来必然是各种技术综合运用，提高效率，降低成本，改善购物体验。

国外无人便利店声音最响的是只有 Amzon Go，而国内有巨头也有创业公司，看起来更热闹，主要原因是什么？

深兰科技 CEO 陈海波

一是零售痛点已到不可承受之痛，内因求变；二是线上不得已转向线下推动和带动零售升级；三是资本助热推波助澜。

天若科技 CEO 陈维龙

热钱多、项目少、闲人多。

团购，外卖，O2O 释放了一大波创业成功者和失败者，这些人没地方去，办公室货架都是这些人在搞。等摩拜 ofo 合并了，共享充电宝合并了，又会释放一拨人再弄一批项目出来。

当然这些是次要原因，核心的原因还是无人零售方向有价值，这个终极价值就是流量数据价值。当然具体项目要具体分析。

YI Tunnel CEO 吴一黎

“看起来”更热闹，是大家手里都有技术，每天都在做各种展示，媒体也在大量报道。

人工智能技术，一方面是提高消费者体验，另一方面是需要给零售商节省成本。如果不能达到，技术只是 Demo 而已。所以，能实际应用的技术才有价值。

小麦铺副总裁全斌

从需求端来说，由于传统零售两个最大成本——人工和房屋大幅上涨，对零售业态影响比较大，很多人都在寻求新的技术解决方案来解决。传统便利店在人员招聘和管理方面也面临很多问题，比如年轻人去传统便利店就业意愿不高，在扩张的时候也会遇到很多挑战。

从供给端来说，如今各垂直领域技术发展都趋于成熟，人脸识别、语音、线下支付等等，所有垂直类型的技术解决方案都比较成熟了，只需要一个技术整合者来整合所有垂类型的技术应用，就有机会能形成比较好的商业化落地创新模式。

此外，资本驱动力也非常重要，它对于技术创新来变革传统线下业务是有很强诉求的。两点结合，也就是需求碰上了钱，自然就会产生比较大的推动效益。

无人便利店的竞争进入到哪一阶段了？下一阶段的竞争主要体现在哪些方面？

孚利购 CTO 李颖悟

无人店其实只是冰山一角，真正的竞争是供应链的竞争，下一个阶段的竞争主要是商品、运营、物流和大数据分析。

天若科技 CEO 陈维龙

无人零售整体发展还处于概念阶段，各种形态、各种技术、各个场景，但没有一个很好的产品。Amazon Go 这种超级重的模式适合巨头自己培育，但像国内某些无人便利店这种重资产是否能算清楚帐目还是个问题。办公室货架虽然帐目清晰，但防盗损也是个问题。

综合来看，我个人看好智能货架来解决防盗问题。在超市场景看好购物车，解决排队和防盗问题。在办公室货架层面，未来 3 个月会迎来分化，要么扩张城市，要么扩张场景，比如社区学校，要么主打智能设备。如果这三点一个都没做到，它就会死掉。

YI Tunnel CEO 吴一黎

下一阶段要快速应用，加快占领渠道的速度。快速获取实际应用数据，优化算法。

小麦铺副总裁全斌

目前无人便利店市场已有超过 30 个玩家入局，模式已经逐渐趋向成熟。经过了前期的模式打磨和跑马圈地，目前已经进入了后端技术和供应链的比拼。

下一阶段的竞争将主要体现在对零售本质的思考，玩家们对消费者行为的分析、后台运营系统的运营、后端供应链的管理将会成为重点竞争力。

深兰科技 CEO 陈海波

无人便利店进入第二阶段——洗牌，这一阶段的重点是技术和服务。

给无人零售创业者和潜在创业者一些建议？

深兰科技 CEO 陈海波

一是二线城市以下的不要轻易涉足其中，小城市区域性小场景很难做出来；二是没有产品优势又没有技术核心竞争力的公司，光靠烧钱是没有前途的；三是存量市场比增量市场更值得耕耘。

天若科技 CEO 陈维龙

首先，从商业的角度考虑技术，从发展的角度考虑技术；其次，新零售链条很长，找一点突破，要定位技术破局还是业务破局；最后，买卖商品不重要，数据流量更重要。

小麦铺副总裁全斌

在智能便利店这个业态里面，“无人”并不是核心目的，便利店的核心关键点本质上还是要看对零售生意本质的驾驭能力。单一掌握前端的人无法获取最终的胜利，包括供应链管理、商品、品控等在内的后端能力更为重要，也就是说，精细化运营是非常非常重要的。

在智能便利店这个赛道中，要不过分追逐风向冷静思考商业本质，提前布局供应链，充分学习和交流，自主研发后台分析和运营系统，尊重线下运营深入摸索，保持互联网公司的创新活力和开阔思路。

雷锋网结语

Amzon Go 作为无人便利店的“鼻祖”，它的出现引领了一波创业潮，但受困于自身在技术等方面的发展瓶颈，它的规模化应用迟迟未到。

在雷锋网 (公众号：雷锋网) 看来，目前的 Amzon Go 更像是一个灯塔，虽然有人会质疑其的运营模式，但也因此得到启发，从而找出自己的发展路径，如此，国内才有智能货架、办公室无人货架、无人超市等 2B、2C 不同的无人零售形态被挖掘。

近期，国内有诸多无人零售创业公司完成了新一轮融资，以完善自身供应链、加速产品落地等方面做出努力，而在探索技术方案上来看，可以预见 RFID 技术在未来会被行业逐步淘汰，而以计算机视觉为主的 AI 技术比重将会扩大，有的公司甚至已经成立了专门的 AI 技术研发部门。

有得天独厚优势的电商巨头也没闲着， 就在 10 月 18 日举行的“京东零售创新战略暨 11.11 全球好物节启动发布会”上，京东集团高级副总裁马松介绍，11·11 期间，京东自主研发的无人便利店和无人超市将在京东全球总部园区正式开业。

总之，无人零售的角逐才刚刚开始。

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