对于无人零售的探索，近似演化出了两种主流路线：一种是针对小型便利店，如Amazon GO及后来者，通过在店内安装多个AI摄像头，识别购物行为和商品信息，最终完成无人结算；一种是针对中大型商超，店面面积大、客流复杂、摄像头方案成本太高，识别环节由智能购物车实现。
无人零售遇到的难题，曾经在无人，后来在零售，但总之整体局面是还在发展、规模有限。
图片来源：小红书@Zack
从2018年的Amazon GO到后来国内的无人便利店、无人货架，似乎总是风起一时，很快销声匿迹。但在技术助力零售全场景智能化的远景之下，对于无人零售的探索仍然在被小部分人推进，七年过去，如今也近似演化出了两种主流路线。
一种是针对小型便利店，如Amazon GO及后来者，通过在店内安装多个AI摄像头，识别购物行为和商品信息，最终完成无人结算；一种是针对中大型的商超，店面面积大、客流复杂、摄像头方案成本太高，识别环节被集中放置于一处，通过智能购物车的形式来实现无人结算。
Amazon的参与也仍然是重要的推动力。在旗下Amazon GO、Amazon Go Grocery和Amazon Fresh的不同线下业态中，这两种路线曾经被交替尝试，直到今年上半年才算有了如上的初步结论。
更多的创业者们沿着Amazon前头走过的路，再去做更多的后发创新和本地化落地尝试，也会遇到自己的问题。以智能购物车为解决方案的多利GO（TROLLEE）即是其中之一，它背靠国际通讯与科技公司爱讯集团，CEO苏维锋也是爱讯集团的CTO和大中华区总裁。
日前，借助2024FBIF食品饮料创新论坛，我们与苏维锋聊了聊，谈到关于Amazon的相关布局、多利GO能够为零售商和品牌提供的价值、以及其在国内及海外业务拓展时所遇到的各种问题。
曲折前进Amazon：从Just Walk Out到Dash Cart
Amazon GO在2018年诞生，其无人零售的实现是依靠门店内天花板上的超过200个摄像头、及其背后的技术路线Just Walk Out来实现的。
从流派上来说，Just Walk Out是计算机视觉、目标识别、高级传感器、深度机器学习模型和生成式人工智能的结合。从功能上来说，Just Walk Out要做的事，是通过不间断的分析视频内容，建立每个顾客在门店中的人体模型，包括四肢位置和空间位置，以及识别所拿起的商品信息。
图片来源：亚马逊AWS官方博客
这是一套前期重投入的识别系统，人流的重叠、商品的相似、甚至是店铺照明的变化都会导致复杂程度的剧烈提升。以及，它可能仍然需要人工审核的大量介入。
据外媒The Information报道，Just Walk Out在2022年，每1千笔交易中的700笔，都需要来自位于印度的千人团队，去人工观看和标记视频，以确保结算结果的准确性。
也有一种说法是，直到当下，布局了Just Walk Out的Amazon GO的单店回本周期，仍然超过20个月。
在60-100平方米的Amazon GO中尚且有如此多复杂信息，在2020年起开出的Amazon Go Grocery，600平米，门店面积更大、人流量更多、商品更多，虽然Just Walk Out的技术水平持续推进，Amazon也开始了对智能购物车项目Dash Cart的探索。
同样是通过计算机视觉和传感器融合，Dash Cart需要识别的，只是在购物车范围内被放入和取出的物品。这相当大程度的降低了技术难度和部署成本。
同时，购物车把手位置的电子屏，还可以帮助消费者查阅历史消费记录以连续购买，通过地图导航更快速的找到他们想要的商品，并实时显示目前购物车内的商品总额、以管理购物预算。
在此后的几年时间里，Just Walk Out和Dash Cart在Amazon Go Grocery和Amazon Fresh（Amazon旗下的生鲜超市，定位比收购来的Whole Foods更大众化，门店面积一般超过3000平米）中被并行测试，新门店通常被指派采用其中的一种技术。
直到2024年4月，Amazon宣布将在Amazon Fresh店铺中弃用Just Walk Out、全部替换为过程中也经历了多次升级的Dash Cart。Amazon在声明中称，将继续在Amazon Go、英国较小形式的Fresh门店以及某些第三方地点使用Just Walk Out，且今年使用Just Walk Out的第三方零售门店数量（当时约为150家）将增加一倍。
智能购物车在国内：多利GO的尝试与探索
多利GO的智能购物车，基础功能包括智能购物路径规划、个性化智能导购、预购清单导入、商品详情浏览、最新优惠查询、自助扫码结算等等。
更加适应国内的本地化创新，以电子屏为基础，凭借对消费者的直接触达，是线下零售场景里全新的营销触点。
多利GO的客户分为两类，一类是零售商，一类是品牌。
零售商需要支付智能购物车的租金，它并不昂贵，使用这些设备可以为零售商释放出收银员人力。苏维锋称，50台购物车，一家门店一年可以释放5至8名收银员员工、大约20至30万元的人力成本。
智能购物车可以有效降低门店的运营成本。但除了「降本」，零售商更加关注如何「增效」。苏维锋最常被零售商老板提问的问题，是「你有没有办法可以帮我把客户引来门店？」
零售商的客流下降，是综合市场环境及多渠道竞争等各类因素下产生的普遍问题，无法仅凭门店端的零售数字化改造就一蹴而就地解决。即使是Amazon Fresh，也在2023年初被宣布在跑通模式前，不再继续开店扩张。
因此，如何在竞争激烈的市场环境中，把部分消费者重新从线上引流到线下，增加消费者到店率、复购率，并提高客单价，成为了多利GO在其数字化改造方案中要为零售商和品牌商解决的核心问题。
目前，品牌商是多利GO在积极开拓的客户。借助对消费者的直接触达，和消费过程中产生的数据追踪，多利GO可以帮助品牌进行新品测试，并且其营销能力也可以帮助品牌提高广告转化率。
新品测试的层面，多利GO可以帮助品牌精准触达多利GO合作门店的消费者，派发优惠券、回传核销数据，并收集品牌内的连带率数据、复购率数据等等，帮助完成销售预测。
即使当下各个品牌对于营销费用的支出都日趋谨慎，新品测试仍然是营销预算最充足的部分之一。在单一区域内达到一定门店密度的基础之上，多利GO是有能力帮助品牌完成这部分工作的。
在广告营销层面，多利GO可以服务品牌旗下不同品类产品的交叉销售。当购买了某些关联商品的消费者，推着购物车经过一片货架，电子屏上自动根据商品池进行推荐，将首要露出同品牌的不同品类产品，以提升品牌的连带率。
举例来说，品牌原本的交叉销售能力，通常是在平台上发品牌券，例如购买联合利华或是宝洁的旗下产品，达到一定金额获得满减。同样是捆绑销售，多利GO的方式将更加的顺畅和生动。
玩法的可能性还有非常多。毕竟线下是有限堆头，线上的虚拟推头理论上可以无限多个。苏维锋也在2024FBIF食品饮料创新大会演讲时提到，为了帮助品牌快速生成营销内容，多利GO也开放了很多AIGC能力，例如根据商品卖点，自动生成营销海报等等。
智能购物车出海：
墙内开花墙外香
多利GO在华南市场已投放近千台智能购物车。但由于国内复杂的零售市场环境和多重阻力，多利GO在今年暂缓了国内业务的扩张，转而把目光投向东南亚市场如马来西亚、泰国、新加坡等。
据苏维锋介绍，东南亚的零售商虽然门店总数比国内少很多、信息系统等基础设施水平有限，但由于线上电商的渗透率不高、线下流量仍然可观，零售商的付费意愿更加充足。且虽然基础设施欠缺，但也同时意味着一旦统一接入后的替换成本高，能够形成护城河。
此外，不少零售商本身拥有出售自身数字屏空间的媒体广告团队，也都给像多利GO这样的服务商提供了更顺畅的合作方式。
不只是东南亚，在日本市场，由于面临着零售商劳动力短缺这一社会问题，无人零售也成为了重要的解法。且在日本零售企业转型升级的过程中，也不乏中国公司的身影。
据日本经济新闻社在2021年的报道，日本折扣店企业Trial Holding把智能购物车定位为门店运营的重要组成部分。2018年投入使用，在其270家店铺中，有51家店铺共引进了约5000辆智能购物车。
Trial还认为，仅靠一家企业无法实现技术改善，需要重视与外部合作。为此，Trial加入了合作平台「零售AI研究会」，该会的会员有制造商、流通企业等大约250家公司。由Trial提供卖场进行验证实验，还与竞争对手共享数据和技术。
同样是2021年的报道，永旺集团旗下超市引入中国公司云拿科技的AI无人店系统，在日本开出一家无人便利店。2024年，这一无人店开出第二家。
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