周一，Amazon Go在延期一年之后，终于向从测试期转正了，向普通公众开放了。

2016年12月，亚马逊已对外公布了这一黑科技的视频版本：没有排队，没有结账，拿了就走，系统自动扣款这震撼了世界人民，也变相激励了国内创业者和传统零售业者，如今这波盒子、货架、便利店的无人零售飓风可以说都和Amazon Go息息相关。

看似完美无缺的画中人走到现实里，外界可以好好实地体验一把，看看奇妙世界是如何搭建起来的。

比如，摄像头放在哪里？天花板，基座，还是展示柜后面？用的是什么技术？距离传感器，重力感应器，或者人脸识别？数据在哪里收集，在哪里处理？

首日营业之前，Amazon Go邀请了四家美国媒体前去探店，更多细节得以曝光：整个店有1800平方英尺（约合160平米），天花板上有100多个摄像头；店内未使用人脸识别技术，但是根据身体上的视觉线索捕捉到人和他的动作；商品的拿走与放回，有重力感应器以及物体识别技术的参与；最高容纳量是97人，包括店内员工。

密密麻麻的摄像头

使用Amazon Go APP扫码进店以后，用户就进入了一个“楚门的世界”，任何一个动作都会被监控。

这套系统由大量的摄像头组成的，固定在天花板上，从多个角度“覆盖、再覆盖”（cover，recover）店里的每一个角落。在大约160平米的店里，相当于一个加油站便利店大小的地方，目测布设了一百多个摄像头。

这些是普通的RGB摄像头，被装在定制的盒子，承担一些基础性的、但繁重的计算机视觉工作，大概像动作感应、基础的物品识别等等。

中间还分散着深度识别摄像机（利用TOF技术），外观是黑色的，被混在背景里了。

再看下一张照片，想来这些摄像机也给装修带来不少麻烦。

没有人脸识别

Amazon-go没有使用人脸识别技术，估计是担心会被对隐私敏感的用户指责。比如，进门的时候就没有国内无人便利店、盒子常见的拍脸环节，只有扫码。

但是，系统也使用了其他的视觉线索，能实现跨摄像头不间断监控。因为这些摄像头从多个角度“覆盖、再覆盖”店里的每一个角落，理论上，用户不能走出监控范围，系统可以在你从一个摄像头走到另一个摄像头的时间里保持观察。

一旦某个摄像头出现技术问题，或者某个镜头脏了，系统不会全面崩溃，已经测试过如果某个摄像头失效，尽管自然不会持续很长时间就会被替换，系统能够重新校准。

货品的追踪

Amazon Go卖的大多是可以拿上就走的午餐和零食，还有一些一般在回家路上会买的普通日用品。价格是超市价，而不是便利店价格。

在店里，用户可以迅速拿起商品，丢进手提袋子里带走，完全不用放在手里以便系统监测。

除了摄像机，货架上还有重力感应器，整个系统录入了每个商品的重量，知道它被拿走了还是放下了。

一只手一次抓两个酸奶也会被捕捉到。当然，理论上，小偷可以把商品替换成其他东西，比如一袋沙子，不过这是个有很多人在的场景，类似的偷盗实施起来比较困难。

这些摄像头和重力感应器捕捉到的信息被发送到中央处理器（没有更好的词汇，并不清楚具体是什么），快速计算，精确识别店内谁拿起了或者放下了什么商品，自动添加到虚体购物车中或者从车中移除。

有意思的是，AmazonGo对商品的识别方法应该比外界想象得更丰富。比如，店内自制的沙拉和三明治等的塑料盒子外面有类似条形码（图中点状物），这也是多种摄像机捕捉的信息之一。

所有的沙拉都是同样的重量和价格，所以摄像头只知道用户拿走了一盒沙拉，不知道具体说哪一种。

另外，虽然国内已有智慧门店使用电子价签，保证随时变化，线上线下同价，但是Amazon Go店内还是坚持了纸质价签。

机器：Help Help Help

亚马逊早在2016年12月就公布了Amazon Go项目，当时仅内部员工可使用，预期2017年初向公众开放，结果之后延期了一年。

外界有传闻，其无法承受快速移动的人流，店内人数超过20人的时候就无法运转了。不过，据外媒报道，现在最高容量已提高到97人。

亚马逊方面最近也否认了延期是由技术原因造成的，“我们一开始觉得需要尽早向公众开放，可以获取我们需要的客流，客流对于训练算法去学习商品和用户行为来说很有必要。”Amazon Go的技术VP Kumar近期接受采访时说，“但是，我们对亚马逊的反应感到不知所措。所以我们没有必要着急，我们能够从亚马逊Beta版中学到需要学习的东西。”

Amazon Go也承认，当系统混乱的时候，需要有人参与，但这种情况比较罕见。

官方表示，除了增加更多的摄像头和运算力，店的监控难度不会随着面积增大而增大。

目前，店内虽然没有收银员，但还是有员工：一个补货，一个在啤酒和葡萄酒区域查验身份证，还有在后厨的厨师，入口处还有人在负责接待、退货。

还有什么牛X技术？

当然，目前亚马逊庞大复杂的零售解决方案只显示出了冰山一角，技术类型、内部逻辑还需要更多信息，亿邦动力网在此摘录了新智元的部分专家信息：

专家1（资深技术人员，与Amazon Go项目内部人员很熟）：里面有N多摄像头和3D摄像头，做了3D人体建模和行为分析。可以说，Amazon Go绝对不是PR，做这个小店有千万美元级别的投入。

专家2（机器人公司董事长）：拍脑袋分析一下，进门扫完码后，后台系统通过3D摄像头把人体特征值与账户ID进行绑定，然后对取货的动作视频进行分析（通过深度学习来正确辨识人类取放商品的动作细节）来实时更新虚拟购物车，出门后自动支付。

如果店内人流密集的化，感觉后台的实时运算量极其巨大。进门的闸机确保了客户ID能被有效辨识，但是如果是一个大人带着一个小孩，出店的时候小孩也拿着东西，而且与大人分开较远的话，系统可能就无法自动结账，不过可以出报警。

专家3（工程师）：如果问题缩小到只是进出闸机那会整个人的识别， 只做一进一出的对应及出闸机时身上携带商品（用RFID之类补充确认）的感应识别， 那似乎还在可脑补范围之内。

业务打通与对外复制都还遥遥无期

至于很多人期待和亚马逊已有业务的结合，倒是没什么迹象。

店内的APP是独立于Amazon的，用户下载后，绑定支付方式，购买被记录在Amazon Go里 ，而非原来的亚马逊账号里。

同时，Prime会员也没有更低价格，甚至亚马逊的自有品牌都没有得到特别好的展示位置，下图货架最底部的是自家的Wickedly Prime。

亚马逊早前收购的超市Whole Foods在新店里有一个属于自己的小区域，展示了它的品牌365 brand，但是没有更大的合作关系。

负责人明确表示，暂时没有计划把任何一家Whole Foods改造成Amazon Go的店。

这项技术亚马逊已经研究了5年，付出的时间和金钱不是其他的零售商能承受的，所以现阶段还不会对外输出。而且，AmazonGo适应的场景有限，一旦SKU数量过大可能难以支撑，特别是有三十万种商品的大型商超。