关键技术框架成型，无人零售接棒“AI+消费”.pdf

本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 Table_Title 计算机 行业研究 /深度报告 关键技术 框架成型 ，无人零售接棒“ AI+消费 ” 民生计算机“ 人工智能 +”深度 报告 之二 深度研究报告 /计算机 2017 年 07 月 07 日 Table_Summary 报告摘要 ： 阿里巴巴紧跟 亚马逊 开启 无人零售 项目 ，行业热度骤升 自 2016 年 12 月 Amazon Go 无人超市试点以来， 新型 的无人零售 场景就吸引 了人们的 关注 。近期，阿里巴巴宣布将推出筹划 已久 的类似项目，并将以 “淘咖啡”实体店 形式落地，再次将行业热度提升到新高度。 除了 电商巨头 之外 ，包括 微软和一些初创企业也都试水 无人 便利店等业态。 我们认为 ， 无人零售 走向成熟还需时日，但是 未来 几年将是其红利发展期，随着多项核心技术的 快速 发展，有望开拓新的经济增长点。 生物 识别构建 身份 管理基础 ， 行为 检测 影响购物流程 在 无人零售 场景 中，对用户身份的识别 是 前提。现有 解决 方案中，基本上都引入了包括人脸识别在内的生物识别技术作为 身份鉴定 的主要手段。 人脸识别 技术发展成熟， 在 无人超市等 环境 较为固定的场合效果更佳。另外， 系统 需要实现 购物相关的行为检测 ，以 判断具体商品的选购。利用 RFID、计算机视觉等技术是未来可行方案。 我们认为 ， 无人零售 所 依赖 的主题技术框架已 成型 ， 但 高度自动化的解决 方案 还存在各种挑战，未来有待相关厂商完善。 电子支付 手段多样且完备， 交易 核心环节基本解决 作为零售中 重要 的 一环， 无人商超 必然需要使用电子支付方式。现阶段 ，电子支付 的技术、产业链和用户接受程度等方面 都 已经取得良好的进展，在城市范围内的 线下场合普及。 目前行业内呈现 腾讯、阿里巴巴双寡头格局，竞争充分。 我们认为， 无人零售是电子支付的理想场景， 有望 为电子支付 市场 的进一步扩大起到引导性 作用。 投资 建议 与 个股推荐 我们 推荐重点关注 相关 标的，包括 远望谷 （ RFID 产品 ） 、 汇纳科技 （ 视频 客流分析） 、 神思电子 （ 身份 认证及 智能秤 ） 、 海康威视 （ 监控 设备） 、 苏州科达 （ 监控设备 及网呈客服系统） 及 新大陆 （ 收单及 电子支付） 等 。 风险 提示 技术研发不及预期；线下部署难度过高；零售市场竞争加剧。 Table_ProfitDetail 盈 利预测与财务指标 代码 重点公司 现价 EPS PE 评级 7 月 6 日 2017E 2018E 2019E 2017E 2018E 2019E 300609 汇纳科技 42.23 0.63 0.83 1.03 67 51 41 强烈推荐 002161 远望谷 10.87 0.07 0.16 0.29 155 68 37 谨慎推荐 300479 神思电子 26.05 0.44 0.75 1.17 59 35 22 强烈推荐 002415 海康威视 30.85 1.02 1.27 1.61 30 24 19 强烈推荐 603660 苏州科达 40.50 1.01 1.41 1.89 40 29 21 强烈推荐 000997 新大陆 23.85 0.65 0.77 1.07 37 31 22 强烈推荐 资料来源： 公司公告、民生证券研究院 Table_Invest 推荐 维持评级 Table_QuotePic 行业与沪深 300 走势比较 -30%-19%-8%4%15%16-07 16-10 17-01 17-04 17-07计算机 沪深300Table_Author 分析师：郑平 执业证号： S0100516050001 电话： 010-85127506 邮箱： zhengpingmszq 研究助理：杨思睿 执业证号： S0100116110038 电话： 010-85127532 邮箱： yangsiruimszq Table_docReport 相关研究 1. 民生计算机 2017 年中期前瞻动态报告：潜心成长，乐见未来，积极拥抱“ AI+” 20170703 2. 民生计算机行业深度报告： AI 2.0 时代来临，智能音箱巩固语音入口地位 20170515 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 2 目录 一、 AMAZON 开创无人零售场景，阿里巴巴跟进强化趋势 . 3 （一） AMAZON GO 首试无人超市，行业迎来全新模式 . 3 （二）阿里巴巴高调跟进，市场热度极大提升 . 5 （三）微软参与多方合作，智慧门店开放体验 . 7 （四）无人零售尚处初级阶段，但红利期有望快速增长 . 8 二、生物 识别与行为识别是基础，全自动检测仍存挑战 . 9 （一）基于生物识别的用户身份管理 . 9 （二）通过行为识别检测购物操作 . 11 （三）物体识别方案对商品进行判别 . 13 三、电子支付技术是核心， 智能交易系统发展成熟 . 16 （一）电子支付完成无人零售 “最后一公里”环节 . 16 （二）腾讯、阿里主导国内电子支付市场 . 20 （三）电子发票有望借 助无人零售普及 . 21 四、优化技术尚待补位，全面影响业态成熟度 . 22 五、投资建议与个股推荐 . 24 （一）远望谷（ 002161） . 24 （二）汇纳科技（ 300609） . 25 （三）神思电子（ 300479） . 25 （四）海康威视（ 002415） . 26 （五）苏州科达（ 603660） . 27 （六）新大陆（ 000997） . 27 六、风险提示 . 28 插图目录 . 29 表格目录 . 29 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 3 一、 Amazon 开创无人零售场景 ， 阿里 巴巴 跟进强化趋势 近日 ， 阿里巴巴将 筹划多时的 阿里实验室 无人零售 项目 进入实际搭建阶段 ， 并对外公布了首个应用落地场景 名为 “淘咖啡”的无人咖啡馆。 在无人零售场景中，用户通过身份识别后可以自由购物，离店时实现无缝结算，方便高效。 无人零售最早的业态来源于传统的无人售货机和无人便利店，而 2016 年 12 月亚马逊推出的无人超市 Amazon Go 一经公布即引发市场强烈关注 ， 将无人超市和 无人零售概念带入新阶段。 此次阿里 巴巴的跟进，是无人零售厂商中影响力巨大的一次尝试，也因此再次吸引市场兴趣，并引发相关 领域的 投资热度 。 （一 ） Amazon Go 首试无人 超市， 行业迎来全新模式 1、 革命性产 品 Amazon Go 2016 年 12 月 5 日， 亚马逊宣布推出革命性线下实体商店， Amazon Go。 目前唯一的一家门店设在美国西雅图， 2017 年年初 开始 面向 亚马逊内部员工开放， 计划于 2017 年 年内 对外开放。 图 1-1： 亚马逊推出无人超市 Amazon Go 资料来源： 亿欧网，民生证券研究院 顾客需要事先 下载 Amazon Go 的 手机应用，在入口扫码通过后，即可进入超市自行购物。 Amazon Go 的传感器会计算顾客有效的购物行为，并在顾客离开商店后，自动根据顾客的消费情况在亚马逊账户上结账收费。 亚马逊采用了自主研发的 “ Just walk out”技术来支持整个无人超市的自动化流程。这套系统主要是基于 计算机视觉、深度学习算法 和 传感器融合 来实现的。 根据亚马逊官方介绍，这套技术和无人驾驶领域类似。一方面，系统需要借助手机应用来生成和识别用户身份；另一方面，超市中需要部署大量的传感器装置，包括 RGB 摄像头、深度摄像头、红外传感器、压力传感器等。 具体 的 技术 方面我们 将在后续章节展开讨论。 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 4 图 1-2： Amazon Go 超市利用智能手机和传感器辅助完成购物 资料来源： 安卓网，民生证券研究院 2、 亚马逊收购全食（ Whole Foods） 作为一个从线上购物商城起家的互联网企业，亚马逊进入线下零售市场充满动力。 零售模式 要做好，需要重视两个方面：成本效率和购物体验。 成本领先策略 也 是零售行业最常用战略。 亚马逊相信借助自己的科技，有利于降低零售体的运营成本，并提升用户体验。 在推出 Amazon Go 这样一个测试系统之外 ， 亚马逊还在 北京时间 6 月 16 日晚， 宣布以约 137 亿美元 （ 约合人民币 933 亿元 ）的价格 收购全食超市 （ Whole Foods Market） 。整个 交易 预计 将于 2017 年下半年完成。 如果交易顺利通过审批并完成，这将成为 亚马逊迄今最大的一笔收购 。 全食超市成立于 1978 年，总部位于德克萨斯州奥斯汀，是全球首屈一指的天然有机食品超市，是美国第一家拥有“有机食品认证”的商店。目前，全食超市在美国、加拿大和英国拥有 460 多家门店、约 87000 名员工。 另外，全食超市连续 20 年被评为“财富”杂志“美国百强企业”之一。其在 2016 财年，公司销售额约为 160 亿美元。 亚马逊收购全食的原因 除了 公司 CEO 贝佐斯提到的全食是受几百万人喜欢的优质公司，“提供最好的天然有机食品” 之外， 我们认为， 还有几个方面的考 量：（ 1） 全食的线下渠道和实体店资源也有利于为其进军线下市场铺平道路 ；（ 2） 可以为未来线上线下业务的结合提供充分的想象空间 ；（ 3）亚马逊可以将技术引入到全食的实体店内改善其运营水平，获得更多增长。 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 5 图 1-3： 亚马逊收购天然有机食品超市全食 资料来源： 新浪科技，民生证券研究院 （二）阿里巴巴 高调跟进，市场热度极大提升 1、 “ 阿里版 ” 无人零售 方案 发布 阿里巴巴的无人零售方案是有 阿里实验室的 “ 无人零售计划 ”孵化而来 。 正如前文所述 ，首个阿里版无人零售的落地场景 “ 淘咖啡 ”是占地 200 平方 米，功能包括商品购物和 餐饮 等 ，可 同时容纳顾客 达 50 人以上。 在阿里版的无人零售中， 用户 进店时需要 打开手机淘宝 应用，扫码获得电子入场码。首次使用还需要签署数据使用、隐私保护、支付宝代扣协议等条款。用户通过认证闸机 后 的购物过程不再需要使用到手机 。 最后离开时，用户需要 经过一道 双层 结算门。 第一道门感应到用户的离店需求时， 会自动开启；几秒钟后，第二道门将开启 。自动 结算过程就在这段时间内完成并做 扣款 操作 。 用户也可以通过机器查看支付宝扣款金额 等。 图 1-4： 阿里巴巴无人零售项目“淘咖啡” 资料来源： 91，民生证券研究院 从技术角度看阿里版的方案与亚马逊类似，均为通过手机应用完成用户的认证授权，通过部署的传感器完成购物操作识别。实际上， 亚马逊负责 Amazon Go 的华人科学家 任 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 6 小枫 近期 已经 加盟阿里 巴巴 iDST 研究院，任首席科学家和副院长 ， 将在阿里巴巴不同业务场景 中负责 提供计算机视觉服务。 根据其个人主页显示，任小枫 从 2003 年开始任职于亚马逊无人零售店 Amazon Go 部门，领导计算机视觉算法团队。 与此同时 ，蚂蚁金服 “生态共赢基金”宣布设立 1 亿元专项基金进行创业扶持，重点关注信用生态创业领域。 其 扶持的 深兰科技 近期 在支付宝、芝 麻信用及 NVIDIA 英伟达等多方通力协作之下，发布了三款无人智能店 TakeGo。 图 1-4： 蚂蚁金服扶持的无人店项目 TakeGo 资料来源： 凤凰网，民生证券研究院 阿里巴巴筹备进军无人零售本身已经一段时期了，此次正式在线下铺设试点咖啡店，应该是基于技术较为成熟的前提上进行的。 我们认为 ， 受益于支付宝的普及率和市场地位 ，阿里版的方案在支付等领域 相对于 Amazon Go 的整体系统 将更具优势 。 而 在 计算机 视觉等 技术 方面 ， 预计 双方 将围绕各自的场景进行更多 的 研发和优化 。 2、 参股三江购物、私有化银泰商业、与百联战略合作 由于电商的增速近些年来在下滑 ， 同时线上线下结合被看做是一个具备发展潜力的方向 ， 因此 阿里巴巴同样 在 积极布局线下商业资源 。 2016 年 11 月 18 日 ， 三江购物 公告 阿里巴巴计划以一系列投资安排对三江购物投资约 21.5 亿元。 三江购物称，引入阿里巴巴作为公司战略投资者，一方面可以引入互联网思维和视角，拓宽互联网业务的管理和经营思路；另一方面借助阿里巴巴集团在电子商务平台运营方面的成熟经验，推动公司加速实体与互联网的融合等，实现公司业务战略升级。三江购物成立于 1995 年 9 月， 2011 年 3 月在上海证券交易所挂牌上市，是浙江省 最大的连锁超市之一，门店达 160 多家，遍布浙江省内的宁波、杭州、绍兴、台州、丽水、嘉兴、舟山等地市。 2017 年 1 月 10 日，阿里巴巴宣布 联同银泰商业（集团）有限公司创始人沈国军的全资公司要求银泰董事会向股东提呈有关通过协议安排私有化银泰的建议。 根据建议显示， 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 7 阿里与沈国军公司组成的联合要约方 以 10 港元每股的价格购入银泰商业计划股，比 最后60 个交易日的平均收市价溢价约 53.59%，比 2016 年 12 月 28 日停牌前最后交易日的收市价每股 7.03 港元溢价约 42.25%。 此次交易所需的 现金金额 最多 约为 198 亿港元（ 合 人民币约 177 亿元 ），联合要约方将以自有资金或 债务融资 方式支付 所需款项。 银泰商业是中国领先的百货连锁企业，运营 29 家百货店及 17 个购物中心，主要位于中国一线及二线城市。 阿里方面称，移动互联网让集团能够与实体零售商通过“会员通”整合 线上 线下 消费者数据，通过“服务通”优化消费者的购物体验，并 通过“货品通”来提升库存度增长。 2017 年 2 月 20 日， 阿里巴巴与百联集团 宣布达成战略合作，将基于大数据和互联网技术，在全业态融合创新、新零售技术研发、高效供应链整合、会员系统互 通、支付金融互联、物流体系协同等六个领域展开全方位合作。 表 1-1： 阿里与百联基于全业态、全渠道开展六大领域 合作 领域 合作内容 全业态融合创新 以消费者需求为核心，共同设计建设具备高效实体业态运营效率、全渠道订单处理能力，能实时感知并满足消费者需求的新型零售门店，拓展智能化、网络化的全渠道布局，为消费者提供创新体验服务 新零售技术研发 围绕新型零售门店，阿里巴巴将开放包括 人工智能、智能支付、物联网、物流技术、大数据 运用等应用型新零售技术，并将成功经验向社会推广复制 高效供应链整合 利用线上平台及线下网络收集并感知的消费者需求及行为数据，梳理并整合各自旗下商品资源，促进优质商户资源和新品的引入 会员体系互通 打通双方会员体系，采用 室内外人群定位、消费者画像分析、大数据支持下的营销及会员管理 等，提升门店客户服务能力 支付金融互联 百联线下门店支持支付宝，百联旗下安付宝 /联华 OK 卡 接入支付宝，成为消费者优选的 第三方支付渠道 。在数据分享及分析的基础上向消费者及供应商提供快捷、便利及多样的支付及金融服务 物流体系协同 百联物流作为菜鸟网络的物流服务商与阿里巴巴集团开展业务合作，双方共同开展物流规划，为消费者和商户提供服务 资料来源： 百联集团 ，民生证券研究院 通过多项线下商业布局 ， 阿里巴巴构建了丰富的线上线下合作模式 ， 占据了有利赛道 。未来，随着公司在技术与场景的研发推进，这些资源将有望发挥重要作用。 （三）微软 参与多方合作，智慧门店开放体验 今年 5 月 5 日，微软携手见福便利店在北京微软大厦召开共建智慧零售论坛，并宣布引入微软 Microsoft Azure 技术，借助 CRM 人脸识别认知系统 ，打造智慧便利店 。 微软、见福、 南洋 科技 、知鱼 科技 、腾云宝 等合作方经过 研发测试， 于 6 月 15 日完成 一期工程落地， 已在厦门、福州两个地区三家门店开放体验。 和其它 方案有所不同的是，微软的 CRM 人脸识别系统有一些独特的功能：（ 1）顾客进店时会 被人脸识别系统锁定，一个以顾客为核心的大数据群就会 在后台 形成； （ 2）客户购物时，系统会通过 热点图分析客户对商品的喜好； （ 3） 支付 结算时，收银台 摄像头 将 对客户进行人脸识别， POS 机 会将 “人脸 ID” 和消费行为挂钩；（ 4）顾客 离店 时，可以通过采集表情获得对购物的满意度，并 调整下次提供商品和服务的策略。 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 8 图 1-5： 微软和合作方推出智慧零售便利店 资料来源： 见福便利店，民生证券研究院 图 1-6： 微软智慧便利店 购物流程 资料来源： 见福便利店，民生证券研究院 （四）无人零售 尚处初级阶段， 但 红利期 有望快速增长 除了知名科技企业自建或联合线下资源共建无人零售的试点场所，还有不少初创公司也从这个领域切入市场。例如， 无人便利店 缤 果盒子 宣布近期完成 亿元人民币的 A 轮融资，领投方为 GGV 纪源资本，还有启明创投、源码资本、银泰资本等跟投。 目前，缤果盒子在全国 有 8 个网点， 第一个网点于 2016 年 8 月在广东中山设立。网点 主要布局在封闭或半封闭的高端小区，主营便利性应急品，价格比品牌连锁便利店 略微便宜一些 。 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 9 根据 艾媒咨询的 2017 中国无人零售商店专题研究报告 ， 2017 年无人零售商店交易额预计达 389.4 亿元，未来五年无人零售商店将会迎来发展红利期， 2020 年预计增长率可达 281.3%，至 2022 年市场交易额将超 1.8 万亿元。 图 1-7： 无人零售市场规模增长预测 资料来源： 艾媒咨询，民生证券研究院 二 、 生物识别与行为识别是 基础 ， 全 自动检测 仍存挑战 亚马逊 提到 其 无人零售的技术来源于无人驾驶领域 ， 包括计算机视觉 、 深度学习等 。我们按照整体购物流程 ， 对其中的关键技术进行分析 ， 围绕不同技术路径和成熟度展开讨论 。 首先 ， 我们认为生物识别和行为识别是支撑整个流程的核心 ， 前者可以用于身份识别和授权 ， 后者则用于自动检测购物状态 ， 为结算 、 支付 、 售后等后续环节 储备数据 。 （一） 基于生物 识别 的用户 身份管理 根据阿里巴巴公布的初步信息判断 ， 在进店环节 其主要将结合手机 （尤其是支付宝）的个人账号信息进行身份识别与绑定，交互方式包括扫描二维码等。这采用的是移动互联网场景中的身份认证机制，已经解决得非常成熟。 而在亚马逊 、 微软等解决方案中 ， 则重点围 绕人脸识别的计算机视觉技术进行顾客身份的识别 。 另外 ， 阿里版无人零售的购物环节也可能采用类似的方案以跟踪用户的购物行为 。 人脸识别技术已经发展的较为成熟，是机器学习和深度学习等技术较早落地应用的领域。基本的人脸识别原理是通过滑动窗口实现画面内的人脸检测，然后获取五官、轮廓等特征点（ face landmark）信息，随后通过比对进行识别处理。这部分内容已经广为所知，本节不再赘述。 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 10 图 2-1： 阿里版无人零售采用移动互联网认证方式 资料来源： 创业邦 ，民生证券研究院 现有人脸识别技术面临的常见问题是对光线 、 角度等环境敏感 ， 即在注册与识别两个阶段时如果有不同的光照条件 、 拍摄角度 ， 则可能导致识别失败 。 而在无人零售超市这样的环境中 ， 一般可以保证较好的光照条件 ， 并通过部署摄像头的位置维持较为一致的拍摄角度 。 因此，无人零售场景可以 在一定程度上 弱化传统人脸识别技术面临的问题。 当然 ， 还有一个问题是 商超的顾客一般不会事先完成 人脸注册 过程 。我们观察到， 在微软的解决方案中 是采用的人脸 ID 概念，即通过一个人脸的 face landmark 特征点的独特性作为一个用户的标识。 这是一种后验式的技术方案，可以不用借助先验的人脸注册照片信息 自动完成一个用户的初始化过程。 在微软方案的具体演示中 ， 界面上显示 的 可能用于标识一个人脸 ID 的特征点包括 ：瞳距 、 双眼高度 、眉内外距、上下 唇高 、 唇长 、 内外眼角距 、 鼻梁宽 等 ，以及可能用到的整体属性判断，如性别、年龄段等。 图 2-2： 利用 人脸特征点生成用户标识 资料来源： 见福便利店 ，民生证券研究院 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 11 当获取了这些特征点信息后即形成了一套特征点集合，假设每个人的特征点集合是各不相同的，那么就可以用这个集合作为一个人脸 ID 分配给当前用户。当发现集合数据已经存在，即完成了一个已有用户的识别任务。 这些技术在微软内部已经研发很久 ， 之前还曾推出过通过人脸测试年龄 、相似度 等的网页工具 ， 一度引起用户热议 。 但是在应用到唯一性检测的时候，可能会遇到一些问题：（ 1）在数据量较大（即人流量大）的时候可能会因误差导致 唯一性失效 ；（ 2）在角度不同的时候可能会导致同一人脸对应用户的绑定失败；（ 3） 实际使用 过程中可能出现人脸彼此 遮挡 或佩戴配饰而产生遮挡 的问题；以及（ 4）检测失败时用户可能需要面向指定角度 完成识别过程而 带来的用户体验受损 等 。 图 2-3： 微软 通过 人脸 照片测试 年龄 的 网站 资料来源： How-old，民生证券研究院 因此，虽然人脸识别作为生物识别的重要方法之一已经发展的比较成熟，但在无人零售环境下也还是存在一些天然障碍。 我们认为，完整的用户识别与授权将采用多种方法融合的途径，借助人脸、指纹、声纹等外在的生物特征、手机应用的账号，以及手机 NFC等交互方式综合 实现 。 （二） 通过 行为识别 检测购物操作 检测用户的动作行为不仅可以帮助系统为用户的虚拟购物车进行响应的操作 ， 而且也影响到对商品的存在性 （ presence，包括是否缺货、何处的商品缺货等）管理。以 Amazon Go 超市 为例 ， 用户只需通过拿起或放下一件商 品 ， 系统就可以 相应 判断他的购买行为 。根据亚马逊官方介绍 ， 我们认为 这个功能是 将 通过压力传感器 、 计算机视觉 来实现的 。 在有人收银的时候，顾客放在收银台上的商品默认是需要购买的。而在无人零售店里，结算过程不需要人工参与（或只需用户自助），那么一个简单的方式是 Amazon Go 这种 ，假定 用户拿走的商品就是他要购买的 。 如果使用压力传感器，那就需要在货柜上部署相应位置的装置，自动检测当前商品是否放置或取走。这是一种侧面而简单的行为检测方式，但是也会存在可以预见的问题：（ 1）部署压力传感器的位置会非常多，增加成本和维护 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 12 难 度；（ 2）用户并不总是将商品放回原处，仅通过压力传感器无法判断用户放回的是否是原有商品。 因此， Amazon Go 还主要依赖视觉方式对用户行为进行检测 。首先，在货柜上合适位置部署的摄像头除了可以拍摄顾客人脸之外，还能够用于连续拍摄对面货柜的情况。那么，按一定频率通过帧间对比检测可以判断商品区域是否发生了变化，并通过图像位置确定商品变化的货柜位置。 其次，亚马逊将对进驻商品进行图像的建模，即通过计算机视觉可以识别图像中的商品，那么即可判断用户是购买还是放弃购买某一特定商品。 利用计算机视觉进行物体识别的方法我们在下面一节讨论。 图 2-4： Amazon Go 的货架验证 流程 资料来源： 雷锋网 ，民生证券研究院 图 2-5： Amazon Go 的动作侦测 流程 资料来源： 雷锋网，民生证券研究院 深度研究 /计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格， 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 13 图 2-6： Amazon Go 的变化 内容 侦测 流程 资料来源： 雷锋网，民生证券研究院 另外， 在计算技术视觉领域，一个重要的技术方向是人体姿态检测（或识别），即通过摄像头拍摄的图片识别其中人的姿势动作。这一技术也可应用到无人零售的行为识别中来。 和人脸识别类似，姿态检测也是通过和已训练好的姿态模型比对，从而识别出图片中的姿势。 相对于前面提到的实现技术，通过视觉来做姿态检测计算量较大，对设备部署位置有一定的要求，准确度和实时性因此存在一定限制 ，一般需要依赖于双目（深度）摄像头来实现 。 图 2-7： 人体姿态检测研究 资料来源： MIT 人工智能实验室网站，民生证券研究院 （三）物体识别 方案对商品进行判别 1、 扫码识别 ： 现有的结算方式 传统的扫码识别方式仍然可用于无人零售领域 ，包括条码扫描和二维码扫描等。 条形码是人们熟悉的最常见的条码，通过打印在商品外包装上，借助扫码设备即可获取商品信息。 数据容量最大的二维条形码 （ PDF417），可 存储 2725 个数字 。 这种方式的优点是实现简单，而且已经形成相应标准，被广大厂商接受。缺点是存储容量有限，而且需要人工操作，在无人零售场所中可能会降低顾客体验的便捷性。 早在 2012 年 ， 沃尔玛曾 进行一个名为“ Scan & Go”的服务测试， 用户在购物时可以 深度研究 /计算机 本