今天的amazon go刷爆了國內外的社交**。
amazon go令人驚豔的地方，就是你可以徑直走進超市，選好貨品之後立馬離開，不用在收銀台前排長長的隊伍，等待結賬。
甚至還莫名有一種從商店「搶劫」的快感。
我們說，移動支付顛覆了既有商品交易方式，那麼這種「搶劫式」的amazon go甚至連「交易感」都消滅了。
總之，人們被這種新奇的似乎隱含了某種黑科技的新型購物方式所吸引。不僅是普通人，就連斯坦福教授李飛飛、著名科技出版公司o'reilly創始人tim o'reilly都特地發推點贊。
李飛飛：計算機視覺十分顯著和絕妙的應用！
tim o'reilly：零售業的未來，我對此已經期待很多年了。
amazon go的亮點
使用者進入商店，穿過閘機的時候開啟手機讓其識別，這時手機裡的系統啟動，並隨時準備更新物品清單。令人驚豔的部分就是，在使用者拿走或放回物品的一瞬間，手機裡的系統會自動更新清單。最後，使用者拿著物品滿意地離開，手機自動扣款。
不過在quora上，有一位名為brian roemmele的網友挖出了幾年前亞馬遜提交的兩份專利檔案，裡面描繪的系統跟如今的amazon go非常相似。這兩份檔名稱為：「偵測物體互動和移動」（detecting item interaction and movement）和「物品從置物裝置上的轉移」（transitioning items from the materials handling facility），兩檔案分別於2023年和2023年申請。
這兩份專利檔案都描繪了十分龐雜的應用場景，包括：貨倉、船運、零售市場等，所以很多人當初在看到這份檔案時，都以為這是亞馬遜為自己的倉儲系統量身定製的，不過今天一切真相大白。
這兩份專利分別講了什麼？
「偵測物體互動和移動」（detecting item interaction and movement）這份專利的摘要是：
使用者從乙個貨架上拿起或放下乙個物品，貨物管理系統可以偵測到這個動作，並且更新使用者移動裝置裡的清單。「物品從置物裝置上的轉移」（transitioning items from the materials handling facility）這份專利的摘要是：
物品被識別，並且當使用者正在拿起物品時，物品自動與使用者發生關聯。當使用者進入或穿過乙個「轉移區」（transition area），被拿起的物品將自動轉移到使用者，而不需要使用者有任何的輸入。總的來說就是，被識別的物體與使用者發生關聯，能自動更新清單，並在「轉移區」進行自動交易（「轉移區」在amazon go裡指的就是商店的出口）。
我們可以從下面一張圖里，一窺amazon go的基本原型。
圖中代號為208的物體都是攝像頭，大約有10多個（有一些被人體擋住）。208攝像頭分別置於天花板（如圖左右兩邊各有乙個比較大的攝像頭）、貨架兩側和貨架內部。檔案裡描述到，天花板上的208用來採集使用者和貨品的位置、貨架兩側的208用來捕捉使用者的影象和周圍的環境，貨架內的208用來確定貨品的位置或使用者手的移動（進入和離開貨架）。
另外，專利檔案裡還補充道：這裡的攝像頭可以是多種型別的，可以是rgb攝像頭，或深度感知攝像頭。除了攝像頭之外，也可以有其他輸入裝置，比如壓力感測器、紅外感測器、體積位移感測器、光幕等等。壓力感測器可以偵測物品移出和進入的時間，紅外感測器可以用來區分使用者和的手和物品。
我們具體並不清楚amazon go到底在多大程度上使用了計算機視覺技術。比如說，當使用者進出商店時，都需要對使用者進行識別，檔案裡反覆提到可以用人臉識別技術實現，但是又會繼續補充說明可以通過手機等移動裝置來偵測。
quora網友anurag ranjan是一位機器視覺和深度學習領域的準phd，他分析稱：
amazon go使用商店裡的攝像頭識別出了使用者，可能針對使用者拍了幾張**，依靠一些標準的深度學習網路形成了一幅特徵圖，比如resnet,、googlenet或者vgg這樣的。總之，當使用者踏進店裡的那一刻起，amazon go就知道使用者長什麼樣了。但是根據專利和既有經驗來看，在整個過程中用計算機視覺來追蹤使用者，代價太高了。我們大致可以確定的是，貨架上的一排排攝像頭應該就是對使用者進行「動作識別」，並且識別出物體是否被拿走（這裡也或許是感測器實現的）。
不過整個過程中的難點是，如何將物品與使用者進行唯一繫結？
雲從科技高階演算法工程師周翔稱，amazon go具體用到哪些技術，目前我們只能夠猜測，他提到可能的實現機制是：
• 通過手機做到了精準定位人，然後物體的具體位置可以大概確定，一旦人附近的物品離開，同時最近的人的id就會關聯這個物品id。
• 置物架肯定用到了壓力感測器，一旦物品離開，就會明確知道什麼物品在什麼地點離開，一旦物品回來，壓力感測器同樣會感應到。
• 深度學習可能是學習了人的購物習慣，可能用到計算機視覺做了人的動作識別，然後根據物品與人的id進行關聯，也就是二次確認。同時分析乙個人的購物喜好，推測他會買的東西，提前做一些預判。
周翔提出，可能amazon go根本沒有用到人臉識別的技術，「國外對人臉的隱私權是比較高的，未經允許採集他人的人臉會被起訴的」。在李飛飛的那篇推文下，有網友對此持牴觸態度，認為如果是人臉採集，侵犯了自己的隱私。
不過這種技術究竟有多少「實操性」，還是存在很多的疑惑的，例如：
• 如果好幾個人擠到一起買同一類東西（比如商場打折搶貨，這是經常發生的），那麼物品與人的id關聯還能保持精準嗎？
• 如果使用者把商品放回的位置是錯的呢，這樣也會被收費嗎？
• 如果有人搞怪，將自己家空果汁瓶取代商店裡的新鮮果汁，那麼amazon go識別的出來嗎？
「所以，這裡要求購物的人得非常有素質才行」，周翔說道。我們對amazon go的諸多疑惑，或許過幾個月就能在西雅圖見分曉。
白及：我認為在目前我們it行業的技術國內完全能實現，但是國人的素質有待堪憂，不過這種比較新潮的思維我比較喜歡能接受！
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