無人店演算法架構設計

❶ AI系統架構之演算法平台設計

明確需求之後，演算法平台的設計就比較明確了，業界可以參考的例子包括facebook的fblearner和Uber的Michelangelo（如下圖）。

可以看到，演算法平台包含幾個環節：

* 數據准備

主要是如何准備數據，並且管理數據在離線、近線和在線模式之間的分布。

* 模型訓練和評估

主要是使用各種基礎平台（Spark/Tensorflow/Xgboost等)訓練模型，從數據中獲取可以應用的模型和規則。

訓練出來的模型，需要進行驗證和評估，評估包括在訓練集、測試集和時間外驗證集上的表現，檢查模型的性能表現（KS、AUC等）、擬合程度和時間衰減。

* 模型服務與業務整合

在離線選擇好模型之後，就可以把它放到線上做實際的應用了，在真實系統中驗證假設是否成立。

落地路徑：線上系統-》到訓練平台

在充滿遺留系統的老企業或者人力不足的新企業，往往需要從線上系統開始。對於訓練過程，經常看到成立幾年的數據團隊，還在使用單機電腦訓練模型，在數據量不大的場景，半人肉的訓練短期是可以接受的，考慮到單機版的sklearn、keras這么流行，也可以理解這一點。

從收益角度來看，AI系統的最大價值體現在與業務結合的部分，例如促進增長、降低成本等，其次才是對人效的提升扒運，例如自動運營、自動訓練。看清楚這一點，也就認同了從線前毀上到線下的落地路徑。

線上系統設計

線上系統包含兩個部分，一部分負責模型打分，也就是inference，另外一部分是策略，以及與業務系統對接。

inference部分面臨的問春悔梁題，是如何支持各種不同的建模工具，例如sas、python、spark等等，如果對性能並發要求不高，就可以使用pmml的對應語言實現，快速上線獲取短期勝利。

策略部分，一般可以映射成規則，使用drools這樣的規則引擎實現，可以解決最初一段時間的絕大部分需求。

❷ 如何深入理解無人機硬體與演算法

常見飛行器機型系列告一段落後，MR.城堡專欄的「城堡里學無人機系列」將逐漸深入到演算法、硬體、無人機設計等內容。首先面對的問題就是如何選擇合適的「過渡切入點」，即如何找到一個切入點能夠讓喜歡無人機的朋友們容易過渡到無人機的專業內容，這個環節非常重要。因為大家雖然都很喜歡無人機，但現實情況是每個人的教育背景，對無人機的需求，看待問題和事物的習慣與角度等都有很大區別。

同樣的，無論採用隨身tracker還是內置感測系統的地面站式遙控器抑或直接採用手機，都可以傳輸回被跟蹤目標的「外環狀態信息」。

兩者比較，形成狀態誤差，通過IMU等感測器反饋無人機內環姿態信息，與目標姿態形成狀態誤差，並以此計算得出控制量。

通過狀態視角，可以很清晰的理解不同產品的硬體意義，並以此設計自己的無人機控制系統。

圍繞著無人機狀態反饋信息的處理和使用，演算法可以走向兩個不同的分支：數據融合（數據濾波）和自動控制。根據不同的狀態特點，圍繞數學模型建立系統框架，根據演算法以及反饋狀態信息的要求選擇相關的硬體搭建無人機系統等內容是無人機控制系統設計的清晰脈絡。MR.城堡會在後續系列文章中逐漸搭建這個系統架構中的各個部分，幫助不同行業喜歡無人機的朋友走入奇妙的無人機世界。

❸ TakeGo無人店用到哪些技術如何實現拿了就走的

Takego系統之所以能實現「拿了就走」主要應用了卷積神經網路、Deep learning深度學習、機器視覺手答、生物識別、生物支付等人工智慧領域前沿技術，這其中涉及兩個關鍵的技術，一個是生物識別技術，從take go的應用場景視頻中可以看到，顧客進入take go無人店需要手掌按在生物識別讀寫器上，這個識別器不是掌紋或者指紋識別器，應該是靜脈識別器，靜脈識別技術要比指紋識別精確很多，也更大程度地避免了被冒用的可能性，很好地確保了用戶資金的安全性。另外一個關鍵技術是基於深度學習(Deep learning)的卷積神經吵皮網路技術，該技術主要用於對整個無人零售店內物品的監測、識別與跟蹤。其中，對商品的識別是通過機器學習，然後對圖像進行識別，也就是說每次商店進貨新品類時，都需要對該商品進行機器學習，將該商品的一些特徵數據信息記錄到資料庫中，然後圖像識別系統依據特徵數據信息對該商畢碰慧品進行識別。當顧客走進take go無人零售門店並拿起商品時，不管商品的位置是在顧客手上、懷中、口袋還是背包內，系統都能監測與識別，顧客離開商店時會收到對應的賬單，並被系統自動扣款。Take Go還有人店對話系統，通過定向聲源原理和演算法，TakeGo零售店還可以向顧客進行語音產品，根據顧客之前的購買記錄判斷出其喜好、偏向，向其講類似商品。

❹ 【新知】無人零售小試牛刀之母嬰戶外無人店

本月新知又有一群小設計師不安分守己，抱團追逐風口，圍繞當下熱門的「無人零售」話題進行學習和設計。經過一個月的學習，我們嘗試策劃了一個無人零售店的用戶體驗方案。小試牛刀，歡迎拍磚~

由於物聯網、人工智慧等前沿技術的普及推廣，新零售最近一年頗受關注，吸引了大量投資人和創業者的青睞。我們能看見大量新零售線下店鋪涌現，如專注生鮮市場侍腔的「盒馬鮮生」、注重線下體驗的網易考拉「海淘爆品店」、輕量無人零售機器「天使之橙」等等。其中最具科技感和最酷炫的概念是——無人零售，它通過前沿的人工智慧技術，減少人力管理成本，提高零售店的運營效率同時提升用戶購物過程的體驗。如淘寶的「淘咖啡」、京東的「X無人超市」、蘇寧的「體育biu」等。無人化的概念吸引了大量消費者前去體驗和消費。

無人零售業態由於購物過程沒有店員的存在，它相對傳統零售的購物體驗有很大的差別。那麼無人零售店相比其他零售業態有什麼體驗優勢呢？我們對多家無人零售店鋪的體驗優勢進行總結歸納：

總的來說，無人零售的消費體驗具有： 靈活性、應急性、便捷性 的特點。

根據無枝悶人零售的這三個特點，我們決定做一個解決母嬰戶外需求的無人店，幫助媽媽在戶外解決關於孩子的吃穿睡行玩等應急臨時問題。我們將從三個方面進行展示： 方案簡介、方案選擇原因、方案具體介紹 。在方案具體介紹中，我們將通過服務系統圖、服務藍圖來更加可視化、生動化地展示具體方案。

母嬰無人店致力於解決年輕媽媽在帶0-6歲寶寶戶外活動時的臨時需求，例如餵奶、哄睡、租童車等等。選擇媽媽出行的高頻場所－ 戶外公園 作為無人店集中投放場地，店面選擇可拆卸的臨時結構，除商品貨架外，內部設有私密育嬰房間，及交換玩具等公共空間，配合人臉識別、重力感測等技術使用，全方位為媽媽提供最舒適的服務。

1. 解決母嬰市場的臨時性需求，對於店面的數量、布局都較高要求，若使用有人店成本會非常高，無人店較為適合。

2. 媽媽哺乳等需求對於隱私性的要求較高，無人店的模式可以使媽媽感到更加的舒適與放心。

3. 公園是母嬰人群重要的流量聚集地，甚至比商場更為高頻、流量更為集中，且公園的設施建設不如商場等室內設施健全。

4. 母嬰無人店具備一定的公益性質，在政策上也更易被接受，從公關宣傳角度來說，具備易傳播的特性。

5.媽媽群體具備一定的護理技能，相比於大眾來說更容易使用和接受自助服務，同時年輕媽媽對於互聯網的接受程度更高，利於無人店的宣傳與使用。

在無人店售賣的品類選擇上，基於14位媽媽關於日常出行的入戶、深度訪談，了解媽媽在帶娃出行時的流程，從而得出媽媽出行相關的需求及痛點。例如處理餵奶、生理需求等突發情況，下圖為原始錄入數據表格。

以調研結果為基礎，構建商品及服務體系。商品類的選擇以常用、急用為主要標准，例如熱水、小包奶粉、尿不濕等都是媽媽帶娃出行常用的，而兒童退熱貼、創可貼等急救葯品也是必須的，應對突發情況。而服務類也同樣圍繞媽媽出行，背帶、童車的使用可以較大程度的減輕媽媽的負擔，節省體力。交換閑置玩具等帶有公益性質的趣味服務也可以提升店內用戶粘性，提升體驗。

基猛談彎於媽媽的出行調研，了解到常去的場所有公園、廣場、植物園等戶外場所，因為親近大自然可以更好的輔助孩子成長。選取戶外場所，例如公園為主要選址場地。如下圖所示

選址原因

孩子戶外易發生意外情況；公共場所私密場所較少，基礎設施不如室內完善、可挖掘需求較多；同時為開展線下推廣活動提供了有利的地理條件；公共區域的租金比商業區域租金低很多。

選址方案

在公園內進行集中布局，選擇較為平坦的，人流量較大的交通樞紐地帶，採用現階段無人店便利店的常用的快速搭建的房屋結構，方便鋪開及調整。

人臉識別技術： 指利用計算機視覺的圖像技術識別人臉。用於用戶的識別及驗證。

重量感測技術： 指質量信號轉變為可測量的電信號輸出的技術。用於自動識別用戶選用的商品，同時不侵犯用戶的隱私。

50層卷積神經網路技術： 這項基於深度學習的卷積神經網路技術讓整個門店完全智能化，用戶走進智能門店，無論他拿了什麼商品，是拿在手裡、揣在懷里還是塞進口袋裡、藏進背包里，系統都能監測與識別，顧客關門時就會收到相對應的賬單，並被系統自動扣款。

基於選址、品類及技術的選擇，無人店概念平面圖如下圖所示，進入無人店後左右兩邊首先是商品陳列區及童車、背帶租賃區，其次是活動場所玩具交換區，在店裡有大小不同的三個私密育嬰房間，房間里配備急用商品及智能育嬰台，媽媽可以在房間里放心的完成各種事務。

為更好的理解無人店的服務系統，繪制了服務系統圖，圖內涉及到商品流、服務流、系統流三條線路來表示系統中不同部分之間的關聯。例如消費者的個人信息經由線上端，流向數據中心，而數據中心將信息進行處理分發，給線下端等，這樣消費者就可以快捷進入線下店了。

接下來以一個用戶使用無人店的完整流程為基礎，通過服務藍圖來詳細地描述，用戶在無人店中與前台、與後台的接觸的過程，更直觀的感受到母嬰無人店為顧客們提供的商品和服務。

完整的服務藍圖如下圖所示

故事背景：趙小紅帶著1歲的寶寶去公園散步，而且由於出門的太匆忙沒有帶寶寶的手推車或者背帶。孩子哭鬧不止，需要尋找一個空間檢查寶寶的身體情況並哺乳。

服務藍圖粉紅色的橫軸是在整個服務藍圖中的故事版：

服務藍圖的縱軸是兩個大模塊為：在用戶整個使用過程中前台和後台的相關物理、人際接觸以及後台的支持。每列從上至下分布分別為：服務流程、前台物理接觸、前台人際接觸、後台行為以及後台支持：

接下來就以媽媽在規定時間內進入育嬰室，並使用育嬰台的環節為例，詳細介紹無人店內的相關服務。

如下圖所示，首先，媽媽刷臉進入店門，並進入3號育嬰室，然後開啟安撫模式並哺乳，發現寶寶哭鬧不止是因為發燒了。

在這個環節，媽媽會 物理接觸 到育嬰台、耳溫槍和育嬰室內的椅子等等。首先，使用人臉識別技術，媽媽刷臉進入到預約好的育嬰室中，無需進行手機多餘的操作，這也是考慮到媽媽可能沒有多餘的手來進行操作。在進入到育嬰室後，媽媽可以使用智能育嬰台進行安撫等工作，並檢測孩子的身體體征。同時，育嬰室里配備了許多應急類的產品可以供媽媽購買使用，且 檢測的技術 採用重量感應技術，沒有攝像頭監控，保證了私密性，媽媽可以放心的哺乳。此外，為了保證育嬰室的整潔衛生，清潔方會及時的進行清潔工作。在這個過程中， 後台的行為 有：快速人臉識別並驗證通過、智能育嬰台監測寶寶各項指標、及時進行清潔和消毒工作。

**溫馨提示：其他服務環節的詳細介紹可點擊服務藍圖放大查看

非常感謝本次學習中  李鵬飛導師  的全程細心指導，文章撰寫過程也得到  周莜  的指導。經過一個月無人零售主題的學習，我們對新零售和無人店有了更深入的理解，但方案中仍有許多細節未經深入斟酌，望各位多多指點。