无人店算法架构设计

❶ AI系统架构之算法平台设计

明确需求之后，算法平台的设计就比较明确了，业界可以参考的例子包括facebook的fblearner和Uber的Michelangelo（如下图）。

可以看到，算法平台包含几个环节：

* 数据准备

主要是如何准备数据，并且管理数据在离线、近线和在线模式之间的分布。

* 模型训练和评估

主要是使用各种基础平台（Spark/Tensorflow/Xgboost等)训练模型，从数据中获取可以应用的模型和规则。

训练出来的模型，需要进行验证和评估，评估包括在训练集、测试集和时间外验证集上的表现，检查模型的性能表现（KS、AUC等）、拟合程度和时间衰减。

* 模型服务与业务整合

在离线选择好模型之后，就可以把它放到线上做实际的应用了，在真实系统中验证假设是否成立。

落地路径：线上系统-》到训练平台

在充满遗留系统的老企业或者人力不足的新企业，往往需要从线上系统开始。对于训练过程，经常看到成立几年的数据团队，还在使用单机电脑训练模型，在数据量不大的场景，半人肉的训练短期是可以接受的，考虑到单机版的sklearn、keras这么流行，也可以理解这一点。

从收益角度来看，AI系统的最大价值体现在与业务结合的部分，例如促进增长、降低成本等，其次才是对人效的提升扒运，例如自动运营、自动训练。看清楚这一点，也就认同了从线前毁上到线下的落地路径。

线上系统设计

线上系统包含两个部分，一部分负责模型打分，也就是inference，另外一部分是策略，以及与业务系统对接。

inference部分面临的问春悔梁题，是如何支持各种不同的建模工具，例如sas、python、spark等等，如果对性能并发要求不高，就可以使用pmml的对应语言实现，快速上线获取短期胜利。

策略部分，一般可以映射成规则，使用drools这样的规则引擎实现，可以解决最初一段时间的绝大部分需求。

❷ 如何深入理解无人机硬件与算法

常见飞行器机型系列告一段落后，MR.城堡专栏的“城堡里学无人机系列”将逐渐深入到算法、硬件、无人机设计等内容。首先面对的问题就是如何选择合适的“过渡切入点”，即如何找到一个切入点能够让喜欢无人机的朋友们容易过渡到无人机的专业内容，这个环节非常重要。因为大家虽然都很喜欢无人机，但现实情况是每个人的教育背景，对无人机的需求，看待问题和事物的习惯与角度等都有很大区别。

同样的，无论采用随身tracker还是内置传感系统的地面站式遥控器抑或直接采用手机，都可以传输回被跟踪目标的“外环状态信息”。

两者比较，形成状态误差，通过IMU等传感器反馈无人机内环姿态信息，与目标姿态形成状态误差，并以此计算得出控制量。

通过状态视角，可以很清晰的理解不同产品的硬件意义，并以此设计自己的无人机控制系统。

围绕着无人机状态反馈信息的处理和使用，算法可以走向两个不同的分支：数据融合（数据滤波）和自动控制。根据不同的状态特点，围绕数学模型建立系统框架，根据算法以及反馈状态信息的要求选择相关的硬件搭建无人机系统等内容是无人机控制系统设计的清晰脉络。MR.城堡会在后续系列文章中逐渐搭建这个系统架构中的各个部分，帮助不同行业喜欢无人机的朋友走入奇妙的无人机世界。

❸ TakeGo无人店用到哪些技术如何实现拿了就走的

Takego系统之所以能实现“拿了就走”主要应用了卷积神经网络、Deep learning深度学习、机器视觉手答、生物识别、生物支付等人工智能领域前沿技术，这其中涉及两个关键的技术，一个是生物识别技术，从take go的应用场景视频中可以看到，顾客进入take go无人店需要手掌按在生物识别读写器上，这个识别器不是掌纹或者指纹识别器，应该是静脉识别器，静脉识别技术要比指纹识别精确很多，也更大程度地避免了被冒用的可能性，很好地确保了用户资金的安全性。另外一个关键技术是基于深度学习(Deep learning)的卷积神经吵皮网络技术，该技术主要用于对整个无人零售店内物品的监测、识别与跟踪。其中，对商品的识别是通过机器学习，然后对图像进行识别，也就是说每次商店进货新品类时，都需要对该商品进行机器学习，将该商品的一些特征数据信息记录到数据库中，然后图像识别系统依据特征数据信息对该商毕碰慧品进行识别。当顾客走进take go无人零售门店并拿起商品时，不管商品的位置是在顾客手上、怀中、口袋还是背包内，系统都能监测与识别，顾客离开商店时会收到对应的账单，并被系统自动扣款。Take Go还有人店对话系统，通过定向声源原理和算法，TakeGo零售店还可以向顾客进行语音产品，根据顾客之前的购买记录判断出其喜好、偏向，向其讲类似商品。

❹ 【新知】无人零售小试牛刀之母婴户外无人店

本月新知又有一群小设计师不安分守己，抱团追逐风口，围绕当下热门的“无人零售”话题进行学习和设计。经过一个月的学习，我们尝试策划了一个无人零售店的用户体验方案。小试牛刀，欢迎拍砖~

由于物联网、人工智能等前沿技术的普及推广，新零售最近一年颇受关注，吸引了大量投资人和创业者的青睐。我们能看见大量新零售线下店铺涌现，如专注生鲜市场侍腔的“盒马鲜生”、注重线下体验的网易考拉“海淘爆品店”、轻量无人零售机器“天使之橙”等等。其中最具科技感和最酷炫的概念是——无人零售，它通过前沿的人工智能技术，减少人力管理成本，提高零售店的运营效率同时提升用户购物过程的体验。如淘宝的“淘咖啡”、京东的“X无人超市”、苏宁的“体育biu”等。无人化的概念吸引了大量消费者前去体验和消费。

无人零售业态由于购物过程没有店员的存在，它相对传统零售的购物体验有很大的差别。那么无人零售店相比其他零售业态有什么体验优势呢？我们对多家无人零售店铺的体验优势进行总结归纳：

总的来说，无人零售的消费体验具有： 灵活性、应急性、便捷性 的特点。

根据无枝闷人零售的这三个特点，我们决定做一个解决母婴户外需求的无人店，帮助妈妈在户外解决关于孩子的吃穿睡行玩等应急临时问题。我们将从三个方面进行展示： 方案简介、方案选择原因、方案具体介绍 。在方案具体介绍中，我们将通过服务系统图、服务蓝图来更加可视化、生动化地展示具体方案。

母婴无人店致力于解决年轻妈妈在带0-6岁宝宝户外活动时的临时需求，例如喂奶、哄睡、租童车等等。选择妈妈出行的高频场所－ 户外公园 作为无人店集中投放场地，店面选择可拆卸的临时结构，除商品货架外，内部设有私密育婴房间，及交换玩具等公共空间，配合人脸识别、重力传感等技术使用，全方位为妈妈提供最舒适的服务。

1. 解决母婴市场的临时性需求，对于店面的数量、布局都较高要求，若使用有人店成本会非常高，无人店较为适合。

2. 妈妈哺乳等需求对于隐私性的要求较高，无人店的模式可以使妈妈感到更加的舒适与放心。

3. 公园是母婴人群重要的流量聚集地，甚至比商场更为高频、流量更为集中，且公园的设施建设不如商场等室内设施健全。

4. 母婴无人店具备一定的公益性质，在政策上也更易被接受，从公关宣传角度来说，具备易传播的特性。

5.妈妈群体具备一定的护理技能，相比于大众来说更容易使用和接受自助服务，同时年轻妈妈对于互联网的接受程度更高，利于无人店的宣传与使用。

在无人店售卖的品类选择上，基于14位妈妈关于日常出行的入户、深度访谈，了解妈妈在带娃出行时的流程，从而得出妈妈出行相关的需求及痛点。例如处理喂奶、生理需求等突发情况，下图为原始录入数据表格。

以调研结果为基础，构建商品及服务体系。商品类的选择以常用、急用为主要标准，例如热水、小包奶粉、尿不湿等都是妈妈带娃出行常用的，而儿童退热贴、创可贴等急救药品也是必须的，应对突发情况。而服务类也同样围绕妈妈出行，背带、童车的使用可以较大程度的减轻妈妈的负担，节省体力。交换闲置玩具等带有公益性质的趣味服务也可以提升店内用户粘性，提升体验。

基猛谈弯于妈妈的出行调研，了解到常去的场所有公园、广场、植物园等户外场所，因为亲近大自然可以更好的辅助孩子成长。选取户外场所，例如公园为主要选址场地。如下图所示

选址原因

孩子户外易发生意外情况；公共场所私密场所较少，基础设施不如室内完善、可挖掘需求较多；同时为开展线下推广活动提供了有利的地理条件；公共区域的租金比商业区域租金低很多。

选址方案

在公园内进行集中布局，选择较为平坦的，人流量较大的交通枢纽地带，采用现阶段无人店便利店的常用的快速搭建的房屋结构，方便铺开及调整。

人脸识别技术： 指利用计算机视觉的图像技术识别人脸。用于用户的识别及验证。

重量传感技术： 指质量信号转变为可测量的电信号输出的技术。用于自动识别用户选用的商品，同时不侵犯用户的隐私。

50层卷积神经网络技术： 这项基于深度学习的卷积神经网络技术让整个门店完全智能化，用户走进智能门店，无论他拿了什么商品，是拿在手里、揣在怀里还是塞进口袋里、藏进背包里，系统都能监测与识别，顾客关门时就会收到相对应的账单，并被系统自动扣款。

基于选址、品类及技术的选择，无人店概念平面图如下图所示，进入无人店后左右两边首先是商品陈列区及童车、背带租赁区，其次是活动场所玩具交换区，在店里有大小不同的三个私密育婴房间，房间里配备急用商品及智能育婴台，妈妈可以在房间里放心的完成各种事务。

为更好的理解无人店的服务系统，绘制了服务系统图，图内涉及到商品流、服务流、系统流三条线路来表示系统中不同部分之间的关联。例如消费者的个人信息经由线上端，流向数据中心，而数据中心将信息进行处理分发，给线下端等，这样消费者就可以快捷进入线下店了。

接下来以一个用户使用无人店的完整流程为基础，通过服务蓝图来详细地描述，用户在无人店中与前台、与后台的接触的过程，更直观的感受到母婴无人店为顾客们提供的商品和服务。

完整的服务蓝图如下图所示

故事背景：赵小红带着1岁的宝宝去公园散步，而且由于出门的太匆忙没有带宝宝的手推车或者背带。孩子哭闹不止，需要寻找一个空间检查宝宝的身体情况并哺乳。

服务蓝图粉红色的横轴是在整个服务蓝图中的故事版：

服务蓝图的纵轴是两个大模块为：在用户整个使用过程中前台和后台的相关物理、人际接触以及后台的支持。每列从上至下分布分别为：服务流程、前台物理接触、前台人际接触、后台行为以及后台支持：

接下来就以妈妈在规定时间内进入育婴室，并使用育婴台的环节为例，详细介绍无人店内的相关服务。

如下图所示，首先，妈妈刷脸进入店门，并进入3号育婴室，然后开启安抚模式并哺乳，发现宝宝哭闹不止是因为发烧了。

在这个环节，妈妈会 物理接触 到育婴台、耳温枪和育婴室内的椅子等等。首先，使用人脸识别技术，妈妈刷脸进入到预约好的育婴室中，无需进行手机多余的操作，这也是考虑到妈妈可能没有多余的手来进行操作。在进入到育婴室后，妈妈可以使用智能育婴台进行安抚等工作，并检测孩子的身体体征。同时，育婴室里配备了许多应急类的产品可以供妈妈购买使用，且 检测的技术 采用重量感应技术，没有摄像头监控，保证了私密性，妈妈可以放心的哺乳。此外，为了保证育婴室的整洁卫生，清洁方会及时的进行清洁工作。在这个过程中， 后台的行为 有：快速人脸识别并验证通过、智能育婴台监测宝宝各项指标、及时进行清洁和消毒工作。

**温馨提示：其他服务环节的详细介绍可点击服务蓝图放大查看

非常感谢本次学习中  李鹏飞导师  的全程细心指导，文章撰写过程也得到  周莜  的指导。经过一个月无人零售主题的学习，我们对新零售和无人店有了更深入的理解，但方案中仍有许多细节未经深入斟酌，望各位多多指点。