Израильская сеть супермаркетов Shufersal и стартап Trigo Vision откроют 272 магазина без кассиров, похожих на Amazon Go Статьи редакции
Чтобы создать магазин без касс, Trigo Vision тратит по $20-30 тысяч за каждый, а Amazon — до $1 млн.
Крупнейшая в Израиле сеть супермаркетов Shufersal установит платформу для обслуживания клиентов без касс от Trigo Vision в 272 своих магазинах. Об этом пишет VentureBeat.
Trigo Vision устанавливает в магазинах камеры и обрабатывает данные с них при помощи технологий искусственного интеллекта. Эта автоматическая система позволяет предотвращать кражи, вести учёт товаров и обходиться без кассиров.
Компания предоставляет ритейлерам камеры и «умную» систему за ежемесячную плату, пишет VentureBeat. По данным Bloomberg, стоимость оборудования одного магазина составляет около $20-30 тысяч. По оценкам Morgan Stanley, Amazon тратит на свои магазины без касс до $1 млн на каждый.
В Trigo Vision рассказали, что их система может отслеживать неограниченное число объектов и клиентов и работать в магазинах малого и среднего размера. Сейчас платформа Trigo Vision работает с точностью до 92%, но планирует повысить этот показатель до 99,5%.
Если покупатель покинул магазин, а затем обнаружил, что заплатил за то, что он не покупал, ритейлер в праве решать, оформлять возврат или нет. При этом Amazon Go осуществляет возвраты за товары, которые были «проданы» по ошибке, без вопросов, пишет VentureBeat.
По данным Bloomberg, Amazon планирует открыть около 3 тысяч офлайн-магазинов без продавцов к 2021 году. Свой первый магазин в таком формате компания запустила в начале 2018 года.
Занимаюсь распознаванием образов на работе. Тема хорошая, но пока что вычислительные мощности и качество алгоритмов недостаточны чтобы решить задачу. Amazon GO пока что убыточен, известны способы как можно в нем воровать продукты и ничего за это не будет: https://www.youtube.com/watch?v=JbyjL9tazxQ
Я видел в Париже автоматы, в которых покупатель платит, а потом получает товар с полки. Такие девайсы уже много лет есть в любом большом бизнес центре. Я подозреваю, что зарплата кассира -- лишь малая часть работы персонала магазина, товар нужно разгрузить, распложить на полках, помыть полы, проверить что товар в норме, работать с возражениями покупателей и что-то им подсказывать. Большинство этих функций текущие алгоритмы и близко не состоянии сделать, для обучения нейросетей нужно много размеченных данных, столько данных просто нет. Так что я к этим стартапам отношусь скептически, главная цель -- собрать бабла от инвесторов.
Если кому интересно про пределы качества распознавания, посмотрите на результаты MOT challenge -- конкурса алгоритма поиска пешеходов на видео, у лучших алгоритмов много ошибок: https://motchallenge.net/results/2D_MOT_2015/, вот вам и ответ почему самоуправляемые машины есть только в рекламных роликах с радостными людьми.
А как вы определяете, что качество алгоритмов достаточно, чтобы решить задачу?
Вы понимаете техническую сторону разработки инструмента, но решение о его внедрении принимается с экономической стороны - ошибки алгоритма должны приносить убытков не более чем текущие кражи. Даже если краж станет сильно больше, их покроет сумма освободившегося ФОТ от уволенных сотрудников обычного магазина. И в данном случае текущих возможностей этой системы уже видимо достаточно, иначе бизнес не стал бы и пробовать. Уже можно внедрять, а все последующие улучшения алгоритма будут относиться к ещё большему снижению затрат по сравнению с таким же, но обычным магазином.
Я ж написал что расходы на кассира лишь малая часть расходов магазина, иначе бы везде стояли автоматы. Что касается качество алгоритмов, оно недопустимо плохое, машина не может понимать видеопоток. Все что внедрено в промышленности работает в контролируемых условия х на алгоритмах 70ых годов.