智慧零售大数据的背后：强大的智能传感器网络

    智慧零售的核心是数据化，而数据的生产者是传感器
　　相较于传统零售，智慧零售最大的区别在于数字化。
　　谁在买？买什么商品？买多少商品？多少人在买？在什么地方？在什么时间？等等这些用户消费的信息都会被记录起来，成为智慧零售重要的市场分析数据。
　　智慧零售的核心就是数据化，因此实施智慧零售的前提就是做好数据信息的获取，而数据信息的获取很大程度上需要依赖于传感器技术。
　　在万物互联的物联网世界里只要能产生数据的都可以认为是传感器，比如在智慧零售里用到的图像识别传感器、数据识别传感器、条形码、RFID等等，都是能够采集数据的设备，把现实世界的物理信号转换为网络世界的电信号。
　　而更重要的一点是，这些传感器设备被进一步联系在一起，采集信息产生数据，并连接到云端，形成强大的智能传感器网络。
　　在强大的智能传感器网络中，再结合5G、云计算、大数据、AI等技术开发出更多智慧零售的应用，深度运用到“消费者服务、商品运营、场景体验、门店管理”之中，提高零售产业的运营效率，进一步深化全场景零售，打造零售新生态。
　　多传感器融合是智慧零售的正解
　　目前市场上单一技术的传感器解决方案并不能满足零售商家对智慧零售的需求，多传感器融合解决方案才是正解。
　　拿无人零售店来说。在一家成熟的无人零售店智能运营系统里，无论是收银支付、客流分析、商品识别、身份识别等流程都会涉及到传感器技术。
　　首先，传感器识别技术是很多智慧零售场景必不可少的基础技术，包括RFID无线射频识别通信技术、视觉传感器技术、重力传感器技术、红外传感器技术和激光传感器技术等等。
　　RFID是附着在每一件商品上的电子标签，当用户购买商品时，传感器会识别商品上的电子标签，进行结算；而视觉传感器技术、重力传感器技术、红外传感器技术都可以识别用户拿走或者放回商品的动作，但三者都各有局限性。
　　基于视觉传感器的视觉识别技术，可以通过拍照，并对照片图像进行判断来识别拿走或者放回商品的动作。但其计算速度明显较慢，甚至有出错的可能，同时此技术对商品的大小、摆放、高度以及光照等环境条件均有较严格的限制，支持商品的品类也受限。
　　重力传感器技术可通过传感器感应货架上的重量变化，以此来检测货物被取走或放回的行为，商品被拿取，商品减少，重量减少，商品被放回，商品增加，重量增加。但该技术对于传感器灵敏度的高要求，使得设备需要频繁的校准维护；在面对重量相近的商品时，无法做到精准识别。
　　而红外传感器可通过红外遮挡状态表示拿取或放回，商品被放回，红外会被遮挡，商品被拿取，红外不会被遮挡。但红外对光的抗干扰能力差，对室内光的要求较高。
　　其次，传感器定位技术也很重要。传感器定位技术可帮助跟踪商店中特定顾客的足迹，有助于零售商对顾客的购物习惯和采购模式产生深入洞察。便于零售商做出更明智的决策，例如在显著位置放置更受欢迎的产品，更有效的重新排列商品，或提高热销产品的库存水平。
　　在室内，我们利用人体姿态识别可以很好的将动作定位到人，而用于姿态识别的传感器包括惯性传感器IMU、图像传感器、气压计、音频传感器、表面肌电计等。其中，IMU包括加速度传感器、陀螺仪、磁力计等，是人体姿态识别常用的传感器。
　　或者可以用追踪系统来定位人，比如用户手机的GPS、wifi、蓝牙就可以提供较准确丰富的位置信息。
　　还有，人脸识别技术对于无人零售店的运营也有着非常重要的作用。人脸识别技术通过脸部感应器、各种投影扫描模块以及深度感应镜头来获取用户的脸部特征，对人像进行分析，可以统计出顾客的性别、年龄、身份等属性，并通过后台生成的数据分析报表，呈现顾客的光顾频率和回头客分析，摸清顾客消费偏好和消费心理，做出合适的商品推荐和提供专业的服务。
　　另外，无人零售店的控制感应门、感应灯、温控系统、人机交互系统、人脸识别、自助收银系统、快速结算槽系统等等，会需要用到温度传感器、图像传感器、压力传感器、磁场传感器等多种传感器来实现。还有一些零售店会在货架上安装热释红外传感器，当人体接近时，音频系统自动启动，为客户介绍产品，吸引顾客购买。
　　以上所有的传感器就构成了一家无人零售店的运营数据，并通过这些信息自动运作起来。总的来说，在无人零售店里，多传感器融合的方案，无论在识别准确率、商品品类支持、视觉学习算法、用户体验上都体现出了不可替代的优势。
　　而不仅是无人零售，在整个智慧零售领域，多传感器融合，甚至是互联，俨然成了必然的趋势。
　　传感器互联，打造丰富的智慧零售应用场景
　　智能物流
　　随着电商的快速崛起，物流也迎来了爆发，但随之而来的是一系列难题，包括全渠道零售的挑战、订单量的爆炸式增长、成本控制、安全性、对仓储作业以及配送路径优化等。
　　而传感器是帮助我们解决这些难题的最大前提。通过大量互联的传感器，依靠于领先的扫描技术和无线设备等传感技术，实现快速的信息获取，实现物流的自动检测和自动控制。
　　物流行业应用最为广泛的是采用光敏元件的传感器，实现感应功能，如光电传感器、光幕传感器等，它们应用在入库、上架、拣选、出库等各个仓储物流作业环节的商品或设备信息读取、检测及复核等。随着智能物流的进一步发展，自动化立体库、AGV、各类拣选机械手及机器人的应用也越来越多，而这些复杂、高级的自动化系统使用了大量的传感器系统。
　　线上线下门店融合
　　过去传统的、封闭的数据平台是传统零售商发展的瓶颈。比如，线上（微商城会员、网站会员）、线下（门店会员）会员信息分离，库存、订单不同步，促销系统相互割裂，形成一个一个的数据孤岛，不仅没有转化为企业有用的数据资产，反而成为阻碍其快速发展的“负担”。
　　而传感器互联产生的大量数据互联，成了打破传统零售“数据孤岛”的关键。
　　在新的零售场景中，依赖于传感器大数据互联，基于互联网技术架构，把零售的核心数据进行集中处理，并形成各类有效的管理系统。打通线上线下会员、商品、库存、营销等全域数据，把前端的消费者数据和后端的传统ERP数据都沉淀到企业统一融合的数据中台中，统一存储、调用并服务于企业应用，最终，实现会员体系、商品体系、库存体系、营销活动体系的一体化运营。
　　如今，零售产业实现线上线下数据融合、相互促进、导流已经成为一种趋势。比如永辉，永辉不仅做了自己商超的中台业务，还孵化出超级物种，智能门店等零售门店，以及开发出与传统商超共享供应链的多点DMALL，进行线上线下深度打通，提升商超运营效率、优化顾客购物体验。
　　还有为线上线下融合提供入口的智能货柜。智能货柜集成了计算机视觉+可调节智能硬件+多种传感技术，通过APP、人脸识别等的方式便捷认证用户身份，自动完成订单与支付，安全便捷，满足线下零售的需求。同时，在线上也接受订单，通过社会O2O服务，构建密集型的点位，可快速到达消费者手上。
　　VR/AR购物
　　2018年，亚马逊，沃尔玛、eBay、阿里、京东、国美、宜家等国内外零售巨头们，接连入局VR/AR，动作不断，推出自己的VR/AR平台，试水AR+仓储导航、AR/VR+零售等。
　　而AR/VR技术的实现是离不开传感器的。传感器是VR产品感知用户动作并实现功能反馈的核心部件，也是实现VR沉浸式交互的重要环节。VR产品中传感器的应用十分广泛，包括光线感应传感器、加速度计、陀螺仪、地磁传感器和眼动追踪传感器等。
　　其中光线传感器用于实现VR设备的自动唤醒，而加速度计、陀螺仪、地磁传感器三者联合起来，可实现VR产品多自由度动作控制与跟踪。加速度计用于感知VR设备的运动方向和加速度，陀螺仪用于计算VR设备运动的角速度，地磁传感器用于对VR设备的定位。
　　另外，眼动追踪传感器则是一项新兴的传感技术，可以通过光学等方式判断人眼聚焦位置的变化，并实现位置追踪，是实现VR沉浸式体验的重大革新。
　　如今，随着传感器、人工智能等技术的发展，VR/AR在智慧零售领域取得了不错的进展，尤其是VR/AR购物。
　　比如，京东联合沃尔玛等数百家AR行业和零售行业合作伙伴成立全国首个AR无界创新联盟，并发布了AR试妆镜、AR试衣镜、AR智能眼镜三款AR硬件产品，全面开启AR线下场景赋能。还有沃尔玛推出的“3D虚拟购物之旅”、宜家推出的“VR+家居”和淘宝与微软HoloLens联手推出的“淘宝买啊”（MR），都让VR/AR购物在画质和操作等方面的体验质量有所提升。
　　在智慧零售多场景应用发展下，整个行业使用的传感器越来越多了，获取的数据自然也越来越多。但是，现在智慧零售企业大多是各自为战，企业仅在自己内部进行传感器互联，互联后的数据也多为自己所用。而企业之间的零售系统割裂，导致了智能店铺的用户购物场景割裂，无法实现协同增效。
　　对此，英特尔提出过开放零售倡议，该倡议致力于凝聚行业力量，共同搭建创新零售门店整合平台，将智能门店不同设备的数据彼此打通，将零售应用的不同场景相整合，并向使用者提供数据分析和远程运营的能力，以此解决零售平台面临的整合、简化和创新等不同层面的挑战。
　　开放零售倡议固然是利于整个零售市场的，因为更庞大的数据，可以让市场分析更准确，更能精准分析用户需求。但是，从企业角度来看，在全球化零售市场竞争日益白热化的环境下，开放数据未必利于自身的取胜。
　　结语：
　　最后，在智慧零售时代，传感器需要对海量数据进行智能搜集与分析，同时必须能够与互联网或者云端进行信息交互，因此行业对传感器也提出更高要求。一方面，要求传感器有更灵活的接口，另一方面，要求传感器更智能。传感器越智能，提供的数据越紧凑、实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也更加准确。
　　此外，传感器网络的扩张也会对传感器设备的要求越来越高，对传感器和传感器节点开放式标准的需求也与日俱增。
　　希望未来，随着物联网传感器应用的发展，能大大推动智慧零售发展，为零售业带来翻天覆地的改变。