告别排队:人工智能让购物者避免长时间排队结账

如果两家人工智能新创公司的愿望得以实现,未来的购物体验将会跟现在进店偷东西的做法差不多,不过不用担心被抓。

新西兰的 IMAGR 和硅谷的 Mashgin 计划让在百货店和公司食堂里结账变得简单,像在公园里散步一样轻松。

许多超市提供自助结账服务,以节省购物者的时间。IMAGR 创始人 William Chomley 想要让购物完全跳过结账环节,让购物者在买完东西后可以径行走出大门。这与 Amazon Go 背后的想法类似,后者正在西雅图市中心的一家百货超市进行测试,它让顾客在购物后不必在收银台停留,而是可以直接出店。

IMAGR 打造的 SmartCart 是在普通的超市购物车上加上了一个人工智能计算摄像头。该摄像头会跟踪放入购物车中的商品,在购物过程中计算总额,并同步更新购物者手机上的付款信息。

Chomley 表示:“我们想让人们像平常那样购物,不过不用在收银台结账,径直走出店门就行。”

浪费在收银台的正午时光

午休时间浪费在排队等候上,没有与朋友聊天的时间,Mashgin 正是在这种令人沮丧的背景下诞生。该公司已经在多家硅谷公司的食堂(包括 NVIDIA 的食堂)里安装了名为 Mashgin 的自动结账系统。借助 GPU 深度学习和计算机视觉,它识别您点的汤、沙拉或汽水的速度比您狼吞虎咽的速度还快得多。

外观典雅的 Mashgin 自助收银台拥有非常简单的用户界面。顾客只需要把要买的午餐放到设备上,设备就会用五个 3D 摄像头从不同的角度拍摄午餐图像,从而识别各种餐品并计价。然后,顾客只要刷一下信用卡就能结账走人。

Demonstration of a future version of the Mashgin AI cafeteria checkout.
该动画展示了未来版本的 Mashgin 人工智能餐厅收银台。目前,该设备可以识别包装食品、汤、沙拉和外带打包盒,但是在识别放在盘中的食物方面,它还在接受训练。动画由 Mashgin 提供。

该新创公司使用 CUDA 并行计算平台、NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU 和搭载 Caffe 深度学习框架的 cuDNN,通过一个由常见的餐厅商品组成的数据集训练它的系统。Mashgin 针对每个公司的食堂对系统进行定制,它的深度学习算法可随使用人数的增加学会新的商品。

与 Mukul Dhankhar 共同创建这家公司的 Abhinai Srivastava 表示:“这是一个商机巨大的市场,我们要解决的难题是让每个人实现在 12 点吃午餐的愿望。”

享受阳光,不错过一分一秒

IMAGR 的 Chomley 发明 SmartCart 是因为他享受不到充足阳光。由于大部分时间都待在一家投资基金公司的计算机屏幕后面,他渴望在吃午餐时花几分钟晒晒太阳。然而,在办公室旁边的小食品店里排队买饭占据了他的全部休息时间。

Chomley 辞掉了这份工作,开始研究如今的 SmartCart。在经历了初期的几次失败之后(他一度要做搬家具这样的工作来维持公司运转),他和 IMAGR 团队开始研究依靠深度学习和计算机视觉打造 SmartCart。

借助 NVIDIA TITAN X GPU 和 TensorFlow 深度学习框架,IMAGR 最初使用百货超市里商品的图像来对算法进行训练。然后,该公司使用 SmartCart 摄像头学习识别放入购物车或从中取出的商品,比如您放在第二把甘蓝菜上的半加仑巧克力碎片冰激凌。最后,该团队使用条形码来训练算法学习价格。

IMAGR 计划在未来几个月在新西兰的一家百货连锁店里小范围测试 SmartCart。Chomley 表示,世界上的几家大型连锁超市已表示对 SmartCart 感兴趣。

他说:“人们不想站在长长的队伍中等待,他们希望在购物后迅速离开。”

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