亚马逊无人店研发史：难题在小孩、人多和菜谱

经历挫折后，为了继续开发无人零售，亚马逊工程师们新开设了绝密的实验室门店，名为Otter，位于西雅图市中心。Otter实验室只有通过锁着的大门才能进入。起初，货架上摆满了用粘土和泡沫塑料制成的假食品，包括用切碎的绿色建筑用纸代替生菜。

员工们经常被要求访问并试图欺骗里面使用的技术。他们穿着厚重的外套，拄着拐杖走路，或者推着轮椅。他们把商品放回错误的地方，自动生成“不整洁商品”的警报，指示商店职员把商品重新放到正确的货架上。有一天，每个人都被要求带伞进来，看看是否遮挡了摄像头的视线。在另一次试验中，所有员工都穿着西雅图海鹰队(Seattle Seahawks)的运动服，以扰乱基于服装颜色区分购物者的算法。

当假的食物最终被真品取代后，员工被要求模拟真实场景购物：例如，为了及时参加会议跑着来此购买沙拉和饮料当午餐，或急于从托儿所接孩子，迅速取走牛奶、草莓以及为明天早上准备的早餐。有时候，家长们被要求带他们年幼的孩子来，孩子们坐立不安，四处乱跑，乱抓东西，进一步对这个系统进行压力测试。为了扩大这些真实的实验，亚马逊还开发了便利店的数字模型，并在其中填充了电脑生成的购物者。

▲图：亚马逊便利店购物流程

工程师们正试图解决零售业历史上最棘手的问题之一，即如何在不逐个结账的情况下弄清楚人们到底买了什么。经过多年的研究，该团队得出结论，仅用头顶摄像头对产品进行视觉识别是不可能的。光照条件的变化、产品摆放在货架上的位置、挡住定制产品贴纸的手和身体，或者失控的幼儿，都很容易让系统产生混淆。

最终他们决定增加天平，并在货架上放置更多的摄像头。亚马逊技术顾问迪利普·库马尔(Dilip Kumar)说，“重量为我么提供了可以使用的额外信号，但大部分繁重的工作都由摄像头和视觉算法完成。然后，亚马逊结合这些数据来决定谁在买什么。”

但是仍然需要人类来监督这些判断。当系统不确定是否购买时，就会有专门的人类团队来检查录像，这就是所谓的“低信心事件”。这些团队的成立，至少让有些员工对整个工作流程提出了质疑。一位前参与者表示：“这是一件棘手的事情。如果我们有一群人在看录像，还能叫无人便利店吗?”不过亚马逊表示，人类介入干预的情况非常罕见。

人们还有另一个角色要扮演：他们必须开发套餐食谱和准备日常午餐(羊肉三明治、鸡肉三明治、沙拉)。为了准备2016年底在西雅图市中心的新园区开设规模缩小的原型便利店，亚马逊从连锁餐厅聘请了厨师和员工。该公司在原型店内部开了厨房，并在一个旧仓库附近设置了商业级别的测试厨房。亚马逊购买了德国商用烤箱，每台售价数万美元。当试点厨房里有什么东西散发出异味时，亚马逊聘请了两位专业的嗅觉师来解开这个谜团。

厨房，加上亚马逊在运营中追求严格、有时甚至不够人道的效率，带来了另一组意想不到的挑战。一名员工回忆说，由于食品安全是头等要务，商业厨房始终保持着极低的温度。最初亚马逊员工不得不在轮班时站着，并在冰冷的混凝土地板上安装垫子。在总部的高级经理花了一天时间观察厨房的运作之后，该公司给厨房员工发放了连帽衫和其他御寒装备。事实证明，服务业的从业人员和库马尔的算法一样难以管理。

最初的无人便利店于2016年12月对亚马逊员工开放，但原定于2017年初的正式开放又被推迟了12个月。当20名或20名以上的购物者同时进入便利店时，系统往往会崩溃。当顾客把商品拿起来放在不同的货架上时，它就会失去对商品的追踪。购物者自己也感到困惑。普里尼说:“我们注意到很多顾客在出口处犹豫，问店员他们是否真的可以离开。在测试中，我们贴了一张很大的海报，上面写着：‘真的，你可以走了!’”至今，仍有类似海报贴在那里。

▲图：这些杯子提醒顾客他们可以“直接走出去”

亚马逊还对食物制作进行了改进，它开始减少对自家厨房的依赖，更多地从外部供应商那里购买食物，包括为星巴克(Starbucks)和7-Eleven等公司。

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