9月23日晚，深兰科技创始人陈海波向RFID世界网记者独家透露，作为资本市场的宠儿，深兰本月已经完成pre A轮融资，由云峰基金独家投资数千万，其下月还将继续跟投深兰科技的A轮融资，预计融资金额将超过1亿元。
深兰科技是一家To B的人工智能无人零售解决方案提供商，由澳洲海归陈海波于2014年创立，在无人零售已成零售新风口的当下，深兰科技凭借在人工智能领域的领先优势广受业界关注，其下一步的战略布局很可能将改变无人零售的未来竞争格局，相信这也是目前业界关注的焦点。
深兰科技下一步到底将如何布局新零售？其创始人陈海波近期在由物联传媒主办的2017年零售智能化创新应用大会上的发言中已有诸多表露，下面是RFID世界网对其发言的详细回顾。
深兰科技（上海）有限公司创始人及CEO 陈海波
3个半流派的混战，鹿死谁手？
目前，市面上无人零售技术大体可分为3个半流派，一个是利用RFID技术，即物联网流派；一个是一/二维码技术，也叫互联网流派；第三个是人工智能，它利用卷积神经网络、深度学习及机器视觉等技术完成对用户、商品、需求习惯等的精准识别和分析，这一流派的典型代表是深兰科技及亚马逊；对于物联网技术与互联网技术的结合，陈海波将其归结为半个流派，阿里的淘咖啡即如此，此外，淘咖啡也应用了人脸识别技术。
前两个流派的应用已很多，像缤果盒子（RFID）及小麦便利店（扫码）即是。作为上世纪30年代发明的RFID技术，它的非友好介质很多，比如金属、液体 铝箔等，这是它本身的特质决定的，是硬伤，但它在一些特定的场景中非常适合，比如服装，仓储、物流等。事实上，RFID在海外应用得非常多，因为非常便宜，但在国内，其价格需要几毛钱甚至一块钱，这对很多零售商品而言，价格显然稍高，“RFID用于部分种类的零售升级是合适的，但它很难成为主流，难以担当未来零售智能升级的重任。”陈海波说。
互联网流派主要应用一/二维码技术，依靠顾客信用自己扫码结算，然后离店。最大的问题是安全性，商家利益很难保证，因为顾客没有结算也可直接拿着商品离店。“概念很好，建立在完全信任的社会基础之上，但其商用前景恐怕难言乐观，并不是所有人都“性本善”了。”陈海波解释道。
早前，陈海波被邀参加一次人工智能领域的专家们是如何看待新零售的讨论。交流中，陈海波提出：顾客是上帝还是奴隶？很多无人店的购物规定很多，购物流程很多，比如顾客在入店有10几条的购物须知，入店需要扫码，需要验证，还不能戴口罩，不能带眼镜，不能戴帽子，因为用了面部识别；进去选好商品后还不能立马就走，需要在屏幕上指指点点，将线上的购物流程再来一遍，可以出门了吗？抱歉，顾客还需要扫脸验证，要经过RFID读写室，以确定拿了哪些商品，这一系列流程正确完成后，方能离店。
顾客很辛苦，“很多无人零售方案把通常购物所需的4、5步提升到十几步。”陈海波认为“C端不管B端的痛，C端不管B端的美”，无论是因为商家要降低成本还是商家要技术升级，让客户购物更麻烦，就绝不是进步而是退步。
在陈海波看来，这2个半的流派是有问题的，它们把顾客原本购物过程只需的4、5个步骤变得更多，顾客购物时，需要先下载app，否则进不了门，需要扫描验证，验证后才能进入，挑好商品后又是一轮扫码验证及支付过程，显然，它们将原本由收银员做的事情，全由顾客代劳了。
“都说顾客是上帝，但上帝做得是不是太多了？你如果要求客户为你收银，商店是不是需要给顾客一些收银补贴？”陈海波反问。都说零售在进行智能化升级，但升级的结果却是让整个购物过程更复杂，这个方向是不对的，这不是深兰的方向，陈海波表示，科技进步让人可以更懒惰，人工智能是让事情变得更简单，反之，是违背潮流的！
陈海波请与会者想象这样一幅场景：物联网技术无人店、互联网技术无人店与最普通的夫妻老婆店排在一排进行pk，顾客分别站在二者之间，无人店有没有信心顾客辉走进你的店？结局可能非常残酷，会超出很多人的预料，陈海波表示，“你的购物流程那么多，顾客凭什么选你，还不如直接去夫妻老婆店买，因为你并没有让顾客的购物更便捷。”
深兰就是要改变这种现状，为顾客提供最便捷的购物方式，扫码（或验手）开门，拿货关门，自动结算，两个步骤完成购物，比有人商店的4、5步还简单，比其他流派体验更好，亦比夫妻老婆店便捷得多！
深兰基于人工智能的无人店 take go
为什么Amazon Go的商用迟迟不能落地？
人工智能流派的始作俑者当算与深兰科技同门的Amazon Go了，目前其依然面临诸多问题，这也是Amazon Go一再推迟落地时间的真正原因。
事实上，Amazon Go最初方案的设计班底基本已经解散，现在基本由新的研发班底成员在负责。最初，Amazon Go的研发团队在设计时，用的亦是RFID，近场天线以及人脸识别等技术。缺陷很明显，它离不开APP，“未来APP一定是不存在的！”陈海波认为。本来顾客拿着钱就可以进店消费，却因为没带手机而不能买任何东西，这不符合未来发展趋势。
Amazon Go对顾客的追踪依赖面部识别及手机定位来完成，顾客一旦戴口罩或者做一些面部识别无法完成的动作时如何处理？此时，Amazon Go就会跟丢消费者；此外，一旦消费者数量超过一定额度（据说不能超过20人），整套系统的计算量会超出系统承受力，系统随时可能面临崩溃的危险。
对商品的识别，Amazon Go运用了多种感知技术，比如近场天线、重力感应等，这使得成本非常高昂，非一般企业所能承受。此外，Amazon Go的商品绑定的不是人，而是手机，这在一定程度上增加了顾客的资金风险。
显然，上述的种种问题亟待亚马逊去解决，亦大大推迟了Amazon Go的落地商用！
但Amazon Go引领业界风气之先的重大意义不可忽视，“Amazon Go最大的价值就在于创造了一种无人值守的结算方式，这对C端体验的提升意义重大！”陈海波说。
深兰的新零售战略
自马云在去年云栖大会上提出新零售概念以来，新零售变得炙手可热，零售的线上线下结合亦成为业界共识。
“实体零售店的存在，很大的原因在于部分地解决了用户的即时需求。”陈海波表示，人的需求可简单概括为2种，即即时性需求与计划性需求，前者是用户随时都可能产生的需求，这个需求的满足需要便利性赖完成，而便利性体现在两个方面：零售场景就在你身边，无论是店还是自贩机，其次是购物便捷，如果线下有店，却要走2公里，不行；如果身边就有店，却是沃尔玛，买瓶饮料要走2层楼再排队结账，也不快捷，所以，为什么说便利店和自贩机在中国有发展空间，其实也是基于即时需求的满足需要。
深兰看到了这些，所以深兰主要致力于为便利店包括夫妻老婆店和国际连锁便利店提供“无人驾驶系统”，让他们降低人工能够快速扩张增点；同时深兰将人工智能技术也应用到了自贩机的升级上，用机器视觉识别商品，用生物识别识别顾客，让自贩机开门售货，还原购物本来场景，就是先拿货品再付钱，顾客有挑选权利，拿到商品，关门自动扣钱。
深兰科技的优势：
“未来是人工智能的时代，零售不管新与旧，便利化、自贩化是刚性趋势，人工智能必将担当重任，智能化升级是未来发展的必然方向！”在陈海波看来，一家无人商店其实就是一台智能机器人的店形展现，有大脑、有眼睛，有嘴巴，消费者进入这样一家无人店，其实就是在与机器人做交流，深兰的无人商店解决方案正是基于上述原则的产物。
作为一家To B的企业，深兰科技致力于将AI技术应用于对零售环境的系统搭建中，这与google和Android之间的关系颇为相似，事实上，深兰在无人零售领域做的与谷歌在手机业做的事情是一样的，深兰提供的这套AI系统是为无人零售提供底层支持，是免费对用户开放的。
早在2014年回国创立深兰之前，陈海波已在澳洲零售业深耕多年，为澳洲诸多大型超市提供基于机器视觉技术的自助结账系统的解决方案，并创立了深兰研究院，当时的研究院只有两个博士，一个博士后，如今，深兰研究院已主要搬至上海，并更名为深兰人工智能科学研发中心，拥有多名颇有成果的科学家，博士及硕士超过40名，海归超过一半。深兰的主要技术方向是智能零售、通用AI、无人驾驶、智能机器人等，其中基于视觉的兜售机器人也将在10月份上线。
回国后的首场发布会在上海召开，当时，陈海波向与会者承诺深兰将在半年内陆续推出24小时无人值守智能零售系统，以及旨在实现人店对话的智能零售客服系统，陈海波确信，基于生物识别的结算技术+机器视觉等人工智能技术势必会成为未来零售的一个趋势。
“利用深兰研发的结构性算法，理论上可给地球上每个人添加一套256位的加密数字，消费者依靠脸和手，就可在商店购买商品，能够证明你是你的只有你自己，最安全快捷的支付工具就是人本身。”陈海波说。
在人人都在谈论消费升级的当下，零售最终还是得回归到消费体验上，繁复的购物流程几乎成为当下无人商店的通病，如何化解？
“深兰的愿景很简单，就是用人工智能去重新定义新零售！”陈海波表示。愿景简单，实现方式却不简单，这其中涉及的前沿技术非常多，包括机器视觉、深度学习、卷积神经网络及生物识别等。据悉，深兰起初利用250层的卷积神经网络及循环神经网络去构建一个无人商店的“大脑”，此时系统对硬件性能非常依赖，在确保精度相当的情况下，深兰的研发人员成功地将神经网络压缩至150层以下，大大减轻了对硬件性能的依赖度。
深兰在全球机器视觉识别领域亦颇有建树，目前，在该领域的全球性竞赛中，单机的精准度大致在50%至80%间，深兰的单机精准度可达90%以上，而多机纠错算法的精度更达99%，深兰在人工智能领域的技术优势为其在无人零售上的应用优势提供了充足保障。
那么深兰的无人零售又是如何实现的？首先，顾客通过手掌皮下血管结构算法识别方式绑定自己的支付账号并进入商店后（亦可通过扫码识别验证后进入），店内空间大致分为商品区、活动区及结算区，顾客将手伸入商品区，会被每秒采集30至60帧画面的机器视觉识别系统实时侦测到，深兰的这套视觉识别系统对普通商品采用的是其独家研发的实时轮廓算法进行识别；对于较难识别的易变形及柔软商品，则利用深兰的无限变形算法及数据增强算法相结合的方式进行识别。
在系统完成对商品的识别后，下一步就是将商品与顾客进行关联，系统会对顾客的面部或体态进行识别，再结合多机联动让顾客与商品建立关联，此时系统只关注顾客及商品，进入结算区后，系统会自动在顾客之前绑定的支付方式中进行扣款。
优势显而易见，既避免了RFID技术需要在每件商品上贴标签的相应成本，亦解决了采用一/二维码技术所面临的安全性问题，同时在便利性上，顾客只需进行掌静脉验证（或者扫码验证）进店，选好商品后离店即可，两个步骤即可完成购物，消费体验大大提升，亦比夫妻老婆店更便捷！
陈海波表示，机器视觉识别商品有三个难度级别：固定背景固定商品、固定背景移动商品、移动背景移动商品，深兰主攻的第三级：移动背景移动商品，也是最难的一级。
深兰科技的产品：
深兰的AI超级便利店，用便利店1/20的成本，完成便利店70%的销量
目前，深兰推出的产品主要有三种，即快猫、Take Go及metamind猫蜜管家。
作为一套完善的无人值守智能零售系统，快猫的实质是一套线下天猫系统，在线下实现基于对用户、商品、需求和习惯的精准识别和分析而完成的精准客服和零售。
Take Go是一套“拿了就走”的先享受后付款的结算系统，相当于线下的蚂蚁金服，它能让B端商家为c端的顾客提供金融服务。
metamind猫蜜管家系统则是一套智能零售客服系统，它基于用户的真实图像，可相对精准地描绘出用户画像，提供给B端客户增强和C端的交互。
目前，深兰已经拥有西班牙、意大利、法国、德国、北欧三国、日本、澳大利亚、美国经销商，研发的系列产品已在澳洲面市。
“未来是人工智能的时代，市场属于用好人工智能的企业，深兰亦将持续不断地利用人工智能去赋能产业、去推动传统零售的智能化升级！”陈海波说。
- 该帖于 2017/9/25 15:45:00 被修改过