Amazon Go 開業後，我們研究了幾個提升購物體驗的方案

這兩年，美國電商巨頭亞馬遜因為做了兩件事情再次革新了線上、線下零售業，一個是智能音箱，在足不出戶的情況下，通過語音跟音箱對話便能在線下單，整個過程中用戶甚至不用動一根手指；另一個是 Amazon Go 無人超市，即拿即走的購物模式，讓用戶避免了排隊這一最耗時的環節。

依託人工智慧助手、計算機視覺、機器學習等技術，這些創新的零售模式給人們帶來了不少便利，但同時也導致了部分功能的缺失。例如，純語音交互的購物並不能如觸控交互那樣，一次性提供競價排名、評論、樣式等以往能直觀獲取的信息，面對偌大的無人超市，用戶在時間緊急的情況下無法隨時找到能幫忙的導購員。

當然，人工智慧出現的問題還是需要人工智慧來解決。目前已有部分公司和團隊也在著手打造相應的解決方案。

Voicelabs：讓語音助手更快的篩選出用戶想要的商品

位於美國舊金山的一家初創企業 Voicelabs 過去曾對人工智慧廣告、電商消費者習慣等（主要是語音購物）進行一段時間的研究。近日，Voicelabs 便推出一個針對零售商的 Alpine.AI 平台，旨在通過系統為人工智慧助手提供更完善、高效的商品問答體系，提升用戶的利用語音購物的體驗。

此前，Voicelabs 曾致力於為 Alexa 技能植入互動廣告提供解決方案，後來項目最終不得不因為亞馬遜一則 Alexa 廣告禁令規則而叫停。

通過 Alpine.AI，商家將旗下各商品的信息數據，或者將商品頁面導入到平台中，平台中的機器學習技術則跟據這些內容創建相關的諮詢問答語句，以優化語音助手的商品檢索能力。

在購物過程中，語音助手能夠根據指令儘可能精準的篩選出符合用戶需求的商品。例如，用戶可以向美容產品零售商詢問：「最新款的長效睫毛膏」、「能維持 12 個小時的」，它們的語音助手便會依據這些條件縮小產品的推薦範圍，幫助用戶高效挑選以完成購物。

鑒於亞馬遜 Echo 的購物範圍僅限於自家的 http://Amazon.com 網站，而 Google Home 基於的 Google Express 服務則會更積極的與第三方電子商務領域的合作夥伴展開合作，例如於去年達成合作的沃爾瑪、Target 等大型零售商。以此來看，Voicelabs 的目標客戶已經十分明晰了。

Alexa Shop Assist：在無人商店的各個角落放置 Alexa 設備

另外一個曾在去年 7 月份 Disrupt SF 2017 黑客馬拉松大會上獲獎的項目——Alexa Shop Assist，則利用語音助手針對「無人超市」的場景進行了相關優化。負責 Alexa Shop Assist 項目團隊的四名成員均為英偉達員工。

據了解，整個 Alexa Shop Assist 系統利用了兩個 AWS Lambda 功能、若干揚聲器以及上下文切換響應樹，所有的設備通過 iOS App 連通，並通過 Alexa Skill 和 Alexa Voice 服務控制。

在實際環境中，需要在大型商場的各個角落裡部署 Alexa 硬體設備（主要是 Echo Dot），有需要的用戶只需走到 Alexa 設備旁邊尋求幫助，隨後系統會從資料庫中調取貨品或者位置信息，反饋給用戶。

值得一提的是，消費者的聲音信息會映射到一個唯一的 ID 上，就算在不同的 Alexa 設備上獲取服務，系統也能夠基於之前的對話，給出更加合適的反饋。

該團隊表示，利用深度學習技術改善 Alexa 設備的跟蹤方式，甚至在後續的版本中加入圖像識別，為用戶提供購買建議、結賬等服務。

當然，你還可以雇一個有手有腳能到處走動的機器人

對於「無人超市」和大型零售店，或許僱傭一個有手有腳能到處走路的機器人未嘗不是一個辦法。在深圳灣此前的一篇報道里，就提到了軟銀著名的機器人 Pepper 在零售店打工最終被「炒魷魚」的故事。

當顧客詢問 Pepper 關於牛奶、酒在哪裡等問題時，Pepper 給出了諸如「在冷藏區」、「在酒精區」的感人回答。另外，在承擔店員的另外一個任務——派發免費試吃的手撕豬肉時，Pepper 也只是個「行走的廣告牌」並被顧客完全無視掉……

這些素材出自 BBC 拍攝的紀錄片當中，雖然具有一定的娛樂休閑屬性但卻也是一個真實寫照。

不可否認的是，以上解決方案都有可能被應用到當下「無人零售」、語音購物的新興應用場景。正因為是新的購物應用場景，也意味著模式、相關技術、設備也都需要重新開始探索，包括解決和填補無屏幕交互、無人服務的缺陷等等。

而「用戶體驗」這個關係到產品、服務命脈的問題，涉及到更是許多微乎其微的細節，也決定著待優化的範圍遠遠不限於此。

看來，把電商平台搬上音箱、將商店做成「無人」，是一件不簡單且任重道遠的事情。

微信：深圳灣（ID：shenzhenware）

主筆：Jes

本文系 @ShenzhenWare 創作發布，轉載請註明來自深圳灣，並標明網站地址 shenzhenware.com。

深圳灣 shenzhenware 是最早也是最活躍的硬體創新社區和媒體。深圳灣連接全球硬體創新者，連接硬體生態鏈上下游，連接跨界產品的設計、技術、生產、渠道、商業、創新。深圳灣關注「AI+硬體」帶來的場景和交互創新，以及與平台和應用相連的全產業鏈升級。