虽然自从我们开始重新构想实体购物体验以来的 10 年里发生了很多变化，但有一点是不变的：购物者仍然不喜欢排队等候。正是这个概念最初促使我们使用计算机视觉、传感器融合和生成式人工智能来发明免结账技术，例如 Just Walk Out、Amazon Dash Cart 和 Amazon One（我们用于进入、识别和支付的手掌识别服务）。这些技术最初是为我们自己的亚马逊实体店（例如 Amazon Go、Amazon Fresh 等）构建的，现在可以在全球数百个地点找到这些技术，并允许购物者识别、付款和跳过结账队伍，从而为买家提供更好的购物体验。生成式 AI 如何帮助亚马逊消除结账队伍并彻底改变购物体验生成式 AI 和亚马逊 Just Walk Out 技术背后的其他技术正在使结账队伍成为过去。客户重视 Just Walk Out 技术，因为他们通常处于“任务驱动”的购物之旅中，快速购买相对较少的商品，并且可以像在任何其他商店一样购物，而无需排队付款或在自助结账时扫描商品。事实上，购物者对小型商店 Just Walk Out 的反应非常强烈，以至于我们将在 2024 年推出比以往任何一年都更多的小型第三方 Just Walk Out 商店，使今年采用该技术的第三方商店数量增加了一倍多。Hudson's Nonstop Stores 由 Just Walk Out 技术提供支持在大型杂货店，顾客每周都会进行大量旅行并购买更多商品，到目前为止，顾客更喜欢我们的智能购物车 Amazon Dash Cart，它使用与 Just Walk Out 相同的先进计算机视觉技术。在这些较大的商店中，除了在结账时免排队外，Dash Cart 还充当购物伴侣，与客户一起在商店中穿梭，帮助他们通过带有地图和导航的购物车屏幕找到商品，并获得个性化的购物体验，同时实时跟踪他们的储蓄和支出。因此，我们已经开始将 Dash Cart 扩展到所有亚马逊生鲜店铺。亚马逊 Dash 购物车无论商店的规模或格式如何，购物者都告诉我们他们喜欢我们的手掌识别服务 Amazon One 的安全性和便利性。Amazon One 允许购物者只需用手掌即可安全地结账，只需查看手掌及其底层静脉结构，即可创建独特的手掌签名以进行身份匹配。Amazon One 可在美国 500+ 家 Whole Foods Market 商店中的任何一家、几家亚马逊商店以及体育场馆、机场、健身中心、便利店等的 150 多个第三方地点购买。Amazon One 已被使用超过 800 万次，在亚马逊和 Whole Foods Market 商店使用 Amazon One 的购物者中，超过 80% 选择重复使用该服务。Just Walk Out 技术在小型商店中大放异彩 位于华盛顿州西雅图的 Lumen Field 的 Just Walk Out 技术支持粉丝商品商店我们坚信，Just Walk Out 技术将成为商店的未来，这些商店拥有精心挑选的商品，顾客可以进去，拿起他们需要的少量商品，然后简单地走出去。即使每次访问销售的商品相对较少，我们已经在 Just Walk Out 商店售出了超过 1800 万件商品，现在在美国、英国、澳大利亚和加拿大有 140 多个采用 Just Walk Out 技术的第三方地点。其中包括旅游零售商、体育场馆、娱乐场所、会议中心、主题公园、便利店、医院和大学校园。Just Walk Out 商店的势头将继续增长，原因有两个：顾客喜欢便利，企业喜欢增加销售额、减少盗窃和投资回报。您现在可以购买衣服、粉丝装备等，而无需等待亚马逊的 Just Walk Out 技术射频识别 （RFID） 将免结账技术的潜力扩展到服装、软线、粉丝装备等。例如，当西雅图海鹰队和西雅图海湾人队的主场 Lumen Field 开设第一家支持 Just Walk Out 技术的商店时，它报告说每场比赛的交易量增加了 85%，销售额增加了 112%。Lumen Field 现在拥有世界上所有场馆中最多的 Just Walk Out 门店，拥有 9 家商店，为超过 68,000 名体育迷提供服务。Delaware North 是世界上最大的私营酒店和娱乐公司之一，已在美国各地的体育场馆开设了十几家采用 Just Walk Out 技术的商店，这些商店为顾客提供服务的顾客比传统小卖部多 20%-30%，从而带来更多收入和更满意的球迷。ExCel London 的 Market Express 每年举办 400 场活动和超过 400 万游客，现在能够在客户最繁忙的日子里为他们提供 300% 以上的服务，年收入增加了 56%。佐治亚州萨凡纳坎德勒医院为医护人员提供 Just Walk Out 技术支持的商店Just Walk Out 技术提供的不仅仅是提高吞吐量和销售额。它还优化了人员配备并延长了营业时间——即使是 24/7 全天候且夜间无人值守。这包括医院的第三班，我们的创新为医疗保健专业人员提供了通过刷医院徽章来付款的能力。在高峰时段，Just Walk Out 让员工能够专注于更高价值的任务，并允许零售商在不牺牲销售额的情况下降低运营成本。虽然我们正在增加小型 Just Walk Out 商店的数量，但该团队仍在继续发明下一代这项技术，以改善大型商店的结账体验。我们正在构建边缘计算和相关算法，以提高延迟和准确性，以实现更快、更可靠的收据，一组用于动作识别的新算法，以及新的传感器，以便零售商可以为客户提供更多的选择。买家对亚马逊 Dash 购物车进行杂货购物感到兴奋亚马逊 Dash 购物车在杂货店和大型商店中，购买的商品数量和总支出通常高于小型商店，买家告诉我们，持续的购买量对他们来说更为重要。客户希望在购物过程中实时管理预算，包括在结账前称重农产品和了解成本的能力。这就是 Dash Cart 的用武之地。说到杂货，购物者往往需要很多杂货（以及一个手推车来装它们），同时还要注意家庭预算。独家抢先了解芝加哥重新设计的亚马逊生鲜杂货店芝加哥的亚马逊生鲜店焕然一新，现在有更多的选择、更优惠的价值和更大的便利性。要使用 Amazon Dash Cart，客户只需登录并开始购物、扫描和称重商品，这样他们就可以了解每次购买的成本。Dash Cart 与 Just Walk Out 技术一样，结合使用计算机视觉算法和传感器融合来帮助识别放入和取出购物车的物品。Dash Cart 的屏幕显示已放入购物车的所有物品的实时收据。当客户准备好结账时，他们可以跳过结账队伍，只需通过亚马逊 Dash Cart 通道离开商店，收据就会立即通过电子邮件发送给他们。杂货店也喜欢 Dash Cart。通过更好地监控他们的预算、对商店中新商品和交易的推荐以及访问购物清单和商品位置的能力，使用 Dash Cart 的顾客购物更加方便。Dash Cart 购物者在亚马逊生鲜店铺的消费比非 Dash 购物车购物者多 10%，并且由于其 98% 的顾客满意度，超过 80% 的每日 Dash 购物车交易来自回头客。事实上，我们的研究表明，如果商店提供 Dash Cart，人们会开车去更远的地方。亚马逊 Dash CartDash Carts 目前在部分 Whole Foods Market 和 Amazon Fresh 商店有售，很快将在美国所有 Amazon Fresh 商店和您附近的部分第三方杂货店有售。我们也对 Dash Cart 未来迭代的计划感到兴奋，这将使购物更加直观，就像使用传统购物车一样熟悉。Just Walk Out 或 Dash Cart 是由印度人手动驾驶的吗？伦敦 ExCel 的 Just Walk Out 技术商店Just Walk Out 技术、Amazon Dash Cart 和 Amazon One 之所以成为可能，要归功于我们的 AI 研究人员突破了计算机视觉的界限，特别是物品和动作识别、用于重量和视觉的复杂低成本传感器以及深度学习 ML 模型。就 Just Walk Out 而言，亚马逊研究人员使这些技术在后台无缝协作，以便确定哪个客户拿走了哪件商品以生成准确的收据，同时保护客户隐私。Just Walk Out 技术可检测购物者的手何时与货架上的产品互动。发生这种情况时，机器学习 （ML） 算法会确保将正确的商品添加到购物者的虚拟购物车中，而无需对此人有任何具体了解。例如，当购物者进入商店时，该技术只需将他们与付款方式联系起来，并分配一个临时数字代码，该代码作为购物者在该购物之旅中的唯一数字签名。系统会在购物者在商店的整个时间内保留代码。当他们退出时，代码会消失，如果他们回来，他们会得到一个新代码。作为我们对客户信任和隐私的持续承诺的一部分，Just Walk Out 技术不会使用或收集购物者的任何生物识别信息。Amazon One 掌上支付技术即将登陆所有 500+ Whole Foods Market 商店 U.S.As 第三方零售商及其客户对 Amazon One 的采用率不断增加，亚马逊在其 Whole Foods Market 商店网络中加倍提高手掌识别。关于 Just Walk Out 技术依赖于人类审稿人从远处观看的错误报道是不真实的。大多数人工智能系统，包括这些技术背后的底层机器学习模型，都通过注释合成（人工智能生成）和真实购物数据来不断改进。我们的员工负责此标签和注释步骤。员工不会观看购物者的实时视频来生成收据——这是由计算机视觉算法自动处理的。这与任何其他高度重视准确性的人工智能系统没有什么不同，在这些系统中，人工审稿人很常见。我们对 Just Walk Out 技术、Amazon Dash Cart 和 Amazon One 等人工智能驱动的身份和结账解决方案的未来感到兴奋。人工智能将改变零售业的未来，而我们才刚刚开始。
