大型商超若要实现无人零售似乎只有自助结账机一种途径。智能购物车的出现给了新的思路。两年前，Caper在欧美国家推出了第一款产品Caper Cart智能购物车, 利用计算机视觉和传感器融合技术，为传统商超提供实现零售自动化的方案。在人力成本高企的西方发达国家，团队测算5辆Caper Cart可以代替一个收银员。
最近，Caper新产品Caper Counter上线，这款产品类似于超市自助结账机，以视觉识别技术代替扫码，可以免去用户对每个商品进行扫码的冗长操作，一次识别所有需要购买的商品。与购物车不同，Caper Counter的使用场景是便利店，盈利则依旧主要依靠硬件销售和软件订阅。传统的自助结账机用户在结账时需要将商品逐一扫码，但是Caper Counter只需要获取所有商品的图像就能自动结算，整个过程只需要8秒左右。Caper 创始人&CTO杨世远透露，这款产品目前准备投放国内市场。
团队在近年完成了A轮融资，数额达千万美元，穆棉资本持续担任独家财务顾问。两年间 ，除了推出新产品，第一款产品Caper Cart智能购物车也渗透到了更多门店。团队已与美国最大的连锁超市Kroger和加拿大第二大食品零售商Sobeys达成合作，购物车已在两个品牌旗下十多家门店投放。目前，Caper总运营的购物车达数百辆。
在技术方面，团队对系统算法进行了更新。以前超市有新进的品类，需要再次采集所有的数据，将数据放置模型里重新训练，生成新的模型，然后才可以继续运行，整个步骤比较繁琐，并且需要耗费巨大的运算资源。目前团队已开发出了一个可扩展模型，只需采集一轮数据，算法便能投入使用，不需要重新训练。目前算法可以从5个不同的视觉角度对物品进行识别。
当前市场上的智能购物车并不只有Caper Cart一款，Caper的特点是采用的是计算机视觉识别技术，而其他产品一般依旧沿用扫码支付。虽然都能实现自助结账，看起来差异不大，但杨世远称，在西方发达国家，自助结账已有超过20年的历史，并不是新事物，用户已经对扫码结账流程感到厌烦，目前只有视觉识别才无需进行冗长的扫码过程，实现快速结账，提升用户体验。总的来看，视觉识别技术进行结算比普通的结账过程要快上10倍。
Caper把自己定义为数据公司，盈利渠道主要来自于硬件销售、订阅服务、数据分析、广告转化等。未来，团队会聚焦会员信息数据挖掘，为用户、零售商、品牌商提供多方位的数据分析，提升用户体验，提高转化率。另一方面，亚马逊等公司，长期以来对生物标志的使用都较有争议性，比如曾将人脸识别技能卖给执法部门，这一技术还成为了一桩隐私诉讼的“罪魁祸首”等。基于对生物信息的保护，Caper系统会自动将摄像头不小心拍摄的人脸进行马赛克。Caper系统也没有任何强制的人脸识别要求。相应的，Caper通过支付系统，以及未来的用户应用，来定位用户的行为和喜好，帮助用户做更加个性化的推荐。
市场方面，疫情反而推动了Caper的发展。第一，人们更多选择留在家中就餐，增加了到超市采购的量和频率。第二，疫情促进了线上生鲜配送，在欧美发达国家，线上配送不同于国内公司的自营配送中心，由于高昂的人工成本和稀疏的人口分布，欧美的公司，比如Instacart等，都是利用买手进入用户附近的实体店购物后配送，而不是自建配送中心并维护。疫情促进了线上配送，同时也进一步促进了线下实体零售。第三，疫情促进了社会推行“无接触购物”。这三点共同推动了智能购物车的火爆。
亚马逊在去年7月推出了智能购物车Dash Cart。杨世远认为，Caper在行业中已经形成了先发优势。团队专注欧美市场，欧美市场对称重传感器有认证要求，认证难度高，所需时间长。为适应欧美市场用户进行集中采购的习惯，购物车的体积一般设计得较大，因此也带来一些技术上的挑战。例如在进行蔬菜水果的称重结账过程中。处于边缘的物体会产生一定重量误差，需要运用技术手段进行调整。团队目前已完成相关认证，在行业中建立了竞争门槛。他同时也提到，Caper的计算机视觉技术处于行业前列。不过这些技术，随着时间的推移会逐渐成熟，到那个时候，Caper数据平台的规模效应已经形成，其他竞争对手很难再抢占他们已经进入的市场。因为客户已经习惯了现有系统，并已经使用了Caper的数据平台，如果竞争对手没有特别优势，很难让客户选择替换。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
