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主題:零售巨頭沃爾瑪的那些“黑科技”~

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全球電商與零售業發展正進入一個全新階段,為了與強大的競爭對手進行“對戰”,沃爾瑪在科技開發方面絲毫不敢“懈怠”。近年來,在無人機、區塊鏈、機器人、無人駕駛、面部識別等前沿科技上,沃爾瑪碩果累累。

世界級的零售巨頭沃爾瑪是怎樣煉成的?在這個科技時代,技術將是第一生產力,而沃爾瑪在“黑科技”開發方面可謂孜孜不倦。

1、無人機“三劍客”

利用無人機找商品。將無人機應用在商品配送或庫存盤點作業,已經無法滿足零售業巨擘沃爾瑪了。為了進一步改善顧客購物體驗、打造與眾不同的服務力抗對手,沃爾瑪提出“在實體零售賣場內運送貨品的方式”,打算在賣場內利用無人機協助顧客快速取貨。

利用區塊鏈技術追蹤無人機快遞。此前,美國專利商標局發布了名為“Unmanned Aerial Delivery to Secure Location”的專利申請,專利顯示,沃爾瑪將把區塊鏈技術作為追蹤無人機運貨的方式。 專利申請中提到:“在一些實施案例中,快遞箱中可能包括用于追蹤和認證的區塊鏈配送加密系統。區塊鏈或將追蹤到包裹的各要素,包括但不限于位置、供應鏈轉變、快遞和客戶的認證、環境溫度及可接受閾值、產品溫度(如果需要的話)、包裹內容等。”

發展“無人機航母”計劃。據美媒報道,沃爾瑪已經在美國申請了“漂浮倉庫”的專利,它可以通過無人機將包裹送到客戶家門口。這可能是沃爾瑪將其電子商務業務推向下個水平的最新舉措。這個“漂浮倉庫”看起來很像飛艇,它能在海拔300米以上的空中漂浮,可自主運行,也可通過飛行員遙控操作。與當前固定設施相比,漂浮倉庫將允許沃爾瑪大幅擴張其銷售區域。

2、無人駕駛購物車

無人駕駛技術不只是應用在汽車、飛機等高速交通工具上,在低速領域同樣有廣泛的應用空間,無人駕駛購物車就是其中之一。

早在2016年9月,沃爾瑪就申請了無人駕駛購物車專利。根據描述,沃爾瑪會在購物車底部安裝一臺機械化設備,客戶用智能手機或者其它設備召喚聯網購物車,隨后購物車由中央計算機控制,通過傳感器引導用戶前進。在購物過程中,購物車可以將用戶送到需要的商品前。

更酷炫的是它還有一鍵呼叫功能,當你的手機安裝了相應的設備,就算是在停車場按下呼叫按鈕,購物車都會自動開到你的位置,在超市購物的時候買太多東西,一臺購物車裝不下又不能再回去拿多一輛,這個時候就可以隨時呼叫一輛購物車過來,再也不用擔心購物車不夠用了!

購物車還可以回應語音指令,只要跟它說話,它就可以聽到你的指令并做出回應,這是因為機器內置聲紋識別裝置,購物車一次只會聽從一個用戶發出的指令,不用擔心我家的購物車被別人叫走。

無人駕駛購物車還支持商品檢索功能,當你到達超市寫好自己的購物清單,然后給購物車掃描,它就會帶著你去找到你要買的東西。

但是,必須要注意的是,沃爾瑪的這個無人駕駛購物車暫時還只是一個設想,什么時候商用還要看沃爾瑪的發展計劃。

3、收銀機器人

如今,機器人在各領域的應用愈發廣泛。據外媒報道,7月20日美國4700家沃爾瑪門店中,基本上每家都配備了一臺Cash360機器來取代傳統收銀員,清點商品及收銀的工作將全部由機器人完成。

Cash360機器,它的功用是清點現金、跟進門店賬目。這臺機器以每秒清點8張鈔票,每分鐘清點3000枚硬幣,較人類工作更有效,能夠幫助沃爾瑪更好的處理現金問題,并且這個機器人能通過線上方式在銀行存款,比沃爾瑪派運鈔車前往銀行存款更快,這樣可以為沃爾瑪賺到更多利息,它還能預測每一天超市需要多少現金,這樣沃爾瑪就可以減少現金的持有量。但也因此有數千個時薪為13美元的工作崗位遭裁減。由此能縮減部分人力成本,提升門店運營效率。

聽起來Cash360機器人好像和我們沒多大關系啊,但據說沃爾瑪打算把這些機器人,派到前線提高買單效率了!

4、面部識別顧客情緒

在超市購物,排隊或其他情況造成的心煩意亂時有發生。針對線下體驗的改善,沃爾瑪利用面部識別技術開發了些“黑科技”。

據外媒報道,沃爾瑪正開發面部識別系統,用來在結賬處識別用戶的情緒。該技術主要針對排隊起始到結賬過程,攝像機記錄下顧客的面部表情和肢體動作,然后分析他們是否不滿,不滿意程度又如何。一旦檢測出有程度高的低落情緒,系統會警告員工,還將此記錄在案,同時管理人員將知會對應員工提高服務水平,緩和用戶情緒。

另外,沃爾瑪還將用該分析技術分析購買者購買行為趨勢。通過生物特征識別和情感數據,與實際用戶交易的數據相關聯,檢測因不滿情緒使得用戶產生的購買習慣變化。按沃爾瑪的構想,這能幫助“識別出顧客消費顯著跌落,或顧客就因累積的不滿,轉而投向其他購物門店懷抱。”

5、自助雜貨亭

在剛剛過去的6月,沃爾瑪測試了一個自助雜貨亭,目的主要是打通線上與線下,探索新零售模式。用戶線上購物時選擇附近門店和“自助服務”,下單付款后,將收到確認碼,憑確認碼去雜貨亭取貨,這項服務是24小時的。

來源:機器人前沿

- 該帖于 2017/10/1 14:21:00 被修改過
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