cookieOptions = {...}; .亞馬遜買了家超市,讓這家做晶片的公司漲了 19%,RFID 助力零售變革 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2017年6月26日 星期一

How Wal-Mart Plans to Battle Amazon





來源:公众号/船长捷克 作者:姚欣榆  


超市下跌晶片上漲
首先來感受一下上上週五美股收盤時的情況。

  
當亞馬遜宣佈137億美金(或每股42美金)收購全食超市(Whole Foods)後,該超市股票上漲到42.68元,比收購價居然還高出了68美分 。這意味著投資者認為亞馬遜會為了盡快達成交易,將繼續上調收購價。

而與此同時,一家知名度並不高的物聯網晶片公司英頻傑(Impinj)的股票也上漲了19%。原因是亞馬遜「有可能」在其收購的超市裡運用該公司的RFID晶片,對傳統超市進行新零售改造。

什麼是RFID?
RFID技術,是一種通信技術,可透過無線電訊號,辨識特定目標並讀寫相關數據,而無需辨識系統與特定目標之間,建立機械或光學接觸。

例如下圖,RFID標籤可以放在商品的標籤上,透過對應的辨識設備可以遠端讀取商品訊息。在箱子裡面也一樣可以讀。而傳統的條碼,二維碼等標籤,需要把標籤取出來之後才能掃描。

  
沃爾瑪曾經測算過,如果其商品都採用RFID標籤技術,每年光是在盤點庫存上,就可以節省80億美金。

既然RFID這麼牛逼,為什麼沃爾瑪還沒使用呢?因為太貴了!

RFID並不是一個新的技術,早在2000年的時候,RFID就像今天的物聯網和人工智慧概念一樣就火過一輪,只是最後像蘋果推的iBeacon技術一樣,最後就不了了之了。

當時一個RFID晶片的價格大概是1美元,要知道2000年沃爾瑪賣的可樂才18美分一罐,一打才2美元多一點點。而今天超市裡一打可樂大概是7美金左右(美國的通脹也令人髮指啊,據說舊金山的房價這幾年也漲了好幾倍,扯遠了 ...)。

而RFID晶片的價格也下降到了幾美分範圍。也就是商品價格的1%左右的範圍。 如果運用在服裝等其他高價值商品上,這個價格就可以忽略不計了。


  
RFID的競爭對手?
雖然RFID的價格大幅下降,但在零售領域它還面對一個強大的競爭對手,就是影像辨識技術。沃爾瑪已經開始試驗使用影像辨識技術,來對賣場貨架進行掃描,並使用機器人技術,即時補貨,大幅降低了人力成本,並提高了商品的週轉效率。

影像辨識技術除了成本相對低廉外(一個成本20美金左右的攝影機就足以勝任,而RFID除了晶片本身外,還需要配置讀卡器),這個技術不依賴供應商的改造和升級。

要真正採用RFID技術,一個商場必須確保所有商品,都貼上正確的標籤。如果這個不是在產品出廠前完成,而是在商品入庫的時候進行,這將是一個巨大的額外人力成本。

而影像技術可以利用現有的條碼,甚至商品外觀本身,對產品進行掃描和分類。雖然準確度不如RFID,但是在實現成本上下降了好幾個數量級。

影像技術在新零售的運用
目前影像技術最大的瓶頸,在於對圖像景深的辨識能力。我們知道,圖片是2D的,而現實世界是3D的。Intel和其他廠商都推出了可以辨識景深的二目攝影機,雖然目前價格高居不下(BOM價在120美金左右),單是按照硬體的摩爾定律,在可見的將來,這些成本將下降到一個企業可以接受的範圍。

更為重要的是,新零售的本質,就是對「人、貨、場」的數位化及調度優化 。在傳統電商領域,商戶可以透過在行動客戶端上的數據埋點來分析用戶,而在線下,缺乏有效的用戶辨識和跟蹤手段。

目前有企業試圖通過WiFi,IBeacon甚至RFID技術來辨識線下客戶,但每個手段都有其局限性,對用戶使用的設備(手機)有很大的依賴性。

iPhone會干擾辨識設備,防止WiFi或藍牙設備的跟蹤,很多用戶也因為種種原因,在商城內主動關閉藍牙或者WiFi,以防止一不小心就連上某個連鎖店鋪的WiFi,實際上卻無法正常上網的尷尬情況。


影像辨識,特別是最近因為雲計算能力的大幅提升,人臉辨識技術得到了空前發展和普及。人流統計,商場熱圖,甚至對某個用戶的精準辨識已經進入到商用階段。當然,這裡有很多用戶隱私保護的討論和爭議,如何對用戶數據進行脫敏後再使用,將會成為下一階段的主要探索目標。

不久前,阿里巴巴也購買了銀泰百貨和世紀百聯的股份,阿里今年開始已經不提電商,轉為全面擁抱新零售。我們相信這不是一個簡單的口號,而是在新技術下,真正實現電商實體化,線上線下融合的一個新開始。


                                                                                                                                                                                                                 


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