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2017年6月26日 星期一
‧ 2017\06\26\3S Market Daily 智慧產業新聞
3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
．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
How Wal-Mart Plans to Battle Amazon
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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。
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。
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。
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。
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。
．全球監控攝影機數量調查
Manchester terror attack
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來源：Yano 矢野經濟研究
根據製造商的出貨量，全球監控攝影機數量在2014年達到2,545萬隻，到2018年將達到4,300萬
到2018年，預計數量將達到4,320萬台，其中IP攝影機預計將超過類比攝影機，類比攝影機的出貨量達到17.2萬台，IP攝影機達到2600萬台。
隨著社會基礎設施建設，亞洲監控攝影機對各種公共設施的需求也在成長。
新興國家的需求擴大
而在泰國和其他東南亞國家的商店和商業設施中，引進監控攝影機的情況越來越多，中國似乎有很大的要求將其用於公共安全。對於中東來說，在新建築的建築工地上有更多的要求，並加強了針對該地區每個國家，打擊恐怖主義的安全制度。在墨西哥和其他南美洲和中美洲國家，除了建築工地外，這些監控攝影機在街道和鐵路上的需求也在增加。
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先進國家要求更高解析度，和更充分的安全系統的監控攝影機的最新技術
在歐洲和美國進行圖像分析的商店，和商業設施，主要所需要監控攝影機。現有的監控攝影機，可以由具有最新技術的監控攝影機更換，以使用更高解析度，執行更精確的圖像分析。
另一方面，在日本，一些食品工廠越來越多地採用監控攝像機，以防止生產線上的污染和作為環境管理的一部分，瞄準所謂的“食品防禦”。另外在日本，便利商店和其他多個小商店的攝影機也越來越多。
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| 圖表1.全球監控攝影機市場規模的轉型與預測 |
．你以為亞馬遜懟上沃爾瑪？其實是佈局 5G 物聯網
Why does Amazon's Bezos want Whole Foods?
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來源：今日头条 作者：网优雇佣军
【3S Market】很多人還在錯誤解讀智慧零售的商機，如果你從上週五到今天，看到3S Market 所分享的文章，巷子內的人就會開始佈局了……
亞馬遜137億美元收購Whole Foods，佈局5G，重新定義物聯網邊緣計算。
當沃爾瑪發力在線零售網購時，亞馬遜反道而行，兩天前宣佈收購實體超市Whole Foods Market(全食超市)。沃爾瑪還沒成為亞馬遜，亞馬遜搶先成了沃爾瑪?
No!技術宅不同意這個說法。
其實亞馬遜背後的邏輯是瞄準未來5G，物聯網，重新定義邊緣計算(MEC或霧計算)。
去年，亞馬遜發佈了AWS Greengrass解決方案。
AWS Greengrass應用於MEC(移動邊緣計算)平台，並擴展了MEC構架，將「移動邊緣計算」重新定義為「多接入邊緣計算(Multi access Edge Computing)」。
AWS Greengrass和亞馬遜收購Whole Foods有什麼關聯?
MEC與無法超越光速的5G
5G網路端到端時延目標是毫秒級，這是5G面臨的最大挑戰之一。
所謂網路時延，就是手機上網時數據包，往返傳送所花費的時間。端到端時延通常包含了手機和基地台設備的處理時延、無線傳播時延和回傳時延等。
有些時延可以透過技術改進來克服，但有些時延是無法克服的。手機連接基地台，基地台透過光纖線路，連接到數據中心(核心網)。光纖線路的傳播時延(也可稱為回傳時延)就是無法通過技術來克服的物理時延。
光的傳播速度是300公里/毫秒，光纖因折射傳播速度約為200公里/毫秒。這就意味著，我們在面對未來5G低時延應用時，數據中心(核心網)與5G基地台間的物理距離必須足夠短。比如，如果某應用要求接入網的時延不超過1ms，那麼，數據中心和5G基地台間的距離，就不能超過100公里。
無論技術再牛，我們也無法超越光速。
為了克服物理時延，5G就引入了行動邊緣計算(MEC)。
所謂行動邊緣計算(MEC)，也稱為霧計算。雲在高空，而霧下沈，更接地氣。
眾所周知，傳統行動通信網路是集中化處理機制，數據往返於核心網與用戶終端之間，時延大，網路負荷高。霧計算位於網路邊緣(所以也稱為邊緣計算)，它將數據中心(核心網)的計算和儲存等能力下沈，使之更接近用戶終端，降低物理時延，也減少了與中心雲的資訊交換，降低網路負荷，提升服務感知。
MEC佈署同步於無線接入網(RAN)的演進。
對於無線接入網，從分布式基地台，到集中式RAN(C-RAN)構架，再到雲RAN(Cloud RAN)構架，未來的基地台，將變成一個個小型的數據中心。MEC就將引入到這些未來的分布式小數據中心裡。
那個要顛覆傳統行動網路的M-CORD(Central Office Re-architected as a Datacenter，重構中心機房為數據中心)構架，MEC就是關鍵技術之一。
▲M-CORD構架
唯有如此，未來的遠端工業操作、遠端醫療、自動駕駛等需超低時延的5G物聯網應用才能落地。
另外值得一提的是，未來物聯網大數據價值極高，但也涉及到隱私和監管限制，比如，醫院不會將醫療數據，儲存在你電信商的核心雲裡，他們會將這些數據儲存在醫院本地數據中心，甚至有些數據永遠不會傳送到電信商雲裡。這為MEC的本地儲存和計算提供了市場機會，但也催生了MEC佈署自主性和靈活性需求。
亞馬遜的AWS Greengrass就是為瞭解鎖MEC彈性佈署，為客戶實現最大化數據價值而來。
亞馬遜的AWS Greengrass是個什麼鬼?
先看下面這張圖...
首先AWS Greengrass是一個MEC概念，它位於集中雲平台與物聯網設備之間，它將雲下沈，更接近本地物聯網設備，實現MEC的本地計算和儲存功能，其擁有「本地自主權」，即使網絡中斷無法和遠端雲連接，也能完成本地執行。
它還具備了數據過濾功能，保護本地數據隱私。簡單的說，AWS Greengrass可以為客戶辨識有價值的、不願公開的數據，並儲存於本地端處理分析。
AWS Greengrass擴展了MEC功能，使能垂直領域更靈活的佈署企業物聯網端到端解決方案，保護了客戶的數據價值和隱私，因此亞馬遜將行動邊緣計算，重新定義為多接入邊緣計算。
當然，這對於準備著挖掘未來物聯網大數據價值的電信商，並不是好消息。因為有價值的數據都被過濾了，就是不傳給你，電信商網路中的MEC變成了「中立」設備。
亞馬遜收購Whole Foods跟邊緣計算有什麼關係?
如前文所述，因為要克服物理時延、C-RAN構架演進和MEC引入，未來的網路是分布式的，小型數據中心分布於網路邊緣。
對於電信商，以後一些接入網機房、基地台也將變成小型數據中心。但是，這些傳統的接入網機房、基地台要改造成小型數據中心，或許並非那麼容易，因為機房空間、供電等物理設施受限。
如果在超市內建小型數據中心呢?
超市佔地面積大，有良好的電力系統，甚至還有冷藏室(冷卻系統)，而且都位於城市人群聚集中心，顯然這是小型數據中心的絕佳位置。
亞馬遜AWS雲計算服務，目前全球擁有約40-50個主要數據中心，面向未來5G物聯網，顯然是不夠的。
Whole Foods是一家連鎖超市，分布於全美，還擴展至英國和世界其他地方，據說有超過450家分店。每一家超市都是數據中心啊!
想像一下，有一天你走進亞馬遜的實體商店——Amazon Go…
拿出手機，打開Amazon Go虛擬購物車APP，轉悠於商場貨架之間，大規模的傳感器、攝影機跟蹤你的位置，你拿下任何一件商品，都會自動添加到虛擬購物車。
然後，走出商店，不用排隊結賬，手機自動完成支付。
你有沒有想過，這些傳感器、用於圖像和影像辨識的攝影機產生的大規模物聯網數據，正是儲存和分析執行於這家超市裡的小型數據中心。
而正是這種分布式的本地數據中心，幾乎零距離的靠近用戶端，不但降低了網路時延，緩解網路負荷，還大大提升了購物體驗。
繼續想像...
亞馬遜正在佈署無人機快速送貨，這個項目叫Amazon Prime Air，前段時間還向FCC申請頻段，來試驗其無人機無線網路。
這些送貨的無人機也是連接到這個本地數據中心的。
這讓我想起了去年中國移動和愛立信的一次無人機試驗…
如上圖，這次試驗正是透過佈署MEC，將核心網功能下沈到無線接入網，來減小端到端時延，以實現無人機應用於公共安全和應急救災等關鍵任務上。
甚至，亞馬遜將以這些實體超市的分布式數據中心為據點，將其物聯網進一步擴展。比如，透過LTE CBRS、LoRaWAN等非授權頻譜無線技術，以這些實體超市為中心，建立本地化蜂窩網路或物聯網路，擴展到智慧城市。
你以為亞馬遜懟上沃爾瑪，其實是在佈局5G和物聯網。