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某一個周五的傍晚你決定做墨西哥魚肉卷，所以你在下班回家的路上，匆匆走進一家當地的超市。只需要幾分鐘就可以找到香菜，或者，更準確地說，定位到應該放香菜的空貨架。然后在只有一名工作人員的收銀處排了10分鐘的隊后，你最終到家了，但發現你忘買了玉米薄餡餅。那么你就只能在周五的晚上吃吃剩菜砂鍋了。
數據幾乎以光速移動，但雜貨店卻不能。隨著高速互聯網的普及，信息傳輸速度越來越快，但買賣商品所必需的實物交易的效率有所落后。這種情況即將有所改變。
我們公司的一名系統工程師Gustavo Martinez說： “很多大公司和小公司正在致力于使用傳感器技術和機器學習來改善購物體驗。比如，顧客在很長的付款隊伍中排隊等候，或者發現商店沒有自己想要買的商品，或者覺得這家商店的東西比別家貴，這些都會讓他們感到沮喪。”
我們公司的一名系統工程師Gustavo Martinez說： “很多大公司和小公司正在致力于使用傳感器技術和機器學習來改善購物體驗。比如，顧客在很長的付款隊伍中排隊等候，或者發現商店沒有自己想要買的商品，或者覺得這家商店的東西比別家貴，這些都會讓他們感到沮喪。”
你的私人購物助理
機器學習和GPS技術的結合已經能夠讓零售商在潛在顧客走到商店附近時提供個性化的廣告。下一步是使用店內傳感器（如藍牙信標）在單個貨架上提供超本地化促銷。
這些可能會觸發智能手機上的自定義通知——比如給那些會盯著餅干貨架長達數分鐘之久的顧客們提供香草威化餅的半價優惠。另外，用LCD顯示屏代替紙質價格標簽能夠靈活的將特價顯示在貨架上，并隨著不同的顧客走近而變化。
Gustavo說，這些智能顯示屏還可以引導顧客逛商店。他還說：“商店的app可以規劃出最有效的購物路線，讓你能夠拿到購物單中所有的物品，而且我們可以讓貨架內的顯示屏在你靠近時亮起，以便你找到想要的物品。”
排隊結賬時代的終結
店內體驗最顯著的變化之一是自助結賬的興起。這不僅僅是為商店節省員工成本。
Gustavo說： “最主要的事情是消除排隊結賬。至少就我而言，多等10或15分鐘是我去商店最討厭的事情。”
然而，自助結賬并不完善。輸入未編碼的商品（如散裝水果）仍然是一個相對費力的過程，而且也需要商店服務員為了幫助處理問題和有保質期限制的商品而在銷售點之間來回奔跑。
我們公司的一名系統工程師Aldwin Delcour說：“一些公司正考慮將攝像頭集成到自助結賬系統中去。這樣，系統就可以使用機器視覺來識別你購買的商品。你不需要再搜索一整套菜單了，只需將蘋果放到攝像頭前，系統就會自動識別。”
雖然越來越多的自助結賬還沒有完全取代排隊結賬，但排隊結賬的時代可能即將終結。在處于零售自動化前沿的商店里，顧客可以在走到自助結賬系統旁時掃描手機。然后，攝像頭和貨架內傳感器的結合可以記錄并結算顧客購物籃中的物品，然后在他們離開時自動生成賬單。
目前，這需要通過機器學習算法將從可能幾十萬個商店的數據流發送到云端上進行處理。
Gustavo說： “大量的數據會被抽走，這會帶來巨大的挑戰。因此，我們正在研究如何在商店中處理這些數據以減少負載。”
Gustavo Martinez (左)和Aldwin Delcour (右)
TI的毫米波傳感器可以將高頻無線電波反射到物體上，從而精確地識別物體的形狀、大小和距離。因此，它能夠簡化識別任務，這可能使其允許在我們專門為低功耗機器學習應用而設計的SitaraTM處理器上進行存儲。
高傳感商店永遠不會缺貨
讓顧客在商店里購物順暢還包括確保他們想要的商品在其應該在的地方。無處不在的傳感不僅可以讓商店追蹤顧客，還可以追蹤庫存，確保可以立即檢測到物品的低庫存程度并訂購。
Aldwin說：“商店可能有一個彈簧裝置，當你拿一件商品的時候，新的商品就會被往前推。你可以在后面放置一個能夠檢測物品移動距離的傳感器，然后向中央計算機發送信號，以表明庫存不足，可能是時候需要訂貨了。”
一旦下了庫存訂單，引導顧客逛商店的技術也可以用來指導倉庫周圍的揀貨員，這樣會使得填寫訂單的過程變得更快、更高效。
未來的周五晚上
雜貨店購物的未來可能是這樣的：周五的晚上，當地超市的app給你發送墨西哥魚肉卷的烹飪方法。基于你先前的購物行為，該公司的機器學習算法已經為你建立了你的個人檔案——一個在周五晚上享受烹飪的墨西哥美食愛好者，而且它推薦的烹飪方法是完美的。你可以單擊將原料添加到數字購物列表中，然后前往商店。
當你走進商店門口時，會彈出一個通知，上面提供所需的所有原料的位置圖。當你走近貨架時，相關物品下面的標簽會亮起，且不會有缺貨。
一旦所有的商品都已放入你的購物籃中，你就可以直接走出商店門口。不會有保安人員追你，相反，你的手機會提供一張收據，通知你所有的商品都已記在你的帳戶上了。
整個過程只需幾分鐘，然后你就可以提著全套魚肉卷原料早早到家。剩下的就看你了。
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