亚马逊线下店 AI 训练失败：离不开 1000 名审核人员

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文章摘要

亚马逊的“拿货即走”技术，一度被视为零售业的一大创新，旨在通过AI视频监控系统实现无需收银员的购物体验。然而，这项技术并未达到预期效果，导致亚马逊不得不重新考虑其在零售店铺中的应用。

“拿货即走”技术的核心理念是简化顾客的购物流程，允许他们拿起商品后直接离开商店，系统通过AI监控顾客的行为并自动处理结账。这一技术在2016年首次亮相时，亚马逊对其充满信心，甚至计划将其推广至其他零售商。然而，实际运行中的技术挑战远超预期。

据《The Information》的报道，亚马逊在印度雇佣了1000多名视频审核人员来手动审核交易和标记视频图像，以训练“拿货即走”的机器学习模型。这一做法揭示了AI技术背后的人工成分，以及亚马逊在实现完全自动化方面所面临的困难。到2022年年中，每1000笔销售中约有700次需要人工审核，远高于公司内部将人工审核数量减少到20到50次的目标。

这种对人工审核的高度依赖不仅导致顾客可能需要数小时才能收到收据，而且也意味着亚马逊的AI技术尚未达到可以独立运行的水平。尽管“拿货即走”技术已经部署在多家亚马逊Go商店、亚马逊生鲜杂货店以及全食超市，并且获得了一些第三方门店的支持，但技术的局限性仍然明显。

面对这些挑战，亚马逊决定采用一种更实际的无收银员模式，即配备内置结账屏幕和扫描仪的“亚马逊Dash Cart智能购物车”。这种购物车允许顾客在购物过程中扫描商品，并实时查看购物车内商品的总量。这一转变不仅减少了对店铺员工的依赖，也提高了顾客的购物满意度。

亚马逊表示，他们已经看到了重新设计商店后的积极效果，顾客的购物满意度和购买量都有所增加。顾客虽然喜欢“拿货即走”带来的便利，但他们也希望能够更轻松地找到产品和交易，查看收据，并知道在整个购物过程中节省了多少钱。因此，亚马逊推出的Dash Cart智能购物车，旨在满足顾客的这些需求，同时保留无需排队结账的好处。

总结来说，亚马逊的“拿货即走”技术在实际应用中遇到了重大挑战，迫使公司转向更为可靠的智能购物车解决方案。这一转变反映了AI技术在零售行业应用中的现实挑战，以及企业在面对技术局限时的应对策略。