如果你没来过Amazon go商店，那么它是一家独一无二的商店。 在你第一次进入以前，你需要申请注册你的银行信用卡或Amazon账号。 在商店中，手机软件会到您挪动时追踪您，并对你取走的东西收取，扣减您放入的东西。 与Uber或Lyft一样，购买交易在你离开的时候是全自动所进行的。
据悉，有很多技术能让Amazon Go工作中，包含仓储货架秤和感应器。 但能说，最重要的技术是电脑视觉。 电脑视觉如同它听上去的模样：在空间上练习照相机，软件分析相机拍摄内容; 照相机是双眼，app是人的大脑。
咨询管理公司Gartner零售咨询工作的高级总监兼投资分析师Sandeep Unni说，计算机视觉「是过去十年最为重要的技术流程之一，从源头上影响了创新性的经营规模。」
Amazon Go仅仅计算机视觉技术将会对零售业所带来的变动的一个事例，因为大部分转变都还没来临。 现在我们刚刚开始此项技术将带来的影响。
下一步是什么？
下一步是以商店付款返回商店和供给端其他部分。
商店错过收入最常见的方式之一是，主管们不清楚货架上的商品早已售完，而这类产品放到后边的盒里。 电脑视觉鼓励的监控摄像头能够全天监控仓储货架可自动推送备货报警。
一样，商店后面所使用的计算机视觉还可以在存储商品没有在其应该有的部位时提示职工。 在一个非常大的物流配送中心亦是如此。 当订单信息被不正确选择时，计算机视觉还能够观查并发送通知。
供应链管理权威专家Hy-Tek的工程项目经理Paige Waldron表示，此项技术「将更改全部有条码的人或事面貌，规避了创建仓库全部阻碍。」
电脑视觉还空出了锁住在不正确的位置非生产库存量里的数十亿美元资产。
可是这些，还有很多
这所有的一切技术今日全是可利用的，并已检测、测试通过与实施。 并未发生的是最后来源于计算机视觉的海量信息的应用。
想象一下，您立在商店的一个地方，看见消费者选择特殊商品或一组商品。 你将可以注意到什么吸引了专注力，用户在看啥，她们怎样挑选东西，她们关心包装哪一部分，如果你站在那充足长一段时间，您就会知道为什么有些产品会被选购而同类产品不容易。
全部生产商都很关心她们新产品的「退款率」多少钱，充分了解顾客为什么要这样做。
电脑视觉能够回应全部各种问题并表明有价值的商品和营销转变。 依靠电脑视觉，照相机和软件能完成琐碎的工作，一天到晚提高警惕并且为生产商给予他需要的数据。
如同无店员付款企业Grabango的CEO兼创办人Will Glaser所讲，「它能节省资产、省时省力和提高供应链管理。」
阻拦这一点的是，电脑并不是像他们一般看上去那般聪慧。 为了能让手机软件了解它看见的图象，它务必经过训练。 因此，这需要很多图象，数以百计，而且可能还需要很长一段时间才能进行。
随着时间推移，很多图象使手机软件可以真正了解它所见的具体内容、下结论并给出零售商所需要的提议。
这便是现今技术。 但用以更详细分析的app依然在学习培训、累积图象、得到人们以为的「经历」和「培训」及其计算机科学家所讲的足够的「数据湖」。 想要实现这一过程带来的好处可能还需要多年时长。
应用电脑视觉剖析用户在商店里的行为模式将导致零售商能够得到现在他们需要从互联网商店所获得的行为数据。Gartner的Unni表明，计算机视觉将推动「现阶段基本没有碰触表层的机遇」。
即便所有的软件都是为进行这一切而搭建的，计算机视觉依然具备机遇和未来视线。 协助美容院品牌运用技术的Landing InternationalCEOSarah Chung表示，「你能跟踪顾客的个人行为，但你永远不知道缘故」他们也会做学生的事儿。 在手机软件处理了大数据湖的建设以掌握人类行为及其怎样改善商店以后，科学与零售商仍需要学习一些对个人行为的认知。
全部这一切刚刚开始，但已经达到电脑视觉的零界点。 不久将来将揭露电脑视觉将会对零售商与消费者所带来的巨变，使商店可以做出来的比过去任何时候都要多。
