采访人员：请介绍一下“淘咖啡”里面的关键技术体系和它们在现实场景下的体现 。
多马：我们这个里面的技术是一整套的无人解决方案，不是单点的，有整体的学习和感知能力，主要技术是通过多路摄像头和传感器的融合，结合计算机视觉、机器学习、人工智能等，组成的一整套完整的不断优化的系统 。
主要分三个体系来做到 。第一个是生物特征自主感知和学习系统，主要解决的是在开放空间里消费者的识别问题，比如在入门场景和货架场景，首先让我们知道这是个真实的人，然后通过入场扫码后绑定淘宝ID，让我们知道这个人是谁，随后把淘宝ID和这个人的生物特征做绑定 。
当你走近货架，拿起商品，也有生物识别，不过我们没有在货架上实现加购(商品识别)，只是知道谁拿过这个商品，拿起、放下多少次，作为门店运营的一个数据积累，相当于PVUV 。我们认为目前在货架做加购动作是有漏洞的，因为有可能消费者只是拿起来看看，参考一下，并没有结算意图 。
第二个是结算意图识别和交易系统 。这个解决的问题，第一是要知道结算的意图，这是比较关键的，第二是商品的识别 。具体商品识别怎么做到，现在技术还比较敏感，还不太方便透露，因为还涉及到一些专利没有申请完成，因为我们整体时间比较赶 。但是肯定是探测到结算意图之后，才对商品进行识别，在两道门之间做到 。
在门口晃晃也不会产生误差，因为我们目前是两道门，当你两道门都走出的时候，才会确认是要离店了，从而产生结算动作 。
第三个是目标检测与追踪系统 。我们要对店内发生的行为数据做一个追踪记录，比如刚刚说到的对于货架的访问情况，消费者的移动轨迹，在访问商品时的心情如何，货架的库存状态，这对于零售商以及后面的导购都很重要 。
淘咖啡设计图
采访人员：目标检测与追踪系统是通过摄像头实现的吗，在店内什么位置会安装摄像头？
多马：对，多路摄像头和传感器的结合，实际上这也是目前无人驾驶的比较标准的实现方式 。只有摄像头也会存在误差，因为角度和光线的影响，所以是与传感器结合 。
现在我们安装摄像头是两个考虑，第一个是出于安全考虑，会有监控作用，这个是全覆盖、无死角的，第二个是识别关键意图，比如结算意图，所以会在关键的地方，比如货架、门口和点餐区安装摄像头 。
采访人员：基于目前的技术和数据库，对于货架上和餐饮区的商品有品类限制吗？
多马：整个无人店是一套学习的系统，不断在优化，所以肯定是需要提前学习和训练的 。因为这次我们是参加造物节，所以“淘咖啡”里面的商品都是造物节的限量产品 。但是我们的优势是，阿里在电商这方面的数据积累，所以我们的数据库基本是可以覆盖从商品、交易到评价，整个商品交易的场景的 。还有一些如果没有的话，我们会单独去训练 。目前我们是针对场景的训练，还不是通用的，所以更容易一些，比如关于咖啡店这个场景的，商品名称、购买流程等等都可以识别 。
采访人员：支付宝自动扣款是如何实现的？
多马：入门的时候，扫描后会有个签约的过程，签约主要是解决两个问题，第一个是同意人脸识别和身份采集的协议，第二个就是同意自动扣款的协议 。代扣也是有上限的，目前造物节的场景，上限是5000人民币，未来不同业态是不一样的 。
采访人员：这套解决方案是标准版的，还是根据不同业态会有不同版本？
多马：这次“淘咖啡”覆盖了两个业态，一个是餐饮，一个是超市 。这两个业态是最有代表性的，我们以此切入来做了完整解决方案 。从技术上来说，它是支持多个领域和业态的，只是各个业态有一些具体的不同要求，比如餐饮是需要实时结算的，而超市是出门结算的，但是技术核心还是我前面说的那三个系统 。

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