亚马逊提交的专利文件的描述中，提到这一系统使用了包括 RFID（无线射频识别）在内的技术，在探测购物者是否从货架上拿下了商品，然后把数据传输到一台手持设备上。

　　这也意味着，在购物者继续购物的同时，系统已经对商品状态进行了同步，这免去了传统排队结账的方式。当消费者从商店的”过渡区“走出商店时，系统会感应到消费者已经离开，随后对他们带走的物品进行统计，并在顾客的亚马逊账户进行扣款。

　　从视频中可以看到，消费者需要使用智能手机验证进入商店

　　专利示意图：

　　可以看出，位于店内有各种传感器，包括商场安装的摄像头、商品上的重量感应器。

消费者购物过程中的具体识别过程

　　专利文件写道：

　　例如，如果消费者在零售店内购物，他不需要停下来，用现金或者与收银员沟通，或是使用自动结账台来完成付款，因为他在商店内选择的商品已经被系统记录，并通过与消费者本人相关的商品确认清单确认，所以，他们能带着选购的商品直接走出商店。

　　系统会探测到消费者走出店门，随着消费者通过出口（也就是过渡区域），系统会自动对消费者挑选的商品进行结账，期间消费者不用做任何的停留，也就避免了等待和排队。

　　专利文件表明，系统可以使用消费者过去的购买记录，来帮助确认消费者在购物时选择的某一商品。

　　例如，如果货存清单管理系统不能确定消费者所选择的到底是一瓶番茄酱还是芥末，它可能会参考这位顾客过去的消费记录，或者这位顾客是否已经选择过相同的商品。举个例子，如果顾客的消费历史记录显示他只购买番茄酱，那么这些信息可能会被用于确认消费者选择的就是一瓶番茄酱。

　　亚马逊在视频中提到，他们使用的技术包括多传感器融合，从不同传感器上获得的数据增加了判断的可信度和准确率。以下是专利文件对多传感器数据汇合的描述。

　　在一些配置条件下，来自其他输入设备的数据可能会被用于帮助确定某一商品是否已经被选中或者被放回到货架上。比如，如果系统判断一件商品已经被放回到货架上，除了图像分析外，基于形状和压力的传感器，以及称重设备上的数据，系统会对该商品生成一个权重。图像分析也许能有助于将货架上匹配的商品数量减小到一个更小的清单，提高匹配率。

　　货架上商品的权重会与可能匹配的每个商品被存储在系统内的权重进行比较，来确定商品是否真的已经被放回到货架上。结合多个来源的输入，系统会生成一个高置信度的数字，来提升系统确认某一商品是被从货架上拿走还是被放回的准确率。

　　这一专利文件是在两年前公布的，现在亚马逊很可能也做了很多的改变。但是，从视频上可以看到，基本思路还是沿袭了专利文件中的描述。

　　由此看来，其基本技术实现与新智元专家的推测基本一致。Amazon Go 目前已经对公司员工开放测试，预计在来年开幕。如果真正实现Demo中的一切，那将是对线下购物乃至日常生活的颠覆，也将是人工智能真正走入我们每个人生活的一个漂亮的开始。

　　（责编：WF）

新智元招聘

　　职位 运营总监

　　职位年薪：36- 50万（工资+奖金）

　　工作地点：北京-海淀区

　　所属部门：运营部

　　汇报对象：COO

　　下属人数：2人

　　年龄要求：25 岁 至 35 岁

　　性别要求：不限

　　工作年限：3 年以上

　　语 言：英语6级（海外留学背景优先）

　　职位描述

负责大型会展赞助商及参展商拓展、挖掘潜在客户等工作，人工智能及机器人产业方向

擅长开拓市场，并与潜在客户建立良好的人际关系

深度了解人工智能及机器人产业及相关市场状况，随时掌握市场动态

主动协调部门之间项目合作，组织好跨部门间的合作，具备良好的影响力

带领团队完成营业额目标，并监控管理项目状况

负责公司平台运营方面的战略计划、合作计划的制定与实施

　　岗位要求

大学本科以上学历，硕士优先，要求有较高英语沟通能力

3年以上商务拓展经验，有团队管理经验，熟悉商务部门整体管理工作

对传统全案公关、传统整合传播整体方案、策略性整体方案有深邃见解

具有敏锐的市场洞察力和精确的客户分析能力、较强的团队统筹管理能力