В Великобритании изобрели агроробот для сбора овощей. Он использует машинное обучение, чтобы определять и собирать обычные, но при этом сложные сельскохозяйственные культуры.

Сбор урожая — наиболее трудоёмкий и наименее автоматизированный этап в сельском хозяйстве. Если картофель и пшеницу уже давно убирают с помощью машин, то с остальными культурами всё сложнее.

Разработанный в Кембридже Vegebot работает с листьями салата. Он умеет находить нужный салат на грядке, затем определяет, здоров ли он, потом аккуратно отрезает салат от остальной части растения, не повреждая его. В этом роботу помогают технологии компьютерного зрения. Смотрите на видео, как это работает.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=22&v=EFC3OvkVKaQ

Раньше детям говорили, что нужно хорошо учиться, иначе станешь грузчиком. Теперь, похоже, и это окно возможностей для двоечников закрыто: в ближайшие годы нас ждут роботы-грузчики. Венчурный фонд Сбербанка инвестировал $46 млн в складских роботов от американской компании Fetch Robotics. Уже сейчас разработки Fetch Robotics используются примерно на сотне предприятий в 11 странах, средства от Сбербанка пойдут на международную экспансию.

https://youtu.be/KyH3xXiqbUk

Кстати, исследовательская компания Oxford Economics выяснила, что к 2030 году роботы в производственном секторе уничтожат 20 млн рабочих мест. Это в 11 раз больше, чем за последние 20 лет. Впрочем, изменения коснутся “механических” функций, представители творческих профессий напротив станут более востребованными на рынке труда.

https://clc.to/-3d31w

Друзья, мы хотим лучше понимать, как развивать наш канал. Пожалуйста, ответьте на три вопроса. Это несложно для вас и жизненно важно для нас!

QR-коды в торговле скоро останутся в прошлом? Китай постепенно уходит от QR-кодов для мобильных платежей. На смену придут технологии распознавания лиц.

Китайский гигант Alibaba Group запускает собственную операционную систему для оффлайн-магазинов. По сути, это CRM для точек продаж — в “одном окне” будут маркетинг, платежи, управление остатками и закупками, проведение платежей и т.д.

Таким образом, Alibaba сможет включить ведущих ритейлеров в свою экосистему. Всё диджитализируется!

https://clc.to/DFBeZA

Давно не было материалов от thinkwithgoogle, пора это исправить!
Подборка кейсов про AR/VR технологии в ритейле за 2019 год: https://clc.to/ACFxtAd

Шикарный пример по теме TechRetail: у Теле2 искусственный интеллект будет оценивать работу продавцов-консультантов. Для этого сотрудникам выдадут аудиобейджи, с помощью которых система проанализирует речь по ряду критериев: вежливость, информирование клиента об акциях, решение конфликтов и т.д.
https://clc.to/_fWplQ

Недавно мы писали про то, что технологии QR-кодов для оплаты товаров уступают место оплатам “по лицу”. Однако, то было в Китае. В России же развивается Система Быстрых Платежей, в которых именно QR-код играет большую роль при оплатах в физических магазинах. Например, сейчас такую систему запускает “Детский мир”:
clc.to/GtyiQQ

NFC, QR-код, распознавание товаров по фото — в обозримом будущем какая-то из этих технологий станет привычной, но сейчас стандарта в этой области ещё не существует, и остаётся только с интересом наблюдать, кто же победит.

И вновь битва технологий. Китайская платёжная система WeChat Pay выпускает Frog Pro — новый терминал с распознаванием лиц

В Китае магазины, отели и другие компании используют компьютерное зрение для оплаты, регистрации и маркетинговых активностей. Но явного технологического лидера на этом рынке не было.

Скоро всё изменится. Платёжный гигант WeChat Pay анонсировал выпуск терминала с возможностью оплаты “по лицу”. Клиент может отсканировать лицо и получить VIP-статус и, видимо, персональные предложения от магазина.
Frog Pro оснащён 10,1-дюймовым двусторонним экраном, 3D-камерой для распознавания лиц для оплаты и сканером QR-кода. Помимо интернет-оплаты терминал будет работать и с офлайн-платежами.

WeChat Pay сообщает, что ежедневно в этой системе совершается миллиард транзакций и зарегистрировано свыше 50 миллионов продавцов и поставщиков услуг. Похоже, кассирам уже пора волноваться за своё будущее.

Многие слышали, что технологии компьютерного зрения могут вычислять магазинных воришек. Но как это работает? Нашли видео про интересный японский проект, которое всё объясняет.

Система наблюдения AI Guardsman фиксирует поведение покупателей в магазине. Она ловит подозрительные движения типа частого поглядывания на камеры и вокруг себя, движения вида “взял с полки, положил в сумку” — то есть, анализирует жесты и действия посетителей. Помимо этого камеры “запоминают” лица и признают воришку, если он придёт во второй раз. При выявлении подозрительных личностей сервис присылает уведомление сотрудникам магазина, чтобы они присмотрелись к покупателю. А также демонстрирует фото поступков, которые вызвали вопросы.

По информации Soranews24, во время тестирования новинки в одном из магазинов ущерб от магазинных воров снизился с $32 тысяч до $18 тысяч в год. Устройство обходится в $2,2 тысячи, и ещё $41 в месяц нужно платить за хранение и обработку данных в облаке.
https://youtu.be/amJfTgiy4KE

Что ещё есть в ритейле помимо собственно магазинов, товаров, касс, маркетинга? Конечно же, логистика. И этой сфере тоже грозит диджитализация.

Компания Volvo представила проект беспилотника, который подходит для грузоперевозок. Технически, это платформа (которая выглядит как суперкар), к которой можно подключить прицеп. Такая “фура” не имеет даже намёка на водительское кресло и управляется облачным сервисом. Подразумевается, что беспилотные грузовики лучше человека справятся с постоянными и несложными маршрутами, например, в логистических центрах. https://clc.to/FzoizA

🔸Селф-чекаут с помощью телефона — было.
🔸С помощью портативных сканеров — было.
🔸Сегодня расскажем о том, как расплатиться в супермаркете с помощью… тележки.

Стартап Caper.ai представил умную тележку, которая оснащена компьютерным зрением, весами для взвешивания продуктов, а также сенсорным экраном, на котором можно увидеть сопутствующие товары и даже проложить маршрут до них. По завершению шопинга к крану можно приложить банковскую карту и оплатить покупки.

Стартап уже получил $10 млн и активно внедряется на американском рынке. Исследования показали, что с умными тележками покупатели тратят на 18% больше.

Технология, скорее всего, дорогая, и вряд ли приживётся в России — хотя бы потому, что холодной зимой на такой тележке продукты до машине не довезёшь. Но выглядит очень футуристически, смотрите видео: https://youtu.be/2_c-9vJi4b0

Смартфон превращается в платежный терминал

POS-терминалы и даже mPOS-терминалы останутся в прошлом. Принимать бесконтактные платежи смогут обычные смартфоны или планшеты. Для этого нужен только NFC-модуль и приложение.

Над созданием такой системы работают три компании — Samsung, Visa и подразделение Fiserv First Data. Сейчас решение SoftPOS демонстрируется на проходящей в Берлине технической ярмарке IFA. В конце года в Польше стартует пилотный проект, а затем начнется более широкое внедрение.

И — внезапно — аналогичное на вид решение предлагает Промсвязьбанк в России. Как сообщают СМИ, сервис от Промсвязьбанка не подразумевает дополнительного оборудования, только смартфон. Принимает карты “Visa”, “Mastercard” и “МИР”, а также работает с ApplePay и AndroidPay. До конца октября Промсвязьбанк планирует завершить пилотный проект и стартовать массовое использование технологии. Кстати, обещают сниженные тарифы на эквайринг, ведь банку не приходится устанавливать и настраивать POS-систему. Звучит неплохо!

🔸Селф-чекаут с помощью телефона — было.
🔸С помощью портативных сканеров — было.
🔸С помощью тележки — было.
🔸Сегодня расскажем о том, как расплатиться с помощью… лица.

Вот уже 8 месяц как “Магнит” запустил свой пилот совместно с российскими компаниями SWiP и VisionLabs по внедрению технологии “оплата по лицу”.

Технология позволяет расплачиваться за товары с помощью терминала, который сканирует лицо покупателя, без использования банковских карт и даже мобильного телефона. Покупателю необходимо скачать специальное приложение, привязать к нему банковскую карту и сделать селфи. Уже на кассе, терминал оплаты сканирует лицо покупателя и сравнивает его с собственной базой данных. Специальная 3D-камера защищает от фрода и если заподозрит обман, то попросит ввести пароль.

“Магнит” не единственный, кто внедряет данную технологию. Известно, что “SelfieToPay” тестируется в сети общественного питания «Пять Звезд» и в Mediacafe. Также тестирование “оплаты по лицу” начнется в сетях пиццерий Papa John’s и кофейне Cofix.

Когда мы представляем среднестатистического студента в поисках подработки, сразу в голове вырисовывается картинка, как молодой человек стоит за кассой в Макдональдс или девушка-официант обслуживает гостей в ресторане. Однако в ближайшем будущем все может измениться и у студентов не будет такой возможности.

Компания Miso Robotics, принадлежащая CaliGroup, занимается разработкой робота Flippy для американской сети ресторанов быстрого питания CaliBurger. Впервые этот робот был принят на “вооружение” в 2018 году, тогда он умел только готовить гамбургеры. Сейчас робот Flippy оснащен системой компьютерного зрения и тепловизором и уже работает с фритюрницей для приготовления картофеля фри.

Сегодня многие изготовители роботов стараются создавать их похожими на людей. Удивительно, что Miso Robotics пошли по другому пути и создали робота в виде механической руки, что упрощает обслуживание и позволяет сократить рабочие площади.

Впрочем, смотрите сами: http://youtu.be/KJVOfqunm5E

Не так много времени прошло с тех пор, как Amazon представил свой первый магазин без касс Amazon Go. Тогда же начало появляться множество похожих решений, вроде стартапов Zippin и Standard Cognition, которые демонстрируют собственные технологии “Self-checkout” для розничных магазинов.

Началась настоящая борьба за покупателя. Крупные стартапы предлагают схожую концепцию Pick&Go: смарт камеры и торговые полки со встроенными датчиками веса “следят” за посетителями, когда те берут товары с полок магазинов. Другие компании продвигают свои решения по автоматизации процесса оформления заказа в продуктовые сети и магазины. Технология “Self-checkout” еще молода и реализуется пока только в небольших концептуальных мини-магазинах, а цена за внедрение ”кусается”, поэтому даже крупные ритейлеры не спешат интегрировать её в свой бизнес.

В то время как крупнейшие компании Европы всячески внедряют роботов и запускают пилотные испытания новых технологий по автоматизации логистики, российский ритейлер “Магнит” решил внедрить технологию Pick-by-Voice в свои распределительные центры.

Технология Pick-by-Voice призвана заменить ручные складские терминалы на гарнитуру с наушниками и микрофоном, которая может распознавать и адаптироваться под речь пользователя. Система самообучается и подстраивает модель под конкретного пользователя. В дальнейшем, при наличии каких-либо дефектов речи, распознает голос без ошибок. По задумке “Магнита” сотрудники не будут отвлекаться на чтение информации с ручных терминалов, а будут получать голосовые указания с пошаговыми действиями по выполнению задач от “бездушной” машины.

По итогам ритейлер зафиксировал улучшение всех основных показателей работы своих распределительных центров. Несмотря на то что звучит это не слишком футуристично, люди сохранили свои рабочие места, в отличие от их европейских коллег.

Британский стартап Metail использует компьютерное зрение и машинное обучение для создания точных 3D-моделей клиентов и одежды, чтобы, наконец, решить проблему виртуальной примерки. Metail представляет клиентам симуляцию пользователя, которая учитывает их размер и вес. Главная цель — уменьшить количество возвратов, дать людям уверенность в том, что они найдут товары, которые им точно подойдут, и в целом улучшить качество обслуживания клиентов.

На данный момент подавляющее большинство клиентов Metail находится в Азии, где происходит бум технологий, который привел к ориентации на цифровой и потребительский опыт. В планах на будущее стоит выход на рынок США.

Видео: http://youtu.be/bwZdjHaOmJI