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你們是否有過在大型超市或者零售店迷路、與朋友走散或者找不到某種貨品的經驗？在 Disrupt SF 2017 黑客馬拉松大會上，一個基于 Alexa 語音助手，叫做 Alexa Shop Assist 的項目為上述問題提供了一種解決方案，并且該項目還獲得了 Disrupt SF 2017 黑客馬拉松大獎，以及 5000 美金的獎勵。

「有時候，你要在大型商城中找到某個貨物或者某個人真的是件很麻煩的事情，」Lawrence Chang 是該項目的負責人，他和 James Xu、Dinesh Thangavel、Justin Tai 三名團隊成員共同開發了 Alexa Shop Assist 項目，「商場里的工作人員也不一定知道你想要的貨品的詳細信息，如果是找人的話，他們可能會將你輾轉交接給另外的人或者部門，這樣更浪費時間。」

Alexa 語音助手給他們帶來了很多靈感。整個 Alexa Shop Assist 系統利用了兩個 AWS Lambda 功能、若干揚聲器以及上下文切換響應樹，所有的設備通過 iOS App 連通，并通過 Alexa Skill 和 Alexa Voice 服務控制。

在實際環境中，需要在大型商場的各個角落里部署 Alexa 硬件設備，用戶在需要幫助時，只要走到 Alexa 設備旁邊尋求幫助，隨后系統會從數據庫中調取貨品或者位置信息，反饋給用戶。

值得一說的是，在消費者訪問商場期間，系統能夠跟蹤消費者，并且在消費者使用 Alexa Shop Assist 的時候收集他們的身份信息。這也就是說，消費者的聲音信息會映射到一個唯一的 ID 上，就算在不同的 Alexa 設備上獲取服務，系統也能夠基于之前的對話，給出更加合適的反饋。

在今年二月，Alexa 就能通過聲音識別用戶，并且支持多賬戶和利用 PIN 號碼驗證用戶身份信息，但這只局限于家庭場景，在外部環境更加復雜的商場，Alexa 如何從大量的噪聲中準確識別出正確的聲音信息，這還要經過實際的檢驗，Lawrence Chang 也只是在 Disrupt SF 現場展示了他們的開發成果。另外，該系統會持續跟蹤用戶的身份信息，這難免會讓用戶產生對個人隱私泄露的焦慮，尤其是在對個人隱私信息更加敏感的國外，而 Alexa 本身已經陷入了與用戶有關的法律爭論中。

從整體來看， Alexa Shop Assist 的部分功能跟之前火熱的無人商店有些類似之處，而亞馬遜本身在推行自家的 Amazon Go 無人商店。和 Alexa Shop Assist 一樣，Amazon Go 無人商店里布滿了各種傳感器，包括用于捕捉商品信息和客戶動作的攝像頭，以及根據環境聲進行聲源定位，輔助判斷顧客位置的麥克風。在無人商店的整個購物過程，完全不需要店員參與，不需要使用收銀臺，也不用排隊，消費者即拿即走，四周的傳感器自動識別購買動作，然后更新用戶移動設備里的清單。

Alexa Shop Assist 似乎和 Amazon Go 一樣，在慢慢弱化店員的功能，甚至在一定程度上取代店員，但 Lawrence Chang 表示，做這個項目最初的想法并不是完全取代商店店員，頂多應用于缺少人手的大型商場，畢竟，以目前的技術水平，Alexa Shop Assist 很難取代真人店員，就算是 Amazon Go 無人商店，也在測試論證當中。但 Alexa Shop Assist 意義在于，它可以像真人店員那樣為你的購物提供建議，比如說，消費者在數款品牌之間猶豫不決，那么 Alexa Shop Assist 就能給消費者提供建議，輔助決策。

從這點來看，Alexa Shop Assist 更像是大型商場的智能助理系統，通過對話式服務為用戶提供購物咨詢服務。事實上，目前大部分的智能助理服務都是基于信息檢索幫助用戶獲得信息，比如最常用的天氣查詢、股票查詢，包括 Alexa Shop Assist 的貨品位置查詢，這其中并不涉及「推理」服務。不過，要完成商品之間的對比，然后反饋給用戶一個合適的購買建議，在技術上，就不是做個對話系統那么簡單。

在 Lawrence Chang 及其團隊的規劃中，他們將持續優化硬件平臺、語音技術，利用深度學習技術改善 Alexa 設備的跟蹤方式，甚至在后續的版本中加入圖像識別，但這一切都是為了用更好的方式服務用戶，提供結賬、購買建議等服務。

Alexa Shop Assist 的可行性還在論證，各方功能還在完善，開發團隊里的四人也不是全職地開發該項目（四個人都是英偉達的員工），所以 Alexa Shop Assist 還有很長的路要走。不過，面對這樣一塊市場，就算是 Amazon 或者有其他的團隊在做同樣的事情，那也不奇怪。