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从自动售货机的发展趋势来看，它的出现是由于劳动密集型的产业构造向技术密集型社会转变的产物。大量生产、大量消费以及消费模式和销售环境的变化，要求出现新的流通渠道；而相对的超市、百货购物中心等新的流通渠道的产生，人工费用也不断上升；再加上场地的局限性以及购物的便利性等这些因素的制约，无人自动售货机作为一种的机器便应运而生了。
直到2017年，这种僵局才有所改变。
2017年无人零售概念大火，众多资本、玩家一起参与，短短一年时间，总融资金额达60多亿元。
当时无人零售业态方向主要分为三类：无人货架、无人超市、无人售货机。
可惜仅一年，挑战人性的无人货架及技术达不到商业要求的无人超市消失匿迹，只留下一地鸡毛。
但是，无人售货机却活了下来。
信用支付体系的建立
因为是先拿货，后付款的逻辑，所以怎样运营商能收到钱是关键。
当前智能售货机主要使用的是和支付宝的信用支付功能，当消费者次扫码购物时，需要开通小额免密扣款功能，这样在购物关门后，系统才能自动扣款，保障商家利益。后来为了降低坏账率，和支付宝也相继推出了信用分方案，进一步降低了运营商经营的风险。
当然，RFID识别技术方案，也有一定的局限性，比如标签成本比较高（单个标签成本在3毛左右），所以一般低单价的商品不建议运营商上架；
其次RFID信号识别受金属、液体等材料干扰，所以对运营商贴标及陈列要求较高，这无疑会降低运营效率，增加运营成本；
还有标签也存在被撕掉而产生货损的风险，这对设备投放点位消费者素质也有一定要求。
动态视觉柜在和底端各安装了一个高清摄像头，当用户扫码开门购物时，系统自动录制购物视频，并上传云端，系统通过动态视觉算法自动识别出用户拿取的商品，从而推出订单免密扣款。
顾名思义，混合识别算法是指一台智能售货机使用了2种或以上识别方案的柜机。当前市场上以动态识别方案+重力感应识别方案为主。
当用户购物时，机器会采集用户所拿商品的重力数据和购物视频数据，同时将这两种数据上传云端系统，通过复合算法模型进行计算，然后综合判断出用户拿了什么东西，从而推出订单。
相比动态识别方案，这种混合识别方案的识别准确率会高一些，但是不足之处也是有的，比如机器成本比较高；硬件结构较复杂，导致出现故障的可能性也加大；还有机器操作的流程也复杂一点，降低了运营效率等。
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