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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。

这种无人售货机相比传统的自动售货机，虽然做的事是一样的，都是卖货，但是无论从产品形态、功能，还是涉及的技术方案及配套的SaaS系统，都与传统自动售货机有根本性的差异。

为了区别，我们称之为：智能售货机。

智能售货机大的特点，是开门式购物，消费者只需扫码（或刷脸）打开门，柜内的所有商品，消费者可以随意挑选1件或多件，然后关门即可自动结算。

这种颠覆式的购物体验，主要依赖于几个关键技术的发展。

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。

动态视觉识别方案是在RFID及静态图像识别方案上发展而来，是目前市面上智能售货机使用的比较完善的识别方案了，克服了前两种识别方案很多局限之处。如：

① 同样支持多品类商品上架，但是动态视觉方案不再需要标签，运营成本会低很多，而且动态视觉方案柜机成本也比较低；

② 同样是AI视觉算法，动态视觉方案比静态视觉方案也方便操作很多，新品学习免费，且运营商可以自主学习，而且学习周期短可以缩短至1天。

③ 商品陈列自由度比较高，可以堆叠，充分利用空间，商品满载数比RFID方案及静态方案高出20%-30%。

不过，由于动态视觉系统对接的是视频流，这对服务器造成的压力较大，占用的系统资源也较多，所以订单识别速度相对较慢。

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。