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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。
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