無人商業(yè)的臺風(fēng)已起， 這四大AI技術(shù)將成為支撐無人經(jīng)濟(jì)的絕對勢力（上）

　　一、人臉識別的商用現(xiàn)狀

　　1.人臉識別會員系統(tǒng)

　　任何一種實體經(jīng)濟(jì)，都離不開會員系統(tǒng)。

　　人臉作為最能代表人身份信息的介質(zhì)，為無人經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)入口。

　　目前，不少高端店面已把人臉識別集成在店鋪CRM系統(tǒng)，成功打通會員信息。過去，顧客只有在支付時拿出會員卡營業(yè)員才能得知身份。這時候，不少零售店有一新需求：能否在顧客入店時，通過AI系統(tǒng)自動識別其身份，隨后通過終端設(shè)備提醒服務(wù)員：已有VIP會員進(jìn)入店鋪，并以可視化的形式，提供對方的核心信息與用戶畫像，以便讓服務(wù)員提前為特需顧客提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

　　隨著人臉識別在遠(yuǎn)場場景中的成熟，這一構(gòu)想正在走進(jìn)現(xiàn)實。

　　當(dāng)下，優(yōu)秀AI公司的靜態(tài)人臉識別準(zhǔn)確率已經(jīng)高達(dá)99%以上，遠(yuǎn)超人眼。但這只是各種環(huán)境友好的前提下：如近距、光照良好、攝像頭清晰等等。

　　而在零售店面屬于動態(tài)場景，因此要想用好人臉識別，對攝像頭有一定要求，不過目前市面上很多廠商都能提供滿足要求的高清聯(lián)網(wǎng)攝像頭。

　　以百度人臉識別應(yīng)用在線下藥店為例，人臉會員識別系統(tǒng)關(guān)鍵在于一塊運行Android操作系統(tǒng)的主板，主板會在本地對視頻和圖像進(jìn)行去重等預(yù)處理，然后再上傳到百度的云端服務(wù)器進(jìn)行人臉識別。

　　之所以在前端先對人臉進(jìn)行預(yù)處理，主要是為了確保人臉信息采集的效率和效果。

　　在店鋪場景，絕大部分商家的網(wǎng)絡(luò)是普通的家庭ADS寬帶網(wǎng)絡(luò)，帶寬非常有限，不可能把所有視頻都上傳到云端，也不可能安裝一兩萬元的昂貴設(shè)備。將大量智能算法放在前端硬件上實現(xiàn)，可大幅降低云端服務(wù)器壓力。

　　顧客從入店到離店，期間會產(chǎn)生大量視頻和圖像。但系統(tǒng)并不會把每一幀圖像都上傳，而是進(jìn)行去重處理，可理解為選取一幀優(yōu)質(zhì)的、便于識別的人像圖片上傳到云端。

　　而將“識別”放到后端則是因為會員人臉庫較為龐大，大規(guī)模的人臉檢索能力，在云端更快地完成萬級別乃至百萬級別的人臉檢索，并在極短時間內(nèi)實時反饋識別結(jié)果，避免會員人臉信息的增加，對識別速度產(chǎn)生影響。

　　這種前、后端的組合應(yīng)用方式既確保了識別效果，又盡可能保障了識別效率。

　　雖然市面上不少攝像頭廠商的產(chǎn)品可以滿足人臉識別要求的高清度，但會員系統(tǒng)的面臨的挑戰(zhàn)在于，實際應(yīng)用場景存在各種各樣的復(fù)雜環(huán)境限制，如現(xiàn)場光照、店內(nèi)遮擋物、網(wǎng)絡(luò)條件、攝像頭角度等，這些都會影響到識別的準(zhǔn)確率。

　　人臉識別的有效范圍則主要取決于可以捕獲到的最小人臉，要兼顧清晰度、姿態(tài)、光照等條件限制?？紤]到實際的應(yīng)用場景，這主要取決于攝像頭本身的能力，不同的場景對攝像頭的要求也不盡相同。因此，最終的識別效果，不僅關(guān)乎識別技術(shù)，還依賴于產(chǎn)品策略。比如，對于強(qiáng)光和夜晚弱光等情況，可以通過調(diào)整攝像頭位置，確保不逆光、室內(nèi)燈光正常來滿足識別條件。

　　以普通藥店為例，系統(tǒng)一般需要配置3-4個攝像頭，安裝在店鋪入口處，室外1-2個，室內(nèi)2個。系統(tǒng)識別速度非?？?，即使有三五個人同時進(jìn)店，也只要1-2秒就能全部識別。此外，市場上這類方案同時具備大規(guī)模人臉庫搜索能力，可支持龐大的會員人臉庫查詢;具備組件化SDK、接口和配置后臺;同時還支持多攝像頭設(shè)備ID配置管理、端人臉圖像輸出推送地址配置、人臉過濾與分析策略配置，方便低成本高效集成。

　　引入系統(tǒng)后，店家可在會員注冊環(huán)節(jié)采集會員的人臉信息，形成會員人臉庫。店員征求顧客的同意后，將通過CRM系統(tǒng)的手機(jī)客戶端拍攝顧客的人臉照片存儲到后臺。

　　當(dāng)顧客再次進(jìn)店消費時，系統(tǒng)便會實時自動捕獲消費者人臉，調(diào)用云端人臉識別接口，與會員人臉庫進(jìn)行比對，準(zhǔn)確識別出會員身份信息，并實時反饋給商家的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)聯(lián)動。通過營業(yè)助手APP對會員的到訪次數(shù)、購買記錄、消費頻率等會員信息快速了解后，在顧客選擇商品時，營業(yè)員可以提供更科學(xué)更安全的服務(wù)。

　　至于常訪顧客，則由業(yè)務(wù)方根據(jù)業(yè)務(wù)需要自行設(shè)計業(yè)務(wù)邏輯和產(chǎn)品方案，決定是否存儲人臉圖像等信息。

　　2.非會員回頭客識別系統(tǒng)

　　上述內(nèi)容談到的是對會員識別，當(dāng)然，除了識別已注冊會員的顧客外，市場上還有部分供應(yīng)商，會根據(jù)過往的未注冊會員的到訪與在某些柜臺停留時長的歷史，為其建立回頭客人臉庫和用戶畫像。當(dāng)非會員第N次進(jìn)入該店鋪時，人臉識別系統(tǒng)可從顧客進(jìn)店就能識別他的過去留下的“歷史”與“個人屬性”。

　　相比而言，會員識別相對簡單，因為有會員庫，正常抓拍比對即可;但回頭客必須與歷史庫中的海量人臉進(jìn)行秒級比對，對識別速度和識別準(zhǔn)確率均是極其苛嚴(yán)的要求。

　　重點服務(wù)長訪客，對于線下實體店鋪從提升銷售額的角度來看，有一關(guān)鍵維度：提升客戶轉(zhuǎn)化率。

　　3.實體店刷臉支付系統(tǒng)

　　人臉識別除了可應(yīng)用在會員識別與回頭客識別系統(tǒng)中外，支付也是極佳的落地場景。

　　兩年前，馬云第一次在漢諾威電子展的大屏上向全世界演示“刷臉支付”技術(shù)，引得滿堂喝彩。當(dāng)時很多實體商家期待馬上就能使用之際，“刷臉支付”卻遲遲未能走向商用。兩年間，新技術(shù)和新概念層出不窮，但“刷臉支付”的最新進(jìn)展仍然時刻牽動著人們的神經(jīng)。9月1日，支付寶在肯德基的KPRO餐廳上線刷臉支付，正式將“刷臉支付”推向了商用。

　　刷臉支付的具體步驟如下：

　　在自助點餐機(jī)上選好餐，進(jìn)入支付頁面;選擇“支付寶刷臉付”，然后進(jìn)行人臉識別，大約需要1-2秒;再輸入與賬號綁定的手機(jī)號，確認(rèn)后即可支付。支付過程不到10秒。

　　已經(jīng)進(jìn)行支付寶實名認(rèn)證的用戶，首次使用“刷臉支付”時，可以直接在支付寶APP上開通該項功能;未進(jìn)行實名認(rèn)證的用戶則還需要進(jìn)行人臉驗證，建立人臉庫信息。

　　目前，支付寶的“刷臉支付”功能已經(jīng)能夠應(yīng)對“多人+濃妝+換發(fā)型”的復(fù)雜場景。

　　首先，人臉識別從線上遷移到線下，要突破幾大難點。與“刷臉登錄”相比，“刷臉支付”難度更大。一是支付對安全性要求更高，其次，刷臉支付是在線下公共設(shè)備和開放環(huán)境下進(jìn)行，真實場景復(fù)雜多變：白天和晚上的光線不同、不同人群面對攝像頭的角度和姿勢各異，識別難度更高。

　　因此此前行業(yè)里多是在特定場景下內(nèi)測，未能商用。刷臉支付對安全性和便捷性有著極高的要求，如何同時滿足這兩個要求，需要解決一系列技術(shù)和產(chǎn)品難題。

　　這時候必須通過軟硬件的結(jié)合，用智能算法與風(fēng)控體系綜合保證金融級準(zhǔn)確性和安全性。

　　活體檢測的作用

　　在今年的央視315晚會中，主持人使用專業(yè)視頻處理軟件展示合成后的人臉，并通過外部輸入控制合成人臉的抬頭、低頭等動作，成功地對人臉識別進(jìn)行了破解。因此，確認(rèn)攝像頭前的人臉是“真人”顯得尤為重要。以肯德基KPro刷臉取款為例，肯德基在點餐機(jī)上配備了3D紅外深度攝像頭，在進(jìn)行人臉識別前，會通過軟硬件結(jié)合的方法進(jìn)行活體檢測，來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的，能有效避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。

　　除此之外，市場上也有專用的紅外雙目攝像頭產(chǎn)品，通過同時采集紅外光和可見光作為輸入數(shù)據(jù)，通過紅外成像、立體成像檢測、紅外與可見光成像匹配識別，分析人臉皮膚的紋理及微小動作帶來的規(guī)律變化，實現(xiàn)人臉識別和活體檢測。

　　360人工智能研究院院長顏水成博士曾談到，相關(guān)技術(shù)廠商不僅要關(guān)注人臉比對的準(zhǔn)確率，在涉及隱私、支付等場景使用時，應(yīng)當(dāng)將人臉與聲紋、指紋、虹膜及其他生物認(rèn)證信號相融合，多個方面同時發(fā)力，從而提高安全門檻，保障用戶安全。

　　目前比較前沿的紅外雙目專用攝像頭解決方案，運用紅外雙目攝像頭，通過同時采集紅外光和可見光作為輸入數(shù)據(jù)，結(jié)合硬件專用的應(yīng)用驅(qū)動功能，通過紅外成像、立體成像檢測、紅外與可見光成像匹配識別，以及其他保密的技術(shù)，實現(xiàn)快速活體檢測、人臉識別。綜合近紅外和可見光照進(jìn)行活體檢測，可以分別進(jìn)行：紅外照與可見光照比較，立體成像檢測等，活體檢測準(zhǔn)確率更高,有效從紅外光，立體成像等多種角度進(jìn)行活體檢測，并且人臉識別準(zhǔn)確率更高，全面解決了視頻、照片、面具等各類攻擊，遠(yuǎn)超單可見光、單紅外光的防攻擊技術(shù)，總體安全性極高。

　　手機(jī)號校驗的技術(shù)出發(fā)點

　　很多人不理解，為什么肯德基刷臉支付在進(jìn)行人臉識別后，還需要輸入與賬號綁定的手機(jī)號進(jìn)行校驗?僅僅是為了提高了安全性嗎?不止是。

　　與支付寶相同的是，京東之家的“刷臉支付”也需要輸入手機(jī)進(jìn)行輔助認(rèn)證，但后者只需要輸入手機(jī)號的后四位。

　　從技術(shù)角度講，輸入電話號碼，不僅可增加安全性，同時也增加了準(zhǔn)確性。

　　“刷臉支付”實際上是通過電話號碼將1：N的人臉識別問題轉(zhuǎn)換成了1:1的人臉識別問題。在1：N的人臉識別場景中，當(dāng)人臉庫規(guī)模達(dá)到3000人以上時，對人臉識別算法的識別精度將是一個很大的考驗，而且人臉庫規(guī)模越大，難度越大。

　　輸入全部手機(jī)號+人臉識別和刷臉登陸時可看作是1:1識別，不過是先做1：N(識別)再做1:1(識別)。僅輸入手機(jī)號后四位，雖然本質(zhì)也是1：N，但通過手機(jī)號后四位將N的范圍縮小。假設(shè)有1億用戶，通過手機(jī)號后四位可能把N減小到1萬，再通過地域權(quán)重，基本可以得到一個比較好的結(jié)果。

　　不少人臉識別廠商稱自己的人臉識別庫容能做到上百萬，實際針對的是1:1人臉識別，即可以做到從百萬人臉庫數(shù)據(jù)中，先通過身份證、社?？ɑ蛘咛囟ㄙ~號從服務(wù)器后臺提取指定的人臉信息，將此人臉信息與當(dāng)前人臉信息比對，判讀“他”是否與該身份證、社保卡或者特定賬號的人臉信息匹配，而不是從百萬人的數(shù)據(jù)庫里純刷臉識別出“他”是誰。

　　1：N人臉識別的準(zhǔn)確率還要加上先決條件——Top N。因為人臉識別的輸出結(jié)果是“相似度”，也就是識別的是一張人臉和另一張人臉的相似程度，而不是“絕對值”。在公安的被動查詢場景中，只要TOP20、TOP50中有一個比較好的準(zhǔn)確率就已經(jīng)表現(xiàn)不錯，實現(xiàn)起來相對容易。而在支付場景中，要實時分析這個人到底是不是賬戶的主人，就要求TOP1有很高的準(zhǔn)確率。

　　提高識別準(zhǔn)確率主要有兩種途徑，一是從理論的角度，不斷提升算法;二是從產(chǎn)品和工程的角度，盡量在不打擾用戶的情況下縮小N值。由于“刷臉支付”的誤差率要控制在十萬分之一甚至百萬分之一以下才有商用價值，前者的可行性較低。支付寶和京東采取的都是后一種做法，更多是屬于產(chǎn)品策略上的創(chuàng)新。

　　二、商品檢測與識別

　　零售的本質(zhì)是構(gòu)建人與貨物的關(guān)系，人臉作為人獨一無二的身份信息，在很多環(huán)節(jié)能為零售起到銷售支持。而商品作為與人在零售場景中產(chǎn)生關(guān)系的物體，同樣是智能無人技術(shù)需要攻克的地方。

　　1.基于AI的商品檢測與識別

　　Amazon Go最大的亮點是顧客拿走或者放回物品的同時，用戶手機(jī)里的系統(tǒng)(該系統(tǒng)與Amazon Go商店的信息中樞無延遲地同步進(jìn)行更新)會自動更新清單，然后用戶直接離開商店即可。

　　此前亞馬遜提交的兩份核心專利：“偵測物體互動和移動”和“物品從置物設(shè)備上的轉(zhuǎn)移”，就是利用軟硬件，圍繞商品的檢測和識別展開。

　　一般而言，如果從顧客的角度來判斷購買行為顯然會非常復(fù)雜，但從貨架的角度來看就要簡單得多，此時的核心動作只有兩種，即拿走或放回，Amazon Go是如何做到的呢?

　　首先貨架前的攝像頭會采集用戶手在進(jìn)入貨架平面前的圖像，當(dāng)用戶手在貨架上拿上商品離開時，此時的圖像亦會被采集，然后將兩次采集的圖像進(jìn)行對比，判斷出用戶是拿出貨物還是放入貨物。確認(rèn)了物品的拿出與放回，這可看作商品檢測環(huán)節(jié)，其次就是識別：知道哪些商品被拿出或者放回。

　　對被拿走的商品，可分兩種情況，即物品處于原本所在的位置上，此時商品直接被標(biāo)識于系統(tǒng)中，只需利用傳感器即可感知到該物品被拿走;當(dāng)商品與原本位置不一致時(通過圖像識別該位置與現(xiàn)有商品不一致時)，盡管Amazon Go系統(tǒng)會對錯放商品進(jìn)行圖片對比檢索(與數(shù)據(jù)庫內(nèi)的圖片進(jìn)行比較)識別，但Amazon Go此時往往無法很好地對商品進(jìn)行識別，這是AmazonGo的一個BUG，當(dāng)然出現(xiàn)這種情況時，Amazon Go會提醒工作人員將商品放回正確的位置了。

　　最后，Amazon Go內(nèi)的商品是如何實現(xiàn)與人關(guān)聯(lián)的?這就需要依靠室內(nèi)定位技術(shù)。Amazon Go定位依靠的是圖像分析以及音頻來實現(xiàn)，首先通過店內(nèi)的攝像頭檢測用戶及其方位，同時商店貨架或者天花板內(nèi)的多個音頻根據(jù)各聲音時差分析出用戶的位置，此外，用戶手機(jī)的GPS以及WIFI信號亦能協(xié)助定位的實現(xiàn)。

　　Amazon Go目前定位上存在一些技術(shù)問題，比如較多顧客擁擠在一個區(qū)域時，此時的圖像分析會對系統(tǒng)GPU形成高負(fù)荷，而其他定位技術(shù)亦會因精度問題導(dǎo)致誤差，此時定位的可靠性會大打折扣，這也是后續(xù)Amazon需要持續(xù)解決的問題。

　　Amazon Go采用的機(jī)器視覺識別、深度學(xué)習(xí)算法和傳感器融合等技術(shù)都是目前最前沿的新興應(yīng)用技術(shù)，Amazon在無人商店領(lǐng)域的技術(shù)積累可謂全球領(lǐng)先，但正是這些領(lǐng)先技術(shù)的加持，使得Amazon Go造價不菲。據(jù)悉，一個Amazon Go可能需要千萬美元級別的投入。

　　2.基于RFID的商品檢測與識別

　　目前市場上鮮有能做到像Amazon Go這樣“即拿即走”的購物模式，但這種體驗背后的代價就是超高成本、復(fù)雜、容易出錯等問題。相比而言，基于RFID技術(shù)的方案相對簡單也更可靠。

　　市面上不少無人便利店內(nèi)商品包裝上皆貼有RFID標(biāo)簽，避免了像Amazon Go那樣需要進(jìn)行復(fù)雜的圖像識別過程，但也可以起到節(jié)省人力的作用，不失為向第一類“無人零售店”過渡的一種辦法。

　　RFID工作原理主要是通過射頻信號自動對目標(biāo)對象進(jìn)行自動識別并獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，工作運轉(zhuǎn)過程全程自動化無需人工干預(yù)，是一種非接觸式的自動識別技術(shù)。

　　從概念上講，RFID類似于條形碼技術(shù)。條形碼技術(shù)是將條形碼信息依附在物品上，通過掃描槍對物品上的條形碼進(jìn)行掃描，從而獲得物品的信息。而RFID技術(shù)將RFID標(biāo)簽依附在物品上，通過射頻信號將標(biāo)簽中的信息讀取到RFID讀取器中，從而獲得物品的特有信息。相較于傳統(tǒng)的條形碼，RFID技術(shù)優(yōu)點如下：

　　快速掃描：RFID辨識器可同時辨識讀取多個RFID標(biāo)簽，相比之下，條形碼每一次只能有一個條形碼受到掃描。

　　穿透性和無屏障閱讀：在被覆蓋的情況下，RFID能夠穿透紙張、木材和塑料等非金屬或非透明的材質(zhì)，并能夠進(jìn)行穿透性通信。而條形碼掃描機(jī)必須在近距離而且沒有物體阻擋的情況下，才可以辨讀條形碼。而“無人零售店”之所以能做到無人收銀，也主要是利用了RFID技術(shù)的這一特點。

　　數(shù)據(jù)的記憶容量大：一維條形碼的容量是30個字符左右，二維條形碼最大的容量可儲存2至3000字符，RFID最大的容量則有數(shù)兆字符，隨著記憶載體的發(fā)展，數(shù)據(jù)容量也有不斷擴(kuò)大的趨勢。

　　體積小型化、形狀多樣化：RFID在讀取上并不受尺寸大小與形狀限制，不需為了讀取精確度而配合紙張的固定尺寸和印刷品質(zhì)，不像條形碼容易產(chǎn)生形變和破損等問題而導(dǎo)致無法識別。此外，RFID標(biāo)簽更可往小型化與多樣形態(tài)發(fā)展，以應(yīng)用于不同產(chǎn)品。

　　RFID技術(shù)相對已經(jīng)較為成熟，但是RFID信號遇到液體、金屬易衰減屏蔽，黏貼麻煩易被撕毀，尺寸和感應(yīng)距離難協(xié)調(diào)，成本也不低。

　　RFID的四大技術(shù)硬傷

　　RFID方案飽受詬病的就是成本較高。不過近年來，隨著技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用場景增多，RFID標(biāo)簽的成本已有所下滑，RFID標(biāo)簽單個成本約在五角錢左右。

　　其次是漏讀。在實際體驗過程中，當(dāng)消費者把所有商品放置在感應(yīng)區(qū)時，商品自然堆積在了一起，此時系統(tǒng)只識別出了四件商品。如果把多件商品均勻攤開，系統(tǒng)這才識別出所有商品。之所以會出現(xiàn)漏讀現(xiàn)象，是因為芯片和天線之間沒有發(fā)生接觸。解決的途徑主要有三種：一是提高標(biāo)簽的靈敏度，降低標(biāo)簽的最小喚醒功率;二是增加讀寫器的信號強(qiáng)度;三是改善信號場的設(shè)置，通過機(jī)電協(xié)同，避免死角的出現(xiàn)。

　　少部分商家采用超高頻方案，而絕大部分公司則采用的是高頻方案。相對于其他頻段的RFID技術(shù)，超高頻RFID具有一些顯著的技術(shù)優(yōu)勢：

　　靈敏度高：靈敏度決定了識別的商品的距離。

　　采集數(shù)據(jù)的速度最快：高頻和低頻RFID采集數(shù)據(jù)的速度是以秒為單位計算，而超高頻的識別速率則是毫秒級的，可以帶來更好的用戶體驗。

　　多標(biāo)簽的數(shù)量：低頻和高頻RFID同時識別的標(biāo)簽數(shù)量局限性較大。

　　成本低：超高頻RFID標(biāo)簽的成本要比低頻和高頻低50%甚至更多。前者的起步價為幾毛錢，后者的起步價則為幾塊錢。

　　但國內(nèi)擁有成熟超高頻RFID方案的廠商少之又少。

　　第三是速度。結(jié)算完畢后，顧客需要帶著已買單的商品經(jīng)過一個感應(yīng)區(qū)，感應(yīng)區(qū)會自動識別是否有未支付的商品。如果沒有，系統(tǒng)就會提示顧客推門離開，整個過程耗時約5秒。而隨著顧客購買的商品數(shù)增加，即使系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別，耗時也將進(jìn)一步增加，嚴(yán)重影響用戶體驗。

　　第四是止損。無論對于大型商超還是小型便利店，止損都是一個亙古不變的難題。止損率的輕微浮動對于零售行業(yè)來說都是致命的，而無人零售面臨的止損問題更是極為嚴(yán)峻。采用RFID方案的無人便利店面臨的止損挑戰(zhàn)主要來源于兩方面：一是顧客惡意損毀RFID標(biāo)簽;二是顧客刻意屏蔽標(biāo)簽的信號，比如用手或錫箔紙遮擋標(biāo)簽。

　　RFID如何更好的發(fā)揮作用?

　　雖然RFID單一技術(shù)并不能解決無人零售場景中的所有問題，但它仍有存在必要，而且擁有許多機(jī)器視覺并不具備的優(yōu)勢，比如實時監(jiān)測庫存和商品的熱力分布。

　　未來商業(yè)的一大趨勢就是數(shù)據(jù)的實時化和智能化。RFID實時、精準(zhǔn)獲取海量數(shù)據(jù)的能力，如果能夠結(jié)合高效的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，就可以為C、B端的協(xié)同和供應(yīng)鏈優(yōu)化提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

　　圖像識別或者說商品識別只是無人零售這個新興行業(yè)最前置的環(huán)節(jié)，不代表整個無人便利店的技術(shù)體系。繽果盒子目前正在摸索的是無人便利店后端的管理模式，即“高效地進(jìn)行突破，精準(zhǔn)定位到個體”。

　　多技術(shù)混合：多技術(shù)融合是未來無人零售解決方案的發(fā)展趨勢。

　　海外有些項目通過一個具有RFID功能的讀取器和帶有商品二維碼的安全扣以及具備自主結(jié)賬功能的系統(tǒng)來實現(xiàn)。

　　首先，顧客把想要買的商品放到專用的讀取器上，讀取器會識別這些物品并將價格和稅款顯示出來;然后，系統(tǒng)會詢問顧客是否想要紙質(zhì)的小票，或者直接email給他;在顧客付款之后，還要把安全扣放入一個小槽里面來解鎖。如果這是一個已經(jīng)買過的商品，安全扣則自動被解鎖。

　　具體場景對應(yīng)具體方案：即技術(shù)的發(fā)展必須牢牢貼合實際應(yīng)用場景。無人便利店是一種全新的零售業(yè)態(tài)，此前RFID廠商并未有針對性地為這一場景設(shè)計產(chǎn)品。未來積累了一定經(jīng)驗之后，應(yīng)用RFID方案的無人便利店還有望得到進(jìn)一步優(yōu)化。

　　另外，在某些特殊場景中，RFID技術(shù)也能揚(yáng)長避短，充分發(fā)揮其價值。比如應(yīng)用于很多餐廳的RFID自助結(jié)算餐臺。

　　RFID自助結(jié)算餐臺配備了多種色彩的餐具，每一種色彩對應(yīng)一個價格，碗碟內(nèi)置RFID標(biāo)簽供餐臺讀取價格信息進(jìn)行結(jié)算，一小時可以完成上千人次的自助結(jié)算，僅需一名操作員站在設(shè)備后維持結(jié)算秩序即可，大大提高了結(jié)算效率。

　　無人零售對整個行業(yè)來說都是一個全新的命題，不管傳統(tǒng)企業(yè)還是初創(chuàng)公司都還處于探索階，還在不斷嘗試和驗證各種技術(shù)的可行性。小空間的亞馬遜方案可能會再次出來，但是商業(yè)化確實很難。RFID方案會被放棄，自助掃碼的方案會存在變種。

18年初最值得參加的一場無人零售線下酒會

　　時間：2018年1月31日 15:30 - 20:00

　　地點：深圳市福田區(qū)財富大廈4樓臻品軒(深圳會展中心附近)

　　規(guī)模：150人左右

　　費用：AA制，每位200元，提供星級酒店豐富晚餐一頓，另有禮品及現(xiàn)場抽獎環(huán)節(jié)

　　聯(lián)系人：嚴(yán)立（客戶總監(jiān)） 15828138155；徐永紅（執(zhí)行主編） 13266695570

　　主辦單位：中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用聯(lián)盟

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