無人便利店顛覆傳統零售,這些新技術推動發展
無人便利店這個讓人“剁手于無形”的商店,以“顛覆者”的姿態賺足了眼球——集成了機器學習、計算機視覺、物聯網等領先的人工智能系統。線上線下融合的“新零售”已經從一個概念真真切切地走到了我們面前。
現如今出門不帶現金,“掃一掃”完成付款我們已經很習慣,但無人便利店連“掃一掃”都省了,掃碼進店后全程不需要再掏出手機,選完商品進入一道閘門,手機會自動結算完成扣款,感覺就像“免費”一樣。這神奇購物方式的背后到底運用了哪些新科技?
以RFID技術為基礎的設備
目前,市面上的無人便利店基本有以下四種技術形態,第一種就是相對簡單傳統的二維碼掃碼技術;第二種是貼RFID標簽識別技術;第三種是基于卷積神經網絡的視覺識別技術;第四種是視覺識別的基礎之上添加視頻識別與傳感器混合的技術,相對較為復雜,難以實現。
在“ 即買即走” 的極致體驗背后,其實是人像識別、商品識別、自助支付、大數據分析、IOT(物聯網)、區塊鏈等集成的系統。簡單來說,就是利用計算機視覺和生物識別技術識別身份,店內遍布的攝像頭和傳感器感應記錄人和物品的移動。業內專家認為,目前無人便利店的性質更多的是以概念店的形式搭建的一套解決方案,真正要實現商業應用,還有諸多問題需要解決。其中,商品識別和相關聯的商品防盜損就是核心環節。比如,沃爾瑪曾經推出過一個名為“ Scan&Go” 的項目,用戶在購物時使用iPhone對物品進行掃描,結束后可自助結賬,但因沒能解決過高的商品盜損率而最終成為智能超市探索路上的“先烈”。那么,這次新晉“網紅”無人便利店是通過什么技術手段實現商品識別的?
據相關技術人員透露,無人便利店店內商品采用的是RFID技術。RFID標簽識別是市面上使用較多的技術,簡而言之,該技術給每一個商品貼一個RFID標簽,每一個商品都有自己獨特的命名,比如貨架上有100瓶可樂,當顧客支付了可樂1,卻拿走了可樂1和可樂2時,閘機不會放行。
RFID是無線射頻識別技術,能遠距離(30m)識別,使用方法是將RFID電子標簽貼在物品上,通過裝有讀寫器的區域時就能被感應識別。商品只要進入掃描區域,可以瞬間同步完成所有的商品累積計算。目前普遍的做法是將RFID芯片置入商品的外包裝中來感應商品,這是智能包裝領域相對比較成熟的一種應用,因而成為了目前無人便利店背后識別商品最可靠的技術支撐。RFID是目前最適合應用在無人便利店商品包裝上的技術,不過,它也存在著成本高的弊端,所以更適合高價值商品,如果未來RFID芯片成本降低,那廉價的商品也可以采用,RFID應用將會更加廣泛。

智能包裝完善購物環節
智能包裝主要指通過云計算、移動互聯網、物聯網等技術,實現了在產品包裝上使用二維碼、AR增強現實(圖像識別)、隱形水印、數字水印、點陣技術、RFID電子標簽等對產品的信息進行采集,進而構建智慧物聯大數據平臺,實現產品防偽、追溯、移動營銷、品牌宣傳等功能。除了RFID電子標簽技術,專家還看好下一步AR增強現實技術在無人便利店商品中的應用。A R增強現實是通過圖像識別將虛擬場景和現實畫面融合,達到商品跟消費者的互動,實現商品信息的數字化和創意營銷功能。這些還是基礎性應用,商品消費背后大數據的挖掘才是真正的金礦。
“每個包裝上的RFID擁有唯一的編碼,當商品信息和消費者信息打通,商品在哪里生產、被誰買走、是不是真貨、哪個顧客喜歡買什么??這些都可以通過大數據挖掘,然后給每個消費者做個性化推薦。無人商店帶來的沖擊是巨大的,智能包裝技術與無人便利店深度融合的趨勢不可阻擋。”
智能包裝作為新零售生態格局中的一員,技術和應用場景將不斷被重構。在無人便利店這一新業態背后,技術也將驅動商品從生產廠家源頭上完成智能化輸出,最終帶來無人便利店購物環節的完美體驗。
依托技術推動發展
目前,打出無人便利店招牌的企業不少,根據單人/多人,半自動/全自動這兩個衡量指標,我們可以將它們分為多個類別,主要涉及刷碼進門、刷臉進門、刷手掌靜脈進門、掃碼支付、I C標簽+RFID(無線射頻識別)支付、用戶行為分析支付等諸多技術。其中“ 半自動+多人” 是企業最為集中出現的領域,也是最受資本看好陣營,它的技術與應用場景相對成熟,可以短期內鋪開,并找到相應商業模式。
專家指出,無人便利店火爆的背后,圍繞著新技術所帶動的RFID標簽、冷凍保鮮設備、傳感器等的研發和制造以及圍繞著大數據精準定位、人臉識別等新技術的開發,都將產生大量的新型工作機會,也會創造更大的社會財富和價值。
在線上紅利逐漸稀薄的今天,無人便利店可以看作是科技推動線下經濟發展、推動傳統零售業升級的一個絕佳案例。隨著人力成本的進一步提升,未來將會有更多的重復性勞動被機器所替代,我們離“無人化”時代也會越來越近。
                                        
                                        
                                        
                                        
                                        


