无人商店风起云涌带动机器视觉、语音识别、RFID需求

无人商店带动新零售业态iiMediaResearch（艾媒咨询）数据显示，2017年无人零售商店交易额预计达389.4亿元，未来五年无人零售商店将会迎来发展红利期，2020年预计增长率可达281.3%，至2022年市场交易额将超1.8万亿元。2017年中国无人零售商店用户规模仅有600万，未来五年用户规模将大幅增长。至2022年，用户规模可达2.45亿人。从经营角度来看，无人便利店能够减少人工成本，扩大应用场景，同时具备可规模化复制能力。从消费需求来看，无人便利店的消费习惯在90后、00后体现的很明显，在70后、80后的中产富裕阶层也体现的越来越明显。

无人商店风起云涌淘咖啡问世从2016年亚马逊推出AmazonGo以后，国内业者也相继推出无人商店，例如：便利蜂、罗森无人化便利店；TakeGo无人店2017年2月份在北京芝麻信用大会上亮相，它由深兰科技推出的快猫智能零售系统实现；2017年6月，欧尚、大润发等大型超市开始尝试BingBox无人店模式。2017年6月25日，在上海深兰科技联合蚂蚁金服，支付宝，英伟达等发布了三款TakeGo无人店技术，娃哈哈更与深兰科技则签订了3年10万台Takego无人店协议。随后，乳业大佬伊利也计划在2000多个社区内推广和深兰科技合作推出的无人便利微店。近日则是在2017淘宝造物节上，阿里实验室筹划已久的无人零售计划淘咖啡亮相。它是一个占地达200平方线下实体店，将集商品购物、餐饮于一身，可容纳用户达50人以上，免去排队、无需扫描、甚至不掏手机的线下快闪店。它试图通过一体化的实体店无人结算解决方案，赋予实体店和线上一样创造便捷高效体验、依靠数据进行智能化运营的能力，形成线上线下贯通的闭环，将阿里巴巴电商板块的核心能力灌注到线下消费场景。相比于AmazonGo，淘咖啡把支付功能设计在了分拆到了离店时的支付门上，货架区则是用视频信息捕捉来优化运营，帮助结算。涉及的技术包括多摄像头与传感器结合、计算机视觉、人工智能、深度学习等方面，具体到场景中，入场生物识别等技术负责对顾客进行身份验证与淘宝ID绑定；走进货架，拿起商品，除了生物识别之外，还有数据追踪，用以记录货架的库存状态和消费者购物时的心情走向；结算门会有图像识别技术等等。无人商店带动机器视觉、语音识别、RFID需求目前国内市场上常见的无人店有两类，一类是机器视觉技术无人店，一类是RFID技术无人店，还有部分自动售货机组合。AmazonGo、淘咖啡及takego可划为第一类；第二类则主要是711、罗森无人店等。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（CMOS和CCD）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。其次，RFID通过无线射频识别技术，用于三大流程处理：预识别（身份）模式、免识别（身份）模式和全开放模式。预识别（身份）模式是指用户在打开智能商品柜或无人店大门时需先进行身份识别后方可进行购物；免识别（身份）模式是指用户无需进行身份识别即可进行商品购物，门禁自动锁死，消费者在支付成功后门禁开启；全开放模式是指用户可自由出入店内，并可自由选择商品，消费者在选择商品并扫码完成支付后出店。除了机器视觉和RFID这两大类技术之外，语音识别也是目前一些无人零售店有用到的技术。包括国内的科大讯飞、思必驰、云知声等厂商，还有近日发布的天猫精灵所采用的自然语言处理以及声纹识别技术等等。

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