无人智能售货柜各有千秋,你怎么看?

点击次数:  更新时间:2019/4/1 14:47:53

说起新零售,那不得不提起无人售货柜。无人售货便利店是中国零售业领域的新星,是集成了高品质的商品服务和先进信息技术的零售服务体,更是未来零售业商业模式和结构调整的方向之一,它的生命力和潜力已经得到了市场充分的验证。那么市面上各种技术无人智能售货柜各有千秋,你怎么看呢?

目前市场上最常见的无人智能售货柜使用到的技术主要有四类,重力感应,视觉识别,RFID以及位移。位移技术相对于其他技术来说使用的比较少,最为常见的就属RFID技术,那么来看看这3种技术是如何进行操作的,他们各有什么优缺点呢?一起随着小编来看看吧!


无人智能售货柜各有千秋,你怎么看?


重力感应货柜,使用广泛精准低

据了解无人货柜使用重力感应识别技术是市场上应用较为普遍的一种技术。这种技术的原理是在无人货柜的每个托盘上都安装了重力感应器,当商品离开托盘时,就能够根据重量识别出商品的类型。这样就可以知道少了那件商品,从而进行结算。

重力感应技术具有如下优缺点:

优点

1、重力感应的货柜能够有效的防治偷吃偷喝的现象,真正做到货损为0。

2、适应的商品种类多,可以售卖一些零散,以称重计价的商品,如柴米油盐、瓜果蔬菜、猪羊驴肉之类的生鲜。

3、不需要价格昂贵的服务器,重力感应识别也并不是什么高新技术,因此和其他识别技术进行比较,成本相对来说较低。

缺点

1、受到重力感应识别技术的局限性,不同商品如果重量是一样的,就不能够精准的识别出来。

2、虽说使用重力感应能够将货损做到为零,但是这个货损只是基于商品不被偷走,但是不能保证商品不会在柜子中被损坏。比如说将柜子中的橘子,香蕉剥开。


视觉识别,技术先进高成本

目前市场上的视觉识别技术不一样,视觉识别不是动态的,而是静态的。市场上的动态视觉识别技术是通过识别手势拿了什么商品,这种动态视觉识别方案技术含量相对要高。目前无人智能货柜在视觉识别方面普遍的做法是采用动态纯视觉解决方案、深度学习、机器视觉等AI技术,识别标品和非标品,消费者可单手或双手一次拿取多件商品。同时,对于陈列位置没有限制,从而降低了运维成本,能容纳更多的商品数量。

据了解市场上这种动态视觉识别技术具有以下优缺点:

优点

1、识别率高

缺点

1、技术含量相对于其他技术来说要高,需要价格昂贵的本地服务器,提高了无人货柜的成本。

2、容易受到光线、环境、动作等因素的影响。

3、会有偷吃偷喝的问题,货损率教高。比如说把饮料喝掉,留下空瓶子,把商品吃掉留下包装盒。


针对于动态视觉识别技术的不足,也有相应的解决方案。采用的是静态视觉识别方案,通过盘点库存的方式,对开门和关门前后的库存货品数量做视觉识别盘点,从逻辑上判断用户拿走了什么。

这种方案不需要高门槛的视觉识别算法,也不需要价格昂贵的本地服务器,节省了无人货柜成本的同时又解决了动态视觉识别技术的不足。

但是静态视觉剩余识别其实也是有它的弊端。对于商品出现互相遮挡的情况,摄像头是无法识别的,并且对于相似的商品,摄像头也是无法判别的。对于这种情况,虽然目前还没有办法解决静态视觉剩余识别的缺陷问题,但是可以选择通过商品品类差异化和柜子内货架的机械设计来有效避免。


RFID技术,识别精准成本高

RFID技术可谓是应用的较为广泛的一种技术,无人货柜也是通过RFID技术来识别用户拿了什么商品。无货道层数数量限制,增加柜体空间利用率,数据采集准确,自动检测库存和动销。

优点

1、识别准确率高,几乎可以做到100%。

2、能够通过RFID身份认证管理,对无人柜里的商品期效进行实时管理,保障食品的安全。

3、无货道层数数量限制,增加柜体空间利用率,多标签的快速读取,节省了顾客的购物时间。

缺点

1、成本较高,需要在每件商品上贴上专属的RFID电子标签。由于RFID电子标签的成本目前还有待下降,而且是不可回收的一次性的,需要随着商品一起售卖,所以成本不得不考虑。

2、货损率较高,有偷吃偷喝的问题。


无人智能售货柜各有千秋,你怎么看?




目前市面上无人货柜的商品识别技术也无非就是RFID、视觉识别、重力感应、位移这四种,每一种技术都有其优缺点,每一种技术都不能说是唯一性,针对于不同的商品,选择合适的技术才是明智之举,当然技术也是可以交叉重复使用。

无人货柜到底是泡沫还是新的零售爆点,就看其能不能把服务、需求、供应链、成本这几个根本性的问题给解决。未来的无人货柜会如何发展,会有怎样的解决方案。纵观近5年各类型的零售终端在市场上的表现,我们发现以无人店为概念的新型终端正在越来越近的走进人们视野。除了不断升级的传统便利店外,以无人店为代表的新型零售终端正成为这些企业的重要选择,与之相近的便利店业态因此也面临新一轮升级。未来不排除便利店无人化或半无人化的趋势逐步形成。


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