 资本对“线下流量”价值的重估，催生了无人便利店风口的兴起。但除了流量价值外， “无人化”技术对便利店运营效率和服务体验的提升，是无人便利店竞赛的关键要素之一。 实现便利店“无人化”的两大主流技术，一个是通过RFID（无线射频识别），另一个便是计算机视觉识别。前者商用已经有10年多时间，但仍不适用金属、液体等商品，并还有标签回收的问题，对便利店并不完全适配。而计算机视觉识别技术的代表公司是Amazon Go 和 Take Go，他们通过图像识别和人工智能技术，实现无人收银、防盗损、智能盘货等效果。 相比于张贴RFID标签，计算机视觉识别被认为是未来无人便利店的主流技术。当然，目前完全使用计算机识别、实现无人便利店体验的公司并不多，这也是机器视觉技术的价值所在。  无人便利店技术分级 36氪最近接触的云拿科技，从计算机图像识别切入，为便利店提供无人收银、智能盘货等Amazon Go级别系统服务。团队人员为加州大学机器视觉博士和人工智能团队，公司已经获得真格基金、发现创投的数百万元天使融资。 无人便利店目前要解决的技术难题主要分三个，无人收银、多人进店购买和防盗损。云拿科技首先在“无人收银”上，通过闸机＋货架商品图像识别实现：用户通过支付方式扫码过闸机，系统通过货架传感器的图像识别获取商品的购买行为和商品信息，用户出闸机完成购买行为，实现免排队和无人收银。而因为提前获取支付方式和信用信息，实现了防盗损。 基于这一技术，云拿科技还为便利店实现智能盘货。商品的信息在统一录入系统的情况下，系统能够实时获得商品的购买和放置情况。当商品被错放的情况下，系统记录情况，以告知盘货人员进行归位。并且根据用户的购买行为，系统为摆货人员提供摆放指示。 而在多人进店的情况下，云拿科技通过闸机＋视觉识别两环，实现了一人为多人买单，甚至多人进店同时购买的技术解决方案。  云拿科技 便利店demo 云拿科技创始人Jeff为加州大学图像识别博士，早先在美国为五百强零售公司提供技术解决方案。他在解释云拿科技技术时向36氪表示，云拿科技重要包括机器视觉识别、深度学习和传感器融合处理技术，其中传感器技术包括重力、物理位移和视觉传感器技术。这些技术的融合，为便利店实现“即拿即走”的体验。 云拿科技技术目前正在内部便利店测试，公司预计将在未来几个月开设“Le Pick”便利店，以展示其技术对用户体验的改善。云拿科技机器视觉识别的技术和应用，在业内已到达何种程度，尚很难下定论。但其商业化前景，值得关注。 和Amazon Go和Take Go的 to C商业模式相比，云拿科技选择了一条to B的路线。Jeff在接受采访时表示，公司未来将以平台模式为主，系统和硬件以押金形势为商户开放，赢利点在于商品抽成。按照Jeff的描述，云拿科技要做便利店的“阿里巴巴平台”。 相对于完全实现便利店“无人化”，云拿科技目的是帮助“有人便利店”，实现节省成本和赋能提升，其中还包括帮助线上商户转化线下流量。成本主要包括收银人员，而赋能上包括产品智能盘货和摆货等各个环节。 因此，云拿科技未来商用的重点，是拓展这类“有人”的便利店，甚至包括夫妻便利店。在国内便利店市场分散的角度来看，云拿科技的面对市场广阔，但就目前兴起大型to C无人便利店来看，云拿科技的市场拓展可能也相对受限。 与云拿科技提供类似系统服务的，36氪早先报道过深兰科技，公司也已经获得数千万人民币Pre-A轮融资，资方为云锋基金，此外简24等系统提供方，也在这一领域展开竞争。 |
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