机器人助力无人零售商店技术方案与发展趋势公开课附PPT视频雷锋网
在这场雷锋网的硬创公开课上，嘉宾陈维龙，以其丰富的实践经验和深厚的专业知识，为我们揭开了无人零售商店（Amazon Go）技术方案以及发展趋势的神秘面纱。作为中山大学硕士毕业生，陈维龙曾参与并实施过多套类似的无人零售解决方案系统，对整个项目的流程化体系有着较深的认知和实践经验。
讲座开始前，通过一张来自Wind数据图表，我们可以看到1995年到2015年间沪深港17家上市卖场、超市核心财务情况。毛利率、费用率和净利率呈现出波动，但整体趋势是缓慢增长或保持平稳状态。这反映出超市行业竞争激烈，其特点是薄利多销，加快周转、规模化采购压低货源成本，并通过提高效率降低人工成本以实现内部节流。
随后，陈维龙详细介绍了无人零售技术方案及其优劣点。他指出，无人收银即将串行模式变成并行模式，将收银权利赋予用户，没有任何难度，但关键在于核对商品与顾客之间的关系。在封闭式环境中，如自动售货机，只需识别确定商品，不需识别顾客；而开放式环境如Amazon Go，则需要同时识别不确定商品及不确定顾客。
为了实现无人收银，有三种主要方式：条码识别、RFID识别和视觉识别。其中，视觉识别尤为重要，因为它能够处理复杂环境中的各种物品，而不像条码或RFID那样受限于信号衰减或屏蔽问题。Everseen等公司已经在这个领域取得了显著进展，他们使用图片分析来监督购物行为。
最后，陈维龙解释了如何通过视觉检测来确认顾客是否拿起或者放回商品，以及如何利用传感器来监测货架上的重量变化来确认商品被拿走或放回。他还提到了位置跟踪定位方法，用以追踪哪个人可能是在某个区域内取下商品。但由于姿态检测已经相对成熟，这些技术使得产品能更准确地进行判断，并且提高了效率。
总之，无论是从经济背景还是技术角度看，无人零售商店（Amazon Go）的出现标志着一个新的时代——节省劳动力，同时提升消费者的购物体验。然而，这也带来了挑战，比如如何高效准确地区分不同人的行为，从而确保正确结账。而对于企业来说，更重要的是如何有效利用这些新兴技术，不仅满足消费者的需求，还要保证自己的市场竞争力。