深度学习技术需要与3D机器视觉相结合，通过算法来学习商品的包装、颜色、字体、形状等，根据外观让AI记住其对应的商品类型和价格，例如罐装的雪碧和美年达，当形状大小一致时，视觉会通过颜色进行画面捕捉，保证每款商品与标价一一对应。多传感融合是指安装在货架上的重力传感器，每个货架在放满货物时，传感器会记录总重量和单品重量的数据，每少一件商品，重量都会变化，“当消费者拿走一件商品时，云上的购物车数据就会显示+1，放回则显示-1。拿错或放错货架，多传感融合也能依靠重量不同来定位商品原本所在位置和价格。”Grace说。他们可以迅速选择需要的商品，并通过扫描二维码或人脸识别技术进行支付，整个购物过程只需几分钟。安全无人超市点位投放

记者选购了一盒11.5元的百醇，便直接离店，出去时闸机没有设置任何阻碍。大概过了10秒，手机传来扣费提醒，11.5元、48G百醇花果蓝莓味、消费时间、订单号等订单信息一目了然，AI无人超市购物就此结束。除了写字楼，上海商学院、上海交通大学、上海健康医学院等高校场景也都落地了这样的AI无人超市。在下课时的购物高峰期，学生和老师不用浪费时间排队，不用等待人工收银或在自助收银台前挨个扫码支付，**提高了便利店的便捷性。店内开袋即被盯上打造这家AI无人超市的是一家名为云拿科技的公司。“我们的模式是与罗森、全家、教育超市等传统超市合作，由超市方提出需求，我们提供AI技术，目前在上海落地了50多家。”云拿科技商务经理Grace向《IT时报》记者介绍，AI无人超市主要包括3D机器视觉、深度学习和多传感融合三大AI技术。台州无人超市咨询报价无人超市的便利性、自主选择和个性化服务等优势吸引了越来越多的消费者。

2.支付安全与防**技术：账户安全：无人超市的支付通常依赖于电子支付方式，如移动支付、银行卡支付等，这就涉及到用户账户信息的安全问题。***可能会通过网络攻击窃取用户的支付信息，或者利用系统漏洞进行盗刷等**行为。因此，无人超市需要建立强大的网络安全防护体系，确保支付过程中用户账户的安全。商品***与漏付检测：尽管无人超市内安装了摄像头等监控设备，但仍难以完全避免商品***和漏付的情况。一些不法分子可能会故意破坏商品的电子标签或避开监控区域，将商品带出超市而不支付。如何准确地检测和防范这些行为，是无人超市面临的一个技术难题。

现在谈及无人店未来伦理上的问题似乎还为时过早，起码现在的无人店在体验上还存在很多问题。目前，无人店其实很大程度上只是实现无人收银，所以有体验过的用户会评价称，『去一趟缤果盒子的时间够去三次全家』。无人便利店首先是便利店，在没有服务员的情况下，如果无人店没有做好购物引导，顾客在搜寻产品上的体验可能极差。自动理货补货方面，不仅在不同地段设置不同品类，未来人工智能理货应该做到在不同时段设置不同品类，『早上、中午和晚上进同一家店，放的东西是不一样的』吴一黎如此畅想。智能购物车，智能试衣镜等概念的出现，同时无人店对数据收集有天然的优势，对这些数据的分析利用也有很大的想象空间。由此看来，处于起步阶段的无人零售在每个场景下的未来都有无限可能。至于无人便利店未来的格局，大家在观点上的分歧似乎并没有那么大。此外，无人超市还实现了24小时全天候的运营模式。

这股风能刮多大多久？无人便利店究竟是风口还是虚火？关于这一点的讨论一直以来众说纷纭，看好着有之，唱衰者亦有之。熊猫资本合伙人毛圣博表示，站在VC的角度不看好无人便利店，“VC投资有它自己的模式限制，偏好市场规模大的项目，并且要求短时间内做到很大的量。但便利店即使是无人化，可能也较难快速爆发。”他举了一个例子，全家是2004年进的中国，2014年开了1530家店才打平，说明这个生意很需要规模。实际上，无人便利店在发展过程中的确面临许多问题。无论是在工作日的下班时间还是在深夜，顾客都可以轻松地进入无人超市，购买所需商品。苏州无人超市哪个好

这种灵活性让消费者能够更好地安排自己的时间，提高了生活效率。安全无人超市点位投放

无人超市的技术难点主要包括以下方面：1.商品识别技术：视觉识别：复杂环境下的准确性：在无人超市中，顾客的购物行为和商品摆放具有多样性。例如，商品可能被顾客随意拿起、放下或堆叠，光线条件也会不断变化，这些因素都会影响视觉识别系统对商品的准确识别。当多个顾客同时在货架前挑选商品时，人与人、人与商品之间可能会出现遮挡，导致系统无法完整地捕捉商品信息，从而降低识别的准确率。对商品特征的适应性：不同商品的形状、大小、颜色、包装等特征各不相同，一些特殊材质或包装的商品可能会给视觉识别带来挑战。例如，透明或反光材质的商品，如玻璃瓶装饮料、金属包装食品等，容易对光线产生反射或折射，影响视觉系统对其特征的提取和识别；形状不规则的商品，也可能因难以与系统中预设的商品模型匹配，而导致识别错误。安全无人超市点位投放