就在大家展望便利店的未来并充满期待时，也有不少专业人士站出来称，无人便利店不符合我国人口众多、就业压力大的国情，或将面临政策打压。这个问题似乎并不是无人便利店所独有的，在人工智能技术一路狂奔的***，这个问题也被反复提及。『拥抱无人便利店』，王镇方引用《人民日报》就此问题曾发布的某条微博中的用语，他认为旧工作消失的同时，新的工作也会出现。这也与我们之前接触到的无人收银项目YITunnel的创始人吴一黎的想法不谋而合：『繁琐重复的工作交给机器，人应该去做更有意义的事情』传统超市通常有固定的营业时间，而无人超市则可以随时满足消费者的购物需求。江苏点为无人超市

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。河南无人超市询问报价它不仅让购物更加便捷，还让购物成为一种享受和乐趣。

一向在线上深耕的电子商务平台也开始了线下门店的布局。2016年12月初，亚马逊在西雅图开张了一家无人实体便利店——AmazonGo。它拥有一个完全自助购物的场景：从进店到购物再到结账，都是自助完成，不需要人，也无需排队。今年4月12日，京东也宣布未来将在全国开设100万家京东便利店。据有关数据统计，中国有超过500万家便利店，销售额超过10万亿，市场空间极其广阔。同时传统的便利店面临着租金昂贵、人力成本上升等诸多问题，急需变革。另外，传统零售升级一直是零售业探索的**，但是此前一直在线上探索，没有对线下进行挖掘，现在这种探索到了临界点。大数据、云计算、人工智能等黑科技的快速发展也给无人便利店的出现提供了可能性。

在经济学中,我们把这些已经发生不可收回的支出，如时间、金钱、精力等称为“沉没成本”（SunkCost）。从经济学角度而言，无人超市的设备投入、房租、电费等实际上都属于“沉没成本”，大妈们来与不来，空调总是要开，电费一直存在，有或没有人在里面，你的超市肯定也是窗明几净，还有房租费用每天都存在。仔细观察所有的超市、商场都有沉没成本的痕迹，只不过无人超市的沉没成本，占总营业成本的大部分，此商业模式更为突出一些。由于天气酷热，把人们“逼进”室内的，理论上是尽可能地吸引住客户，并延长的停留时间，产生购买欲望，诱发购买的行为，就可以减少沉没成本的支出，增加利润。但是，这些乘凉、避暑的人们会不会在此产生销售额不得而知，现实又是否达到“理想购买”，很大程度上与个人的素质及其他因素有一定的关系。互联网时代，学会及时更新观念或许是更为主要。顾客通过扫描二维码、人脸识别等方式进入无人超市，自由选购商品，并通过自动结账系统完成支付。

随着科技的持续进步，尤其是人工智能、物联网、大数据等技术的飞速发展，无人超市的运营模式得以不断优化和完善，使其能够更好地满足消费者的需求。只有在不断优化和完善运营模式的同时，积极应对各种挑战，才能确保无人超市行业的持续健康发展。在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势，有效规避行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权然后通过手机APP或者自助终端选择商品并进行付款。江苏点为无人超市

同时，根据自己的预算和需求，选择合适的机型和配置，如货道种类、设备的尺寸和功率、操作系统等。江苏点为无人超市

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。江苏点为无人超市