一、人臉識(shí)別的商用現(xiàn)狀
1.人臉識(shí)別會(huì)員系統(tǒng)
任何一種實(shí)體經(jīng)濟(jì)，都離不開會(huì)員系統(tǒng)。
人臉作為最能代表人身份信息的介質(zhì)，為無人經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)入口。
目前，不少高端店面已把人臉識(shí)別集成在店鋪CRM系統(tǒng)，成功打通會(huì)員信息。過去，顧客只有在支付時(shí)拿出會(huì)員卡營(yíng)業(yè)員才能得知身份。這時(shí)候，不少零售店有一新需求：能否在顧客入店時(shí)，通過AI系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別其身份，隨后通過終端設(shè)備提醒服務(wù)員：已有VIP會(huì)員進(jìn)入店鋪，并以可視化的形式，提供對(duì)方的核心信息與用戶畫像，以便讓服務(wù)員提前為特需顧客提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
隨著人臉識(shí)別在遠(yuǎn)場(chǎng)場(chǎng)景中的成熟，這一構(gòu)想正在走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。
當(dāng)下，優(yōu)秀AI公司的靜態(tài)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)高達(dá)99%以上，遠(yuǎn)超人眼。但這只是各種環(huán)境友好的前提下：如近距、光照良好、攝像頭清晰等等。
而在零售店面屬于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，因此要想用好人臉識(shí)別，對(duì)攝像頭有一定要求，不過目前市面上很多廠商都能提供滿足要求的高清聯(lián)網(wǎng)攝像頭。
以百度人臉識(shí)別應(yīng)用在線下藥店為例，人臉會(huì)員識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵在于一塊運(yùn)行Android操作系統(tǒng)的主板，主板會(huì)在本地對(duì)視頻和圖像進(jìn)行去重等預(yù)處理，然后再上傳到百度的云端服務(wù)器進(jìn)行人臉識(shí)別。
之所以在前端先對(duì)人臉進(jìn)行預(yù)處理，主要是為了確保人臉信息采集的效率和效果。
在店鋪場(chǎng)景，絕大部分商家的網(wǎng)絡(luò)是普通的家庭ADS寬帶網(wǎng)絡(luò)，帶寬非常有限，不可能把所有視頻都上傳到云端，也不可能安裝一兩萬(wàn)元的昂貴設(shè)備。將大量智能算法放在前端硬件上實(shí)現(xiàn)，可大幅降低云端服務(wù)器壓力。
顧客從入店到離店，期間會(huì)產(chǎn)生大量視頻和圖像。但系統(tǒng)并不會(huì)把每一幀圖像都上傳，而是進(jìn)行去重處理，可理解為選取一幀優(yōu)質(zhì)的、便于識(shí)別的人像圖片上傳到云端。
而將“識(shí)別”放到后端則是因?yàn)闀?huì)員人臉庫(kù)較為龐大，大規(guī)模的人臉檢索能力，在云端更快地完成萬(wàn)級(jí)別乃至百萬(wàn)級(jí)別的人臉檢索，并在極短時(shí)間內(nèi)實(shí)時(shí)反饋?zhàn)R別結(jié)果，避免會(huì)員人臉信息的增加，對(duì)識(shí)別速度產(chǎn)生影響。
這種前、后端的組合應(yīng)用方式既確保了識(shí)別效果，又盡可能保障了識(shí)別效率。
雖然市面上不少攝像頭廠商的產(chǎn)品可以滿足人臉識(shí)別要求的高清度，但會(huì)員系統(tǒng)的面臨的挑戰(zhàn)在于，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景存在各種各樣的復(fù)雜環(huán)境限制，如現(xiàn)場(chǎng)光照、店內(nèi)遮擋物、網(wǎng)絡(luò)條件、攝像頭角度等，這些都會(huì)影響到識(shí)別的準(zhǔn)確率。
人臉識(shí)別的有效范圍則主要取決于可以捕獲到的最小人臉，要兼顧清晰度、姿態(tài)、光照等條件限制?？紤]到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，這主要取決于攝像頭本身的能力，不同的場(chǎng)景對(duì)攝像頭的要求也不盡相同。因此，最終的識(shí)別效果，不僅關(guān)乎識(shí)別技術(shù)，還依賴于產(chǎn)品策略。比如，對(duì)于強(qiáng)光和夜晚弱光等情況，可以通過調(diào)整攝像頭位置，確保不逆光、室內(nèi)燈光正常來滿足識(shí)別條件。
以普通藥店為例，系統(tǒng)一般需要配置3-4個(gè)攝像頭，安裝在店鋪入口處，室外1-2個(gè)，室內(nèi)2個(gè)。系統(tǒng)識(shí)別速度非?？?，即使有三五個(gè)人同時(shí)進(jìn)店，也只要1-2秒就能全部識(shí)別。此外，市場(chǎng)上這類方案同時(shí)具備大規(guī)模人臉庫(kù)搜索能力，可支持龐大的會(huì)員人臉庫(kù)查詢;具備組件化SDK、接口和配置后臺(tái);同時(shí)還支持多攝像頭設(shè)備ID配置管理、端人臉圖像輸出推送地址配置、人臉過濾與分析策略配置，方便低成本高效集成。
引入系統(tǒng)后，店家可在會(huì)員注冊(cè)環(huán)節(jié)采集會(huì)員的人臉信息，形成會(huì)員人臉庫(kù)。店員征求顧客的同意后，將通過CRM系統(tǒng)的手機(jī)客戶端拍攝顧客的人臉照片存儲(chǔ)到后臺(tái)。
當(dāng)顧客再次進(jìn)店消費(fèi)時(shí)，系統(tǒng)便會(huì)實(shí)時(shí)自動(dòng)捕獲消費(fèi)者人臉，調(diào)用云端人臉識(shí)別接口，與會(huì)員人臉庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，準(zhǔn)確識(shí)別出會(huì)員身份信息，并實(shí)時(shí)反饋給商家的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)。通過營(yíng)業(yè)助手APP對(duì)會(huì)員的到訪次數(shù)、購(gòu)買記錄、消費(fèi)頻率等會(huì)員信息快速了解后，在顧客選擇商品時(shí)，營(yíng)業(yè)員可以提供更科學(xué)更安全的服務(wù)。
至于常訪顧客，則由業(yè)務(wù)方根據(jù)業(yè)務(wù)需要自行設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯和產(chǎn)品方案，決定是否存儲(chǔ)人臉圖像等信息。
2.非會(huì)員回頭客識(shí)別系統(tǒng)
上述內(nèi)容談到的是對(duì)會(huì)員識(shí)別，當(dāng)然，除了識(shí)別已注冊(cè)會(huì)員的顧客外，市場(chǎng)上還有部分供應(yīng)商，會(huì)根據(jù)過往的未注冊(cè)會(huì)員的到訪與在某些柜臺(tái)停留時(shí)長(zhǎng)的歷史，為其建立回頭客人臉庫(kù)和用戶畫像。當(dāng)非會(huì)員第N次進(jìn)入該店鋪時(shí)，人臉識(shí)別系統(tǒng)可從顧客進(jìn)店就能識(shí)別他的過去留下的“歷史”與“個(gè)人屬性”。
相比而言，會(huì)員識(shí)別相對(duì)簡(jiǎn)單，因?yàn)橛袝?huì)員庫(kù)，正常抓拍比對(duì)即可;但回頭客必須與歷史庫(kù)中的海量人臉進(jìn)行秒級(jí)比對(duì)，對(duì)識(shí)別速度和識(shí)別準(zhǔn)確率均是極其苛嚴(yán)的要求。
重點(diǎn)服務(wù)長(zhǎng)訪客，對(duì)于線下實(shí)體店鋪從提升銷售額的角度來看，有一關(guān)鍵維度：提升客戶轉(zhuǎn)化率。
3.實(shí)體店刷臉支付系統(tǒng)
人臉識(shí)別除了可應(yīng)用在會(huì)員識(shí)別與回頭客識(shí)別系統(tǒng)中外，支付也是極佳的落地場(chǎng)景。
兩年前，馬云第一次在漢諾威電子展的大屏上向全世界演示“刷臉支付”技術(shù)，引得滿堂喝彩。當(dāng)時(shí)很多實(shí)體商家期待馬上就能使用之際，“刷臉支付”卻遲遲未能走向商用。兩年間，新技術(shù)和新概念層出不窮，但“刷臉支付”的最新進(jìn)展仍然時(shí)刻牽動(dòng)著人們的神經(jīng)。9月1日，支付寶在肯德基的KPRO餐廳上線刷臉支付，正式將“刷臉支付”推向了商用。
刷臉支付的具體步驟如下：
在自助點(diǎn)餐機(jī)上選好餐，進(jìn)入支付頁(yè)面;選擇“支付寶刷臉付”，然后進(jìn)行人臉識(shí)別，大約需要1-2秒;再輸入與賬號(hào)綁定的手機(jī)號(hào)，確認(rèn)后即可支付。支付過程不到10秒。
已經(jīng)進(jìn)行支付寶實(shí)名認(rèn)證的用戶，首次使用“刷臉支付”時(shí)，可以直接在支付寶APP上開通該項(xiàng)功能;未進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證的用戶則還需要進(jìn)行人臉驗(yàn)證，建立人臉庫(kù)信息。
目前，支付寶的“刷臉支付”功能已經(jīng)能夠應(yīng)對(duì)“多人+濃妝+換發(fā)型”的復(fù)雜場(chǎng)景。
首先，人臉識(shí)別從線上遷移到線下，要突破幾大難點(diǎn)。與“刷臉登錄”相比，“刷臉支付”難度更大。一是支付對(duì)安全性要求更高，其次，刷臉支付是在線下公共設(shè)備和開放環(huán)境下進(jìn)行，真實(shí)場(chǎng)景復(fù)雜多變：白天和晚上的光線不同、不同人群面對(duì)攝像頭的角度和姿勢(shì)各異，識(shí)別難度更高。
因此此前行業(yè)里多是在特定場(chǎng)景下內(nèi)測(cè)，未能商用。刷臉支付對(duì)安全性和便捷性有著極高的要求，如何同時(shí)滿足這兩個(gè)要求，需要解決一系列技術(shù)和產(chǎn)品難題。
這時(shí)候必須通過軟硬件的結(jié)合，用智能算法與風(fēng)控體系綜合保證金融級(jí)準(zhǔn)確性和安全性。
活體檢測(cè)的作用
在今年的央視315晚會(huì)中，主持人使用專業(yè)視頻處理軟件展示合成后的人臉，并通過外部輸入控制合成人臉的抬頭、低頭等動(dòng)作，成功地對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行了破解。因此，確認(rèn)攝像頭前的人臉是“真人”顯得尤為重要。以肯德基KPro刷臉取款為例，肯德基在點(diǎn)餐機(jī)上配備了3D紅外深度攝像頭，在進(jìn)行人臉識(shí)別前，會(huì)通過軟硬件結(jié)合的方法進(jìn)行活體檢測(cè)，來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的，能有效避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。
除此之外，市場(chǎng)上也有專用的紅外雙目攝像頭產(chǎn)品，通過同時(shí)采集紅外光和可見光作為輸入數(shù)據(jù)，通過紅外成像、立體成像檢測(cè)、紅外與可見光成像匹配識(shí)別，分析人臉皮膚的紋理及微小動(dòng)作帶來的規(guī)律變化，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和活體檢測(cè)。
360人工智能研究院院長(zhǎng)顏水成博士曾談到，相關(guān)技術(shù)廠商不僅要關(guān)注人臉比對(duì)的準(zhǔn)確率，在涉及隱私、支付等場(chǎng)景使用時(shí)，應(yīng)當(dāng)將人臉與聲紋、指紋、虹膜及其他生物認(rèn)證信號(hào)相融合，多個(gè)方面同時(shí)發(fā)力，從而提高安全門檻，保障用戶安全。
目前比較前沿的紅外雙目專用攝像頭解決方案，運(yùn)用紅外雙目攝像頭，通過同時(shí)采集紅外光和可見光作為輸入數(shù)據(jù)，結(jié)合硬件專用的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)功能，通過紅外成像、立體成像檢測(cè)、紅外與可見光成像匹配識(shí)別，以及其他保密的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速活體檢測(cè)、人臉識(shí)別。綜合近紅外和可見光照進(jìn)行活體檢測(cè)，可以分別進(jìn)行：紅外照與可見光照比較，立體成像檢測(cè)等，活體檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,有效從紅外光，立體成像等多種角度進(jìn)行活體檢測(cè)，并且人臉識(shí)別準(zhǔn)確率更高，全面解決了視頻、照片、面具等各類攻擊，遠(yuǎn)超單可見光、單紅外光的防攻擊技術(shù)，總體安全性極高。
手機(jī)號(hào)校驗(yàn)的技術(shù)出發(fā)點(diǎn)
很多人不理解，為什么肯德基刷臉支付在進(jìn)行人臉識(shí)別后，還需要輸入與賬號(hào)綁定的手機(jī)號(hào)進(jìn)行校驗(yàn)?僅僅是為了提高了安全性嗎?不止是。
與支付寶相同的是，京東之家的“刷臉支付”也需要輸入手機(jī)進(jìn)行輔助認(rèn)證，但后者只需要輸入手機(jī)號(hào)的后四位。
從技術(shù)角度講，輸入電話號(hào)碼，不僅可增加安全性，同時(shí)也增加了準(zhǔn)確性。
“刷臉支付”實(shí)際上是通過電話號(hào)碼將1：N的人臉識(shí)別問題轉(zhuǎn)換成了1:1的人臉識(shí)別問題。在1：N的人臉識(shí)別場(chǎng)景中，當(dāng)人臉庫(kù)規(guī)模達(dá)到3000人以上時(shí)，對(duì)人臉識(shí)別算法的識(shí)別精度將是一個(gè)很大的考驗(yàn)，而且人臉庫(kù)規(guī)模越大，難度越大。
輸入全部手機(jī)號(hào)+人臉識(shí)別和刷臉登陸時(shí)可看作是1:1識(shí)別，不過是先做1：N(識(shí)別)再做1:1(識(shí)別)。僅輸入手機(jī)號(hào)后四位，雖然本質(zhì)也是1：N，但通過手機(jī)號(hào)后四位將N的范圍縮小。假設(shè)有1億用戶，通過手機(jī)號(hào)后四位可能把N減小到1萬(wàn)，再通過地域權(quán)重，基本可以得到一個(gè)比較好的結(jié)果。
不少人臉識(shí)別廠商稱自己的人臉識(shí)別庫(kù)容能做到上百萬(wàn)，實(shí)際針對(duì)的是1:1人臉識(shí)別，即可以做到從百萬(wàn)人臉庫(kù)數(shù)據(jù)中，先通過身份證、社保卡或者特定賬號(hào)從服務(wù)器后臺(tái)提取指定的人臉信息，將此人臉信息與當(dāng)前人臉信息比對(duì)，判讀“他”是否與該身份證、社保卡或者特定賬號(hào)的人臉信息匹配，而不是從百萬(wàn)人的數(shù)據(jù)庫(kù)里純刷臉識(shí)別出“他”是誰(shuí)。
1：N人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率還要加上先決條件——Top N。因?yàn)槿四樧R(shí)別的輸出結(jié)果是“相似度”，也就是識(shí)別的是一張人臉和另一張人臉的相似程度，而不是“絕對(duì)值”。在公安的被動(dòng)查詢場(chǎng)景中，只要TOP20、TOP50中有一個(gè)比較好的準(zhǔn)確率就已經(jīng)表現(xiàn)不錯(cuò)，實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)容易。而在支付場(chǎng)景中，要實(shí)時(shí)分析這個(gè)人到底是不是賬戶的主人，就要求TOP1有很高的準(zhǔn)確率。
提高識(shí)別準(zhǔn)確率主要有兩種途徑，一是從理論的角度，不斷提升算法;二是從產(chǎn)品和工程的角度，盡量在不打擾用戶的情況下縮小N值。由于“刷臉支付”的誤差率要控制在十萬(wàn)分之一甚至百萬(wàn)分之一以下才有商用價(jià)值，前者的可行性較低。支付寶和京東采取的都是后一種做法，更多是屬于產(chǎn)品策略上的創(chuàng)新。
二、商品檢測(cè)與識(shí)別
零售的本質(zhì)是構(gòu)建人與貨物的關(guān)系，人臉作為人獨(dú)一無二的身份信息，在很多環(huán)節(jié)能為零售起到銷售支持。而商品作為與人在零售場(chǎng)景中產(chǎn)生關(guān)系的物體，同樣是智能無人技術(shù)需要攻克的地方。
1.基于AI的商品檢測(cè)與識(shí)別
Amazon Go最大的亮點(diǎn)是顧客拿走或者放回物品的同時(shí)，用戶手機(jī)里的系統(tǒng)(該系統(tǒng)與Amazon Go商店的信息中樞無延遲地同步進(jìn)行更新)會(huì)自動(dòng)更新清單，然后用戶直接離開商店即可。
此前亞馬遜提交的兩份核心專利：“偵測(cè)物體互動(dòng)和移動(dòng)”和“物品從置物設(shè)備上的轉(zhuǎn)移”，就是利用軟硬件，圍繞商品的檢測(cè)和識(shí)別展開。
一般而言，如果從顧客的角度來判斷購(gòu)買行為顯然會(huì)非常復(fù)雜，但從貨架的角度來看就要簡(jiǎn)單得多，此時(shí)的核心動(dòng)作只有兩種，即拿走或放回，Amazon Go是如何做到的呢?
首先貨架前的攝像頭會(huì)采集用戶手在進(jìn)入貨架平面前的圖像，當(dāng)用戶手在貨架上拿上商品離開時(shí)，此時(shí)的圖像亦會(huì)被采集，然后將兩次采集的圖像進(jìn)行對(duì)比，判斷出用戶是拿出貨物還是放入貨物。確認(rèn)了物品的拿出與放回，這可看作商品檢測(cè)環(huán)節(jié)，其次就是識(shí)別：知道哪些商品被拿出或者放回。
對(duì)被拿走的商品，可分兩種情況，即物品處于原本所在的位置上，此時(shí)商品直接被標(biāo)識(shí)于系統(tǒng)中，只需利用傳感器即可感知到該物品被拿走;當(dāng)商品與原本位置不一致時(shí)(通過圖像識(shí)別該位置與現(xiàn)有商品不一致時(shí))，盡管Amazon Go系統(tǒng)會(huì)對(duì)錯(cuò)放商品進(jìn)行圖片對(duì)比檢索(與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的圖片進(jìn)行比較)識(shí)別，但Amazon Go此時(shí)往往無法很好地對(duì)商品進(jìn)行識(shí)別，這是AmazonGo的一個(gè)BUG，當(dāng)然出現(xiàn)這種情況時(shí)，Amazon Go會(huì)提醒工作人員將商品放回正確的位置了。
最后，Amazon Go內(nèi)的商品是如何實(shí)現(xiàn)與人關(guān)聯(lián)的?這就需要依靠室內(nèi)定位技術(shù)。Amazon Go定位依靠的是圖像分析以及音頻來實(shí)現(xiàn)，首先通過店內(nèi)的攝像頭檢測(cè)用戶及其方位，同時(shí)商店貨架或者天花板內(nèi)的多個(gè)音頻根據(jù)各聲音時(shí)差分析出用戶的位置，此外，用戶手機(jī)的GPS以及WIFI信號(hào)亦能協(xié)助定位的實(shí)現(xiàn)。
Amazon Go目前定位上存在一些技術(shù)問題，比如較多顧客擁擠在一個(gè)區(qū)域時(shí)，此時(shí)的圖像分析會(huì)對(duì)系統(tǒng)GPU形成高負(fù)荷，而其他定位技術(shù)亦會(huì)因精度問題導(dǎo)致誤差，此時(shí)定位的可靠性會(huì)大打折扣，這也是后續(xù)Amazon需要持續(xù)解決的問題。
Amazon Go采用的機(jī)器視覺識(shí)別、深度學(xué)習(xí)算法和傳感器融合等技術(shù)都是目前最前沿的新興應(yīng)用技術(shù)，Amazon在無人商店領(lǐng)域的技術(shù)積累可謂全球領(lǐng)先，但正是這些領(lǐng)先技術(shù)的加持，使得Amazon Go造價(jià)不菲。據(jù)悉，一個(gè)Amazon Go可能需要千萬(wàn)美元級(jí)別的投入。
2.基于RFID的商品檢測(cè)與識(shí)別
目前市場(chǎng)上鮮有能做到像Amazon Go這樣“即拿即走”的購(gòu)物模式，但這種體驗(yàn)背后的代價(jià)就是超高成本、復(fù)雜、容易出錯(cuò)等問題。相比而言，基于RFID技術(shù)的方案相對(duì)簡(jiǎn)單也更可靠。
市面上不少無人便利店內(nèi)商品包裝上皆貼有RFID標(biāo)簽，避免了像Amazon Go那樣需要進(jìn)行復(fù)雜的圖像識(shí)別過程，但也可以起到節(jié)省人力的作用，不失為向第一類“無人零售店”過渡的一種辦法。
RFID工作原理主要是通過射頻信號(hào)自動(dòng)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別并獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，工作運(yùn)轉(zhuǎn)過程全程自動(dòng)化無需人工干預(yù)，是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。
從概念上講，RFID類似于條形碼技術(shù)。條形碼技術(shù)是將條形碼信息依附在物品上，通過掃描槍對(duì)物品上的條形碼進(jìn)行掃描，從而獲得物品的信息。而RFID技術(shù)將RFID標(biāo)簽依附在物品上，通過射頻信號(hào)將標(biāo)簽中的信息讀取到RFID讀取器中，從而獲得物品的特有信息。相較于傳統(tǒng)的條形碼，RFID技術(shù)優(yōu)點(diǎn)如下：
快速掃描：RFID辨識(shí)器可同時(shí)辨識(shí)讀取多個(gè)RFID標(biāo)簽，相比之下，條形碼每一次只能有一個(gè)條形碼受到掃描。
穿透性和無屏障閱讀：在被覆蓋的情況下，RFID能夠穿透紙張、木材和塑料等非金屬或非透明的材質(zhì)，并能夠進(jìn)行穿透性通信。而條形碼掃描機(jī)必須在近距離而且沒有物體阻擋的情況下，才可以辨讀條形碼。而“無人零售店”之所以能做到無人收銀，也主要是利用了RFID技術(shù)的這一特點(diǎn)。
數(shù)據(jù)的記憶容量大：一維條形碼的容量是30個(gè)字符左右，二維條形碼最大的容量可儲(chǔ)存2至3000字符，RFID最大的容量則有數(shù)兆字符，隨著記憶載體的發(fā)展，數(shù)據(jù)容量也有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。
體積小型化、形狀多樣化：RFID在讀取上并不受尺寸大小與形狀限制，不需為了讀取精確度而配合紙張的固定尺寸和印刷品質(zhì)，不像條形碼容易產(chǎn)生形變和破損等問題而導(dǎo)致無法識(shí)別。此外，RFID標(biāo)簽更可往小型化與多樣形態(tài)發(fā)展，以應(yīng)用于不同產(chǎn)品。
RFID技術(shù)相對(duì)已經(jīng)較為成熟，但是RFID信號(hào)遇到液體、金屬易衰減屏蔽，黏貼麻煩易被撕毀，尺寸和感應(yīng)距離難協(xié)調(diào)，成本也不低。
RFID的四大技術(shù)硬傷
RFID方案飽受詬病的就是成本較高。不過近年來，隨著技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景增多，RFID標(biāo)簽的成本已有所下滑，RFID標(biāo)簽單個(gè)成本約在五角錢左右。
其次是漏讀。在實(shí)際體驗(yàn)過程中，當(dāng)消費(fèi)者把所有商品放置在感應(yīng)區(qū)時(shí)，商品自然堆積在了一起，此時(shí)系統(tǒng)只識(shí)別出了四件商品。如果把多件商品均勻攤開，系統(tǒng)這才識(shí)別出所有商品。之所以會(huì)出現(xiàn)漏讀現(xiàn)象，是因?yàn)樾酒吞炀€之間沒有發(fā)生接觸。解決的途徑主要有三種：一是提高標(biāo)簽的靈敏度，降低標(biāo)簽的最小喚醒功率;二是增加讀寫器的信號(hào)強(qiáng)度;三是改善信號(hào)場(chǎng)的設(shè)置，通過機(jī)電協(xié)同，避免死角的出現(xiàn)。
少部分商家采用超高頻方案，而絕大部分公司則采用的是高頻方案。相對(duì)于其他頻段的RFID技術(shù)，超高頻RFID具有一些顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)：
靈敏度高：靈敏度決定了識(shí)別的商品的距離。
采集數(shù)據(jù)的速度最快：高頻和低頻RFID采集數(shù)據(jù)的速度是以秒為單位計(jì)算，而超高頻的識(shí)別速率則是毫秒級(jí)的，可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。
多標(biāo)簽的數(shù)量：低頻和高頻RFID同時(shí)識(shí)別的標(biāo)簽數(shù)量局限性較大。
成本低：超高頻RFID標(biāo)簽的成本要比低頻和高頻低50%甚至更多。前者的起步價(jià)為幾毛錢，后者的起步價(jià)則為幾塊錢。
但國(guó)內(nèi)擁有成熟超高頻RFID方案的廠商少之又少。
第三是速度。結(jié)算完畢后，顧客需要帶著已買單的商品經(jīng)過一個(gè)感應(yīng)區(qū)，感應(yīng)區(qū)會(huì)自動(dòng)識(shí)別是否有未支付的商品。如果沒有，系統(tǒng)就會(huì)提示顧客推門離開，整個(gè)過程耗時(shí)約5秒。而隨著顧客購(gòu)買的商品數(shù)增加，即使系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別，耗時(shí)也將進(jìn)一步增加，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。
第四是止損。無論對(duì)于大型商超還是小型便利店，止損都是一個(gè)亙古不變的難題。止損率的輕微浮動(dòng)對(duì)于零售行業(yè)來說都是致命的，而無人零售面臨的止損問題更是極為嚴(yán)峻。采用RFID方案的無人便利店面臨的止損挑戰(zhàn)主要來源于兩方面：一是顧客惡意損毀RFID標(biāo)簽;二是顧客刻意屏蔽標(biāo)簽的信號(hào)，比如用手或錫箔紙遮擋標(biāo)簽。
RFID如何更好的發(fā)揮作用?
雖然RFID單一技術(shù)并不能解決無人零售場(chǎng)景中的所有問題，但它仍有存在必要，而且擁有許多機(jī)器視覺并不具備的優(yōu)勢(shì)，比如實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)庫(kù)存和商品的熱力分布。
未來商業(yè)的一大趨勢(shì)就是數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化和智能化。RFID實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)獲取海量數(shù)據(jù)的能力，如果能夠結(jié)合高效的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，就可以為C、B端的協(xié)同和供應(yīng)鏈優(yōu)化提供有力的數(shù)據(jù)支撐。
圖像識(shí)別或者說商品識(shí)別只是無人零售這個(gè)新興行業(yè)最前置的環(huán)節(jié)，不代表整個(gè)無人便利店的技術(shù)體系。繽果盒子目前正在摸索的是無人便利店后端的管理模式，即“高效地進(jìn)行突破，精準(zhǔn)定位到個(gè)體”。
多技術(shù)混合：多技術(shù)融合是未來無人零售解決方案的發(fā)展趨勢(shì)。
海外有些項(xiàng)目通過一個(gè)具有RFID功能的讀取器和帶有商品二維碼的安全扣以及具備自主結(jié)賬功能的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。
首先，顧客把想要買的商品放到專用的讀取器上，讀取器會(huì)識(shí)別這些物品并將價(jià)格和稅款顯示出來;然后，系統(tǒng)會(huì)詢問顧客是否想要紙質(zhì)的小票，或者直接email給他;在顧客付款之后，還要把安全扣放入一個(gè)小槽里面來解鎖。如果這是一個(gè)已經(jīng)買過的商品，安全扣則自動(dòng)被解鎖。
具體場(chǎng)景對(duì)應(yīng)具體方案：即技術(shù)的發(fā)展必須牢牢貼合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。無人便利店是一種全新的零售業(yè)態(tài)，此前RFID廠商并未有針對(duì)性地為這一場(chǎng)景設(shè)計(jì)產(chǎn)品。未來積累了一定經(jīng)驗(yàn)之后，應(yīng)用RFID方案的無人便利店還有望得到進(jìn)一步優(yōu)化。
另外，在某些特殊場(chǎng)景中，RFID技術(shù)也能揚(yáng)長(zhǎng)避短，充分發(fā)揮其價(jià)值。比如應(yīng)用于很多餐廳的RFID自助結(jié)算餐臺(tái)。
RFID自助結(jié)算餐臺(tái)配備了多種色彩的餐具，每一種色彩對(duì)應(yīng)一個(gè)價(jià)格，碗碟內(nèi)置RFID標(biāo)簽供餐臺(tái)讀取價(jià)格信息進(jìn)行結(jié)算，一小時(shí)可以完成上千人次的自助結(jié)算，僅需一名操作員站在設(shè)備后維持結(jié)算秩序即可，大大提高了結(jié)算效率。
無人零售對(duì)整個(gè)行業(yè)來說都是一個(gè)全新的命題，不管傳統(tǒng)企業(yè)還是初創(chuàng)公司都還處于探索階，還在不斷嘗試和驗(yàn)證各種技術(shù)的可行性。小空間的亞馬遜方案可能會(huì)再次出來，但是商業(yè)化確實(shí)很難。RFID方案會(huì)被放棄，自助掃碼的方案會(huì)存在變種。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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