不过，光靠这个当然还不够，我们在线下购物，经常会有把货拿到收银台，想想以后还是回头是岸，又放下了，所以出口那个“支付门”是个关键，这个隧道会对你和你卖的商品做最后确认，并完成支付。让我们一起进入这个隧道，看看它有什么玄机？

首先，进入支付隧道之前，看到门上有个传感器，结合上面的视频看（压低帽檐就不让你进隧道），估计是负责确认你是谁的，识别不出来不让进。因此，要进这家店，你的淘宝必须绑定了支付宝，作为大陆居民做了实名认证，只能本人购物。 自动代扣上限每人每天5000元。

进入“支付”隧道

进去之后第一道门会关上，把你锁在里面，柱子上有各种传感器。

支付隧道内部

然后它开始识别商品，注意屏幕上的提示哦。

正在识别商品

识别完毕之后，屏幕上就会出现下面这幅让你痛并快乐着的画面，然后你就被放出来了……再一看支付宝与淘宝，剁手已经完毕了。现场有其他媒体的小伙伴尝试过，放进背包里，有时候也可识别到。

准备支付

没错，聪明如你，肯定还想问？不仅是店里，支付门里，还有商品，商品究竟被加上了什么？为什么放进书包里也能识别？如果单纯依靠视觉和压力传感器，不可能放进包里也能识别，相信机器还没有聪明到靠视觉判断我放进了包里……

嗯，口风严实的专家还是不愿意告诉我……于是我在现场找了一下，究竟每个商品有什么共同点，发现每个商品都会有一个造物节小标签。

熊笨熊书包与钉在上面的造物节小标签

从现场体验的情况来看，蚂蚁的工程师们是叠加用了RFID方案，这是一款成熟且廉价的解决方案，在一些图书馆和线下商店的磁扣中，也用到了类似的技术；零售巨头沃尔玛也运用了类似技术，去提升供应链的管理效率。

淘咖啡支付解决方案的缺点

大家看视频里的极端情况，似乎每一次都很顺利，其实似乎并不是这样哦，现场还是有一些 “支付失败”的案例（也就是你莫名其妙把货偷出来了）。

比如，很多宝宝因为是第一次体验，一边进去都一边举着手机拍照，不知道是手机干扰了传感器、还是手机遮住了人脸，一些以这个打开方式进去的宝宝都木有支付成功。

至于把货放进包里，有识别成功的案例，也有不成功的案例。还有小伙伴买了两份一样的贴纸，结果只识别出来了一份。

蚂蚁金服方面介绍，确实RFID标签本身有无法攻克的技术，比如无法识别玻璃等特殊材质商品，标签如果被紧紧捏住会识别不到，从而影响识别的精准度。此外，如果要在每件商品都贴上RFID，atv，还不仅仅是标签本身成本的问题，还需要供应链的高度配合和全盘改造，现实难度比较大。

因此，蚂蚁金服表示，接下来还会在计算机视觉算法上继续深入下去，以提高客流密集场所的识别准确率。在业内，这被公认为是未来的主流方向。

从亚马逊公布的视频看，Amazon Go使用的就是大量使用计算机视觉技术，国内的无人便利店快猫和TakeGo也是。不过，在人数较多的场所、客流密集的货架前识别人，这对计算机视觉来说，也是个难题，目前还不成熟。此外，在识别那些被客人拿起又被放在别处的商品，纯计算机视觉也很难做到不出错。

从蚂蚁金服的角度来说，它们想做的是无人店背后的物联网支付方案，并把这个方案开放赋能给线下实体店。这就需要尽可能降低改造成本，保留线下店原有的布局，才更有利于大规模推广和复制。

在淘咖啡里，除了在店里布置有一些摄像头和视觉传感器外，主要的硬件改造基本集中在“支付门”。这个门直接放在实体店的出口，不需要大规模改造店内布局。

不过，现场公测的体验也告诉我们，这套方案目前也还不完美。

今天“公测”所遇到的一些情况，比如拿着手机、摄像机进支付门，都是蚂蚁金服在内测的时候没有想到的状况。其实对于一个第一次用未来科技的古代人来说，这样的举动其实还是很自然的吧。而且， “支付门”也还不能解决多人同时进入的情况。

拍着照进支付门的小伙伴

整个体验下来，其实进去和出来的体验并不是很流畅，进门的时候识别二维码，需要把手机放在比较适中的距离上，放太近也不行。

进门扫码的体验也不够快