在线下零售行业，无人便利店俨然已经成为了新的风口。国内的无人便利店在 Amazon Go 线下超市推出半年以后，终于迎来了集体爆发期。7 月 3 日，缤果盒子宣布完成超过 1 亿元的 A 轮融资，计划在一年内铺设 5000 个网点；阿里巴巴旗下的无人超市「淘咖啡」也在淘宝造物节上与大家亮相了；甚至传统快消界大佬哇哈哈也要与深兰科技签订 3 年 10 万台、10 年百万台 TakeGo 无人店。

在无人便利店的入局者当中，所有的巨头都在致力于体现自己的新技术，比如淘咖啡集自主感知及学习系统、目标跟踪及分析系统和意图识别及交易系统于一身的 LOT 技术方案；Amazon Go 的反作弊/识别系统；包括纷果盒子也计划今年推出规模化商用人工智能解决方案。然而，如果冷静下来分析无人便利店实际上离我们还很远。

拿无人便利店最早的 Amazon Go 为例，首先人工智能、视觉识别的系统非常复杂，做到毫无误差尚需时日。现阶段西雅图已经有一些人已经在网上曝光了一些让 Amazon Go 产生 bug 的攻略。而且目前一家 Amazon Go 的投入在上千万美金，用这样大规模的投入代替几个收银阿姨显然不是什么明智之举。另外从客户体验来说，Amazon 现阶段依然无人避免多人购物时的排队情况。

看上去，无人便利店在人工智能、传感技术等方面的黑科技投入，并不意味着无人便利店找到了清晰的盈利模式；从用户体验上来讲，很多黑科技领先的无人便利店也没有从根本上解决客户排队购物的核心痛点。也许是时候从「无人」的概念中冷静下来好好思考一下这些问题了。

拿上就走？「此店无人」的不同路径

首先，需要明确的一点，所谓「无人便利店」，并非指完全意义上的「无人」，正像无人售货机还需要有人上货，定期检查维护一样，「无人便利店」是在用户购买环节无需店员参与，提供消费者「自助购物」的模式，在我看来，它的核心集中在「拿上东西就走」这件事上。

怎样让人们在购物中「拿上东西就走」？在这件事上做出创意的首先是 Amazon 的无人便利店 Amazon Go，它的解决办法是利用计算机视觉+传感器技术，对人们选购的物品进行感应自主识别，atv，并且通过个人身份验证将结账付款的过程转移到移动端，从而变成线下购物+线上自动结算的新购物方式，这意味着你不用排队就能拿着东西走出商店，从而实现了一种「拿上东西就走」的状态。

这条路听上去非常美好，但却需要极大的前期投入以及风险验证。且不说目前计算机视觉方面需要的运算量对于一家便利店的负担，单单对于每个商品前期的数据录入上，atv，这都会是一项浩大的工程。所以不论是 Amazon Go，还是国内与此有着相似之处的 QuiXmart，目前都还处在很早期的阶段。

还有一种，是国内现阶段采用比较多的运作方式，不去使用复杂的高大上的技术，主要是在购物的开始阶段验证身份，在最终环节将结账方式改为扫码自助式结账。相当于你自己充当收银员去完成结算，这时候购物完成也能通过手机的支付工具完成支付，之后就能离开商店，整个过程无人管理。

第三种方案，是将购物转移到手机上，选择好物品并付款之后，用户会得到一个收货码，然后按照地图去附近的便利店，这时候商品会自动打包好，用户只需要凭兑换码就能够拿走货物。这种方式来自于美国沃尔玛，它更像是快递提货点的自助提货过程。

尽管有如此多不同形态，但除了 Amazon Go，其他几种都还很难到做流畅的「立刻就走」的理想状态，所以国内仍然会有不少人认为它们只是噱头，由于这些便利店在当下投入成本过高，短期内难以看到回报，还会伴随潜在的风险，因此并非所有人都看好。但从问题的本质来说，无人便利店对于消费者最大的价值就是减少排队购物时长，优化购物体验。虽然现阶段的无人便利店还处于早期阶段，但是无人便利店要解决的痛点对于消费者来说并不是在解决一个伪需求，因为大家都不喜欢传统超市排起的长长的结账队伍。

但是，如果要解决消费者日常的购物需求并且节省成本也并非没有其他办法。从第一原理的角度思考，无论是什么模式，在这种需求下首先解决的是优化消费者的购物体验这个命题。而这个问题不一定非要运用高端技术解决，让我们从人性的角度尝试换个思路。

相信人性，熟人场景商品也能这么卖？

北京某创业公司的零食货架，商品一物一码