在无人零售火爆的今天，很重要的一个方向是人工智能技术的应用。

尤其是在2016年12月亚马逊推出Amazon Go后，自助购物结算也开始在国内风行。包括F5未来商店、快猫、缤果盒子等创业公司，都纷纷推出新的无人店解决方案，并接连获得融资。

最近，野草君接触到的一家新零售技术公司——天若科技，做的也是无人收银方案，不同在于，它所对准的不是无人便利店，而是超市的商业场景。

在天若科技创始人陈维龙看来，便利店大多是在10—200平米之间，商品品类相对少，技术适用范围也会受到一定限制。相对来说，在超市场景中，人流和数据量巨大，但是经常面临着严重的排队问题，如果对准这个痛点，去挖掘延伸里面的商业价值，那前景要比便利店大的多。

针对排队和用户数据转化问题，目前市场上主要有三种解决路径，一是利用POS机等设备软件，提高收银效率，导入用户。其问题在于，设备主要集中在出口处，仍无法将人群分流。同时，用户导入形式偏被动，更多是进入微信后台，缺乏有效的互动场景。

二是基于货架的解决方案。即在货架上添加摄像头与传感器，能够实时知道物品所处的状态，被拿起还是被放回，瞬间识别商品与绑定人，完成准收银动作。但这块适用于相对小的封闭空间，当空间与人数扩展时，技术和数据均难以跟进。

陈维龙举例说，在货架层面，一个中型超市就有5万个SKU，需要5千个货架，以每个货架一个摄像头计算，那需要5千个摄像头和传感器，在这样的规模下，后台数据库将非常庞大，即便不考虑成本问题，数据处理问题目前也很难掌控。

天若科技创始人陈维龙

三是在收银端做无人收银的图像识别装置。也就是说，将商品放入装置之中，可实现自动扫描识别与付款。不过，这还是1点对N人，而非N对N人的模式，在扫描枪与图像识别装置没有明显差异的情况下，效率提升空间尚不明显。

基于此，天若科技提供的是一个购物车的解决方案。“理论上来讲，每个人需要一个购物车，那我们把购物车设想成收银台，当用户实时拿起商品放在购物车里，就可以实现自动识别付款，无需到终点去等待。”陈维龙告诉野草新消费。

这和货架端方案有些类似，就是不以少数几个点作为集结地，而是N对N人的行为，主动产生交互，比较快速的解决排队和数据流转问题。但不同的是，货架端方案适用于封闭或者半封闭的零售环境，需要做大量的识别扫描工作，空间大小和商品品类容易受限，成本也比较高。

陈维龙认为，基于购物车的解决方案其实是在制造一个可移动、多对多的封闭环境，在识别难度上降低很多，而且成本可控，可减少偷盗行为。

落实到技术应用与交易场景上，天若科技在购物车中内置了多个摄像头和传感器，利用机器视觉和红外线技术，对商品进行识别、扫描。

对消费者来讲，当他从货架上将商品放到购物车里时，两者虽然信息维度不太一样，但聚合起来反馈的数据将更加精准。之后购物车内的数据也会传输到手机APP上，实现线上支付和数据流通。

值得一提的是，天若科技对购物行为有一个设定：消费者要么将产品放在购物车里，要么放在自己身上。在超市确定购物车为收银解决方案后，那放在身上将被视为不合法。此前利用收银台漏洞来进行偷盗的行为亦将大为减少。

至于这里面的壁垒，由陈维龙看来，很关键的因素，在于创始团队对无人零售这件事长期的追踪观察，你既要非常懂零售，又需要有很好的技术团队，将二者能够有机地融合一起，并不是说做图像识别最厉害的就可以把这块做好。

天若科技创始团队成立于2017年，开奖，主要是来自中山大学、清华大学等院校，其中陈维龙早在学校期间，就参与并实施过多套无人零售设备，陆江、宫广骅来自清华大学人工智能实验室，在顶级期刊和会议发表多篇论文。

陈维龙透露，在购物车上，天若科技技术上已没有太大障碍，现在主要还是工程量的问题，即如何将视觉和硬件结合，改造购物车？这块急需要专业的人才。

在商业模式上，天若科技主要是和一些超市做项目合作，通过提供无人零售软硬件方案，来获取项目费用，以后将线下流量转到线上也是其商业化的一大发力点。