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无人零售市场的转折--福柜智能货柜用科技服务生活

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  2017无人零售的风口已过,毫无节制的扩张被证实是死路。困扰新零售公司的问题,不仅仅是模式,更多的是技术上的问题。

  智能货柜行业,一边是成百上千的AI柜机公司;另一方却是需求疲软的品牌方。熙熙攘攘又冷冷清清。智能货柜“卡壳”,到底卡在哪里?

  

  说到底还是技术问题,纵观目前市场上的无人零售货柜,虽然品类众多,但大多存在着技术问题。比如,最早的自动贩卖机正在慢慢退出我们的视线,因为自动售卖机的缺点显而易见:

  1、补货麻烦,费时费力,零部件故障率高

  自动售卖机在补货时相当费力,无法知道销售情况,补货员需携带大量商品前往补货,打开货柜人工盘点,耗费时间与体力。且柜体货道大多采用传统弹簧及弹夹式,靠用户点击货道选购商品,无识别性能容易发生故障。

  2、品类设限、间隙大、机器空间利用率低。

  在商品品类上自动售货机所能售卖的商品种类极其有限,大多为饮料类商品无法满足消费者所需。

  3、体积大,耗电率高

  自动售卖机,体积大易耗电这已是公认的事实,据市场统计数-据反馈每台柜子每月需要400元左右电费。

  4、消费体验差,易卡顿

  自动售卖机因其技术限制,每次仅可购买一件商品,等待时间长;无法直接接触商品不能确认商品保质期,不规则商品易卡顿。

  还有FRID贴签式智能货柜,采用标签识别,需将商品运送至中转仓拆箱人工贴签,无形中增加了二次物流成本、人工成本及标签成本。且RFID拥有致命性的缺陷:当标签损坏或被用户撕掉时,则无法产生扣费。金属外壳及透明材质不能被识别,雷雨天气也会对识别率产生影响。

  标签成本大概在0.47元每个,另加人工成本,每件商品的利润空间降低了1元左右,对经销商运营商来说增加了成本,降低了收益。

  还有静态视频识别货柜通过商品增减的对比判定消费行为的产生。技术相对稳定,但货柜内商品不能叠加售卖,可摆放商品数量较少,需频繁补货,增加人工成本。

  

  基于此福柜科技利用人工智能技术创新出结合动态视频识别、大数-据算法分析、卷积神经网络的全新尝试——福柜智能售货柜。解决了传统零售成本高、货损高、品类受限等问题,实现低成本、低货损、多品类,极大程度上满足消费者的所需。

  一、动态视频识别技术

  动态视频识别技术:利用动态视频捕捉、记录、处理、储存、传送、判定用户所拿商品的种类及数量,淘汰RFID、淘汰机械式,让商品经营品类不受限、运营成本低、投入成本低、容积大,识别率可达到99%。

  二、大数-据算法技术

  利用大数-据算法系统记录消费信息、分析消费者对于商品偏好度进行SKU(品类)优化分析、客单价分析、复购率分析,实时判断消费者喜好。

  三、卷积神经网络技术

  卷积神经网络技术主要体现在SKU(品类)不设限,利用设备自主学习、成长、视频图像特征记忆感知参数共享分发、仿生物视觉聚焦判别,实现柜体可容纳多品种、多样化的商品。

  目前福柜新一代智能货柜已实现量产正式对外运营,通过动态视频识别技术+大数-据算法技术+卷积神经网络技术简化了用户购买流程。用户在扫码后,只需开门-选品取货-关门,三个步骤即可完成交易,货柜会自动识别用户购买的商品品类,并进行无感支付结算。

  福柜内可上架销售的商品覆盖市面上80%的品类,近千个SKU(种类),包括饮料、零食、生鲜、酸奶、日常用品、厨房调料、化妆品等,软硬包装均可识别。实际商用的识别准确率在99%以上。

  在大数-据的支持下,福柜还实现了盗损低和智能补货,可以实时检测上架商品情况,避免保质期过期等原因导致的货损问题。

  

  在场景应用上,福柜智能货柜可摆放在写字楼层内、工厂、医院、商场、学校、娱乐场所等所有室内场景。

  而相对于传统自动售货机动辄上万元的成本,福柜智能货柜将有效控制成本,做到用科技服务生活,降低成本,不降品质。

  在未来,福柜必将研发出更先进的技术、更实用的设备,结合福柜无人便利店、福柜智能货柜、福柜智能机器人打造全新的生态化消费场景,向消费新生代分享购物新体验,成为新生代热爱的AI零售潮物种。

  说到底智能货柜的赛道路很长,会有很多人中途离开,也会有很多人进场。但是,这个赛道就像AI一样,按照原有的技术曲线逐步前进。未来正在慢慢到来。



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