創投觀察 | 智慧售貨櫃的現狀和展望

本文是創投觀察系列的第120篇

分享人：極物科技 CEO 戴劍彬

編輯：36氪石亞瓊

自從2017年下半年火爆的無人貨架到現在，已經經過了一年多的整合和演變，整個市場處於冷靜和平穩發展階段。

我們認為，自2018年6月以來，無人售貨櫃行業發生了幾個大的變化：1)  頭部無人貨架運營商都先後融了大筆投資，而且背後都是阿里和騰訊的身影，如螞蟻金服投資了猩便利，騰訊投資了每日優鮮便利購和便利蜂；2)  傳統行業，比如地產商，便利連鎖店，供應鏈物流企業，冰櫃硬體廠商，都開始佈局無人售貨櫃，他們共同的特點是，本身在行業內已經有一定的資源優勢；3)  智慧售貨櫃異軍突起，走智慧方案解決貨損成為行業的共識。

智慧售貨櫃是開放式貨架的產品延伸，經歷了重量感應器和RFID射頻標籤方案。重量感應器由於靈活性低，可用範圍非常有限；而RFID成本高，運營複雜，而且標籤被撕造成貨損急劇增加。基於計算機視覺的智慧售貨櫃成為行業內的關注點。這個領域可用分為兩大陣營：動態視覺解決方案和靜態視覺解決方案。

1.  動態視覺解決方案

一般是在智慧售貨櫃的門框邊緣上安裝多個攝像頭，在使用者拿取商品的同時識別使用者所抓取的商品。這個方案的優點非常吸引運營商：貨櫃內的商品陳列沒有限制，可以最大限度的利用貨櫃內有效體積，大大降低運營成本。然而動態方案在技術上有兩大很難逾越的障礙，在短期內要商業落地非常困難：

1)  成本。動態方案必須依賴本地計算資源，在每個售貨櫃上配備一個GPU伺服器，成本至少在2萬元以上，在商業模式上無法被接受。即使5G來臨，頻寬成本大幅度下降的情況下，雲端的計算量也會需要極大的計算資源，成本大幅下降至少在2年內很難實現。

2)  準確率。其實目前所謂的動態方案還都是在視訊流中取樣單獨分析的靜態影象識別技術，由於使用者的行為不可控，在技術上要做到可商用的準確率極其困難。比如，客戶有意遮擋攝像頭，同時拿多個商品，多次重複拿和放，小體積商品被手遮擋，快速的拿出商品等等，這些目前在演算法上都沒有好的解決方案。

動態方案從長遠來看是值得期待，但是目前還沒有一家技術提供商能真正落地，而且在短期內看不到這個可能性。

2.  靜態視覺解決方案

靜態方案一般是在智慧售貨櫃的內部安裝攝像頭，在使用者拿取商品後關門進行拍照影象識別，用盤點的方式計算使用者所拿取的商品。由於拍照是在封閉且相對可控的環境下，影象識別有可能做到很高的準確率而達到商用。目前基於靜態視覺的智慧售貨櫃在數量上呈現較快的上升階段。但是靜態視覺在實現上也有一些很難解決的問題：

1)  靜態視覺方案對商品的陳列要求比較高，商品之間不能疊加，也不能遮擋。這會減少貨櫃的利用率，同時增加運營難度。

2)  靜態視覺方案目前主要識別的是飲料為主的標品，對於非標品和其它包裝的商品，難度會大幅度提高。

無人零售是個趨勢，但商業模式能否成功還是需要回歸本質問題：是否能盈利。目前無人貨櫃的存活銷售額大概在每日100-120元左右。而要做到這個銷量，點位和商品種類的選擇是關鍵。對於視覺智慧售貨櫃而言，最大的挑戰是適應商品的多樣性和場景的複雜性。最終能否脫穎而出取決於三個因素：演算法+資料+產品設計。智慧售貨櫃的發展會依賴於多項技術的融合，產品設計和智慧技術相結合，滿足多場景的需求，才能實現真正的規模化。目前智慧售貨櫃的解決方案有人工智慧創業公司，也有騰訊阿里海康威視等。大公司的優勢在於資源，小公司的優勢在於專注。在一個新的行業，最後破冰者有很大的可能來自新玩家。

同時智慧售貨櫃技術型創業公司能否存活取決於產業鏈的下游的運營商，如果下游無法存活，商業模式不成立，上游就更難生存。而且上下游都有一定的意願去做整個產業鏈，這樣才能積累更深的壁壘，上下游除了生態共存以外還存在可能的相互競爭。無人貨櫃整個行業處於剛起步階段，無論是存量還是增量市場都有很多機會，但無論是商業模式還是技術突破都有很大的挑戰。