无人零售模式下，“IoT+鸿蒙”实现零代码搭建自动售货机监控大屏的可能性摸索

前言

新零售模式下，对loT的探索与应用还在继续。

而数字时代，数字化转型在零售行业中蔓延，而对于新的消费方式的探索，也在如火如荼的进行中。于是，一种新零售的形式——无人零售逐渐形成概念。

如果说，人工智能为新零售装上了“智慧的大脑”，那么无人零售则化繁为简，将原本较长的购物流程，简化为关键的两个部分：商品和消费者。

在无人零售模式下，无人货架、自动售货机等智能设备，商品识别、人脸识别、大数据分析、数据可视化的业务功能，也值得深入探索一番。

无人零售

无人零售，是基于智能技术实现的无导购员和收银员值守的新零售服务。

目前无人零售模式，功能主要聚焦于：

• 通过人脸识别和射频识别（RFID）进行商品识别，对精准度有高要求；
• 物品追踪，确定消费者的有效购物行为；
• 自助收银，扫描或追踪计算，实现便捷的购物体验。

无人零售模式的优势也很明显：

• 节约人力成本；
• 即拿即走，减少购物步骤和排队等待时间，提升消费者购物体验；
• 跟踪顾客购物行为，帮助优化商品摆放位置，实现更好的经营策略。

当然，也存在挑战：

• 因商品类型多、类内差异小、样本不均衡，以及光照环境等多方面原因，增加了商品识别的难度；
• 传感器识别能力和物品追踪算法要求比较高，对开发者的技术要求比较高；
• 大量的购物行为数据，已经无法通过传统的数据处理服务进行处理，需要摸索新的技术。

为了更好的面对挑战，以及实现前面提到的业务功能，需要为无人零售注入新的人工智能技术。

自动售货机

无人零售模式下的行业形态，主要可以分为三大类：无人便利店、无人便利货架/货柜、自动售货机。

其中自动售货机，基本可以说是最早出现的无人零售形式，又被称为24小时营业的微型超市。

自动售货机，可以排除时间、地点的限制，即能节省人力，又方便交易。

在这些基本优势之外，通过分析消费者的购物行为ÿ