导读
随着移动支付的普及和购物便利化的需求，智能货柜越来越常见。京东到家Go是最早提出智能货柜概念并投入研发和使用的无人货架品牌。
京东到家Go智能货柜3.0通过AI赋能，实现了动态视觉识别、重力感应双重互补技术，其中重力感应技术以商品重量为判断标准，设备运用重力传感器，根据每个货道重量变化来识别用户拿取的商品种类，而动态识别技术则使用高清摄像头实时抓拍用户拿取商品到离开货柜的整个过程，并在一连串动作中读取商品信息，识别用户行为。
购物流程
→ 打开手机内微信 / 京东 / 京东到家任意一款APP
→ 扫描二维码开启柜门，取走商品，屏幕上将显示物品价格，关门即自动扣款
→ 若对选中的商品不满意，可随意放入货架任一位置，同样支持识别
在智能货柜升级方面，3.0版本与之前最大的区别是，融合了1.0的重力感应及2.0的纯视觉识别方式。在降低选品难度的情况下，更好的控制货损和掌握商品的实际消耗情况。
京东到家Go总经理江军介绍，单纯的重力感应或视觉识别技术对选品有极大限制。
1.0版本的重力感应：货柜里不能同时出现2件同样重量的商品，否则机器无法判断。
2.0版本的纯视觉识别方案：对于光线、包装、有无遮挡等复杂情况，较难识别。
3.0融合版本：目前误差在1%左右，一台机器的成本不超过1万元。
在提升商品识别率方面，京东到家Go智能货柜3.0对摄像头进行了迭代，以保证其能抓拍到更多运动中的高清照片，同时在捕捉到图像帧数较少的情况下，通过大数据对每个商品的模型进行多维度训练，提升识别准确率。在数据模拟训练的过程中，京东到家Go总共制定了80种拿放规则，每一种商品都将采集8000多张图片，确保模拟出线下的每一种场景和每一种拿放动作及手势，提升单帧图像的准确率和召回率。
在智能供应链升级方面，2.0版本供应链可实现补货任务的自动触发、补货指令的自动下达以及补货路线的自动规划，并根据场景内用户的消费习惯数据，进行商品的选品和迭代，为智能货柜的“个性化”商品推荐提供赋能保障。智能货柜的补货成本率也总体下降了50%，每个点位的单点产出提升了50%。
如何防止货损？
江军介绍，这个过程首先需要收集异常订单、判断异常订单，判断异常的原因，再给出对应解决方案。对于非机器原因产生的用户没有付款的行为，京东到家会采取“PUSH待支付的订单消息”、“限制违反操作用户的打开权限”、“直接扣款同重量商品的最高价格”等一套严密的风控体系从而避免损失。
未来展望
虽然去年“无人零售”业态里“无人货架”遇冷，但在江军看来，外界冷静地看待这个行业，其实是一件好事。“零售行业本质上还是成本、效率、用户体验的问题。要看用户是否有真实的、便捷化的购物需求，但这种便捷化趋势越来越强烈。日本1.2亿人口有500多万售货机，中国的规模肯定在千万台以上。通过智能货柜，可以解决无人货架行业的那些坑。”
来源丨亿欧网
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