自从2017年下半年火爆的无人货架到现在，已经经过了一年多的整合和演变，整个市场处于冷静和平稳发展阶段。
我们认为，自2018年6月以来，无人售货柜行业发生了几个大的变化：
1) 头部无人货架运营商都先后融了大笔投资，而且背后都是阿里和腾讯的身影，如蚂蚁金服投资了猩便利，腾讯投资了每日优鲜便利购和便利蜂；
2) 传统行业，比如地产商，便利连锁店，供应链物流企业，冰柜硬件厂商，都开始布局无人售货柜，他们共同的特点是，本身在行业内已经有一定的资源优势；
3) 智能售货柜异军突起，走智能方案解决货损成为行业的共识。
智能售货柜是开放式货架的产品延伸，经历了重量感应器和RFID射频标签方案。重量感应器由于灵活性低，可用范围非常有限；而RFID成本高，运营复杂，而且标签被撕造成货损急剧增加。基于计算机视觉的智能售货柜成为行业内的关注点。这个领域可用分为两大阵营：动态视觉解决方案和静态视觉解决方案。
1. 动态视觉解决方案
一般是在智能售货柜的门框边缘上安装多个摄像头，在用户拿取商品的同时识别用户所抓取的商品。这个方案的优点非常吸引运营商：货柜内的商品陈列没有限制，可以最大限度的利用货柜内有效体积，大大降低运营成本。然而动态方案在技术上有两大很难逾越的障碍，在短期内要商业落地非常困难：
1) 成本。动态方案必须依赖本地计算资源，在每个售货柜上配备一个GPU服务器，成本至少在2万元以上，在商业模式上无法被接受。即使5G来临，带宽成本大幅度下降的情况下，云端的计算量也会需要极大的计算资源，成本大幅下降至少在2年内很难实现。
2) 准确率。其实目前所谓的动态方案还都是在视频流中取样单独分析的静态图像识别技术，由于用户的行为不可控，在技术上要做到可商用的准确率极其困难。比如，客户有意遮挡摄像头，同时拿多个商品，多次重复拿和放，小体积商品被手遮挡，快速的拿出商品等等，这些目前在算法上都没有好的解决方案。
动态方案从长远来看是值得期待，但是目前还没有一家技术提供商能真正落地，而且在短期内看不到这个可能性。
2. 静态视觉解决方案
静态方案一般是在智能售货柜的内部安装摄像头，在用户拿取商品后关门进行拍照图像识别，用盘点的方式计算用户所拿取的商品。由于拍照是在封闭且相对可控的环境下，图像识别有可能做到很高的准确率而达到商用。目前基于静态视觉的智能售货柜在数量上呈现较快的上升阶段。但是静态视觉在实现上也有一些很难解决的问题：
1) 静态视觉方案对商品的陈列要求比较高，商品之间不能叠加，也不能遮挡。这会减少货柜的利用率，同时增加运营难度。
2) 静态视觉方案目前主要识别的是饮料为主的标品，对于非标品和其它包装的商品，难度会大幅度提高。
无人零售是个趋势，但商业模式能否成功还是需要回归本质问题：是否能盈利。目前无人货柜的存活销售额大概在每日100-120元左右。而要做到这个销量，点位和商品种类的选择是关键。对于视觉智能售货柜而言，最大的挑战是适应商品的多样性和场景的复杂性。最终能否脱颖而出取决于三个因素：算法+数据+产品设计。智能售货柜的发展会依赖于多项技术的融合，产品设计和智能技术相结合，满足多场景的需求，才能实现真正的规模化。目前智能售货柜的解决方案有人工智能创业公司，也有腾讯阿里海康威视等。大公司的优势在于资源，小公司的优势在于专注。在一个新的行业，最后破冰者有很大的可能来自新玩家。
同时智能售货柜技术型创业公司能否存活取决于产业链的下游的运营商，如果下游无法存活，商业模式不成立，上游就更难生存。而且上下游都有一定的意愿去做整个产业链，这样才能积累更深的壁垒，上下游除了生态共存以外还存在可能的相互竞争。无人货柜整个行业处于刚起步阶段，无论是存量还是增量市场都有很多机会，但无论是商业模式还是技术突破都有很大的挑战。（来源：36氪 文/戴剑彬）
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