识别商品SKU超1万，YI Tunnel用机器视觉提供无人零售解决方案

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“无人化”的两大主流技术，一个是通过RFID即无线射频识别，虽然商用RFID已经发展有10年多时间，但仍不适用金属、液体等商品，并还有标签回收的问题，对便利店并不完全适配。 相比于张贴 RFID标签，计算机视觉识别已经被业界认为是未来无人零售的主流技术。

为什么要这么说呢？简单来说，利用计算机视觉和机器学习平台处理数据，可以达到人工处理无法达到的细颗粒度与精确程度，企业可以把处理后的信息灵活应用在不同的场景。应用场景不光是在超市卖场，可以跨越到酒吧、餐饮、夫妻老婆店。

其次，他们可以帮助企业对线下零售经营中的 人（顾客）、货（商品）、场（店铺） 等要素实现全面数字化，并建立之间连接关系，最终实现线下零售从数据采集、数据存储、数据分析到优化提升的业务闭环。

此外，随着用户的商品信息和交易数据的增加，服务商可以为其提供更多智能化的门店管理策略，进而提升产业效率。

YI Tunnel做法是，采用动态纯视觉解决方案，深度学习、机器视觉等AI技术，不需贴RFID, 也不需重力感应支持，即可识别标品和非标品，消费者可单手或双手一次拿取多件商品。同时，对于陈列位置没有限制，从而降低了运维成本，能容纳更多的商品数量。

这样一来，便于企业采集SKU数据、消费者行为和交易数据，并进行实时销售数据监测，最终以指导供应链优化。

对于AI肯定离不开数据、算法、场景这三驾马车。在算法层面，吴一黎告诉拓扑社，公司大部分员工配置都用在数据模型训练上。

“我们有150人左右的数据标注团队，把系统收集上来的商品、人为动作等交易数据进行分类打标签。同时，公司与清华图形学和计算机辅助视觉研究所签署排他性协议，其多名老师和学生协助进行数据模型算法训练。”

-从收银台出发，延展多种应用场景-

目前，YI Tunnel 利用机器视觉技术已经延展多种应用场景，打造了三套AI零售解决方案，包括 无人收银台、无人贩卖机及无人店 。

据悉，YI Tunnel最开始从收银出发，吴一黎解释道，从整个零售企业销售环节来看，收银刚需的环节，也是关键环节，只有把这点做好，依据这个环节延展的服务就能很好的进行了。

其次，从传统的人工收银本身痛点来讲，收银是一个枯燥，重复性强、流失率高的工种，尤其是像水果、肉类、海鲜等非标准化产品，线下商超基本都是通过先称重、封口、贴条形码，之后结算时再扫码的方式，耗费人工多、成本高。 同时，人工的方式相对而言错误率较高，有数字显示人工结算方式的错误率在 1.5%左右。

第三，在整个购物过程中，用户的所有行动轨迹、取货、换货等交易数据，都是通过收银来获取的，通过这些数据服务商可以进行AI算法模型训练，再结合机器学习的方式，可以帮助零售企业从供应端到生产端，再到销售端做出合理的预测，指导其实现精细化运营。

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