酒店智能售货机破解,高明区24小时智能售货机多少钱一台

从自动售货机的发展趋势来看，它的出现是由于劳动密集型的产业构造向技术密集型社会转变的产物。大量生产、大量消费以及消费模式和销售环境的变化，要求出现新的流通渠道；而相对的超市、百货购物中心等新的流通渠道的产生，人工费用也不断上升；再加上场地的局限性以及购物的便利性等这些因素的制约，无人自动售货机作为一种的机器便应运而生了。

这是自动售货机，于1993年传入中国。

使用方法：先选择要买的商品，然后支付，一开始仅支持投币，现在也支持扫码支付、刷脸支付，支付完成后，商品掉落，从取货口取货即可。

以售卖零食饮料为例，目前市面上主要有弹簧机和蛇形货道机两种。

经过20多年的发展，这种机器在国内发展一直缓慢，不温不火，相比日本、欧美机器数量，零头都比不上。销售额在中国整个零售业态的占比，可以忽略不计。

当我们次体验智能售货机时，想必大家都有同一个疑问：

机器是怎么知道我拿了什么商品？

机器是如何识别的，识别方案是什么，这便是智能售货机的核心技术了。
而且智能售货机也是根据识别方案的不同进行产品分类。

RFID识别技术方案有哪些特点呢，如下：
① 支持多品类商品上架
市面上看到的大部分各品类商品，都可以贴上标签，上架到柜机里面售卖。
② 结算速度快
因为RFID系统的读写速度极快，通常以毫秒计算，这意味着用户购物关门后，系统可以非常快速的计算出用户拿了什么东西，从而推出订单并扣款，整个结算时间一般不会超过15秒。
③ 准确的库存数据及缺货率信息
运营商可以实时掌握每一台柜机的实时库存数据及缺货率数据，更加科学的指导配送员补货。
④ 运营商可以实时监控商品保质期
因为每个RFID标签都是的，通过RFID标签与商品一一对应关系，运营商可以清楚的跟踪每一件商品的售卖状态。
其中重要的便是商品保质期，运营商可以在系统实时监控每个柜机每个商品的保质期剩余天数，及时安排下架处理。所以RFID柜机就比较适合售卖一些高客单价、短保的商品。

当然，RFID识别技术方案，也有一定的局限性，比如标签成本比较高（单个标签成本在3毛左右），所以一般低单价的商品不建议运营商上架；

其次RFID信号识别受金属、液体等材料干扰，所以对运营商贴标及陈列要求较高，这无疑会降低运营效率，增加运营成本；

还有标签也存在被撕掉而产生货损的风险，这对设备投放点位消费者素质也有一定要求。

静态视觉柜每层都设有图像识别摄像头，通过AI深度学习，识别柜机每一层商品。

结算逻辑与RFID设备一致，都是计算用户开门前后的库存差值来推出订单。

静态视觉柜的优点有：

① 识别准确率高，能达到99.7%以上；

② 识别速度快，订单结算时间一般不超过15秒；

③ 实时识别库存及缺货率数据；

④ 上货，运营成本较低。
柜机成本相对较低，一般售价在5000元以下。

当然，静态图像识别方案也有一定局限性，比如支持上架的商品种类较少，仅支持一些产品包装高度标准化的产品，且商品上架之前还要先经过AI算法深度学习，学习成本较高，学习时间也较长。

还有一点，静态视觉柜商品上架不能叠放，这就容易造成空间的浪费。所以静态视觉柜比较适合在某些场景卖饮料，如工厂、车站等。

使用重力感应识别方案的智能售货机，每层都会安装一个或多个重力传感器，当用户开门拿东西时，系统通过识别重力差，再结合商品单价，就能算出订单总金额，从而进行免密扣款。
重力柜的产品特点如下：
① 比较适合售卖一些非标品，如水果、蔬菜等需要计重收费的产品。
当前市面上基本所有的生鲜柜都是使用的重力感应识别方案。
② 识别速度、订单结算速度非常快。
当用户扫码开门从层架上拿起商品，还未关门，商品总价格就会在手机端显示了（如下图），关门后系统直接发起免密扣款，一般不会超过10秒钟，速度非常快，体验很棒。
每层货架仅支持上架同一种单价的商品，所以单台重力柜对于上架的商品种
类会有所限制。
④ 对消费者素质有一定要求，一些不文明购物行为可能会对运营商造成困扰。

动态视觉柜在和底端各安装了一个高清摄像头，当用户扫码开门购物时，系统自动录制购物视频，并上传云端，系统通过动态视觉算法自动识别出用户拿取的商品，从而推出订单免密扣款。

动态视觉识别方案是在RFID及静态图像识别方案上发展而来，是目前市面上智能售货机使用的比较完善的识别方案了，克服了前两种识别方案很多局限之处。如：

① 同样支持多品类商品上架，但是动态视觉方案不再需要标签，运营成本会低很多，而且动态视觉方案柜机成本也比较低；

② 同样是AI视觉算法，动态视觉方案比静态视觉方案也方便操作很多，新品学习免费，且运营商可以自主学习，而且学习周期短可以缩短至1天。

③ 商品陈列自由度比较高，可以堆叠，充分利用空间，商品满载数比RFID方案及静态方案高出20%-30%。

不过，由于动态视觉系统对接的是视频流，这对服务器造成的压力较大，占用的系统资源也较多，所以订单识别速度相对较慢。