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短期来看 ， “无人零售店”还难成为RFID技术的下一个爆发点 ， 但却是RFID技术在消费零售领域的一次 新的尝试 。
一、风口上的“无人零售店”
“新零售”这一概念被提出后 ， 零售行业创新加速 。 伴随着人工智能在各个领域的渗透 ， 无人售货商店 的概念进入大众视野 。 去年12月 ， 全球电商巨头亚马逊推出Amazon Go无人商店 ， 尽管在内测中 ， 但还是 引发了业内的高度关注 。 而近期在国内 ， 无人商店也被资本和舆论推上了“风口浪尖” 。
目前无人零售店在技术上大致可分为三类：
1、Amazon Go及Take Go用的都是目前热门的前沿技术 ， 比如机器视觉、深度学习算法、传感器融合技术 、卷积神经网络、生物识别等 。 通过货架上的红外传感器、压力感应装置（确认哪些商品被取走）及荷 载传感器（用于记录哪些商品被放回原处）统计顾客购物信息 ， 用户所采购的商品数据会实时传输至 AmazonGo商店的信息中枢 ， 顾客付账时直接离店就可 。
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2、第二类的代表有缤果盒子、EAT BOX等 ， 主要利用了RFID标签技术 ， RFID在对货物的识别与防盗上更 具优势 ， 该方案在技术上较为成熟 。
3、第三类如小e微店等 ， 主要是利用二维码来完成对货物的识别 ， 优势是成本低 ， 与传统零售较为接近。
就购物体验而言 ， 缤果盒子等显然无法做到像Amazon Go、Take Go那样“即拿即走”的购物体验 ， 它采 用的技术相对简单但却更可靠 。 缤果盒子主要采用了RFID技术、人脸识别技术等——店内商品包装上皆 贴有RFID标签 ， 避免了像Amazon Go、Take Go那样需要进行复杂的图像识别过程 ， 但也可以起到节省人 力的作用 ， 不失为向第一类“无人零售店”过渡的一种办法 。
二、RFID技术及优劣势分析
RFID（Radio Frequency Identification）技术 ， 即无线射频识别技术 ， 是指基于无线电的一种信息识 别技术 ， 也称作电子标签 ， 工作原理主要是通过射频信号自动对目标对象进行自动识别并获取相应的数 据 ， 工作运转过程全程自动化无需人工干预 ， 是一种非接触式的自动识别技术 。
从概念上讲 ， RFID类似于条形码技术 。 条形码技术是将条形码信息依附在物品上 ， 通过扫描枪对物品上 的条形码进行扫描 ， 从而获得物品的信息 。 而RFID技术将RFID标签依附在物品上 ， 通过射频信号将标签 中的信息读取到RFID读取器中 ， 从而获得物品的特有信息 。 相较于传统的条形码 ， FRID技术优点如下：
1、快速扫描
RFID辨识器可同时辨识读取多个RFID标签 ， 相比之下 ， 条形码每一次只能有一个条形码受到扫描 。
2、穿透性和无屏障阅读
在被覆盖的情况下 ， RFID能够穿透纸张、木材和塑料等非金属或非透明的材质 ， 并能够进行穿透性通信。 而条形码扫描机必须在近距离而且没有物体阻挡的情况下 ， 才可以辨读条形码 。 而“无人零售店”之 所以能做到无人收银 ， 也主要是利用了RFID技术的这一特点 。
3、数据的记忆容量大
一维条形码的容量是30个字符左右 ， 二维条形码最大的容量可储存2至3000字符 ， RFID最大的容量则有数 兆字符 ， 随着记忆载体的发展 ， 数据容量也有不断扩大的趋势 。
4、体积小型化、形状多样化
RFID在读取上并不受尺寸大小与形状限制 ， 不需为了读取精确度而配合纸张的固定尺寸和印刷品质 ， 不 像条形码容易产生形变和破损等问题而导致无法识别 。 此外 ， RFID标签更可往小型化与多样形态发展 ，以应用于不同产品 。
但实际上 ， 虽然目前低频段、高频段在国内已经应用很广泛了 ， 比如校园卡、身份证、手机NFC模块等； 但是在消费领域（一般是应用的超高频RFID电子标签） ， 条形码（一维、二维）也能基本满足对单个物 品的描述能力且在推广时已有一套成熟的配套体系 ， RFID标签还无法取代条形码 。 因此 ， 想要用RFID标 签全面取代条形码并非一件容易的事情 ， 其在普及方面至少还面临以下挑战：
1、成本
尽管RFID标签、读写器及软件的成本一直在下降 ， 但对于许多想要进行商品库存跟踪的公司 ， RFID部署 所需的成本仍然是无法承受的 。 且目前RFID技术的应用几乎都是上游投资、下游受益 ， 这极大地损害了 上游企业投资RFID技术的积极性 。 特别是在人力成本较为低廉的国内 ， 很多公司会选择增加员工部署 ，而非改造系统 。
具体而言 ， 企业需要将打印出来的RFID标签粘贴到每一件需要识别的商品上 ， 同时需要配备相关的识别 设备如通道机、手持设备等 。 另外 ， 企业还需要将RFID与原有的ERP系统进行整合 ， 业务流程会较之前复 杂 ， 生产、运输、仓储都要协调进行 。 因此 ， RFID部署前期投入的成本较高 ， 需要有一定的动力和魄力 才能推进 。
2、技术标准难以统一
对于RFID的技术标准 ， 国际上目前难以做到统一 ， 使得产品开发和应用定位比较混乱 ， 主流技术标准在 推广方面都试图不断强化自身影响力 ， 尤其看中中国未来的RFID技术推广 ， 一度曾出现ISO/IEC、EPC Global、UID、AIM-global、IP-X五大组织负责或领导人几乎同时出现在北京和中国RFID领域相关负责机 构接洽的情况 ， 试图通过中国的加盟而强化自身在RFID技术领域的国际领导地位 。 对于中国而言 ， 也在 积极谋求自身的技术标准独立 ， 以保护自身的技术、经济和安全利益 。 因此 ， RFID技术标准的统一存在 一个推广瓶颈的问题 。
3、读取准确率需要提高
数据完整以及正确性是决定RFID系统性能的重要因素 ， 在阅读器作用域内多个标签同时向阅读器发送数 据或者一个阅读器在另一个阅读器的作用域内时 ， 信号间发生相互干扰 ， 导致阅读器接收到的数据错误， 即无法完整的识别出标签 ， 或者识别出错误的标签 。 因此 ， 多目标识别既是RFID的最大优势 ， 也是急 需解决的技术难点 。
虽然早在2009年 ， AA美国服饰（American Apparel）就宣称其单品RFID库存管理系统能提供99%的店面库 存可见度 ， 但在现实操作中 ， 算法原因、人员问题和流程问题而引起的误读仍是RFID技术普及道路上的 绊脚石 。 有媒体报道 ， 在“无人零售店”的体验过程中 ， 也有购买两件同样的商品只能识别出一件 ， 以 及因为粘贴太紧密而无法识别金属易拉罐商品的情况出现 。
三、RFID应用案例
整体上来看 ， 国内RFID应用的主要市场在身份识别、交通管理、军事与安全、资产管理和物流与仓储等 领域 。 而RFID在国外的应用中 ， 零售和运输物流占据的绝对的主力 。 两者相加约为整个市场的40% 。 沃尔 玛、麦德龙和Zara等服装与零售龙头已经全面部署RFID应用 。
出于成本等方面的考虑 ， 虽然RFID标签很多都是在国内生产 ， 但其在消费领域的应用却多见于国外企业。 典型的案例如迪卡侬 ， 其在全球的门店以及85%以上产品都运用了RFID标签 。
在国内的消费领域 ， 除了噱头满满的“无人零售店” ， 也有一些服装行业的公司开始尝试运用这项技术。
2014年 ， 海澜之家正式启动了RFID流水化读取系统的研发工作 ， 并选定了3家企业作为海澜之家RFID流水 化读取系统的标签供应商 。 海澜之家向选定的RFID标签供应商提供商品品号、色号、规格、数量等SKU信 息 ， RFID标签供应商负责将这些信息写入芯片并发往服装生产商 ， 再由服装生产商将带有RFID标签的吊 牌绑到服装上 。 2017年 ， 海澜之家召开RFID电子标签供应商招标会 ， 电子标签采购项目规模达1.5亿片 。
综上 ， 在消费领域 ， 目前RFID标签的运用还局限在物流、销售方面 ， 生产环节应用较少；大公司、创业 类公司的推进动力较强 ， 中小公司、中间环节较多的公司推进意愿弱 。
长期来看 ， 随着RFID标签成本的下降、劳动力成本的上升、国际标准的统一 ， RFID标签可以在更多领域 代替条形码 。 同时 ， 可以预期 ， 最先行动的一定是行业内的领头企业（从开始测试到上量需要3-5年时间 ） ， 并逐渐向行业内的中小企业普及 。
相关供应商方面 ， 初期 ， 用户更倾向聘用规模较小的RFID研发公司作初步试验 ， 但随着RFID应用愈来愈 广泛 ， 大公司如会转投大型的、较有口碑的商业科技伙伴 ， 因为他们早就有良好的软硬件开发能力 。 ABI Research预计 ， 虽然Avery Dennison、TI、菲利浦、斑马、Cisco、IBM、微软、甲骨文等大公司都不是 以RFID为最主要业务 ， 但会是RFID浪潮中的最大赢家 ， 现有以RFID为主项的小公司难以是他们的对手 。但由于这些大公司不是最精于RFID ， 他们会与专营RFID的小公司结成伙伴 ， 甚至并购以尽快获得更高技 术 。
短期来看 ， “无人零售店”还难成为RFID技术的下一个爆发点 ， 但却是RFID技术在消费零售领域的一次 新的尝试 。 当然 ， RFID技术只是“无人零售店”吸引关注的众多原因之一 ， 这种新零售形式的价值还在 于对线下顾客消费大数据的搜集 。 整体来看 ， 无人零售店仍处于技术探索的早期 ， 做到真正的无人值守 为时尚早 。“全封闭玻璃”建设的缤果盒子体验店 ， 在前几天上海普遍35度的高温情况下 ， 室内温度竟 高达40度 ， 只能“由于技术调试 ， 暂时停运” 。 因此 ， 相比起“无人零售店” ， FRID芯片或许会率先出 现在我们的衣橱里 。
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